Esperienze dei clienti

Capacità di analisi: un'arma non così segreta

Grazie agli investimenti in un personale capace di svolgere analisi, DuPont riesce a ottenere il massimo valore dalle sue digital factory all'avanguardia

I recenti progressi di 5G e intelligenza artificiale (IA) hanno innescato una serie di innovazioni nelle tecnologie affini, dagli ambienti produttivi integrati nel cloud fino a sensori intelligenti e imballaggi di lusso. Ma questa nuova generazione di sistemi di produzione è accompagnata da una domanda e da sfide senza precedenti.

Uno dei leader mondiali dell'innovazione in questo settore è DuPont, azienda impegnata a fornire soluzioni all'avanguardia con materiali semiconduttori. In oltre 50 anni di presenza a Hsinchu Site II, in Taiwan, DuPont si è guadagnata la reputazione di azienda innovatrice nella tecnologia dei semiconduttori, non solo a Taiwan, ma nel mondo intero.

In parte, i dirigenti di DuPont Taiwan attribuiscono la competitività nell'era delle digital factory alla capacità dell'azienda di adottare metodi analitici moderni, ai quali è stata data la priorità a livello aziendale. Infatti, ora tutti i nuovi assunti di DuPont devono obbligatoriamente seguire un corso di Six Sigma nel primo anno di contratto. Questa misura è considerata da molti la dimostrazione che anche i sistemi produttivi più avanzati non vanno lontano se gli ingegneri che li gestiscono non dispongono di capacità analitiche sufficienti, un dato di fatto che altre aziende non sono riuscite a gestire altrettanto agilmente.

Un programma di formazione di Six Sigma esaustivo fornisce solide competenze analitiche

Come fornire una formazione analitica a tutto il personale? Come spiega Ifrans Pang, Unit Manager, bisogna investire in formazione obbligatoria e dare al personale gli strumenti necessari per agire sui dati che già vengono raccolti dalla digital factory. Cintura nera di Six Sigma, Pang supervisiona il programma di formazione aziendale ed è spesso il punto di riferimento per i colleghi che necessitano di un aiuto personalizzato nella risoluzione di sfide particolarmente complesse relative ai dati.

Dal suo punto di vista, i corsi di formazione sono più efficaci quando incoraggiano i partecipanti a non limitarsi a comprendere più nel dettaglio i concetti statistici, ma ad apprendere le abilità pratiche necessarie per implementare i metodi statistici una volta tornati al lavoro. Stabilire uno standard sulla base di un singolo software è stato essenziale per rafforzare la filosofia sulla formazione e la centralità delle analitiche di DuPont. Seguendo l'esempio di Dow Chemical in seguito alla fusione delle due società nel 2017, DuPont ha scelto il software di analisi statistica JMP®.

“JMP è ormai la soluzione standard per tutti i corsi di formazione di Six Sigma di DuPont Taiwan”, spiega Pang. Il primo giorno, il personale che si approccia per la prima volta all'analisi installa JMP, per poi progredire con carte di controllo, analisi delle capability del processo, analisi dei sistemi di misura e disegno di esperimenti (DOE). Durante l'anno, queste abilità vengono rafforzate anche al di fuori dell'ambito formativo, quando i dipendenti vengono coinvolti in giochi di simulazione e nelle due competizioni aziendali annuali per il miglioramento continuo, il tutto esclusivamente su JMP.

Queste iniziative multidisciplinari incentrate sull'analisi sono una componente essenziale per lo sviluppo della carriera e un'opportunità per tenere allenate le abilità di analisi mentre si approfondisce la risoluzione collaborativa dei problemi a livello aziendale. Con sempre più ingegneri impegnati nel rigoroso programma di formazione e nelle attività di apprendimento continuo di DuPont, i dirigenti affermano che il potenziale dell'intera organizzazione è aumentato in maniera significativa e attribuiscono tali progressi soprattutto a un più ampio uso di JMP.  

Investire in dipendenti che sostengono gli approcci analitici

“Alla DuPont, ogni progetto è supportato da dati e statistiche”, spiega Miles Chan, Process Control System Manager. In azienda, gli ingegneri che per primi hanno acquisito capacità di analisi, diventando utenti esperti di JMP, sono ora dei leader di pensiero. Inoltre, a partire dall'implementazione del software, i dirigenti di DuPont hanno iniziato a incentivare l'uso di JMP nelle strutture di promozione interne.

“JMP è uno strumento molto potente. L'interfaccia è chiara, semplice e molto intuitiva”, afferma Vinson Wei, Run Plant Engineer. “JMP è facile da utilizzare anche se non si è formati, specialmente per gli ingegneri”. Wei, che si concentra soprattutto sull'affidabilità dei processi, usa le distribuzioni, il costruttore di grafici, le carte sequenziali e ANOVA di JMP per l'analisi delle cause principali. Ma quello che ritiene essere il fattore più importante è che JMP aiuta a identificare rapidamente le origini della varianza.

