|
Oratore
|
Trascrizione
|
| anujakhairnar |
Ciao a tutti. |
| |
Questo è stato un progetto che ho fatto durante il mio master alla NC State sotto la guida del dott. Helgeth e del dott. Rothenberg. Ed è un piacere per me e il dott. Rothenberg presentarvelo oggi e l'argomento di questo progetto è ridurre la variazione di vestibilità nella produzione di jeans denim. |
| |
Quindi questo è fondamentalmente l'ordine del giorno per oggi. Vi darò il background dell'azienda per cui lavoro su questo progetto. |
| |
L'introduzione spiegherà in cosa consiste questo progetto, qual è il processo di produzione, quale metodologia abbiamo utilizzato per raggiungere i risultati degli esperimenti o la progettazione degli esperimenti che abbiamo condotto e, infine, le raccomandazioni e le soluzioni che avevamo per questo progetto. |
| |
Quindi un po' di VF era che volevano qualcuno da |
| |
il curriculum per entrare e aiutarli e usare il loro know-how tecnico e il nostro know-how accademico per lavorare insieme e arrivare a una soluzione su questo progetto. Ma solo una panoramica su VF stessa. |
| |
Si tratta di un'azienda di abbigliamento da 12 miliardi di dollari, specializzata in abbigliamento, calzature e prodotti per l'outdoor, fondata nell'ottobre del 1899. |
| |
Ha circa 70...70.000 associati in oltre 170 paesi in tutto il mondo e questo progetto è stato realizzato quando VF si è rivolta a un marchio che ne faceva parte, e questo era un progetto di abbigliamento in jeans. |
| |
bambini, donne, uomini, |
| |
anziani, tutti, non importa chi sia, tutti amano il denim. E nel corso degli anni, è migliorato, ha cambiato le sue sfaccettature da qualcosa che si usa per lavori sporchi e rudi a qualcosa di veramente alla moda con cui camminare su una rampa. E a causa del cambiamento |
| |
esigenze del denim ci sono stati cambiamenti nella lavorazione, ma questa lavorazione ha avuto effetto... ha portato a un problema che viene chiamato variazione di vestibilità nel denim ed è quello che approfondiremo. |
| |
Lo scopo di questa ricerca era quindi quello di analizzare le variazioni di vestibilità del denim VF Jeanswear. |
| |
per valutare in quale punto della produzione interna si riscontrava la variazione e per elaborare raccomandazioni e soluzioni per ridurre tale variazione e, infine, implementarle. |
| |
Quindi il processo di produzione dei jeans denim inizia dalla fibra. E questa fibra passa alla fase di filatura, dalla filatura passa alla fase di tintura del filato. Questa tintura del filato viene poi tessuta con non tinta |
| |
fibre e formate in un tessuto denim. Questo tessuto denim è rifinito con bruciatura(?) e |
| |
cose basilari come queste. Poi si passa al taglio del modello dove il taglio ??? crea un modello per i jeans da realizzare. |
| |
Questo modello viene poi cucito e questi jeans cuciti alla fine passano alla lavorazione a umido, che è il processo di lavaggio, asciugatura e finitura, e poi, infine, vanno al mercato al dettaglio. Questo... questo è solo per la produzione di denim. |
| |
E il restringimento è una parte importante della produzione del denim, poiché contiene cotone. Insieme al cotone, ha |
| |
un filato, ??? filato, che si restringe ed è per questo che il restringimento è un fattore importante nel denim. |
| |
Quindi il problema iniziale era che i jeans denim VF Jeanswear presentano grandi deviazioni dai limiti di specifica per la vita e la cucitura interna. |
| |
Il team riteneva che ciò contribuisse alla perdita di vendite. L'obiettivo era studiare qual era la ragione di questa variazione e ridurla in vita e nella cucitura interna. |
| |
