นับเป็นเวลามากกว่า 50 ปีแล้วที่ บริษัท บ๊อบแคท ที่เป็นผู้นำในการออกแบบ การผลิต และ การจัดจำหน่าย อุปกรณ์ขนาดเล็ก เช่น รถตักที่ใช้ล้อยางและรถขุดขนาดเล็ก อุปกรณ์ทั้งหลายที่มีของบริษัทฯ ได้นำไปใช้ในอุตสาหกรรมหลากหลายอย่าง เช่น งานเกษตรกรรม งานก่อสร้าง การขุด การจัดสวน และ รวมถึงธุรกิจให้เช่าอุปกรณ์ นอกจากนั้นบริษัทยังมีเครือข่ายบริษัทที่จัดจำหน่ายอุปกรณ์ขนาดเล็กจำนวนประเภทที่มากที่สุดในโลก อีกทั้งบริษัทยังเป็นผู้ผลิตรายใหญ่ที่สุดในพื้นที่ North Dakota หนึ่งในโรงงานของบริษัทฯ มีการใช้เครื่องตัดแบบเลเซอร์เพื่อทำการตัดชิ้นส่วนจากแผ่นเหล็กกล้า ซึ่งชิ้นส่วนที่ตัดออกมาจะต้องมีขอบที่เรียบ ไม่มีเสี้ยน รอยหยัก หรือ หลุม ในกระบวนการตัดชิ้นงานด้วยเลเซอร์สามารถผลิตชิ้นงานที่มีคุณภาพในอัตราที่ยอมรับได้ แต่ยังมีช่องว่างสำหรับการปรับปรุงได้อีก และถึงแม้ว่าในโรงงานจะมีเครื่องจักรทั้งหมด 7 เครื่อง ทางโรงงานก็ยังต้องส่งชิ้นงานออกไปผลิตกับผู้ผลิตภายนอก
Jim Rose ที่ถือเป็น Master Black Belt ของบริษัทฯ มีความตั้งใจจะทำการปรับปรุงกระบวนการตัดชิ้นงานด้วยเลเซอร์ โดยเป้าหมายที่ตั้งไว้ คือ หาค่าพารามิเตอร์ของปัจจัยในการตั้งเครื่องจักรเพื่อโดยต้องการให้ความเร็วของเครื่องจักรเพิ่มขึ้นแต่ยังได้คุณภาพของชิ้นงานเป็นไปตามความต้องการ โครงการที่จัดทำขึ้นจะต้องมีการรวบรวมข้อมูลอย่างให้ประสิทธิภาพ ใช้วิธีวิเคราะห์อย่างละเอียด และ ทำความเข้าใจกับผลลัพธ์ที่ได้มา Rose ตัดสินใจใช้ Minitab เข้ามาช่วยในการทำงานของโปรเจคนี้
สิ่งท้าทาย
การเพิ่มผลผลิตของเครื่องจักรทั้ง 7 เครื่อง ที่ทางบริษัทต้องการจะเท่ากับเป็นการลดจำนวนการใช้งานแสงเลเซอร์ (beam hours) ของผู้ผลิตภายนอก ( outsource) และส่งผลเกิดความประหยัดที่ยั่งยืน
Rose ตั้งเป้าหมายไว้ที่การหาค่าพารามิเตอร์ที่ดีที่สุดที่ทำให้เกิดความเร็วในการทำงานที่เพิ่มขึ้นและงานที่ได้มีคุณภาพดีขึ้น ในการปรับปรุงครั้งนี้ถือเป็นการเดิมพันที่มีมูลค่าสูงเพราะต้องการให้ ความเร็วในการผลิตเพิ่มขึ้นโดยเฉลี่ย 15% ซึ่งเท่ากับช่วยลดความต้องการที่จะต้องติดเครื่องจักรเพิ่มเติมที่มูลค่าประมาณ 1 ล้านดอลล่าร์ รวมทั้งเพิ่มผลผลิตที่ได้จากเครื่องจักรทั้ง 7 เครื่อง และ ประหยัดจำนวนชั่วโมงการใช้แสงเลเซอร์ของผู้ผลิตภายนอก ซึ่งทำให้สามารถควบคุมคุณภาพได้ดีขึ้นและทำให้เกิดการใช้ทรัพยากรภายในบริษัทได้คุ้มค่าขึ้น
