Agilent Vacuum Products Minitab nella produzione di ... · Minitab nella produzione di Agilent...

Agilent Vacuum Products

Enabling human discoveries through vacuum solutions

Minitab nella produzione di Agilent Technologies:

Automazione & SPCa servizio del cliente

Meet Minitab 2017

Eugenio Panzera

Sergio Laiolo

Vacuum Products FY17 | Agilent Restricted | Enabling human discoveries through vacuum solutions

Agenda

Agilent Technologies – Introduzione alla società

Il progetto Agilent Quality Analyst – Collaborazione con gmsl

L’importanza della qualità dei dati – Turbo Test Automation

Organizzazione ed utilizzo dei dati

KPI’s di Produzione

Analisi statistiche di processo – Minitab

Conclusione


Agilent at a Glance

REVENUE IN FY16 $4.2 billion (more than 70% generated outside the U.S.)

Revenue by Geography

Headcount by Geography

Americas Europe

Asia Pacific

37% 26%

37%

(1) Global Infrastructure Organization includes Finance, HR, Legal,

IT, Workplace Services, Quality and Regulatory Assurance

EMPLOYEES

PRESIDENT & CEO

CUSTOMER LOCATIONS

MANUFACTURING AND

R&D LOCATIONS

STOCK TRADING

Approximately 12,500

Mike McMullen

100+ countries

U.S., Europe, Asia Pacific

NYSE: A

Americas Europe

Asia Pacific

34% 29%

37%


Agilent Serves the Entire Analytical Lab

LCMS

LC

GCMSGC

SOFTWARE PLATFORM

INSTRUMENT PLATFORMS

SPECTROSCOPY

CONSUMABLESSERVICES

VACUUM


Vacuum Products Division around the World

Agilent VPD

Torino (Italy) - Headquarter

R&D, MKT, MFG: Turbo, Ion, Pumping Systems, PHD-4

Lexington (MA, USA)

R&D, MKT,

NA Hub

Valmadrera (Italy)

MFG: Rough Vacuum Products

Penang (Malaysia)

MFG: Scroll, Diffusion, Rotary Vane Pumps, Leak Detection, Vacuum

Control


Agilent: A full range of Vacuum Products


Agilent Turbo Molecular Pumps – Overview


Agenda







Conclusione


TurboTest

Automation.exe

Slider.exeScheduler.exe

Il progetto Agilent Quality Analyst

Database

AgilentQA.exe

Creazione

reports

Watchfiles.exe

Developed by Agilent

Developed by gmsl


Agenda







Conclusione


Data entry

Accesso• Training

• Account – Login

• Permessi condizionati

• Collegamento a procedure (QM)

• Verifiche di prodotto

Metodi d’inserimento

Dati certi ■

Dati generalmente affidabili - a basso margine di errore ■

Dati poco affidabili – livello di controllo minimo o assente ■

Dati anagrafici e di assiemaggio

• Informazioni chiave ■■

• Informazioni strategiche o primarie ■■ (query)

• Informazioni secondarie ■■

• Informazioni accessorie ■ (commenti, note)

Misure delle prestazioni

• Automatiche a condizioni controllate ■

• Acquisite su comando ■

• Rilevate manualmente ■

Misura dei tempi

• Pilotati dal sistema ■

• Derivati dal contesto ■

• Inserimento manuale ■

Generazione automatica

Acquisizione da strumentazione (USB, ETH, RS, GPIB)

Selezione pre-codificata

Acquisizione tramite Bar code o QR code

Collegamento ad altri database

Maschere di introduzione manuale a campi condizionati

Maschere di introduzione manuale senza controlli


Linee di processo – Automazione: punto di svolta

Progettazione

• Analisi volta a ridurre al minimo le operazioni manuali

• Hardware ridondante e scalabile

• Software parametrico e in continua evoluzione

• Misure affidabili con dispositivi in controllo di calibrazione

• Condizioni di misura realizzate e controllate dal sistema

Implementazione

• L’operatore deve esclusivamente montare la pompa

sul banco di test e avviare il ciclo

• Ciascun banco di test è dotato di tutti i dispositivi

necessari a controllare la pompa

• Il software esegue in autonomia quanto richiesto dal

processo garantendo l’oggettività e la ripetibilità delle

misure e il rispetto dei tempi e limiti imposti

• I dati acquisiti sono salvati in un database e quelli

rilevanti per il controllo di processo inviati

all’applicativo WatchFiles

Agilent Quality Analyst

• Ogni processo che si chiude, quale che sia l’esito, invia i dati a Quality Analyst

• L’output dell’applicazione QA è proiettato in tempo reale su monitor appesi nei

reparti produttivi


Agenda







Conclusione


Agilent QA – Utilizzo ed Analisi dati

KPI’s DI PRODUZIONE

TEMPO CICLOEFFICIENZA

PRODOTTI

EFFICIENZA

LINEE

ANALISI STATISTICHEParametri di Funzionamento

CAPACITA’ DI

PROCESSO

CONTROLLO

DI PROCESSO

DETECTION &

RCA

Dashboards con interfaccia grafica gmsl

Analisi sulla popolazione

Key indicators

Media

Deviazione Standard

Percentuali

Trend

Principali utilizzatori

Product Line Managers

Production Supervisors

MINITAB

Analisi sugli individuals

Key indicators

Cp, Cpk

UCL, LCL

p-value

Principali utilizzatori

MFG Engineers

R&D Engineers

Quality Engineers

Agilent Quality Analyst


Agilent QA – Criteri di raggruppamento dati

1st Level

Famiglia

2nd Level

Gruppo

3rd Level

Modello

4th Level

Fase

In fase di sviluppo, una scelta accurata dei criteri di raggruppamento e della sequenza logica

dei dati permetterà all’utilizzatore di decidere a sua discrezione il livello di dettaglio dell’analisi

da effettuare.


