COMPAÑIA CONFIDENCIAL. NO DISTRIBUIR.
Datos y ciencia estadística. Aplicado a 3M.
La visión de 3M es aplicar la ciencia a la vida; JMP proporciona valiosas capacidades estadísticas para ofrecer la innovación que hace realidad esa visión.
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Desafío: Navegue por un mercado competitivo cada vez más aislado al profundizar el conocimiento del producto y responder de manera más eficiente y directa a los requisitos del cliente. Transforme los procesos comerciales, tanto de fabricación como transaccionales, haciéndolos más repetibles, eficientes y centrados en el cliente. Aproveche mejor las ventajas de la cartera diversificada de 3M al adoptar una cultura más centrada en los datos.
Solución: Los primeros usuarios de JMP en 3M ven el software como una plataforma eficiente y rentable para ejecutar aplicaciones analíticas de última generación con un impacto cuantificable. Entre aquellas prácticas en las que JMP se considera una herramienta fundamental se encuentran la investigación y experimentación, los estudios de clientes, las pruebas de materiales y la mejora de procesos.
Resultados: Con JMP, los ingenieros de 3M han adquirido la capacidad de:
- Cree perfiles detallados basados en datos de las necesidades del cliente.
- Optimice los procesos de experimentación para cumplir de manera más eficiente con los requisitos específicos de los clientes.
- Optimice las operaciones de fabricación con soluciones de calidad integradas y reproducibilidad mejorada.
- Hacer crecer la cultura de la organización de Lean Six Sigma.
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3M crea una multitud de materiales: abrasivos, adhesivos, cerámicas, compuestos y películas, por nombrar solo algunos. Sus capacidades abarcan una variedad de procesos y funciones, desde modelado y moldeado hasta polímeros, radiación, replicación y más. Y sus ofertas sirven a una diversidad de industrias: biotecnología, imágenes, filtración, medicina y óptica.
La capacidad de 3M para cumplir su promesa de innovación en una cartera tan diversificada implica una cantidad extraordinaria de conocimiento del producto, del proceso y, lo que es más importante, del cliente. Es por eso que los ingenieros de toda la organización confían en JMP®, un sólido paquete de software de análisis especialmente diseñado para ayudar a los ingenieros a navegar incluso los desafíos de I+D y fabricación más sofisticados que enfrenta la industria hoy en día.
Pedigrí basado en datos
“A medida que evaluamos nuevas ideas y desarrollamos nuevos productos, dependemos de herramientas como JMP para respaldar los experimentos y comprender los resultados”, dice Michael Sykora, especialista en desarrollo de productos en la División de Soluciones Comerciales de 3M.
“Cuando estás en investigación y desarrollo, quieres jugar con los datos para responder a la pregunta: '¿Qué estoy aprendiendo realmente aquí?' Quizá quiera graficar y versus x, y luego cambiar la y, y luego traer una segunda y”, agrega su colega Carol Kramer. “Y quiero simplicidad, como arrastrar y soltar para ver cómo se verá un gráfico”. El hecho de que JMP ofrezca análisis potentes y una interfaz dinámica y fácil de usar es una de las razones por las que JMP es tan invaluable, dice.
Kramer aborda la visualización y el análisis de datos desde la perspectiva de alguien versado en estadísticas. Un especialista en ingeniería de calidad avanzada en la División de Ciencias de Separación y Purificación de 3M,
ella trae a la mesa una formación en ingeniería industrial, un gran interés en el modelado matemático de procesos y la certificación como cinturón negro maestro de Lean Six Sigma.
“Mi interés es usar datos para tomar buenas decisiones”, dice. “Mi filosofía fundamental se trata de cómo construimos procesos transaccionales y de fabricación que sean eficientes, repetibles y que satisfagan las necesidades del cliente”. Como ella lo explica, “todo trabajo es una serie de procesos, y todos los procesos tienen variación. Estamos tratando de reducir esa variación para lograr un resultado más predecible para los clientes”.
Al igual que Kramer, 3M tiene una larga historia de pensamiento estadístico. En parte, eso se debe a que muchas de las industrias a las que sirve 3M, como la electrónica y la biofarmacéutica, exigen rigor estadístico. Pero esta filosofía también se puede atribuir al ex director ejecutivo de 3M, Jim McNerney, quien originó Six Sigma dentro de la empresa, un compromiso continuado por el actual director ejecutivo Mike Roman, quien anteriormente fue director de Six Sigma. Y en parte está impulsado por el enfoque de 3M en los estándares ISO, desde ISO 13485 para dispositivos médicos hasta ISO 16949 para automoción e ISO 9001 para gestión de calidad. Como señala Kramer, la norma ISO 9001 señala específicamente que “los métodos para analizar datos pueden incluir técnicas estadísticas”.
Para cada problema, su propia solución
Al trabajar con datos, tanto Sykora como Kramer aprovechan múltiples herramientas. A veces eso es JMP, aunque no siempre. Pero, dicen, JMP se distingue por características únicas que no pueden ser igualadas por otro software.
