บริษัทที่เป็นลูกค้าของ Minitab® แห่งหนึ่งเป็นหนึ่งในบริษัทด้านเทคโนโลยีพลังงานแสงอาทิตย์และพลังงานหมุนเวียนที่ใหญ่ที่สุดในโลกมานานกว่า 20 ปี โดยบริษัทนี้ถือเป็นผู้นำในการผลิตแผงโซลาร์เซลล์และให้บริการด้านต่างๆที่เกี่ยวกับพลังงานจากแสงอาทิตย์ บริษัทมีความมุ่งมั่นที่จะเป็นบริษัทที่มีความสามารถในการแข่งขันและต้องการจะส่งมอบพลังงานไฟฟ้าที่สะอาดให้กับผู้ซื้อพลังงานรายใหญ่ๆ และภาคภูมิใจในความพยายามที่จะดำเนินงานให้มีความยั่งยืนของตน
บริษัทแห่งนี้จดทะเบียนในตลาดหลักทรัพย์ Nasdaq ตั้งแต่ปี 2006 และได้รับการจัดอันดับเป็นผู้ผลิตที่มีความน่าเชื่อถือสูงสุดอันดับ 1 โดย Bloomberg New Energy Finance (BNEF) ในปี 2020

บทแนะนำ: การควบคุมคุณภาพโดยใช้การวิเคราะห์ทางสถิติที่มีประสิทธิภาพ

การใช้ซอฟต์แวร์สถิติ Minitab และ Minitab Engage มีส่วนช่วยให้บริษัทผลิตพลังงานจากแสงอาทิตย์สามารถควบคุมความหนาของฟิล์มซิลิคอนไนไตรด์ได้ หลังจากพบความแปรปรวนที่เกิดขึ้นในกระบวนการผลิตบางขั้นตอน มีการใช้แผนภูมิก้างปลาและเครื่องมือระดมความคิดอื่นๆ ของ Minitab Engage มาใช้งานเพื่อให้ทีมงานสามารถจำกัดจำนวนสาเหตุที่เป็นไปได้ของความแปรปรวนที่เกิดขึ้น

ในส่วนของการวิเคราะห์ความสามารถและแผนภูมิควบคุมถูกใช้เพื่อกำหนดเงื่อนไขที่เหมาะสมที่สุดเพื่อให้เกิดการผลิตได้เร็วที่สุด และด้วยการวิเคราะห์ทางสถิติของ Minitab ที่มีประสิทธิภาพ ทำให้ทีมงานสามารถดำเนินการแก้ไขปัญหาเรื่องความหนาได้อย่างแม่นยำและตรงเป้าหมาย ส่งผลให้ประสิทธิภาพการใช้พลังงานของแผงโซลาร์เซลล์สุดท้ายเพิ่มขึ้น 7% จาก 81% เป็น 88% และทำให้รายได้รวมเพิ่มขึ้นมากกว่า 100,000 เหรียญสหรัฐต่อปี

ความท้าทาย

ความไม่สม่ำเสมอในกระบวนการผลิตอันเนื่องมาจากปัจจัยที่ไม่สามารถระบุได้

ผู้จัดการฝ่ายวิจัยและพัฒนาที่บริษัทพลังงานแสงอาทิตย์แห่งหนึ่งในเซี่ยงไฮ้ ประเทศจีน ทางทีมพบปัญหาที่กระบวนการผลิตของพวกเขา โดยปัญหาที่ว่า คือ ความแปรปรวนในความหนาของฟิล์มซิลิคอนไนไตรด์อยู่ในระดับที่ไม่สามารถยอมรับได้ พวกเขาจำเป็นต้องควบคุมความหนาของฟิล์มเพื่อปรับปรุงผิวของเซลล์แผงรับพลังงานแสงอาทิตย์ให้ได้ประสิทธิภาพตามระดับที่ระบุและเป็นไปตามมาตรฐานภายใน โดยค่าความหนาของฟิล์มที่เหมาะสมควรมีค่าอยู่ระหว่าง 77 – 87 นาโนเมตร

