Statistiker sichern Wettbewerbsvorteile in der Fertigung

Herausforderung

Spitzenleistungen entstehen nur durch kontinuierliche Verbesserungen. WL Gore versucht, die bereits hohe Qualität seiner Produkte weiter zu steigern – in kürzerer Zeit. Und gleichzeitig die Fertigung effizienter zu gestalten.

Lösung

Führen Sie Ihre Versuchsplanung in JMP aus, um Produkte und Fertigungsprozesse zu optimieren, und setzen Sie erweiterte Funktionen mit skriptbasierten Anwendungen, die von Technikern in der Werkshalle problemlos verwendet werden können, unternehmensweit ein.

Ergebnisse

Durch die Nutzung von Daten für fundierte Entscheidungen auf allen Unternehmensebenen spart WL Gore Zeit und Geld – und stellt damit erneut seine globale Branchenführerschaft unter Beweis.

Der Name WL Gore ist bereits seit langem Synonym für technologische Innovation. Seit der Entdeckung und nachfolgenden Expansion des vielseitigen synthetischen Polymers ePTFE – der heutigen Kerntechnologie von Gore – durch Bob Gore im Jahr 1969, hat die Firma die Grenzen des unternehmerischen unkonventionellen Denkens immer wieder verschoben.

Die Fähigkeit von Gore, immer einen Schritt voraus zu sein, ist nicht einfach nur Glück und magisches Denken. Vielmehr baut das Unternehmen seit jeher auf die Wissenschaft – nicht nur im Bereich des Produktdesigns, sondern bei allen Aspekten seiner Fertigungsprozesse weltweit. „Wir schauen uns die Daten an und treffen datenbasierte Entscheidungen“, sagt Maria Lanzerath, Global Head of Statistics bei Gore. „Das hat nichts mit Raten oder Bauchgefühl zu tun. Die Analyse ist sehr tief in unser Unternehmen eingebettet.“

Lanzerath arbeitet mit abteilungsübergreifenden Teams und Wissenschaftlern aus allen Arbeitsbereichen von Gore weltweit zusammen, um spezifische Anforderungen oder Probleme zu lösen. Sie hat eine Mission: Mithilfe von Statistiken die Qualität der Produkte und der zu deren Fertigung eingerichteten Abläufe zu überwachen und zu verbessern. „Wenn ich Gore mit anderen Unternehmen vergleiche, die in Deutschland tätig sind“, sagt Lanzerath, „sticht Gore unter anderem dadurch hervor, dass wir Statistiker einstellen, was die meisten anderen Unternehmen nicht tun.“ Beispielsweise beschäftigen wir allein in Deutschland zwei Vollzeit-Statistiker. Dadurch können wir viel tiefer in die Analyse eintauchen als [unsere Mitbewerber] … Ich kann mir unsere technische Organisation nicht ohne Versuchsplanungen und unsere Werkzeuge zur Datenanalyse vorstellen, [die es uns ermöglichen] die richtigen Fragen zu stellen und zu datengestützten Entscheidungen zu gelangen.“

Maria Lanzerath, Global Head of Statistics bei Gore, erläutert, wie sie dank JMP eine Reihe von Verbesserungen und zeitsparenden Maßnahmen im gesamten Unternehmen umsetzen konnte.

Durch Produktvielfalt verursachte schwierige Datenlagen überwinden

Lanzerath sagt, dass es das Team bei den Textilverarbeitungsabläufen bei Gore mit einer erheblichen Variabilität der gefertigten Produkte zu tun hat, was zum Teil an den Schwankungen der erforderlichen Rohmaterialien liegt. Und Variabilität, so erklärt sie, „ist eine Herausforderung für die Fertigung, für die gute Methoden und Prozessverständnis benötigt werden.“

In diesem Bereich unterstützt Lanzerath heute – unter anderem – das Lüftergeschäft von Gore, einem Hersteller von Lüftern für die Autoindustrie. „Autohersteller haben stark variierende Anforderungen [an die Lüftertechnologie]“, sagt Lanzerath. Und die Priorisierung erforderlicher und manchmal divergierender Merkmale kann schwierig sein. In der Lüfterbranche, erklärt Lanzerath, „schweißen wir PTFE-Laminat mittels Ultraschallschweißtechnik an eine Gussform. Die Schwierigkeit dabei ist, die Schweißarbeiten intensiv genug durchzuführen, dass die Wasserresistenz und Undurchlässigkeit gewährleistet ist, ohne Produktteile durch übermäßige Hitze zu verbrennen.“ Genau dafür sollte Lanzerath ein Prozessfenster identifizieren, in dem die angewendete Energie begrenzt werden sollte. „Wir mussten diese beiden Ziele ausbalancieren und es gab einige konkrete Einschränkungen – eine Reihe von Kombinationen waren nicht möglich. Es war ein Design mit Nebenbedingungen erforderlich.“

