<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Laura Zambianchi, 식스 시그마 블랙 벨트, Fresenius Kabi
Sara Bergonzini, Fresenius Kabi 프로세스 제어 및 수석 검증 전문가
Alessandro Girotti, Fresenius Kabi IT 관리자
Emma Caiazzo, 프로세스 제어 및 검증 전문가, Fresenius Kabi
Luca Ferraresi, 필터 조립 프로세스 엔지니어, Fresenius Kabi
Sebastian Hoffmeister, STATCON 트레이너 및 통계 컨설턴트
자동화된 제조 공정을 통해 비용을 절감하고 품질을 향상시킬 수 있습니다. 프로세스 및 제품 데이터의 실시간 시각적 관리는 운영 우수성을 위한 핵심 부가 가치입니다. 특히 제약이나 의료 기기 산업과 같이 규제가 엄격한 분야에서 대규모 출력 처리량을 위해서는 품질에 대한 접근 방식의 변화가 필요합니다. 이는 부적합 항목을 탐지하기보다는 프로세스에 통합되고 결함 예방을 지향해야 합니다(골 포스트 사고방식). ). 대부분의 회사에서는 프로세스(X, 온라인 시계열 측정으로 수집)와 제품 데이터(Y, 단일 품목 또는 배치 추적성을 위해 오프라인으로 기록)가 연결되지 않는 경우가 많기 때문에 기존 QC 데이터 구조를 제조 정보와 통합하는 것이 어렵습니다. 2~2일간의 공식 교육 세션에 이어 6주간의 JMP 스크립팅 프로젝트를 통해 우리 팀은 최신 자동화 필터 제조 라인을 감독하기 위한 도구를 개발했습니다. SQL 데이터 서버 및 여러 데이터베이스에 동적으로 연결하여 Y와 X를 동시에 모니터링하고 시각적으로 분석합니다. 새로운 도구는 저렴하고 간단하며 유연하며 작업 현장에서 일어나는 일을 실시간으로 완벽하게 파악할 수 있습니다. 이는 교대 엔지니어부터 재무 관리, 프로세스 검증, 예방 유지 관리에 이르기까지 모든 수준에서 유용합니다.