“En 3M, queremos darles a las personas las herramientas que necesitan para tomar las decisiones más eficientes y efectivas”, señala Kramer. “Y cada persona piensa diferente. Por lo tanto, no queremos reemplazar todas las demás herramientas con JMP. Pero queremos poner a su disposición las herramientas para ayudarlos a tomar las decisiones correctas y documentar por qué se tomó esa decisión”.
Sykora está de acuerdo: “Me gusta Excel como plataforma para el análisis de grandes datos. Pero si muevo resultados dentro y fuera de las herramientas de análisis estadístico, encuentro que JMP es mucho más fácil de usar”. Le gusta especialmente la capacidad de agregar experimentos en un enfoque de trama secundaria. “Cuando haces un experimento, JMP te permite agregar más y más datos”, dice. “Otro software no te permite hacer eso de una manera estadísticamente significativa”.
El uso de JMP significa menos tiempo y esfuerzo para planificar el experimento por adelantado y anticipar los resultados. “Con JMP, cada experimento es menos complejo que si tuviera que diseñar un experimento factorial completo para capturar toda la superficie de respuesta que quiero”, explica Sykora. “Es mucho menos tiempo y costo construir un experimento de detección en un espacio de diseño más pequeño y luego reiterarlo dentro de ese espacio de diseño o alrededor de un espacio de diseño adyacente”.
Kramer, por su parte, cree que un software como Minitab puede ser apropiado en algunas situaciones. “Minitab está escrito para personas que piensan como estadísticos”, dice, “mientras que JMP es más para ingenieros y aprendices visuales.
“Pero comparar JMP con Minitab es comparar manzanas y naranjas”, agrega rápidamente. “JMP es mucho más poderoso. Tan pronto como vi la visualización de datos en JMP y capacidades como Graph Builder, Chart Builder y Fit Y by X, me convencieron. Cuando vi que puede tener datos categóricos, puede tener datos variables, y puede desplegar el menú y jugar con los datos, fue realmente un momento que me dejó sin aliento en el que dije: 'Esto es tan poderoso , Necesito este.'"
Mucho más que vainilla simple
Sykora ofrece un buen ejemplo de una capacidad que simplemente no estaba disponible antes de JMP. Su grupo desarrolla películas como tratamientos para ventanas, acabados de vidrio y revestimientos utilizados en aplicaciones electrónicas y automotrices. La división de Sykora a menudo presenta a los clientes una gama de películas recientemente desarrolladas para obtener comentarios sobre los atributos deseables del producto. Pero solicitar información sobre un gran conjunto de muestras puede dar lugar a respuestas imprecisas.
“Antes de que tuviéramos JMP, presentábamos a los clientes una pila de películas y esperábamos que supieran lo que estábamos pidiendo”, relata Sykora. “Era como preguntar: 'En comparación con el helado de vainilla, ¿a qué sabe esta película?' Podrían responder: 'Esta película sabe mejor'. Luego preguntábamos: '¿Qué pasa con la frialdad versus la dulzura más otros cinco atributos?'”. Las respuestas cualitativas fueron difíciles de medir.
“Lo clasificaríamos en una escala del 1 al 10, pero la resolución en una escala del 1 al 10 no tiene sentido”, señala. “¿Debería ser del 1 al 10? ¿Debería ser del 1 al 5? ¿Qué pasa si un atributo es tan horrible que es peor que 1 o tan bueno que es mejor que 10?
La solución fue escalar la diferencia máxima, o MaxDiff, una forma eficaz de comprender el valor percibido. “Con MaxDiff en JMP, no necesita preocuparse por si su escala es correcta”, dice Sykora. “La clasificación MaxDiff te dice lo que necesitas saber. Y debido a que es una clasificación no lineal, puede asignar un claro ganador”.
Igual de importante, 3M puede combinar esos resultados con mediciones analíticas. “Digamos que los clientes prefieren una película con cierto color”, dice Sykora. “Podemos trazar la relación MaxDiff con nuestros resultados analíticos y usarlos para establecer la especificación”.
Lograr la pureza de los datos
Hay muchas otras formas en que 3M aprovecha JMP. Por un lado, 3M ofrece una serie de capacitaciones internas en diseño de experimentos (DOE). La última capacitación de la serie es un curso avanzado que usa JMP, porque JMP es el único software que brinda capacidades avanzadas del DOE, como diseños de detección definitivos.
El grupo de Kramer, que presta servicios a la industria biológica, utiliza JMP de varias formas: validación de pruebas, mejora del proceso de fabricación e I+D:
Validación de prueba
El grupo de Kramer ejecuta informes para validar sus metodologías de prueba. En un caso, un informe inicialmente falló en la repetibilidad y reproducibilidad (R&R) del sistema de medición, una medida de la cantidad de variación en un sistema de medición.
“Tuvimos que solucionar problemas y averiguar por qué”, recuerda Kramer. “Así que lo miré en JMP, que tiene la capacidad de hacer R&R de calibre honesto. encontre eso si hubiéramos usado JMP desde el principio, habríamos pasado los criterios la primera vez. De hecho, nos habríamos ahorrado seis semanas repitiendo la validación del método de prueba .”