ในขั้นตอนการศึกษากระบวนการ Rose เริ่มต้นที่การบ่งชี้ปัจจัยจำนวนหนึ่งที่คาดว่าจะมีผลต่อสมรรถนะการทำงานของกระบวนการ ปัจจัยที่คาดไว้ได้แก่ พลังงาน (ในหน่วย วัตต์) ค่าเปอร์เซนต์เวลาในการตัดที่ใช้แสงเลเซอร์จริง (duty) อัตราการป้อน (feed rate) ที่ใช้สำหรับความเร็วในการตัด (cutting speed) ที่เร็วที่สุด อัตราการป้อน (feed rate)ที่ใช้สำหรับความเร็วในการตัด (cutting speed) ที่ช้าที่สุด ปริมาณกาซที่ใช้ในหลอดเลเซอร์ (เพื่อช่วยเรื่องแรงดันของกาซ) ความกว้างของหัวควบคุมลำแสง (nozzle) ระยะห่างจุดโฟกัส (focus distance) จากหัวจ่ายลำแสงจนถึงผิวงานของชิ้นงานที่กำลังถูกตัด ตอนนี้ความท้าทายของเขา คือ การระบุว่าปัจจัยใดที่มีผลกระทบมากที่สุดต่อประสิทธิภาพ จากนั้นค้นหาการตั้งค่าพารามิเตอร์ของกระบวนการที่จะทำให้เกิดการผลิตที่มีความเร็วเพิ่มขึ้นและคุณภาพของผลิตภัณฑ์ที่ดีขึ้น
Minitab มีส่วนช่วยอย่างไร
Minitab มีเครื่องมือในส่วนของการออกแบบการทดลอง (Design of Experiments; DOE) ที่ใช้ในการออกแบบชุดการทดลองว่าต้องมีลำดับการทำการทดลองอย่างไร โดยเฉพาะเมื่อมีตัวแปรหลายๆตัว เครื่องมือนี้จะช่วยสร้างรูปแบบลำดับการทดลองของการตั้งค่าปัจจัยต่างๆ และสามารถใช้วิเคราะห์การทดลองเพื่อดูผลลัพธ์ รวมทั้งยังสามารถบ่งชี้ว่าตัวแปรใดที่มีความสำคัญ และควรมีค่าเป็นเท่าไหร่ในกระบวนการทำงาน เพื่อทำให้เกิดผลลัพธ์ของกระบวนการทำงานที่มีสมรรถนะสูงสุด
งานที่ Rose ต้องทำอย่างแรก คือ การเลือกค่าตัวแปรตอบสนอง (response) ให้ถูกต้อง จากนั้นทำการหาเงื่อนไขของการทำงานที่ทำให้ได้การปรับปรุงหรืออย่างน้อยให้รักษาระดับของคุณภาพผลิตภัณฑ์ โดยที่มีความเร็วในการผลิตเพิ่มขึ้น สุดท้าย Rose เลือก “คุณภาพการตัด” มาเป็นตัวแปรตอบสนองวิกฤต (critical response) โดยในการทดลองแต่ละครั้งจะทำการตัดแผ่นเหล็กกล้าครั้งละหนึ่งแผ่น ทำการประเมินคุณภาพการตัด โดยค่าคุณภาพจะแบ่งเป็นสเกลของคุณภาพการตัด ซึ่งมีค่าตั้งแต่ 1- 5 โดย 5 หมายถึง คุณภาพการตัดที่สมบูรณ์แบบ ในการสร้างค่ามาตรฐาน Rose ทำการวิเคราะห์เบื้องต้นในการตัดชิ้นงานโดยใช้การตั้งค่าพารามิเตอร์ของกระบวนการตามค่าแบบเดิม และ พบว่าคุณภาพการตัดชิ้นงานโดยเฉลี่ยมีค่าเท่ากับ 4
ด้วยความร่วมมือของพนักงานในแผนการตัดด้วยเครื่องเลเซอร์ทำให้การค้นหารูปแบบการตั้งค่าพาเรามิเตอร์ของกระบวนการเพื่อประเมินผลการทดลองแต่ละครั้งเป็นไปด้วยความรวดเร็ว และเหมือนกับในการศึกษาทั่วไป Rose จะต้องทำการทวนสอบความแม่นยำของค่าการวัดที่ได้ก่อนเริ่มการทดลองจริง Rose เริ่มจากการใช้ Minitab เพื่อทำการวิเคราะห์ความเห็นพ้องของข้อมูลแบบนับ (attribute agreement analysis) ซึ่งเป็นการวิเคราะห์เพื่อดูว่าพนักงานวัดสามารถประเมินคุณภาพการตัดได้อย่างถูกต้องและมีความสม่ำเสมอในการแปลผลตามเกณฑ์ที่ตั้งไว้หรือไม่ จากผลลัพธ์ของการวิเคราะห์ พนักงานที่แผนการตัดด้วยเลเซอร์จะถูกเลือกมาหนึ่งคน ซึ่งสามารถประเมินผลคุณภาพการตัดได้อย่างแม่นยำ รวมทั้งให้คะแนนแบบเพิ่มขึ้นครั้ง 0.25 แทนการให้เพิ่มขึ้นครั้งละ 1 แบบที่ใช้ก่อนหน้า ซึ่งทำให้การเก็บข้อมูลแบบนี้มีคุณภาพมากขึ้น
จากปัจจัยที่เลือกไว้ ค่าตัวแปรตอบสนองที่เลือกมา และ การเก็บข้อมูลที่น่าเชื่อถือ Rose พร้อมที่จะออกแบบการทดลองของเขาแล้ว โดยเขาเลือกที่จะใช้รูปแบบการทดลองแบบแฟคทอเรียล (factorial experiment design) เพื่อให้สามารถศึกษาปัจจัยหลายๆ ตัวในเวลาเดียวกันได้ แต่เขายังต้องเลือกว่าจะใช้การทดลองแฟคทอเรียลรูปแบบไหนเพื่อทำให้เขาได้รับผลการวิเคราะห์ที่น่าเชื่อถือโดยที่ไม่ต้องทำการทดลองจำนวนมากนัก ดังนั้นเขาจึงใช้ Minitab เพื่อค้นหารูปแบบการทดลองแฟคทอเรียลที่เหมาะกับความต้องการของเขา
หนึ่งในตัวเลือกคือการทดลองแฟคทอเรียลแบบสมบูรณ์ (full factorial experiment) ซึ่งจะทำการทดลองทุกปัจจัยในทุกค่าระดับ แต่การทดลองรูปแบบนี้อาจต้องใช้จำนวนการทดลองมหาศาล เช่น การทดลองที่มี 5 ปัจจัย จะต้องทำการทดลองอย่างน้อย 32 ครั้ง และถ้าต้องมีการทำซ้ำ จำนวนการทดลองทั้งหมดจะเพิ่มอย่างมาก ทำให้การทดลองแฟคทอเรียลแบบสมบูรณ์อาจไม่ใช่ตัวเลือกที่เหมาะสม
อีกตัวเลือกที่ Rose สนใจคือการทดลองแฟคทอเรียลแบบบางส่วน (fractional factorial design) ที่มีรูปแบบการทดลองที่สามารถจัดการได้ โดยทำการสร้างเงื่อนไขของระดับปัจจัยที่เลือกมาสร้างหน่วยการทดลองซึ่งเป็นส่วนย่อยหนึ่งของชุดการทดลองแฟคทอเรียลแบบสมบูรณ์ ซึ่งยังคงให้ผลลัพธ์การวิเคราะห์ที่น่าเชื่อถือ เมื่อไม่ได้ทำการทดลองครบจำนวนทั้งหมดทำให้ผลของปัจจัยบางอย่างนั้นซ้อนทับกันอยู่ (confounded) การวิเคราะห์จะไม่สามารถแยกอิทธิพลของปัจจัยในส่วนนี้ได้ จึงทำให้การทดลองแฟคทอเรียลแบบบางส่วนจะต้องมีความระมัดระวังมากขึ้นในการเลือกใช้ เพราะส่งผลไปยังการวิเคราะห์ที่จะนำไปใช้งานต่อ ใน Minitab มีตารางรูปแบบการทดลองที่แสดงถึงค่าปัจจัยที่ซ้อนทับกันไว้โดยดูได้จากตาราง alias ที่จะมีค่าปัจจัยที่จะซ้อนทับกันตามรูปแบบการทดลองที่เลือก
