Laura Zambianchi, Six Sigma Black Belt, Fresenius Kabi
Sara Bergonzini, 공정 제어 및 수석 검증 전문가, Fresenius Kabi
Alessandro Girotti, Fresenius Kabi IT 관리자
Emma Caiazzo, 공정 제어 및 검증 전문가, Fresenius Kabi
Luca Ferraresi, 필터 어셈블리 프로세스 엔지니어, Fresenius Kabi
Sebastian Hoffmeister, STATCON 트레이너 및 통계 컨설턴트
자동화된 제조 공정을 통해 비용을 절감하고 품질을 향상시킬 수 있습니다. 공정 및 제품 데이터의 실시간 시각적 관리가 운영 우수성을 위한 핵심 부가가치입니다. 특히 제약 또는 의료 기기 산업과 같이 규제가 엄격한 분야에서 대량의 출력 처리량을 위해서는 품질에 대한 접근 방식을 변경해야 하며, 이는 공정에 통합되어야 하며, 비적합 품목을 감지하는 것보다 결함을 방지하는 데 중점을 두어야 합니다(골대 사고방식). 대부분의 회사에서 기존 QC 데이터 구조를 제조 정보와 통합하는 것은 어려운 일입니다. 종종 공정(온라인 시계열 측정으로 수집된 X)과 제품 데이터(단일 품목 또는 배치 추적을 위해 오프라인으로 기록된 Y)가 분리되어 있기 때문입니다. 2+2일의 공식 교육 세션에 이어 6주간의 JMP 스크립팅 프로젝트를 통해 저희 팀은 최신 자동화 필터 제조 라인을 감독하기 위한 도구를 개발했습니다. SQL 데이터 서버와 여러 데이터베이스에 동적으로 연결하여 Y와 X를 동시에 모니터링하고 시각적으로 분석합니다. 새로운 도구는 저렴하고 간단하며 유연하며, 작업 현장에서 무슨 일이 일어나고 있는지에 대한 완전하고 실시간의 그림을 제공합니다. 교대 엔지니어부터 재무 관리, 프로세스 검증, 예방적 유지 관리까지 모든 수준에서 유용합니다.
