Masimo
Industrie
Lösungen
Statistik und prädiktive Analytik
Qualitätsanalytik
Kontinuierliche Verbesserung
Qualitätsverbesserung
Forschung und Entwicklung
Verwendete Produkte
Masimo ist ein globales Medizintechnikunternehmen, das ein breites Spektrum branchenführender Überwachungstechnologien entwickelt und produziert, darunter innovative Messungen, Sensoren und Patientenmonitore. Basierend auf der Masimo Hospital Automation™-Plattform verbessern und automatisieren die Konnektivitäts-, Automatisierungs-, Telemedizin- und Telemonitoring-Lösungen von Masimo die medizinische Versorgung sowohl im Krankenhaus als auch anderswo. Darüber hinaus bietet Masimo eine wachsende Palette an Gesundheits- und Wellnesslösungen für Verbraucher, beispielsweise die Gesundheitsuhr Masimo W1™ und das Babyphone Stork™ sowie Klanggeräte legendärer Audiomarken wie Bowers & Wilkins® und Denon®.
Die Herausforderung
Mit der Ausweitung des Angebots auf Gesundheits- und Wellnessprodukte für Verbraucher war das Team von Masimo bestrebt, die Ästhetik und Stabilität der Verpackung seiner Produkte zu verbessern. Insbesondere wollte das Designteam eine Kunststoff-Schrumpffolie um die Schachtel anbringen, um dem Produkt ein elegantes Aussehen zu verleihen und die Schachtel gleichzeitig während des Transports zu schützen.
Schrumpfverpackungen sind eine gängige Verpackungstechnik in der Unterhaltungselektronikbranche, Masimo hatte diesen Prozess jedoch noch nie durchgeführt und verfügte weder über das nötige Talent noch über die Erfahrung bei der Entwicklung eines Schrumpffolienprozesses. Da manuelle Prozesse kostspielig und fehleranfällig waren, bemühte sich das Prozesstechnikteam um die Implementierung eines vollautomatischen Schrumpffolienprozesses zur Steigerung der Produktion zu steigern sowie zur Gewährleistung der Einheitlichkeit.
Die Anforderungen an Schrumpffolienverpackungen sind:
- Schrumpfen Sie die Plastikfolie, ohne dass kosmetische Mängel wie Risse, Falten und Hohlräume entstehen.
- Minimieren Sie die Größe von „Eselsohren“, also übermäßigen dreieckigen Plastikteilen, welche die kosmetische Qualität des Produkts beeinträchtigen und das Öffnen erschweren, auf eine maximale Länge von 0,060 Zoll.
- Minimieren Sie die Materialmenge, die zur Erreichung von (1) und (2) verwendet wird.
Die von Masimo gekaufte Schrumpfanlage besteht aus zwei Einheiten, die nacheinander arbeiten: Die erste Einheit wickelt das Schrumpfmaterial um die Produktverpackung, während die zweite Einheit die Verpackung schrumpft. Die erste Einheit besteht aus drei Zahlenfaktoren, welche die eingesetzte Materialmenge steuern:
- Die Beutellänge.
- Die Filmvorschubgeschwindigkeit.
- Die Tiefe des Tisches, welche die Wickellänge definiert.
Die zweite Einheit erhitzt und schrumpft den Kunststoff und besteht aus zwei numerischen Faktoren:
- Versiegelungszeit.
- Versiegelungstemperatur.
Einsatz von Minitab
Mithilfe der Minitab Statistical Software konnte der Schrumpfprozess charakterisiert und optimiert werden.
Der erste Schritt bestand darin, mithilfe der Versuchsplanung (Design of Experiments, DOE) ein Prozessmodell zu erstellen, das die Parameter der Schrumpfanlage mit der Schrumpfleistung in Beziehung setzt. Die untersuchten Faktoren waren die fünf oben beschriebenen und die Antwort war die Eselsohrenlänge. Für diese Studie standen nur begrenzte Materialien zur Verfügung. Daher konsultierte das Prozesstechnikteam die Minitab Support-Webseiten und entschied sich für ein „endgültiges Screening-Design“. Der Abschnitt „Minitab Support“ enthält ausführliche, leicht verständliche Informationen zur Auswahl eines Versuchsdesigns und erläutert gleichzeitig die anspruchsvolle Mathematik, die mit den statistischen Berechnungen verbunden ist.
Abbildung 1 fasst die von Minitab bereitgestellten statistischen Ergebnisse zusammen. Zur großen Überraschung des Teams war bei einer 95-prozentigen Konfidenz (p > 0,05) kein Faktor signifikant und das R-sq(pred) war negativ, was bedeutet, dass das Modell keine Vorhersagekraft hatte.
Dies deutete darauf hin, dass die Daten möglicherweise zu viel Rauschen enthielten, das durch das Messsystem verursacht wurde. Das Team vermutete, dass die Probleme auf Abweichungen im Messsystem zurückzuführen waren, die auf Unterschiede bei der Messung der Eselsohrenlänge durch mehrere Prüfer zurückzuführen waren.
