Masimo
Masimoは、革新的な測定、センサー、患者の監視など、業界をリードする幅広い監視技術を開発、製造するグローバルな医療技術企業です。Masimo Hospital Automation™プラットフォームに支えられた、Masimoの接続、自動化、遠隔医療、遠隔監視ソリューションは、病院内外での医療提供を改善し、自動化しています。さらに、Masimoは、Masimo W1™ヘルストラッキングウォッチやStork™ベビーモニターなど、拡大を続ける幅広い消費者向けの健康およびウェルネスソリューションを提供しているほか、Bowers & Wilkins®やDenon®などの伝説的なオーディオブランドのサウンドデバイスも取り扱っています。
課題
Masimoのチームは、消費者向け健康およびウェルネス製品を拡大する中で、製品の梱包の美観と頑丈さの向上を目指していました。特に設計チームは、出荷中に箱を保護する一方で、製品に洗練された外観と感触を与えるために、箱の周りにプラスチックのシュリンク包装を使いたいと考えました。
シュリンク包装は家電業界で一般的な梱包技術ですが、Masimoはこの工程を一度も行ったことがなく、社内にはシュリンク包装工程開発のための人材や経験がありませんでした。手動での工程はコストがかかり、エラーが発生しやすいことが判明したため、工程エンジニアリングチームは、アウトプットを増やして一貫性を確保するために、完全に自動化されたシュリンク包装工程の実装を模索しました。
シュリンク包装の要件は、以下のとおりです。
- プラスチックラップを、裂け目、しわ、空隙といった外観上の欠陥がないように収縮させます。
- 製品の外観を損ない、開けるのを困難にする過剰な三角形のプラスチック片である「耳折れ」のサイズを最大長0.060インチまで最小化します。
- （1）および（2）を達成するために使用する材料の量を最小限に抑えます。
Masimoが購入した熱収縮装置は、連続して動作する2つのユニットで構成されています。1つ目のユニットは製品パッケージの周りを熱収縮材料で包み、2つ目のユニットはその包装を収縮させます。1つ目のユニットは、使用される材料の量を制御する3つの数因子で構成されています。
- バッグの長さ
- フィルムの前進速度
- ラップの長さを決定するテーブルの奥行
2番目のユニットはプラスチックを加熱して収縮させるもので、2つの数因子で構成されています。
- 密封時間
- 密封温度
Minitabの貢献
Minitab Statistical Softwareは、熱収縮工程の特性評価と最適化に役立ちました。
最初のステップは、Design of Experiments（DOE）を使用して、熱収縮装置のパラメータと熱収縮出力を関連付けるプロセスモデルを構築することでした。調査された因子は上記の5つであり、応答は耳折れの長さでした。この調査で利用できる資料は限られていたため、プロセスエンジニアリングチームはMinitab Supportのウェブページを参照して「確定スクリーニングデザイン」を決定しました。Minitab Supportセクションでは、統計計算に含まれる厳密な数学を詳述しながら、DOE設計の選択方法についての詳細で分かりやすい情報が提供されました。
図1は、Minitabが提供する統計出力を要約したものです。チームが驚いたことに、95%の信頼度で有意な因子はなく（p>0.05）、R-sq（pred）の値は負でした。これは、モデルに予測力がないことを意味していました。
これは、測定システムによってデータに過度のノイズが生じている可能性があることを示していました。チームは、複数の検査員が耳折れの長さを測定した方法の違いによる測定システムのばらつきが、問題を引き起こしているのではないかと疑いました。
Minitab Supportページを参照し、測定システム分析を実行するための適切なツールとして、Gage R&Rを特定しました。Gage R&Rは、測定システムの変動が検査員の反復性と再現性および部品自体による変動性にどの程度起因するかを定量化するものです。Minitabを使用して、2人の検査員、10個の部品、2つの測定反復を含む交差型Gage R&R調査を考案しました。図2に要約された結果は、特に部品番号1、2、6、8の過度の再現性エラーを示しています。
これらの洞察のおかげで、プロセスエンジニアリングチームは測定方法を調査し、固定具と一連の指示を導入し、改善された測定方法でGage R&Rを繰り返しました。図3は、再現性エラーの大幅な改善を示しています。部品番号6および8には、まだいくつかの再現性の問題がありましたが、チームは、先に進める上で十分な全体的改善がなされたと判断しました。
2回目のDOEを実施する前に、チームは追加の実現可能性調査を実施し、ヒートシール装置ベンダーとこれらの結果をレビューしました。 ベンダーは、固定された密封温度と密封時間を推奨し、オーブンのコンベアの速度を変えることで、プラスチックに加える総エネルギーを調整することを勧めました。 2番目のDOEは、以下の要因を調査する全因子実験でした。
- バッグの長さ
- フィルムの前進速度
- テーブルの奥行
- オーブンの速度
図4は結果の概要です。このモデルは、測定システムの改善により、初回のDOEから大幅な改善を示しました。バッグの長さ、フィルムの前進速度、およびテーブルの奥行の主な影響は、すべて95%の信頼度（p<0.05）で有意であり、オーブンの速度を含むさまざまな相互作用も95%の信頼度で有意でした。MinitabのDOE分析の力がなければ、これらの重要な相互作用が見落とされ、プロセスモデルが最適ではなくなった可能性があります。
自分たちのプロセスモデルに自信をもったチームは、MinitabのResponse Optimizerを使用して、図5に示すように、耳折れの長さを0.060インチにするための最適な因子設定を特定しました。
熱収縮工程の短期再現性を確認するために、最適化された設定で追加の試行を行いました。確認後、チームは稼働時適格性評価（OQ）と性能適格性評価（PQ）のプロトコルを起草し、工程を正式に検証しました。その結果、自動熱収縮装置の導入に成功し、大幅なコスト削減と製品品質の向上を実現しました。
結果
Minitabの使用は、自動熱収縮工程の導入に重要な役割を果たしました。Minitab Supportウェブページは、DOE設計の特定と結果の解釈に非常に役立ちました。この解釈により、チームはMinitabの交差型Gage R&Rを使用して測定方法を調査することになりました。詳細な統計出力とグラフィックがチームに再現性エラーを減少させる方法を正しく指し示し、2番目のGage R&Rで改善が確認されました。 最後の点として、Minitabの要因設計とResponse Optimizationツールが、最適なパラメータ設定の特定に役立ちました。
Minitabを使って完全自動熱収縮装置を実装および最適化することで、オペレータの変動性による梱包のばらつきを排除できました。さらに、それは生産量の増加につながり、生産工程の合理化と手作業の削減によるコスト削減の可能性を秘めています。