Il lavoro di base per questo, dopo aver definito la dichiarazione iniziale del problema, è stato quello di vedere la distribuzione della variazione della vita tra |
| |
la gamma di produzione...produzione di denim e quindi confronto della gamma di vestibilità tra la cucitura...dopo il processo di cucitura e dopo il processo di finitura...dopo la finitura dei dati di audit sul denim 100% cotone e sul denim elasticizzato. |
| |
Poi abbiamo dovuto elaborare il diagramma causa-effetto su JMP, che ci ha aiutato a capire su quali fattori concentrarci. E JMP ci ha anche aiutato a creare il diagramma di flusso del processo per l'intera produzione di denim. |
| |
Questi erano i dati che ho caricato su JMP per capire qual era la variazione iniziale della vita che stavamo osservando per definire il problema |
| |
realisticamente o di fatto. E qui abbiamo i mezzi...la gamma di denim per taglie maschili 32 vita e 32 cucitura interna. E come puoi vedere, la gamma di vestibilità varia da |
| |
fino a 3,24 pollici. Questa è la quantità di variazione che il denim ha nelle taglie da 32 a 32. |
| |
Ciò significa che un denim, che dovrebbe avere una vita di 32 pollici, può avere una lunghezza compresa tra 29 e 35. |
| |
Ecco cosa significa la gamma di vestibilità. E lo stesso vale per le taglie femminili. Abbiamo appena preso in considerazione le taglie 10 e 12 e quando abbiamo misurato la gamma di vestibilità tra le taglie, abbiamo visto |
| |
una differenza di tre pollici anche qui. Questo ci ha portato a credere che sicuramente c'è un problema di adattamento che possiamo quantificare e abbiamo definito la nostra dichiarazione del problema. |
| |
Quindi è stato allora che abbiamo confrontato i dati. Volevamo andare più a fondo e scoprire dove si verifica la variazione effettiva. |
| |
E abbiamo raccolto dati di audit dopo la cucitura del denim prima di qualsiasi lavorazione a umido. E poi ci sono molti dati di accettazione, che sono fondamentalmente prima che il denim lasci il magazzino per la vendita al dettaglio. |
| |
E come si può vedere dal grafico, l'intervallo di accettazione del lotto è molto più ampio dell'intervallo di verifica dell'impianto. |
| |
Questo ci fa sapere che durante la lavorazione a umido, dopo la cucitura del denim e prima che venga effettivamente spedito sul mercato al dettaglio, qualcosa sta causando questa variazione. |
| |
E vediamo risultati simili nel denim elasticizzato. L'unica cosa è che vediamo una variazione maggiore, una gamma più ampia nel denim elasticizzato, che ci ha portato a prendere il denim elasticizzato come base, invece del 100% cotone. |
| |
Quindi il problema e l'obiettivo ridefiniti erano: i jeans denim VF Jeanswear mostravano un intervallo di vestibilità per la vita degli uomini pari a 3,24 pollici e un intervallo di vestibilità per la vita delle donne pari a 3,12 pollici. |
| |
Il team riteneva che ciò contribuisse a una perdita di vendite. L'obiettivo di questo studio era ridurre la gamma di variazione della vita di 0,5 pollici entro aprile 2019. |
| |
Questo era il diagramma causa-effetto che abbiamo creato in JMP. Abbiamo utilizzato un certo |
| |
identificatori, come le persone, le procedure che stanno eseguendo che potrebbero essere sbagliate, oppure potrebbe esserci un problema nell'area di misurazione, o semplicemente nell'impianto, che causa... che porta a variazioni. |
| |
Questo era il diagramma di flusso del processo dell'intera produzione |
| |
pavimento. E partendo dalla balla di tessuto fino all'imballaggio, ogni piccolo dettaglio è trattato in questo diagramma di flusso del processo. |
| |
