Masimo
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Masimo est une entreprise internationale de technologie médicale qui développe et produit un large éventail de technologies de surveillance de premier plan, notamment des mesures, des capteurs et des moniteurs patient innovants. Optimisées par la plate-forme Masimo Hospital Automation™, les solutions Masimo de connectivité, d’automatisation, de télésanté et de télésurveillance améliorent et automatisent la prestation des soins à l’hôpital et au-delà. En outre, Masimo propose un éventail croissant de solutions de santé et de bien-être grand public, telles que la montre de surveillance continue des patients Masimo W1™ et le moniteur de surveillance bébé Stork™, ainsi que des appareils sonores de marques audio légendaires telles que Bowers & Wilkins® et Denon®.
Le défi
Développant ses activités dans le domaine des produits de santé et de bien-être grand public, l’équipe de Masimo s’efforçait d’améliorer l’esthétique et la résistance de l’emballage de ses produits. Plus précisément, l’équipe de conception souhaitait inclure un film plastique rétractable autour de la boîte pour présenter élégamment le produit tout en protégeant la boîte au cours de l’expédition.
L’emballage sous film rétractable est une technique de conditionnement courante dans le secteur de l’électronique grand public, mais Masimo ne l’avait jamais pratiqué, et ses employés n’avaient pas les compétences ou l’expérience nécessaires pour développer un procédé d’emballage rétractable. Les procédés manuels se sont avérés coûteux et sujets aux erreurs. L’équipe d’ingénierie des procédés a donc cherché à mettre en œuvre un procédé d’emballage sous film rétractable entièrement automatisé pour accroître la production et assurer la cohérence.
Un emballage sous film rétractable réussi doit :
- permettre au film plastique de se rétracter sans produire de défauts esthétiques tels que des déchirures, des rides et des vides ;
- minimiser la taille des « oreilles de chien », morceaux triangulaires de plastique excessifs qui dégradent la qualité cosmétique du produit et rendent son ouverture plus difficile, à une longueur maximale de 1,524 mm ;
- limiter la quantité de matériau utilisée pour obtenir 1) et 2).
Masimo a acheté un équipement de thermorétraction composé de deux unités qui fonctionnent séquentiellement : la première unité enroule le matériau de thermorétraction autour de l’emballage du produit, tandis que la deuxième unité rétrécit l’emballage. La première unité comprend trois facteurs numériques qui contrôlent la quantité de matériau utilisée :
- la longueur du sac ;
- la vitesse d’avance du film ;
- la profondeur de la table qui définit la longueur du film.
La deuxième unité, qui chauffe et rétrécit le plastique, comprend deux facteurs numériques :
- le temps de thermofixation ;
- la température de thermofixation.
La contribution de Minitab
Minitab Statistical Software a permis de caractériser et d’optimiser le procédé de thermorétraction.
La première étape a consisté à utiliser le plan d’expériences (Design of Experiments, DOE) pour créer un modèle de procédé reliant les paramètres de l’équipement de thermorétraction au résultat de la thermorétraction. Les cinq facteurs indiqués ci-dessus ont été étudiés, et la réponse a concerné la longueur de l’oreille de chien. Peu de documents étant disponibles pour cette étude, l’équipe d’ingénierie des procédés a consulté les pages Web de l’assistance Minitab et a opté pour un « Definitive Screening Design ». La section consacrée à l’assistance Minitab a fourni des informations détaillées et faciles à comprendre sur la façon de choisir un DOE, tout en présentant les mathématiques rigoureuses impliquées dans les calculs statistiques.
La figure 1 résume les résultats statistiques fournis par Minitab. À la grande surprise de l’équipe, aucun facteur n’était significatif à un niveau de confiance de 95 % (p > 0,05) et le R-carré (prévu) était négatif, ce qui signifie que le modèle n’avait pas de pouvoir prédictif.
Cela indiquait qu’il y avait probablement trop de bruit dans les données, dû au système de mesure. L’équipe a soupçonné que les variations du système de mesure, en raison des différences dans la façon dont divers inspecteurs effectuaient la mesure de la longueur des oreilles de chien, engendraient des problèmes.
