Testimonios de clientes
Habilidades de análisis: un arma no tan secreta
Invertir en una fuerza de trabajo capacitada para realizar análisis ayuda a DuPont a extraer el máximo valor de sus fábricas digitales de último modelo
DuPont
| Desafío | Los entornos de fabricación modernos están sujetos a una evolución constante de la mecánica y de los procesos como resultado de la creciente digitalización, la llegada de nuevas tecnologías y la recopilación de cada vez más datos. En las instalaciones punteras de DuPont en Hsinchu Site II, Taiwán, una profunda cultura de mejora continua es la única manera de responder a los avances cada vez más acelerados en infraestructura de sistemas. |
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| Solución | Un programa obligatorio de formación interna en Six Sigma basado en el software de descubrimiento estadístico de JMP® ha acelerado la implementación de análisis avanzados a nivel empresarial. En la actualidad, todos los ingenieros de DuPont tienen las capacidades (y las herramientas) necesarias para aplicar las mejores prácticas en análisis de datos y alcanzar los indicadores clave de rendimiento más rápido y de manera más rentable. |
| Resultados | Al priorizar el desarrollo de las capacidades de análisis clave, DuPont Taiwán ha optimizado el valor que puede extraer de sus instalaciones de fabricación inteligentes. La inversión doble de la empresa en tecnología y mejora de competencias se ha convertido en una piedra angular de la ventaja competitiva de DuPont. |
Los avances recientes en 5G e inteligencia artificial (IA) han desencadenado una cascada de innovación en las tecnologías adyacentes, desde entornos de fabricación integrados en la nube hasta sensores inteligentes y empaquetados de calidad superior. Pero esta nueva generación de sistemas de fabricación viene acompañada de una demanda y unos retos sin precedentes.
Uno de los líderes de innovación a nivel mundial en este espacio es DuPont, una empresa comprometida a ofrecer soluciones de materiales semiconductores de vanguardia. En Hsinchu Site II, Taiwán, durante más de 50 años, DuPont se ha labrado una reputación de generar ciclos de innovación que han hecho avanzar la tecnología de semiconductores no solo en Taiwán, sino también a escala global.
Los líderes de DuPont Taiwán atribuyen parte de su competitividad en la era de las fábricas digitales a la adopción de métodos de análisis modernos, que han sido una prioridad a nivel de empresa. De hecho, la formación en Six Sigma ahora es obligatoria para todo el personal nuevo durante su primer año en DuPont. Este requisito se considera una forma de reconocer que incluso los sistemas de fabricación más avanzados consiguen pocos resultados si los ingenieros que los manejan carecen de habilidades y capacidades de análisis. Otras empresas no han sido tan ágiles al responder a este hecho.
Un sólido programa de formación en Six Sigma para mejorar las capacidades de análisis
¿Cómo mejorar las habilidades de análisis de todo el personal? Según el responsable de unidad Ifrans Pang, la respuesta es invertir en formación obligatoria y dar al personal las herramientas que necesitan para interactuar con los datos que ya se están recopilando en la fábrica digital. Pang cuenta con la certificación Master Black Belt de Six Sigma. Supervisa el programa de formación en Six Sigma de la empresa y a menudo es el punto de contacto principal de sus colegas para ofrecer asistencia uno a uno y resolver retos de datos especialmente complejos.
En opinión de Pang, los cursos de formación funcionan mejor cuando no solo animan a los alumnos a desarrollar una comprensión más detallada de los conceptos estadísticos, sino también a aprender las habilidades prácticas que les permitirán implementar métodos estadísticos a su vuelta a la fábrica. Estandarizar los métodos en torno a un único software ha sido clave para ampliar la filosofía de formación y la ética analítica de DuPont. Tras fusionarse con Dow Chemical en 2017, DuPont siguió su ejemplo y adoptó el software de descubrimiento analítico de JMP®.
«JMP se ha convertido en el paquete estándar de toda la formación en Six Sigma de DuPont Taiwán», explica Pang. En el nivel de introducción, los alumnos que acaban de empezar a aprender análisis instalan JMP el primer día y avanzan a través de los gráficos de control, los análisis de capacidad del proceso y sistemas de medición y el diseño de experimentos (DOE). Estas habilidades se refuerzan a lo largo del año, incluso fuera de la formación. Se anima a los empleados a participar en juegos de simulación y en las dos competiciones de proyectos de mejora continua anuales. Todos ellos utilizan JMP en exclusiva.
Estas iniciativas de análisis multidisciplinares son percibidas como una parte clave del desarrollo profesional y una oportunidad para mantener las habilidades de análisis actualizadas, a la vez que profundizan en la resolución de problemas colaborativos en toda la empresa. Según los directivos, a medida que más y más ingenieros realizan el riguroso programa de formación de DuPont (y se forman de manera continua), la capacidad de toda la empresa ha avanzado de manera significativa. Creen que esta mejora se debe en gran parte al uso generalizado de JMP.
Invertir en empleados que defienden un enfoque analítico
«En DuPont, todos los proyectos deben estar respaldados por datos y estadísticas», explica el responsable de sistemas de control de procesos Miles Chan. Los ingenieros que han adoptado con más rapidez la capacitación en análisis y se han convertido en usuarios avanzados de JMP han sido reconocidos como líderes de opinión dentro de la empresa. Además, desde que se ha introducido el software, los directivos de DuPont han empezado a incentivar el uso de JMP a través de sus estructuras de promoción internas.