Ed è questo che ho usato per creare quel diagramma causa-effetto. E l'ho diviso in base all'errore umano, alle zone ad alta variazione, alle zone selezionate per il mio progetto di tesi e alle zone di errori di misurazione. |
| |
Quindi il piano di attacco per lavorare sulla mia area selezionata era di lavorare sulla lavorazione rossa, che era il lavaggio e l'asciugatura del denim. E per questo, abbiamo fatto uno studio Gage R&R e la progettazione di esperimenti. |
| |
Lo studio Gage R&R è stato eseguito per verificare che le persone che avrebbero misurato questi tessuti su cui avrei eseguito lo studio, fossero coerenti. Che queste persone potessero ripeterlo e riprodurre risultati simili entro un intervallo di confidenza molto piccolo. |
| |
Ecco cosa abbiamo scelto. Abbiamo scelto 12 diversi campioni di tessuto e abbiamo scelto tre diversi operatori che erano gli unici che avrebbero misurato tutto questo durante tutto il corso del progetto. |
| |
E abbiamo chiesto a ogni operatore di misurare ogni quadrato di tessuto tre volte in ordine casuale. Ed è allora che abbiamo inserito questi dati in JMP per ottenere i dati dello studio Gage R&R. |
| |
Quindi questo è ciò che JMP ci ha restituito dopo aver inserito i dati: la variazione da parte a parte era di circa... |
| |
la riproducibilità e la ripetibilità da parte a parte erano circa del 99,98%. Questo è il livello di accuratezza con cui misuravano i dati, il che ci ha portato a credere che qualsiasi procedura... qualsiasi esperimento avessimo intenzione di fare qui sarebbe stato calcolato correttamente al livello del 99,98%. |
| |
E questo è...quindi l'altro riguardava le misurazioni complete, e questo riguarda le misurazioni della deformazione, ma erano gli stessi dati. |
| |
Ora, questi sono stati gli esperimenti che abbiamo progettato, in cui abbiamo preso tre diversi livelli di tessuto, abbiamo usato quattro diversi tipi di lavaggio, abbiamo usato due diversi tipi di lavatrice e due diversi tipi di asciugatrice. E questo ha prodotto 96 esecuzioni su JMP. |
| |
E questa è solo la divisione dei codici di tessuto che ho usato per questo esperimento, in termini di |
| |
quali erano i diversi tessuti, quali erano le ricette, qual era...quali erano i nomi della lavatrice che ho usato per questo esperimento, dell'asciugatrice e le misurazioni sono totalmente diverse, dopo il lavaggio e dopo l'asciugatura. |
| Lori Rothenberg |
Parlerò dei risultati degli esperimenti e andrò su JMP per mostrarvi un esempio di uno degli esperimenti che abbiamo analizzato. |
| |
Passiamo a JMP e ti mostrerò da dove otteniamo questi risultati. |
| |
Ecco come appariva la nostra tabella dati. Avevamo progettato un fattoriale completo usando JMP e abbiamo raccolto dati su dopo riempimento lavaggio, dopo ordito...ordito lavaggio, dopo riempimento a secco, dopo ordito a secco e non li esaminerò tutti. |
| |
Ciò che vorrei fare è mostrarvi un problema interessante che ci è venuto in mente quando abbiamo dovuto guardare dopo il riempimento del lavaggio. Per andare avanti e analizzare questi dati, andiamo ad analizzare, adattare il modello. |
| |
Ora vado avanti e prendo il riempimento e il lavaggio, rendendolo la mia Y. |
| |
Prenderò il tipo di tessuto, il tipo di lavaggio, il tipo di lavatrice e il tipo di asciugatrice. Sono i quattro che erano nel video che... o nella diapositiva precedente che Anuja ha menzionato. Scenderò alle macro e farò un fattoriale al grado. |
| |
Quindi questo includerà tutte le nostre interazioni bidirezionali. Cambierò lo screening dell'effetto in leverage dell'effetto, così possiamo guardare alcuni dei grafici e ora premere run. |
| |