La mejora de procesos
3M había realizado una mejora significativa en el proceso de fabricación de un filtro para purificar ingredientes farmacéuticos activos. Kramer necesitaba probar muestras del nuevo proceso de fabricación. Pero las pruebas implican un costo tanto en tiempo como en materiales. Kramer quería limitar el tamaño de la muestra y obtener resultados estadísticamente justificables. Logró ese objetivo utilizando el análisis exploratorio de datos (EDA) en JMP.
“Tomábamos muestras cada 100 pies”, recuerda Kramer. “Así que modelé el muestreo en JMP yendo a 250 pies y luego a 500 pies. Todo lo que hice fue simplemente eliminar los datos. JMP demostró que no había ninguna posibilidad de que nos saliéramos de las especificaciones debido a la mejora del proceso. Me dio datos visuales que justificaron reducir el plan de muestreo .”
Los beneficios fueron tangibles. “ Nuestra capacidad de prueba estaba al máximo en ese momento, por lo que reducir el plan de muestreo en realidad nos ayudó a evitar una situación de pedidos atrasados. ”, explica Kramer. “Ese es un resultado significativo en términos de satisfacer las necesidades de los clientes”.
I+D
3M innova muchos materiales avanzados. Los prototipos pueden ser costosos de producir. Eso otorga una gran importancia a los experimentos eficientes y bien diseñados.
“JMP es crucial para el DOE avanzado en 3M”, insiste Kramer. “Por ejemplo, algunos de nuestros químicos necesitaban diseñar una prueba para un nuevo medio filtrante. Vinieron a mí y me dijeron: 'Tenemos cinco niveles de pH y cuatro niveles de otra variable, y queremos ver el espacio de diseño y dónde cae la curvatura'”.
Kramer describe la simplicidad de la solución: “Inmediatamente abrí la plataforma de diseño personalizado en JMP”, dice. “No me preocupaba que fueran datos categóricos. Puse los niveles variables y el número de carreras. En cinco minutos entrego las hojas de los químicos que muestran cómo ejecutar sus pruebas. ”
Los beneficios son solo el comienzo
Los casos de uso de JMP en 3M demuestran ventajas específicas. Pero la herramienta de descubrimiento estadístico también ofrece beneficios más amplios a más largo plazo que son igual de importantes. Un beneficio es el potencial para mejorar la toma de decisiones. “En 3M, nuestra toma de decisiones debe basarse en datos”, dice Kramer. “Entonces, necesitamos una forma efectiva de analizar y visualizar datos. Y una vez que comience a utilizar las capacidades visuales de JMP, como Chart Builder o Fit Y by X, se dará cuenta de que esta es la herramienta para visualizar realmente los datos y tomar decisiones acertadas. .”
Un segundo beneficio es el potencial para comprender mejor a los clientes. “Le dije a mi gerencia que JMP es la herramienta que quería, porque así es como quiero hacer estudios de clientes”, dice Sykora. “ El enfoque de MaxDiff por sí solo lo justifica. De hecho, puedo proporcionar cosas como un valor P asociado con MaxDiff para optimizar los estudios de clientes. Además, Sykora planea expandir el uso de JMP en estudios de clientes: “Quiero explorar otras características en la manipulación de datos y gráficos”, dice. “Por ejemplo, me gustaría ver cómo se verían los datos de nuestros clientes globales si se graficaran y superpusieran en un mapa”.
Una ventaja final es la capacidad de JMP para generar confianza en el cliente. “ Muchos de nuestros clientes, especialmente en la industria biofarmacéutica, también usan JMP ”, señala Kramer. “Entonces, cuando nuestros ingenieros de aplicaciones tratan directamente con los clientes, si sus datos están en el mismo formato, literalmente está hablando el mismo idioma”.
Beneficios clave de JMP en 3M
- Las características de visualización interactiva en JMP facilitan el análisis de datos exploratorios de forma rápida y sencilla.
- Una interfaz fácil de usar hace que JMP sea ideal para quienes no tienen experiencia en estadísticas para implementar metodologías más avanzadas seleccionando del extenso menú de aplicaciones estadísticas del software.
- Las capacidades sólidas de diseño de experimentos (DOE), incluidas las características avanzadas, permiten a los profesionales explorar y explotar oportunidades multifactoriales.
- La compatibilidad con los diseños de cribado definitivos permite a los usuarios obtener información sobre los efectos principales, los efectos de curvatura y las interacciones bidireccionales al mismo nivel de coste que los diseños tradicionales.
- Las capacidades de análisis de calidad y confiabilidad ayudan a reducir el exceso y reducir los costos en los procesos de prueba y fabricación.
- JMP ayuda a los usuarios a realizar una validación confiable de las mejoras de procesos y una validación más rápida de las metodologías de prueba.
- Las capacidades de MaxDiff en JMP permiten a los profesionales profundizar el conocimiento del cliente al obtener una clasificación más significativa de la información cualitativa del cliente.
- Al utilizar JMP, los ingenieros obtienen una mayor confianza de los clientes en los datos del producto.