«JMP es muy potente. La interfaz es limpia y ordenada, y es muy intuitivo», afirma el ingeniero de producción Vinson Wei. «Incluso sin formación, JMP es fácil de usar, especialmente para los ingenieros». Wei, cuyo trabajo se centra principalmente en la fiabilidad de los procesos, emplea distribuciones, el constructor de gráficos, los gráficos de tiempo y ANOVA para realizar análisis de causas de origen en JMP. Pero en sus propias palabras, lo más importante es que JMP ayuda a identificar rápidamente las causas de variación.
Son las pruebas de concepto tempranas, explica, las que han ayudado a demostrar el valor cuantificable de JMP -tanto en términos de ahorro de tiempo como de reducción de costes- y a superar el escepticismo inicial de sus compañeros. Uno de los críticos en las primeras etapas fue el ingeniero sénior de laboratorio de análisis Jerry Huang, que llevaba mucho tiempo usando Minitab y SPSS y al principio se resistía a cambiar de herramienta. Pero tras ver el éxito de varios proyectos, Huang descubrió que JMP era una herramienta más sencilla de usar para los experimentos multivariable, y la defiende desde entonces.
«Cuando empleamos el diseño de experimentos, JMP es muy potente y ofrece predicciones de modelos completas, lo que nos ayuda a encontrar las condiciones óptimas con gran rapidez y precisión. Otros programas no ofrecen lo mismo».
Un personal más capacitado en análisis responde con más agilidad a las necesidades de los clientes
Las comunicaciones basadas en datos son otra de las facetas clave de la cultura de análisis creada por DuPont con su extenso programa de formación, y en ocasiones no se valoran lo suficiente. Ahora, todas las salidas de datos de la fábrica digital de DuPont están conectadas con JMP y los ingenieros de DuPont usan los informes de JMP para hacer presentaciones a clientes, estandarizadas en torno al idioma común de la visualización de datos.
Ya estén trabajando con clientes o con compañeros, explica Wei, es imprescindible que los equipos articulen la información con claridad y que lo hagan en el menor tiempo posible. Las visualizaciones dinámicas son la mejor manera de compartir información de manera intuitiva y en un formato en el que los errores o valores atípicos destacan de manera inmediata.
«Los resultados de JMP son concisos y fáciles de entender, y explican el proyecto de manera visual, clara y sencilla», añade Huang. La comunicación eficiente con los clientes ha permitido a DuPont responder con más agilidad a la evolución de las necesidades del cliente, lo cual es un factor decisivo en fabricación de alta tecnología.
Por ejemplo, explica Huang, a medida que las especificaciones de proceso del cliente se han actualizado de 7 nm a 5 nm y después a 3 nm, DuPont se ha puesto a desarrollar una nueva generación de instrumentos de detección. En una ocasión, Huang y Wei ayudaron a un cliente a resolver un problema de detección fotovoltaica externa.
La detección fotovoltaica puede verse negativamente afectada por una serie de variables ambientales, incluyendo la temperatura, la altitud o las condiciones de la sonda. El cliente de DuPont quería identificar la combinación de condiciones óptima sin sacrificar los costes. Cuando el cliente planteó el problema a DuPont por primera vez, estaba recurriendo a experimentos de un solo factor, ajustando incrementalmente la fórmula e iterando las pruebas sin parámetros cuantitativos de resultados clave.
Huang y Wei se dieron cuenta rápidamente de que un enfoque multivariante con regresión múltiple y DOE en JMP podía acelerar dramáticamente el tiempo necesario para llegar a una solución. La excelente plataforma de diseño de experimentos del software les permitió establecer las condiciones óptimas que cumplían los requisitos del cliente para un programa de fabricación avanzado con una correlación muy alta. Además, el mapeado de distribución de JMP permitió al equipo de DuPont identificar y resolver los problemas de variabilidad con mucha rapidez. Según Huang, con cualquier otro software, este problema hubiera requerido numerosas iteraciones de experimentos. Si no hubieran utilizado JMP, añade, la tasa de rendimiento hubiera sido mucho más baja, lo que podría haber generado problemas de satisfacción del cliente.
El doble de resultados en la mitad de tiempo
A medida que más ingenieros de DuPont Taiwán han adquirido grandes capacidades de análisis, las eficiencias acumulativas no son lo único que ha aportado valor a la empresa. Huang explica que las capacidades de análisis de toda la empresa han permitido a DuPont extraer la mayor cantidad posible de información de los datos de su instalación digital. Y afirma que JMP es una herramienta bien afilada que capacita a los ingenieros para conseguir «el doble de resultados en la mitad de tiempo».
En una era en la que la competencia está realizando grandes inversiones en tecnología para digitalizar completamente el entorno de fabricación, muchos han pasado por alto la inversión igualmente importante en desarrollar las capacidades del personal. Bajo este punto de vista, la inversión doble de DuPont en tecnología y en sus ingenieros resulta realmente profética y promete prolongar la ventaja competitiva de la empresa durante mucho tiempo.