Eccoci qui. Quando diamo un'occhiata al riepilogo degli effetti, è proprio sotto il primo grafico, quello che puoi vedere, nella colonna finale sotto i valori P è che abbiamo alcune cose che non sono significative. |
| |
Qui in JMP siamo partiti dal basso con le nostre interazioni bidirezionali e abbiamo continuato a rimuoverle. |
| |
Ce ne siamo liberati per primi, ecco i nostri valori P più alti successivi, quindi li abbiamo selezionati e rimossi. Abbiamo lasciato il tipo di asciugatrice perché è un effetto principale. Abbiamo esaminato il nostro successivo bidirezionale, che era tipo di tessuto per tipo di asciugatrice e lo abbiamo rimosso. |
| |
E poi, se date un'occhiata in alto, non abbiamo più l'asciugatrice in nessun punto, quindi possiamo procedere e cliccare su quello e rimuoverlo. |
| |
A questo punto abbiamo controllato i nostri residui e avevamo... la varianza era buona, i dati erano normali, ma se guardiamo alla voce mancanza di adattamento avevamo una mancanza di adattamento e quindi abbiamo dovuto pensare a qualcos'altro da fare. |
| |
Non ve lo mostrerò subito, ma ciò che è successo è che l'adattamento... peggiore è l'adattamento con un numero negativo più alto. |
| |
E così abbiamo dovuto iniziare a fare delle trasformazioni e le trasformazioni non funzioneranno sui numeri negativi, quindi abbiamo invertito la scala, solo per questo. E quindi un numero più alto significa un restringimento peggiore. |
| |
Quindi abbiamo questa colonna qui, quindi posso andare avanti e mostrarvi come abbiamo fatto una trasformazione Box Cox su di essa. Tornerò ad analizzare. |
| |
E selezionerò il modello adatto. |
| |
Vado avanti e richiamo quello che ho, perché è così veloce. Mi sbarazzerò di after wash, rimuoverò quello e, al suo posto, ho i valori assoluti, in realtà, del riempimento after wash qui. Quindi andrò avanti e lo inserirò e ora lo eseguirò. |
| |
E ora farò lo stesso. Andrò avanti e abbandonerò quelle interazioni bidirezionali che non sono significative. |
| |
E vedrai che il tipo di lavatrice, il tipo di asciugatrice non erano significativi. Di nuovo devo andare al tipo di tessuto e al tipo di asciugatrice. |
| |
E poi finalmente torno al tipo di asciugatrice e puoi vedere che l'asciugatrice non si verifica qui sopra, quindi posso andare avanti, selezionarlo e rimuoverlo. |
| |
Noterete che, nonostante la mancanza di adattamento, ho ancora un problema. |
| |
E quindi quello che abbiamo fatto è stato andare avanti e andare in alto, al triangolo rosso accanto alla risposta. Quindi abbiamo fatto il factor profiling e siamo andati alla trasformazione Box Cox. |
| |
In basso abbiamo visto la curva di trasformazione Box Cox e, se la si guarda, il miglior lambda che mostra è .329. |
| |
Bene, se ci pensi, so che è la linea migliore, ma abbiamo un certo margine di manovra su cui lavorare. |
| |
E così abbiamo fatto. Non vi annoierò con tutto questo, ma quello che abbiamo scoperto è che in realtà .25 ha funzionato meglio. |
| |
E andrò al triangolo rosso accanto alla trasformazione Box Cox e riadatterò con la trasformazione. E ora la lambda che andrò avanti e userò qui sarà 0,25 e cliccherò su OK. |
| |
Ora diamo un'occhiata a cosa è successo. Abbiamo i nostri residui in buone condizioni, e se diamo un'occhiata alla mancanza di adattamento, ora siamo in buone condizioni. |
| |
Con questo, siamo andati avanti e abbiamo esaminato le interazioni che erano significative. E abbiamo trovato alcune cose interessanti. |
| |
Ricomincerò...cominciamo con il tipo di tessuto in base al tipo di lavaggio. |
| |
Siamo andati avanti e abbiamo esaminato i grafici dei minimi quadrati e così via... |