Agenda







Conclusione


F1 F2 F3 F4 F5 F6 F7 F8 F9 F10 F11 F12 F13 F14 F15

Dura

ta m

edia

Dev.

Std

media

F1 F2 F3 F4 F5 F6 F7 F8 F9 F10 F11 F12 F13 F14 F15

Tempo Ciclo – Fasi di Produzione

KPI’s di Produzione – Tempo Ciclo

Quali fasi di processo hanno maggior impatto sul Lead Time del prodotto?

Qual è la differenza tra il Tempo Ciclo REALE e quello PREVISTO dai cicli di lavoro?Dati poco affidabili – livello di controllo minimo o assente

Dati generalmente affidabili - a basso margine di errore

Dati certi


Pr1 Pr2 Pr3

Quanti

tà

Efficienza dei Prodotti(Famiglie, Gruppi o Modelli)

Qual è il tasso di scarto

interno dei prodotti?

KPI’s di Produzione – Efficienza Prodotti

Fasi di Scarto

F1

F2

F3 F4

F5

F1

F2

F3

F4

F5

Df1 Df2 Df3 Df4 Df5 Df6 Df7 Df8 Df9 Df10 Df11

Pareto dei Difetti

Quanti

tà

La logica di visualizzazione

sequenziale garantisce flessibilità e

focus nelle analisi di processo.

In quali fasi di processo si

sono verificati questi scarti?

Per quale motivo sono stati

scartati?


Quanti

tà

Efficienza LINEE di produzione

L1 L2 L3 L4

KPI’s di Produzione – Efficienza Linee

Esistono delle

differenze significative*

tra le diverse linee

produttive?

Questa differenza può

essere causata da uno

o più banchi in

particolare?

Quanti

tà

Efficienza BANCHI di produzione

B1 B2 B3 B4 B5 B6 B7 B8 B9 B10 B11 B12

* Per confermare la significatività statistica si

può effettuare il test 2 Proportions in Minitab


Agenda







Conclusione


Analisi Statistiche – Pre-configurazione

Gestione di analisi multiple

E’ possibile raggruppare diverse analisi

statistiche in un unico gruppo di analisi.

Pre-configurazione analisi statistiche

La funzione Show History permette la

visualizzazione del codice utilizzato da

MINITAB nell’esecuzione delle analisi.

La copia di questo

codice in Agilent QA

permette la

riproduzione esatta

delle analisi

MINITAB.


Analisi Statistiche – Selezione & Info processo

Principali caratteristiche

Filtri: permettono maggior flessibilità e accuratezza nella ricerca dei records (Famiglia, Modello, Periodo, …);

Report & Record Scheduler: visualizzazione e pianificazione report ricorrenti

Informazioni in Colonna

Capacità di Processo: icone nelle colonne Cp e Cpk (presenti solo se LSL e USL sono state impostate);

Stabilità di Processo: icone nella Colonna Test (Test per Cause Speciali);

Info statistiche della variabile: Dimensione del campione (N), Mean, StDev

Group Analysis: gruppo di analisi pre-impostato sulla variabile

Analysis: pulsante di connessione diretta con MINITAB (esecuzione in background e visualizzazione risultati)


Analisi Statistiche – Capacità di Processo

L’analisi della CAPACITA’ di

processo permette di verificare

l’adeguatezza del processo

produttivo in funzione delle

tolleranze richieste dal design.

Possibili spunti derivanti dall’analisi della CAPACITA’ di processo

Cp e Cpk >> Desiderato Ridurre il costo del processo produttivo (tempo ciclo, controlli, materiali, …)

Cp e Cpk << Desiderato Ridurre la variabilità di processo (C.I. & Six Sigma projects)

Aumentare la robustezza del design e quindi le tolleranze richieste


Analisi Statistiche – Controllo di Processo

L’analisi della STABILITA’ del

processo nel tempo permette di

intercettare le cause speciali di

variabilità che agiscono sul

processo prima che queste

possano generare scarti.

Commenti sull’analisi della STABILITA’ di processo

I limiti di controllo del processo (UCL e LCL) devono essere COMPRESI tra le tolleranze richieste dal design

(LSL e USL) per avere a disposizione un margine di sicurezza prima dello scarto effettivo;

Punto al di fuori dei limiti di controllo Immediata Root Cause Analysis e azione correttiva sul processo;

La logica di Statistical Process Control può essere applicata solo su un processo stabile (no cause speciali)


Analisi Statistiche – Detection & RCA

Modifica tolleranze

post analisi

statistica

I test di ipotesi possono essere applicati per

confrontare due o più campioni in termini di differenze

nella media o nella variabilità

(Two-Sample T-Test, Two proportions, ANOVA, …).

Commenti su Detection & RCA

Impatto positivo diretto sui clienti finali (miglioramento

della qualità del prodotto)

Dopo aver aumentato il potere della detection è

necessario effettuare una RCA efficace ed

implementare delle azioni correttive robuste (l’aumento

del tasso di scarto interno deve risultare temporaneo)


Agenda







Conclusione


Conclusione – Il ciclo evolutivo del know-how

RACCOLTA DATI

• Data entry e misure accurate

• Automazione processi

• Trainings

INTERPRETAZIONE dei RISULTATI

• Conoscenza statistica

• Validazione sperimentale

• Implementazione miglioramenti

CORRELAZIONE con FIELD

• Detection

• Root Cause Analysis

• Azioni correttive

SOFTWARE di ANALISI

• Definizione accurata del progetto

• Competenza nello sviluppo (gmsl)

• Software affidabili di analisi statistica (Minitab)

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