<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Laura Zambianchi, Cintura Nera Sei Sigma, Fresenius Kabi
Sara Bergonzini, Specialista in Controllo di Processo e Validazione Senior, Fresenius Kabi
Alessandro Girotti, Responsabile IT, Fresenius Kabi
Emma Caiazzo, Specialista in Controllo e Validazione dei Processi, Fresenius Kabi
Luca Ferraresi, Process Engineer Filter Assembling, Fresenius Kabi
Sebastian Hoffmeister, formatore e consulente statistico, STATCON
I processi di produzione automatizzati consentono di ridurre i costi e di migliorare la qualità. La gestione visiva in tempo reale dei dati di processo e di prodotto è un valore aggiunto chiave per l'eccellenza operativa. Grandi produzioni, soprattutto in settori altamente regolamentati come l'industria farmaceutica o dei dispositivi medici, richiedono un cambiamento nell'approccio alla qualità, che deve essere integrata nel processo e orientata alla prevenzione dei difetti, piuttosto che al rilevamento di articoli non conformi (mentalità del goalpost ). Nella maggior parte delle aziende, l'integrazione della struttura dati QC esistente con le informazioni di produzione è una sfida, poiché spesso i dati di processo (Xs, raccolti come misurazioni di serie temporali online) e di prodotto (Ys, registrati offline per singolo articolo o lotto) sono disconnessi. Con un progetto di sei settimane di scripting JMP dopo una sessione di formazione formale di 2+2 giorni, il nostro team ha sviluppato uno strumento per supervisionare la più recente linea di produzione di filtri automatizzata. Collegandosi dinamicamente a un server di dati SQL e a più database, Ys e Xs vengono monitorati e analizzati visivamente contemporaneamente. Il nuovo strumento è economico, semplice e flessibile e consente un quadro completo e in tempo reale di ciò che sta accadendo in officina, utile a tutti i livelli, dall'ingegnere di turno al controllo finanziario, dalla convalida dei processi alla manutenzione preventiva.
