Masimo
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A Masimo é uma empresa global de tecnologia médica que desenvolve e produz uma grande variedade de tecnologias de monitoramento líderes do setor, incluindo medições inovadoras, sensores e monitores de pacientes. Alimentadas pela plataforma Masimo Hospital Automation™, as soluções de conectividade, automação, telessaúde e telemonitoramento da Masimo estão melhorando e automatizando a prestação de atendimento no hospital e além. Além disso, a Masimo abriga uma variedade crescente de soluções de saúde e bem-estar do consumidor, como o relógio de acompanhamento de saúde Masimo W1 e o monitor de bebê Stork, além de dispositivos sonoros de marcas de áudio lendárias, como Bowers & Wilkins® e Denon®.
O Desafio
Com a expansão dos produtos de saúde e bem-estar do consumidor, a equipe da Masimo se esforçou para melhorar a estética e a robustez da embalagem de seus produtos. Especificamente, a equipe de design queria incluir um filme plástico termoencolhível ao redor da caixa para fornecer uma aparência elegante ao produto, protegendo também a caixa durante o envio.
A embalagem termoencolhível é uma técnica comum no setor de eletrônicos de consumo, mas a Masimo nunca havia realizado esse processo e não tinha talento interno ou experiência no desenvolvimento de um processo de embalagem termoencolhível. Os processos manuais se mostraram caros e propensos a erros, portanto, a equipe de engenharia de processos procurou implementar um processo de embalagem termoencolhível totalmente automatizado para aumentar a produção e garantir a consistência.
Os requisitos para embalagem termoemcolhível são:
- Encolher o plástico sem defeitos cosméticos, como rasgos, rugas e espaços vazios.
- Minimizar o tamanho das “orelhas de cachorro”, que são pedaços triangulares excessivos de plástico que prejudicam a qualidade cosmética do produto e dificultam a abertura, até um comprimento máximo de 0,060”.
- Minimizar a quantidade de material usado para atingir (1) e (2).
O equipamento de encolhimento por calor que a Masimo comprou é composto por duas unidades que operam sequencialmente: a primeira unidade envolve o material de encolhimento por calor em torno da embalagem do produto, enquanto a segunda unidade encolhe o envoltório. A primeira unidade compreende três fatores numéricos que controlam a quantidade de material usado:
- O comprimento da sacola.
- A taxa de avanço da película.
- A profundidade da mesa que define o comprimento do envoltório.
A segunda unidade aquece e encolhe o plástico e consiste em dois fatores numéricos:
- Tempo de vedação.
- Temperatura de vedação.
Como o Minitab ajudou
O Minitab Statistical Software ajudou a caracterizar e otimizar o processo de termoencolhimento.
A primeira etapa era usar o Planejamento de Experimentos (Design of Experiments, DOE) para criar um modelo de processo que relacionasse os parâmetros do equipamento termoencolhível com a saída termoencolhível. Os fatores estudados foram os cinco descritos acima e a resposta foi o comprimento da “orelha de cachorro”. Havia materiais limitados disponíveis para este estudo, portanto, a equipe de engenharia de processo consultou as páginas da web de suporte da Minitab e decidiu por um “Experimento de triagem definitivo”. A seção de suporte de Minitab forneceu informações detalhadas e fáceis de entender sobre como escolher um planejamento de DOE, além de detalhar a rigorosa matemática envolvida nos cálculos estatísticos.
A Figura 1 resume os resultados estatísticos fornecidos pela Minitab. Para a surpresa da equipe, nenhum fator foi significativo com 95% de confiança (p > 0,05) e o R-quadrado (prev) foi negativo, o que significa que não havia poder preditivo do modelo.
Isso indicou que possivelmente havia muito ruído nos dados causado pelo sistema de medição. A equipe suspeitou que a variação do sistema de medição, devido às diferenças em como vários inspetores executavam a medição do comprimento da “orelha de cachorro”, estava causando problemas.
Eles consultaram as páginas de suporte da Minitab para identificar o estudo de análise de R&R como a ferramenta apropriada a ser usada para conduzir uma análise do sistema de medição. A análise de R&R quantifica como a variação do sistema de medição é atribuída à repetibilidade e reprodutibilidade dos inspetores, bem como à variação devido às próprias peças. O software da Minitab foi usado para criar um estudo de análise de R&R cruzado com dois inspetores, 10 peças e duas réplicas de medição. Os resultados resumidos na Figura 2 mostram erro de repetibilidade excessivo, especialmente para os números de peça 1, 2, 6 e 8.
Graças a esses insights, a equipe de engenharia de processo investigou o método de medição e desenvolveu uma instalação e um conjunto de instruções, depois repetiu o estudo de análise de R&R com o método de medição melhorado. A Figura 3 demonstra uma melhoria significativa no erro de repetibilidade. Embora os números de peça 6 e 8 ainda apresentassem alguns problemas de repetibilidade, a equipe concluiu que a melhoria geral era suficiente para prosseguir.
Antes de executar um segundo DOE, a equipe executou estudos de viabilidade adicionais e analisou esses resultados com o fornecedor do equipamento de selagem a quente. O fornecedor recomendou temperatura e tempo de selagem fixos, e para variar a energia total aplicada ao plástico variando a velocidade da esteira do forno. O segundo DOE foi um estudo fatorial completo dos seguintes fatores:
- Comprimento da sacola
- Taxa de avanço da película
- Profundidade da mesa
- Velocidade do forno
A Figura 4 resume os resultados. O modelo mostrou melhoria significativa em relação ao DOE inicial devido ao sistema de medição melhorado. Os principais efeitos do comprimento da sacola, taxa de avanço da película e profundidade da mesa foram todos significativos em 95% de confiança (p < 0,05), bem como várias interações, incluindo a velocidade do forno. Sem o poder da análise de DOE de Minitab, essas interações importantes podem ter sido negligenciadas, resultando em um modelo de processo abaixo do ideal.
Agora que a equipe estava confiante em seu modelo de processo, o Otimizador de Respostas de Minitab foi usado para identificar as configurações ideais de fator para atingir um comprimento de “orelha de cachorro” de 0,060”, conforme mostrado na Figura 5.
Execuções adicionais foram feitas nas configurações otimizadas para confirmar a repetibilidade de curto prazo do processo de termoencolhimento. Uma vez confirmado, a equipe elaborou protocolos de qualificação operacional (QO) e qualificação de desempenho (QD) e validou formalmente o processo, implementando com sucesso o equipamento de termoencolhimento automatizado e obtendo economias de custo significativas e melhoria da qualidade do produto.
Resultado
O uso de Minitab foi fundamental na implementação do processo de termoencolhimento. As páginas da Web de suporte de Minitab foram extremamente úteis na identificação do design do DOE e interpretação dos resultados. Essa interpretação levou a equipe a investigar o método de medição usando a ferramenta Crossed Gage R&R da Minitab. Os gráficos e resultados estatísticos detalhados apontaram corretamente a equipe para identificar um método para reduzir o erro de repetibilidade e uma segunda análise de R&R confirmou as melhorias. Por fim, as ferramentas fatoriais de design e otimização de resposta de Minitab ajudaram a identificar as configurações ideais de parâmetros.
A implantação e otimização de equipamentos de termoencolhimento totalmente automatizados com a ajuda de Minitab ajudou a eliminar inconsistências na embalagem causadas pela variabilidade do operador. Além disso, levou a um aumento do volume de saída e tem o potencial de economia de custos, simplificando o processo de produção e reduzindo o trabalho manual.