| |
per VF gli piaceva guardare i grafici ed erano piuttosto, sai, comprensibili. Per prima cosa andrò avanti e creerò il grafico di interazione e avrò il tipo di tessuto. |
| |
Farò clic su OK e qui puoi vedere il solito grafico dei minimi quadrati quando hai un'interazione. Il verde qui sotto è cotone. Puoi vedere che cotone |
| |
ha avuto il restringimento minore e qui in blu, puoi vedere...quello è il nostro tri-blend e ha avuto il restringimento maggiore e questo è stato per tutti i tipi di lavaggio e quelli erano quelli che erano |
| |
risciacquare e pietra e candeggina calda e candeggina fredda. E così puoi vedere che ci sono state occasioni in cui abbiamo avuto cose che |
| |
non erano significativamente diversi, ma a volte vogliamo sapere quali sono. Molto velocemente, prima di lasciarla, lasciatemi mettere un altro grafico dei minimi quadrati. |
| |
Vado al triangolo rosso accanto al tessuto e seleziono il grafico dei minimi quadrati. Questa volta lo lascerò semplicemente non selezionato. È un modo interessante di guardare i dati. E se li confronti, puoi iniziare a vedere proprio qui, se diamo un'occhiata al nostro |
| |
il nostro bi-blend e poi guardi il nostro tipo di lavaggio lì, puoi iniziare a vedere i modelli. Quindi quassù, avevamo anche |
| |
nel nostro rosso, avevamo il nostro bi-blend e, se guardate qui, assume anche la stessa forma. È solo un altro modo per visualizzare i dati e lo usiamo anche noi. Ora, abbiamo anche fatto le statistiche su questo. Siamo andati avanti e abbiamo fatto i minimi quadrati significa Tukey. |
| |
E otteniamo una bella grande matrice, ma siamo andati più in basso e abbiamo potuto vedere dal bel grafico che ha tutte le lettere |
| |
su di esso, quali erano davvero significativamente diversi tra loro e quali no. E quello che vediamo qui è, in effetti, che il cotone finisce comunque per avere il restringimento minore, come abbiamo visto, ma abbiamo anche questo bi-blend... |
| |
un bi-blend che era anch'esso in un risciacquo che non era significativamente diverso da uno dei cotoni che era sempre nel nostro risciacquo. |
| |
Abbiamo ripetuto questa operazione. L'abbiamo fatto anche con le altre interazioni, così da poter andare avanti e vedere cosa stava succedendo con il tipo di tessuto e il tipo di lavatrice. Abbiamo fatto gli stessi passaggi. |
| |
Vi mostrerò solo i grafici dei minimi quadrati. Ne vedrete altri nelle slide che verranno. |
| |
Quindi potremmo iniziare a vedere qui di nuovo che il cotone, indipendentemente dal tipo di lavatrice, ha avuto il restringimento più basso. Potete vedere qui sopra che il tri-blend ha avuto il restringimento maggiore e poi, se do un'occhiata qui al tipo di lavaggio e al tipo di lavatrice, |
| |
eccoci qui. Se vado al triangolo rosso e seleziono il grafico dei minimi quadrati. |
| |
Qui vedrete che c'è stata un'interazione anche tra il tipo di lavaggio e il tipo di lavatrice. E quindi, se date un'occhiata qui in basso, LB sta per risciacquo. Ha avuto la minor quantità di restringimento. |
| |
E poi, se inizi a guardare qui con LT e ST, LT era la candeggina fredda e poi ST era la nostra candeggina calda, quindi puoi vedere che il nostro punto più alto è proprio lì. E poi allo stesso modo qui, se dai un'occhiata a dove |
| |
BT era la nostra candeggina a caldo, mi dispiace, LT era la nostra candeggina a freddo e ST era il nostro lavaggio con pietra. |
| |
E a questo punto vado avanti, smetterò di dimostrare JMP. |
| |
E andrò avanti e vi riporterò alle slide dei nostri risultati e le consegnerò ad Anuja, che può spiegarvi qualcosa in più. Passerò oltre...abbiamo incluso qui le slide di tutto quello che abbiamo fatto, solo così ne avreste una copia, |