Die Datenanalyse war auch für die Festlegung von Prozessfenstern für neue Produkte sehr nützlich, wie zum Beispiel für ein PTFE-Harz, das vor kurzer Zeit für die Verwendung im Lüftergeschäftsbereich des Unternehmens entwickelt wurde. Es wird mithilfe eines speziellen Anreicherungsverfahrens hergestellt, und Lanzerath erinnert sich, dass dies „das erste Mal [für die Ingenieure von Gore] war, dass sie einen solchen Prozess durchgeführt haben“.

Zusammenarbeit auf Werksebene hilft, neue Prozessfenster zu erkennen

Ob bei der Belüftung oder bei Textilien, bei elektronischen Komponenten oder Filtersystemen – Lanzerath sagt, dass sie in der Fabrikhalle eine Gemeinsamkeit beobachtet: „Nur sehr wenige Ingenieure können programmieren und sind bereit, sich in die Programmierung zu vertiefen.“ Daher unterstützt das Statistikteam viele der Abläufe bei Gore. So werden datenbasierte Entscheidungen sichergestellt und gleichzeitig erhalten einige der branchenweit innovativsten Ingenieure die Zeit und die Möglichkeit, sich auf Produkt- und Prozessplanung zu konzentrieren.

Ein Teil dieser Unterstützung bestand darin, das richtige Werkzeug zu finden, das die Arbeitsabläufe vereinfachen und gewährleisten sollte, dass Statistiker und Ingenieure dieselbe Sprache sprechen. „Wir begannen damit, nach der richtigen Software zu suchen, und was uns so gut an JMP gefallen hat, war die Tiefe der Statistikfunktionen [in Kombination mit] hervorragender Anwenderfreundlichkeit und einem Schwerpunkt auf Versuchsplanung (DOE – Design Of Experiments)“, erklärt Lanzerath. „JMP kombiniert eine anwenderfreundliche Bedienoberfläche mit tiefem technologischem Know-how.“

„Mitarbeitern macht es Spaß, Graphiken in Excel anzulegen. Aber wenn sie erst einmal mit JMP gearbeitet und gesehen haben, wie einfach es ist – etwa mit der Funktion „Graphik erstellen“ oder dem Variabilitäts-Messsystemdiagramm –, erkennen sie, wie sie im Handumdrehen Diagramme erstellen können. JMP ist so schnell und selbsterklärend, dass die Anwender nicht mehr zurück zu Excel gehen wollen.“ Es ist genau diese Anwenderfreundlichkeit, die einen Dialog zwischen den Beteiligten in der Werkshalle in Gang setzt.

Statistische Versuchsplanung verschafft Klarheit bei vielen Variablen

Lanzerath sagt, dass sie mit der Software sogar die komplexesten Fertigungsaufgaben lösen kann, mit denen die Ingenieure von Gore an sie herantreten. „Mit JMP können wir DOE-Analysen erstellen, die speziell auf die Bedürfnisse unserer Ingenieure zugeschnitten sind“, sagt sie. „Mit DOE kann ich Versuche unter bestimmten Bedingungen erstellen, um ein Arbeitsfenster für einen bestimmten Produktionsprozess zu bestimmen. Wenn wir zum Beispiel Gewebe [mithilfe eines Klebstoffs] mit PTFE-Filmen beschichten, müssen wir Temperatur, Prozessgeschwindigkeit, Spannung und Druck wählen, und ermitteln, wie wir die beiden Materialien am besten zusammenpressen. Wir haben also mehrere verschiedene Faktoren, die alle zusammenarbeiten müssen.“

Auf mathematischer Ebene könnte die Lösung dieses Problems ein multivariates oder multifaktorielles Modell erfordern. „Wir wählen bestimmte Faktorkombinationen, probieren sie aus und ziehen nach 20 oder 30 Versuchen Schlüsse. Wenngleich Tausende potenzieller Kombinationen möglich gewesen wären, brauchen wir tatsächlich nur ein paar wenige zu testen, um das optimale Prozessfenster zu ermitteln“, sagt Lanzerath. „Was ich an JMP besonders innovativ finde, ist die Design-nach-Maß-Plattform mit optimalen Designs – damit können wir die Experimente genau so einrichten, wie wir sie brauchen. Im Anschluss daran analysieren wir die Daten mit der Plattform „Modell anpassen“, mit der wir ermitteln, welche Kombinationen unsere Spezifikationen am besten erfüllen.“