จากภาพที่แสดงข้างต้นเป็นสิ่งที่พบจากกระบวนการเริ่มต้น โดยทางทีมพบว่าความหนาของฟิล์มมีค่าเกินค่าขีดจำกัดด้านบนตามที่แสดงให้เห็นในแผนภูมิควบคุม และเป็นตัวบ่งชี้ว่ากระบวนการมีปัญหา ข้อมูลส่วนใหญ่ที่ได้มามีค่าอยู่เหนือค่าเฉลี่ยและความสามารถของกระบวนการค่อนข้างต่ำ ส่งผลให้อัตราของเสียในกระบวนการผลิตปัจจุบันมีค่าสูงมาก

การแก้ไขปัญหา

ทีมงานของโครงการจำเป็นต้องวิเคราะห์หาสาเหตุที่มีผลมากที่สุดต่อค่าความแปรปรวนของค่าความหนาของฟิล์มและคัดกรองให้เหลือเฉพาะปัจจัยที่เป็นไปได้

การค้นหาสาเหตุที่แท้จริงที่มีสายการผลิตตลอดทั้งสาย

ทีมงานต้องการตรวจสอบว่าระหว่างระบบการวัด หรือ ข้อผิดพลาดในกระบวนการผลิตจะเป็นสาเหตุที่ทำให้เกิดค่าความแตกต่างของความหนาของฟิล์มที่เกินกว่าที่ยอมรับได้ พวกเขาใช้แพลตฟอร์มการทดสอบผลิตภัณฑ์ของ Topcon ซึ่งเป็นอุปกรณ์การทดสอบที่เป็นไปตามมาตรฐานอุตสาหกรรมในการวัดความหนาของฟิล์มและดัชนีการหักเห จากนั้นทีมงานจึงใช้การวิเคราะห์ระบบการวัดของ Minitab เพื่อตรวจสอบดูว่าความแปรปรวนนั้นเกิดจากระบบการวัดใช่หรือไม่

ค่าการวิเคราะห์ของการวัด Gage R&R อยู่ที่ 9.16 ซึ่งน้อยกว่า 10% แสดงให้เห็นว่าระบบการวัด Topcon เป็นไปตามข้อกำหนดและไม่ได้เป็นสาเหตุของปัญหา

การจำกัดความเป็นไปได้ด้วยเครื่องมือระดมความคิดของ Minitab

ในขณะที่ยังคงมองหาปัจจัยที่อาจมีอิทธิพล ทีมงานได้ใช้แผนผังก้างปลา – fishbone diagram (หรือที่รู้จักกันในชื่อแผนผังเหตุและผล – cause – and-effect diagram) ที่มีอยู่ใน Minitab Engage เพื่อระดมความคิด

การระบุหนึ่งสาเหตุด้วยการทดสอบสมมติฐาน

จากแผนผังก้างปลาและประสบการณ์ก่อนหน้าของหัวหน้าทีม ทางทีมได้ทำการระบุสาเหตุสองประการที่อาจจะเป็นสาเหตุที่ทำให้อุปกรณ์เกิดการทำงานผิดปกติหรือปัญหาของกระบวนการที่เป็นสาเหตุที่ทำให้เกิดความแปรปรวนของค่าความหนาของฟิล์มซิลิคอนไนไตรด์:

ความถี่ในการทำความสะอาดวาล์วผีเสื้อ (butterfly valve) ซึ่งเป็นวาล์วที่ควบคุมการไหลของของเหลวในอุปกรณ์เคลือบ
อุณหภูมิเตาเผาและตำแหน่งของซิลิคอนในเตาเผา

อันดับแรกทีมได้ตรวจสอบว่าการทำความสะอาดวาล์วผีเสื้อในอุปกรณ์เคลือบเป็นปัญหาหรือไม่ ทางทีมได้สร้างการทดสอบt แบบสองประชากร (two-sample t-test) ใน Minitab เพื่อยืนยันว่าความถี่ในการทำความสะอาดวาล์วผีเสื้อทำให้เกิดความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญต่อความหนาของฟิล์มหรือไม่

จากผลการวิเคราะห์ ทางทีมพบว่าค่า p-value น้อยกว่า 0.05 ซึ่งหมายความว่ามีความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญของค่าความหนาของฟิล์มก่อนและหลังการทำความสะอาดวาล์วผีเสื้อ แสดงว่าการทำความสะอาดวาล์วผีเสื้อมีผลแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญต่อค่าความหนาของฟิล์มด้วย ยูเรก้า!