| |
nel caso in cui volessi averlo. Quindi queste erano tutte le cose che ti ho mostrato, e poi siamo entrati in dopo dry e Anuja, te lo do. |
| anujakhairnar |
Sì, quindi anche qui possiamo vedere che il tipo di tessuto, il tipo di lavaggio e l'interazione sono significativi. |
| |
E questi sono stati i risultati, simili a quelli appena eseguiti dal dott. Rothenberg su JMP. Abbiamo eseguito lo stesso su JMP e abbiamo ottenuto questi dati, e qui possiamo vedere che i bi-blend e il 100% cotone e i tri-blend, tutti e tre hanno mostrato variazioni, ma in modo particolare nei tri-blend e nei bi-blend. |
| |
Quindi questo è stato solo un altro studio che abbiamo condotto, in cui abbiamo ricevuto lotti da diversi stabilimenti, per vedere se questa fosse la causa della variazione. |
| |
E sì, sicuramente lo abbiamo fatto, perché il numero dell'ordine di acquisto era fondamentalmente di lotti diversi e possiamo vedere che è significativamente diverso. |
| |
E questo è quello che abbiamo ottenuto, i risultati. I bi-blend e i tri-blend, potete vedere che non è... non è lineare. Possiamo vedere la variazione in questo, che ci ha dato una buona informazione che |
| |
avevamo bisogno che ogni volta che arrivava un lotto diverso, lo testassimo per vedere in quale categoria rientrava, in particolare in quale categoria di restringimento rientrava. |
| |
E poi abbiamo anche provato diverse temperature di asciugatura, per vedere se questo causava una differenza, se questo causava un effetto, perché non c'era molta differenza tra gli essiccatori. |
| |
E sì, vediamo ancora una volta che c'era una differenza significativa nella temperatura dell'asciugatrice. |
| |
Quindi 180, se vedete i numeri invertiti, ma 180 ha causato il restringimento massimo, mentre 140 e 160 hanno causato un restringimento quasi simile e anche minore. |
| |
Abbiamo condotto un altro studio in cui avevamo in esame lavatrici per lo sviluppo di prodotti, lavatrici e asciugatrici industriali. |
| |
Avevamo due tipi diversi di tessuto, tre diversi tipi di lavaggio, lavatrici e asciugatrici diverse. |
| |
E qui vediamo che, a seconda del tipo di lavatrice, dopo il lavaggio abbiamo notato una differenza significativa, il che ci dice che esiste una variazione tra i diversi tipi di lavatrice. |
| |
Allo stesso modo, abbiamo inserito i dati in JMP e abbiamo trovato il grafico dei minimi quadrati... grafico delle medie per il tipo di lavaggio e il tipo di lavatrice. |
| |
E qui possiamo vedere che nel risciacquo, il LB è la parte di risciacquo, possiamo vedere da qualsiasi conclusione dai nostri dati più vecchi che il risciacquo ha causato il restringimento minimo e la candeggina fredda e quella calda hanno causato il restringimento maggiore. |
| |
E questi erano i risultati industriali dopo il lavaggio. E possiamo vedere, anche in questi dati, che c'era una differenza tra risciacquo e candeggina fredda e candeggina calda, e il tipo di tessuto e il tipo di lavatrice mostrano una differenza significativa. |
| |
Allo stesso modo, abbiamo eseguito il test sulle asciugatrici. |
| |
E questi sono stati i risultati post-essiccazione sullo sviluppo del prodotto |
| |
asciugatrici. |
| |
E abbiamo appena inserito tutti i dati di cui avevamo bisogno prima... |
| |
da prima. |
| |
E li abbiamo messi insieme in un grafico. E possiamo vedere qui PW1, PW2 e la lavatrice industriale 1 e la lavatrice industriale 2 con dopo il lavaggio e dopo l'asciugatura, abbiamo visto fino al 12% di differenza tra queste asciugatrici e lavatrici. |
| |