Sie konsultierten die Minitab Supportseiten, um eine Messsystemanalyse als geeignetes Tool zur Durchführung einer Messsystemanalyse zu ermitteln. Eine Messsystemanalyse quantifiziert, wie die Streuung des Messsystems auf die Wiederholbarkeit und Reproduzierbarkeit der Prüfer sowie auf die Streuung durch die Teile selbst zurückzuführen ist. Mit Minitab wurde eine gekreuzte Messsystemanalyse-Studie mit zwei Prüfern, 10 Teilen und zwei Messreplikaten erstellt. Die in Abbildung 2 zusammengefassten Ergebnisse zeigen einen übermäßigen Wiederholfehler, insbesondere bei den Teilenummern 1, 2, 6 und 8.
Dank dieser Erkenntnisse untersuchte das Prozesstechnikteam die Messmethode, entwickelte eine Vorrichtung und eine Reihe von Anweisungen und wiederholte anschließend die Messsystemanalyse mit der verbesserten Messmethode. Abbildung 3 zeigt eine deutliche Verbesserung des Wiederholfehlers. Obwohl bei den Teilenummern 6 und 8 noch immer einige Probleme mit der Wiederholbarkeit auftraten, kam das Team zu dem Schluss, dass die allgemeine Verbesserung ausreichte, um fortzufahren.
Vor der Durchführung einer zweiten Versuchsplanung führte das Team zusätzliche Machbarkeitsstudien durch und besprach diese Ergebnisse mit dem Anbieter der Heißsiegelausrüstung. Der Anbieter empfahl eine feste Siegeltemperatur und Siegelzeit sowie die Variation der auf den Kunststoff aufgebrachten Gesamtenergie durch Veränderung der Ofenfördergeschwindigkeit. Der zweite Versuchsplan war ein vollfaktorieller Versuchsplan, der die folgenden Faktoren untersuchte:
- Beutellänge
- Filmvorschubgeschwindigkeit
- Tischtiefe
- Ofengeschwindigkeit
Abbildung 4 fasst die Ergebnisse zusammen. Das Modell zeigte aufgrund des verbesserten Messsystems eine deutliche Verbesserung gegenüber dem ursprünglichen Versuchsdesign. Die Haupteffekte der Beutellänge, der Folienvorschubgeschwindigkeit und der Tischtiefe waren alle mit einer 95-prozentigen Sicherheit signifikant (p < 0,05), ebenso wie verschiedene Wechselwirkungen, einschließlich der Ofengeschwindigkeit. Ohne die Leistungsfähigkeit der Versuchsplanungsanalyse von Minitab wären diese wichtigen Interaktionen möglicherweise übersehen worden, was zu einem suboptimalen Prozessmodell geführt hätte.
Nachdem das Team nun Vertrauen in sein Prozessmodell hatte, wurde der Response Optimizer von Minitab verwendet, um die optimalen Faktoreinstellungen zu ermitteln und eine Eselsohrenlänge von 0,060 Zoll zu erzielen (siehe Abbildung 5).
Um die kurzfristige Wiederholbarkeit des Schrumpfvorgangs zu bestätigen, wurden zusätzliche Durchläufe mit den optimierten Einstellungen durchgeführt. Nach der Bestätigung erstellte das Team Protokolle für die Betriebsqualifizierung (OQ) und Leistungsqualifizierung (PQ) und validierte den Prozess formal. Dadurch wurde die automatisierte Schrumpfanlage erfolgreich implementiert und es konnten erhebliche Kosten eingespart und die Produktqualität verbessert werden.
Ergebnis
Der Einsatz von Minitab war für die Implementierung des automatisierten Schrumpfprozesses von entscheidender Bedeutung. Die Minitab Support-Webseiten waren bei der Identifizierung des Versuchsplanungsdesigns und der Interpretation der Ergebnisse äußerst hilfreich. Diese Interpretation veranlasste das Team, die Messmethode mit dem gekreuzten Messsystemanalyse-Tool von Minitab zu untersuchen. Die detaillierten statistischen Ergebnisse und Grafiken wiesen das Team gezielt auf die Suche nach einer Methode zur Reduzierung des Wiederholfehlers und eine zweite Messsystemanalyse bestätigte die Verbesserungen. Schließlich halfen das faktorielle Design und die Antwortoptimierungstools von Minitab dabei, die optimalen Parametereinstellungen zu ermitteln.
Durch die Implementierung und Optimierung einer vollautomatischen Schrumpfanlage mit Hilfe von Minitab konnten Inkonsistenzen bei der Verpackung, die durch Unterschiede beim Bediener bedingt waren, vermieden werden. Darüber hinaus führte es zu einem erhöhten Produktionsvolumen und birgt das Potenzial für Kosteneinsparungen durch die Rationalisierung des Produktionsprozesses und die Reduzierung der manuellen Arbeit.