เพื่อทดสอบสาเหตุที่เป็นไปได้ประการที่สองของค่าความหนาของฟิล์มที่แตกต่างกัน ทีมงานได้ใช้การวิเคราะห์การถดถอย (Regression Analysis) ของ Minitab เพื่อพิจารณาว่าอุณหภูมิและตำแหน่งของซิลิคอนในเตาเผาเป็นปัจจัยสำคัญหรือไม่

แนวทางการหาค่าอุณหภูมิที่เหมาะสมที่สุดด้วยการวิเคราะห์การถดถอย

เพื่อทดสอบสาเหตุที่เป็นไปได้ประการที่สอง (อุณหภูมิเตาเผาและตำแหน่งสัมพัทธ์ของซิลิคอนในเตาเผา) ทีมงานได้บันทึกข้อมูลอุณหภูมิที่เกิดขึ้นจริงและความหนาของฟิล์มจากสามตำแหน่งต่างกันของเตาเผา ได้แก่ 1) ปากเตาเผา, 2) กลางเตาเผา, และ 3) ส่วนล่างสุดของเตาเผา ตามลำดับ

ทีมงานใช้การวิเคราะห์การถดถอยของ Minitab เพื่อทดสอบตำแหน่งและอุณหภูมิต่างๆ และความสัมพันธ์สัมพัทธ์ของปัจจัยเหล่านี้

จากผลของตัวแบบการถดถอยข้างต้น แสดงให้ทีมงานเห็นว่าอุณหภูมิและตำแหน่งของซิลิคอนในเตาเผาเป็นปัจจัยสำคัญ ดังนั้นพวกเขาจึงตั้งเป้าที่จะหาค่าระหว่างอุณหภูมิที่ปากเตาเผา กลางเตาเผา และส่วนล่างสุดของเตาเผา รวมถึงอุณหภูมิจริงเพื่อทดสอบความสัมพันธ์ของปัจจัยเหล่านี้

ผลการค้นพบ

โดยใช้การวิเคราะห์ความสามารถ (capability analysis) และแผนภูมิควบคุม (control charts) ของ Minitab ทำให้ทีมระบุสภาวะที่จำเป็นสำหรับการผลิตเพื่อให้ได้ความหนาของฟิล์มซิลิคอนไนไตรด์ที่เหมาะสม:

ควรทำความสะอาดวาล์วผีเสื้อวันละสองครั้ง
กำหนดค่าอุณหภูมิที่เหมาะสมของเตาเผา โดยผลลัพธ์แสดงให้เห็นว่าค่าอุณหภูมิที่เหมาะสม คือ บริเวณปากเตา คือ 500°C/932°F บริเวณกลางเตา คือ 480°C/896°F และ บริเวณส่วนล่างสุดของเตา คือ 472°C/881°F

ผลลัพธ์

Tทีมสามารถค้นพบการตั้งค่าพารามิเตอร์ของกระบวนการที่เหมาะสมที่สุดได้อย่างรวดเร็วโดยใช้การวิเคราะห์ทางสถิติ ภายในตัวแบบการถดถอยของ Minitab มีการปรับพารามิเตอร์ของกระบวนการ และความหนาของฟิล์มซิลิคอนไนไตรด์สามารถบรรลุผลลัพธ์ที่มีความเสถียร โดยควรให้มีการตั้งค่าพารามิเตอร์ของกระบวนการตามที่ปรับมาแล้ว จากนั้นทางทีมงานได้ดำเนินการวิเคราะห์เพื่อยืนยันผล และผลลัพธ์ของกระบวนการแสดงให้เห็นว่าการตั้งค่าอุณหภูมิที่ 500°C, 480°C และ 472°C สำหรับตำแหน่งทั้งสามตำแหน่งของเตาเผาเป็นค่าที่เหมาะสมที่สุด ในขณะเดียวกัน ค่า Cpk ที่ได้มีค่ามากกว่า 1.67 และค่าตัวชี้วัดความสามารถของกระบวนการมีค่าสูงกว่าเป้าหมายที่ตั้งไว้ล่วงหน้าอย่างมาก

การใช้การวิเคราะห์ทางสถิติของ Minitab ทำให้ทีมงานสามารถดำเนินงานตรวจสอบและวิเคราะห์ได้อย่างแม่นยำและตรงเป้าหมาย