E questi sono stati i miglioramenti che abbiamo |
| |
consigliato. Prima che questa prova fosse fatta, solo il 40% dei tessuti che entravano in produzione erano stati sottoposti a test di restringimento in modo che potessero essere messi in contenitori diversi. |
| |
E dopo questo miglioramento, ciò che abbiamo raccomandato è che tutte le balle che arrivano devono essere testate, e questo dovrebbe darci una differenza significativa. E l'altra raccomandazione era che dovevamo usare PDL e macchine industriali e... |
| |
avevamo bisogno di utilizzare macchine PDL invece di macchine industriali e le macchine industriali devono essere monitorate e sottoposte a maggiore manutenzione. |
| |
Quindi ecco come glielo abbiamo presentato, i cambiamenti che dovevano essere fatti e che sono stati |
| |
implementato. Dal 40% al 100% di test e passaggio da industriale a PDL. |
| |
E questi sono stati i nostri risultati. Possiamo, se vedete il grafico, abbiamo iniziato questo studio ad agosto e abbiamo dato loro risultati, abbiamo continuato a dare loro miglioramenti. E se possiamo vedere che febbraio e marzo... gennaio è stato dove il mio progetto si è concluso con il mio |
| |
progetto di lavoro è terminato, e quando ho dato le raccomandazioni. E potete vedere che febbraio e marzo, vediamo un significativo |
| |
calo nell'intervallo. E il mio progetto è terminato a fine marzo, ecco perché non ho dati per aprile. |
| |
E questa è stata la conclusione e l'ambito futuro. Quindi, poiché JMP ha aiutato a ottenere così tanti dettagli, abbiamo avuto un intervallo di 3,24 pollici e |
| |
quando lo abbiamo ricalcolato dopo i miglioramenti degli ultimi mesi, lo abbiamo ridotto a 2,49 pollici, che rappresenta una riduzione di circa il 23% della portata. |
| |
La nostra idea era di ottenere almeno 0,5 pollici, quindi ci siamo riusciti. E allo stesso modo per la vita delle donne, abbiamo ridotto da 3,12 pollici a 2,73 pollici, che è circa il 12,5% di riduzione e il |
| |
la riduzione è minore perché hanno... c'è più elasticità nel denim da donna, ecco perché ha... ha comunque una variazione leggermente maggiore. |
| |
E anche noi...perché abbiamo visto una differenza significativa tra i lotti che provenivano dai mulini, |
| |
L'altro miglioramento li ha portati a contattare le fabbriche e a chiedere loro di migliorare la garanzia e il controllo della qualità, il che, a sua volta, ha prodotto risultati migliori nella produzione di jeans. |
| |
Quindi, poiché il PDL e le macchine industriali hanno mostrato una differenza di restringimento di circa il 12% in media, ci ha dato di più |
| |
dettagli, credo che lo fossero. E le temperature dell'essiccatore non hanno fornito dati significativi in tutte le prove JMP che abbiamo visto, la temperatura dell'essiccatore non ha mai avuto un valore P significativo ed è per questo che non c'era bisogno di cambiare. |
| |
E i tri-blend necessitavano sicuramente di ulteriori studi, come abbiamo visto, ci hanno sempre fornito dati eterogenei, quindi queste erano le nostre raccomandazioni future. |
| |
E c'erano molte limitazioni in questo esperimento, perché non avevamo molto tempo per eseguirlo. E non avevamo molti dati perché |
| |
la fabbrica si trovava in Messico, quindi ogni volta che dovevi far funzionare qualcosa, dovevi recarti lì per ottenere i dati, tornare indietro, leggerli. Quindi la posizione e la mancanza di dati e anche la mancanza di un accesso costante alle informazioni, che si spera... tipo queste sono le limitazioni di questo progetto. |
| |
E questo è il mio riconoscimento a tutti i miei consiglieri e a tutti coloro che mi hanno aiutato lì. Domande? |