L’équipe a consulté les pages de l’assistance Minitab qui leur a indiqué que la méthode de la répétabilité et de la reproductibilité de l’instrumentation (Gage R&R) était l’outil approprié à utiliser pour effectuer une analyse du système de mesure. Gage R&R quantifie la façon dont la variation du système de mesure est attribuée à la répétabilité et à la reproductibilité des inspecteurs, ainsi que la variation due aux pièces elles-mêmes. Minitab a été utilisé pour créer une étude R&R de l’instrumentation croisée (Crossed Gage RR) avec deux inspecteurs, 10 pièces et deux répétitions de mesure. Les résultats résumés dans la Figure 2 montrent une erreur de répétabilité excessive, particulièrement pour les numéros de pièces 1, 2, 6 et 8.
Grâce à ces informations, l’équipe d’ingénierie des procédés a étudié la méthode de mesure et a élaboré une solution et un ensemble d’instructions, puis a répété la procédure Gage R&R en utilisant la méthode de mesure améliorée. La Figure 3 indique une nette amélioration de l’erreur de répétabilité. Bien que les numéros de pièces 6 et 8 aient continué de présenter des problèmes de répétabilité, l’équipe a conclu que l’amélioration globale était suffisante pour poursuivre.
Avant d’exécuter un second DOE, l’équipe a mené des études de faisabilité supplémentaires et a examiné les résultats avec le fournisseur d’équipements de thermoscellage. Le fournisseur a recommandé d’utiliser une température et une durée de scellage fixes, et de modifier l’énergie totale appliquée au plastique en variant la vitesse du convoyeur du four. Le second DOE a été une analyse factorielle complète des facteurs suivants :
- la longueur du sac ;
- la vitesse d’avancement du film ;
- la profondeur de la table ;
- la rapidité du four.
La Figure 4 résume les résultats. Le modèle a manifesté une amélioration significative par rapport au DOE initial en raison de l’amélioration du système de mesure. Les effets principaux de la longueur du sac, de la vitesse d’avancement du film et de la profondeur de la table étaient tous importants à un niveau de confiance de 95 % (p < 0,05), ainsi que les diverses interactions, notamment la vitesse du four. En l’absence du pouvoir de l’analyse DOE de Minitab, ces interactions importantes auraient pu être négligées, ce qui aurait abouti à un modèle de procédé sous-optimal.
L’équipe faisant maintenant confiance à son modèle de procédé, Minitab Response Optimizer a été utilisé pour identifier les paramètres de facteurs optimaux afin de cibler une longueur d’oreille de chien de 1,524 mm, comme illustré dans la Figure 5.
Des essais supplémentaires ont été effectués en utilisant les paramètres optimisés pour confirmer la répétabilité à court terme du procédé de thermorétraction. Une fois confirmée, l’équipe a rédigé des protocoles de qualification opérationnelle (QO) et de qualification des performances (QP), et elle a officiellement validé le procédé qui a permis de mettre en œuvre avec succès l’équipement de thermorétraction automatisé, de réaliser des économies importantes et d’améliorer la qualité des produits.
Résultat
L’utilisation de Minitab a joué un rôle essentiel dans le déploiement du procédé automatisé de thermorétraction. Les pages Web de l’assistance Minitab ont été extrêmement utiles pour identifier le DOE et interpréter les résultats. Cette interprétation a incité l’équipe à étudier la méthode de mesure à l’aide de l’outil Crossed Gage R&R de Minitab. Les résultats statistiques et les graphiques détaillés ont mis l’équipe sur la bonne voie pour d’identifier une méthode permettant de limiter les erreurs de répétabilité, et un deuxième Gage R&R a confirmé les améliorations. Enfin, le plan factoriel et les outils d’optimisation des réponses de Minitab ont permis de définir les paramètres optimaux.
La mise en œuvre et l’optimisation de l’équipement de thermorétraction entièrement automatisés avec l’aide de Minitab ont contribué à éliminer les incohérences des emballages dues à la variabilité des opérateurs. Par ailleurs, cet équipement a permis d’augmenter le volume de production. Il pourrait également engendrer des économies en rationalisant le procédé de production et en réduisant le travail manuel.