Prove di fattibilità precoci, spiega, hanno aiutato a dimostrare il valore effettivo di JMP, sia in termini di risparmio di tempo che di costi, e a superare lo scetticismo iniziale tra colleghi. Uno dei primi ad assumere una posizione critica è stato Jerry Huang, Analytical Lab Senior Engineer, utente Minitab e SPSS di lungo corso che inizialmente opponeva resistenza al nuovo strumento. Tuttavia, dopo aver assistito al successo di numerosi progetti, Huang ha visto in JMP uno strumento con cui gestire con maggiore facilità la sperimentazione multivariata. Da allora, ne è diventato un fermo sostenitore.

“Nel contesto del DOE, JMP dimostra tutta la sua potenza nel portare a termine le previsioni dei modelli, aiutandoci a individuare le condizioni ottimali in modo molto preciso e rapido. Altri software non riescono a fare altrettanto”.

Un personale maggiormente predisposto all'analisi risponde alle esigenze dei clienti in modo più agile 

Le comunicazioni basate sui dati sono un ulteriore aspetto importante (anche se spesso sottovalutato) della cultura analitica di DuPont, alimentata dal suo vasto programma di formazione. Ora che i dati prodotti dalla digital factory di DuPont sono interamente collegati a JMP, gli ingegneri utilizzano i report JMP per presentarli ai clienti, avendo come standard il linguaggio condiviso della visualizzazione dati.

Wei spiega che, a prescindere che i team lavorino con colleghi o clienti, è essenziale che espongano i dati in modo chiaro e nel minor tempo possibile. La visualizzazione dinamica, continua, è il modo migliore per condividere informazioni in modo intuitivo e in un formato in cui gli errori o gli outlier sono immediatamente visibili.  

“I dati prodotti da JMP sono concisi, di facile comprensione e permettono di spiegare visivamente un progetto in modo semplice e chiaro”, aggiunge Huang. Una comunicazione efficiente con i clienti ha consentito a DuPont di rispondere più facilmente all'evoluzione delle loro necessità, una caratteristica fondamentale della produzione high-tech.

Per esempio, spiega Huang, con l'evoluzione delle specifiche dei processi dei clienti da 7 nm a 5 nm e poi a 3 nm, DuPont ha iniziato a sviluppare una nuova generazione di strumenti di rilevazione. In un'occasione, Huang, collaborando con Wei, ha aiutato un cliente a risolvere un problema di rivelazione di un sistema fotovoltaico esterno.

La rilevazione del fotovoltaico può essere ostacolata da numerose variabili ambientali, tra cui temperatura, altitudine o condizioni delle sonda, e il cliente voleva individuare la combinazione di condizioni ottimale senza cedere sul piano dei costi. Nel momento in cui si è rivolto a DuPont, il cliente utilizzava una modalità di sperimentazione che considerava un solo fattore per volta, modificando la formula in modo incrementale e ripetendo i test senza applicare fondamentali parametri quantitativi di output.

Huang e Wei hanno capito fin da subito che con un approccio multivariato tramite regressione multipla e DOE su JMP avrebbero potuto accelerare notevolmente la ricerca di una soluzione. La principale piattaforma di disegno degli esperimenti del software ha permesso di ottenere le condizioni ottimali per rispondere alle esigenze del cliente e realizzare un processo di produzione avanzato e dalla correlazione molto elevata. Inoltre, le mappe di distribuzione di JMP hanno consentito al team di DuPont di identificare e risolvere rapidamente le problematiche di variabilità; un risultato che, secondo Huang, altri software avrebbero raggiunto solo con numerose iterazioni sperimentali. Se non avessero utilizzato JMP, aggiunge, la resa sarebbe stata molto minore e probabilmente il cliente non sarebbe stato del tutto soddisfatto.

Il doppio dei risultati in metà del tempo

Nonostante sempre più ingegneri di DuPont Taiwan abbiano acquisito ottime capacità di analisi, l'efficienza cumulativa non è stata l'unico fattore ad apportare valore all'azienda. Huang spiega che le capacità di analisi estese all'intera azienda hanno permesso a DuPont di estrapolare dati estremamente approfonditi dalla sua struttura digitalizzata. JMP, conclude, è uno strumento chiaro che permette agli ingegneri di ottenere “il doppio dei risultati in metà del tempo”.

In un'epoca in cui la concorrenza investe fortemente in tecnologie per ambienti produttivi del tutto digitalizzati, molti hanno ignorato l'altrettanto importante investimento in un personale più preparato. Sotto questa luce, il doppio investimento di DuPont in tecnologia e formazione degli ingegneri pare quasi anticipare i tempi e offrire un vantaggio competitivo all'azienda per molti anni a venire.