Benutzerdefinierte Skripte machen Analysen für interne Kunden zugänglich

Selbst mit den modernen Systemen zur Qualitätsprüfung und -überwachung bei Gore kommt es laut Lanzerath durchaus vor, dass sie auf Produktionsprobleme stoßen, die nicht durch einen Standard-Versuchsplan gelöst werden können. „Wir validieren unsere Messsysteme mittels einer Methode namens EMP“, sagt sie. „Mitarbeiter im Labor testen verschiedene Produkte an verschiedenen Tagen, um die Variabilität innerhalb des Messprozesses zu erfassen. Das Design selbst ist im Prinzip ein einfacher vollfaktorieller Versuchsplan, aber wir wollen nicht, dass alle Faktoren vollständig randomisiert sind. Stattdessen möchten wir, dass die Mitarbeiter in rotierender Reihenfolge arbeiten – und das ist von der Grundfunktionalität der Versuchsplanung nicht abgedeckt. Da die meisten unserer internen Anwender DOE nur selten verwenden, ist es für sie ein wenig schwieriger, die Designs selbst zu erstellen. Deshalb hab ich beschlossen, ein Skript in JMP zu schreiben, das ihnen eine fertige Datentabelle bereitstellt, die die Manipulationen für sie ausführt. Sie müssen einfach nur die Anzahl der Tage, die Anzahl der Mitarbeiter und die Anzahl der Produkte eingeben, die sie testen möchten. Dann drücken sie auf „OK“ und sie sind fertig.“

Das Schöne an JMP ist, dass es erfahrenen Anwendern wie Lanzerath ermöglicht, benutzerdefinierte Skripte für eigene Anwendungen zu erstellen. „Der große Vorteil von in JSL [JMP Skriptsprache] geschriebenen Anwendungen ist, dass Anwender keine zusätzliche Software benötigen, um selbst komplexe Probleme zu lösen“, erklärt Lanzerath. „Und das spart uns viel Geld und Zeit, da wir in neue Entwicklungen investieren können, für die wir nur ein einziges Softwarepaket brauchen. Ein riesiger Vorteil.“

Lanzerath und ihr Team verwenden benutzerdefinierte Skripte in JMP auch, um die Qualitätsüberwachung mittels statistischer Prozesssteuerung zu steigern. Damit sie sicher sein können, dass die Anlagen optimal arbeiten, müssen Qualitätsmanager von Gore bestimmte Eigenschaften für die gesamte Breite seiner unterschiedlichen und doch ähnlichen Produkte messen. „Einer meiner Kollegen schrieb eine Anwendung, in der Prozess- und Qualitätsdaten unterschiedlicher Produkte erfasst und dann in einer einzigen Analyse untersucht werden – wie ein Gesamtblick auf diesen Prozess“, erinnert sich Lanzerath. „Wir konnten damit einige rein prozessinterne Probleme ermitteln, die nichts mit dem jeweiligen Produkt zu tun haben. Das war eine signifikante Einsicht und ein großer Schritt in die richtige Richtung.“

Ein dynamisches Softwarepaket, das sich mit seinen Anwendern entwickelt

Einer der spannendsten Vorteile von JMP, so findet Lanzerath, ist, dass das Produkt mit den Marktentwicklungen Schritt hält. Neue Anwendungsmöglichkeiten von Statistikern führen auch zu neuen Anwendungen für JMP in den Unternehmen – und das Produkt hält mit. Lanzerath sagt beispielsweise, sie sei sehr erfreut über die neue Funktion zum Vergleichen von Designs in JMP 13 gewesen. „Die Idee dazu kam von einem meiner Kollegen bei Gore. Er stellte JMP sein Konzept vor und sagte: „Können Sie so etwas machen?“ Und nun ist es verfügbar. Die Entwickler von JMP arbeiten immer daran, die Software zu verbessern. Sie hören ihren Kunden zu, weil sie wissen wollen, was wir brauchen, und integrieren diese Anforderungen dann in die nächste Version. Meine Kollegen und ich haben gesehen, wie wir die Entwicklung der Software beeinflussen und dazu beitragen können, dass sie unsere Anforderungen noch besser erfüllt.“