“ในอดีตเราทำการทดสอบแบบต่อเนื่องโดยไม่มีทิศทาง แต่ตอนนี้เราสามารถทดสอบสมมติฐานเชิงปริมาณได้แล้ว Minitab ได้ให้ความช่วยเหลือแก่เราอย่างมหาศาล” ผู้จัดการทีมกล่าว “ในระหว่างขั้นตอนต่างๆ ของการค้นพบ การทดสอบสมมติฐาน การยืนยัน และการแก้ปัญหา ด้วยซอฟต์แวร์สถิติ Minitab สามารถตอบโจทย์ได้เป็นอย่างดี ไม่เพียงแต่ช่วยลดเวลาในการแก้ปัญหาเท่านั้น แต่ยังช่วยเพิ่มความมั่นใจในการตัดสินใจของสมาชิกในทีมอีกด้วย”

จากการทำความเข้าใจและสามารถควบคุมความหนาของฟิล์มซิลิคอนไนไตรด์ ทำให้ช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพด้านพลังงานของแผงโซลาร์เซลล์เพิ่มขึ้น 7% จาก 81% เป็น 88% ที่การผลิตในปัจจุบัน ตามการประมาณการผลการผลิตปัจจุบันที่ระบุว่าสามารถผลิตได้ 6,048 หลอดต่อวัน มาตรการนี้ทำให้รายได้ของบริษัทเพิ่มขึ้น 650,000 หยวนจีน (101,400 เหรียญสหรัฐ) ต่อปี

บทความต้นฉบับ : Minitab helps leading solar power company increase energy efficiency and annual revenue by more than $100K/year

ต้นฉบับนำมาจาก The Minitab Case Study, แปลและเรียบเรียงโดยสุวดี นําพาเจริญ

บริหารจัดการ SCM Blog โดยชลทิชา จํารัสพร, บริษัท โซลูชั่น เซ็นเตอร์ จํากัด ตัวแทน Minitab ในประเทศไทย

เพิ่มเติมเกี่ยวกับบริษัท Minitab

Minitabช่วยให้บริษัทและองค์กรต่างๆ สามารถมองเห็นแนวโน้มของข้อมูล, แก้ปัญหาและค้นพบประเด็นสำคัญจากข้อมูลเชิงลึก โดยนำเสนอชุดโซลูชั่นที่ครอบคลุมทุกด้านและดีที่สุดสำหรับซอฟต์แวร์ในระดับเดียวกัน ที่ใช้สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลและการปรับปรุงกระบวนการ
ด้วยวิธีการที่เป็นเอกลักษณ์ และการนำเสนอซอฟต์แวร์และบริการแบบองค์รวม Minitab ช่วยให้องค์กรเข้าถึงกระบวนการตัดสินใจในส่วนที่ช่วยผลักดันให้เกิดความเป็นเลิศทางธุรกิจได้ดีขึ้น ความง่ายในการใช้งานที่โดดเด่นกว่าใครมีส่วนช่วยให้ Minitab สามารถทำให้การเข้าถึงข้อมูลเชิงลึกเป็นเรื่องที่ง่าย ทีมงานของ Minitab ซึ่งประกอบด้วยผู้เชี่ยวชาญทางด้านการวิเคราะห์ข้อมูลที่ได้ผ่านการอบรมมาเป็นอย่างเข้มงวด จะช่วยให้ผู้ใช้งานมั่นใจว่าจะได้รับประโยชน์สูงสุดจากการใช้งานวิเคราะห์ข้อมูลและพร้อมที่จะให้คำปรึกษาตลอดเวลาที่ใช้งานเพื่อนำไปสู่การตัดสินใจที่ดีขึ้น รวดเร็ว และแม่นยำ
เป็นเวลากว่า 50 ปีที่ Minitab ได้ช่วยองค์การต่าง ๆ เพิ่มรายได้ ควบคุมและลดต้นทุน เพิ่มคุณภาพ เสริมสร้างความพึงพอใจของลูกค้า และเพิ่มประสิทธิภาพ ธุรกิจและองค์นับหมื่นทั่วโลกใช้ Minitab Statistical Software®, Companion by Minitab®, Minitab Workspace®, Salford Predictive Modeler® and Quality Trainer® เป็นเครื่องมือช่วยในการค้นพบและปรับปรุงความบกพร่องในกระบวนการ