ในการทดลองเริ่มต้น Rose ให้ Minitab ทำการสร้างการทดลองแฟคทอเรียลแบบครึ่งหนึ่ง (½ fraction factorial) ซึ่งจะต้องใช้การทดลองอย่างน้อย 16 ครั้ง (ตามรุปภาพที่ 1) แต่ในกาทดลองนี้ยังสามารถหาอิทธิพลของปัจจัยหลักแต่ละตัวและปัจจัยร่วมแบบสองตัว (two-way interactions) ได้ครบ และเพื่อเพิ่มคุณภาพของการเก็บข้อมูลและความสามารถในการวิเคราะห์ความแตกต่างโดย จะทำการทดลองซ้ำ 3 ครั้ง
ผลการทดลองครั้งที่หนึ่งพบว่าอัตราการป้อนที่เร็วที่สุดและช้าที่สุดเป็นปัจจัยที่ส่งผลต่อความเร็วของกระบวนการตัด และยังแสดงให้เห็นด้วยว่า อัตราการป้อนที่เร็วที่สุดที่เลือกมานั้นยังสามารถทำให้เกิดผลลัพธ์ตามที่ต้องการได้ด้วย(รูปภาพที่ 2)
Rose ใช้ผลลัพธ์นี้ไปต่อยอดการทดลองส่วนที่สอง เพื่อหาปัจจัยที่จะทำให้คุณภาพงานตัดได้ดีที่สุดเมื่อมีการใช้อัตราการป้อนที่เร็วที่สุด
การทดลองที่ Rose ทำในส่วนที่สอง คือ การหาการตั้งค่าพารามิเตอร์ของปัจจัยอีกสามตัวที่เหลือเพื่อให้เกิดคุณภาพงานตัดที่ดีขึ้นเมื่อมีอัตราการป้อนที่เร็วที่สุด ในรูปภาพที่ 3 เป็นภาพ cube plot ของผลการทดลองที่ได้ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าที่ คุณภาพงานตัดที่ดีที่สุดคือ ใช้ความดันก๊าซ (assist gas pressure) ที่ระดับต่ำ ค่าเปอร์เซนต์เวลาในการตัดที่ใช้แสงเลเซอร์จริง (duty) ที่ระดับต่ำ และ ระยะห่างจุดโฟกัสหัวจ่ายลำแสงจนถึงผิวงานของชิ้นงานที่กำลังถูกตัด (nozzle focus) ที่ระดับสูง จะได้ผลลัพธ์ของคุณภาพงานตัดเพิ่มขึ้นจากเดิม 4 เป็น 4.875
ผลลัพธ์
จากการทดลองทั้ง 3 แบบ Rose ประเมินผลการทดลองเพื่อหาว่าปัจจัยใดทำให้เกิดผลลัพธ์ของการกระบวนการตัดด้วยเลเซอร์ที่ดีที่สุด การทดลองที่สร้างขึ้นเพื่อทำให้เกิดการปรับปรุงคุณภาพของขอบชิ้นงานที่ถูกตัดและหาการตั้งค่าพามิเตอร์ของเครื่องจักรในกระบวนการตัดเพื่อให้ได้ผลลัพทธ์ที่ดีขึ้น 20% ของผลิตภัณฑ์โดยรวมทั้งหมด เมื่อผลผลิตจากเครื่องจักรทั้ง 7 เครื่องเพิ่มขึ้นทำให้ไม่ต้องมีการซื้อเครื่องจักรมาเพิ่ม ประหยัดเงินไปมากกว่า 500,000 ดอลล่าร์ และทำให้ชั่วโมงการใช้แสงเลเซอร์ลดลง 2,000 ชั่วโมง ซึ่งทำให้ไม่ต้องไปใช้ผู้ผลิตภายนอกมาช่วย จากผลลัพธ์ที่ได้มาทั้งหมดตามที่ Rose ออกแบบการทดลองและวิเคราะห์ด้วย Minitab ทำให้เกิดประโยชน์ทีช่วยลดค่าใช้จ่ายได้มากกว่า 1,000,000 ดอลล่าร์
บทความต้นฉบับ : Precise Experiments for a Precision Process: Bobcat Company
ต้นฉบับนำมาจาก Minitab Case Study, แปลและเรียบเรียงโดยสุวดี นำพาเจริญ,
บริหารจัดการ SCM Blog โดยชลทิชา จำรัสพร บริษัท โซลูชั่น เซ็นเตอร์ จํากัด ตัวแทน Minitab ในประเทศไทย
เพิ่มเติมเกี่ยวกับบริษัท Minitab
Minitab ช่วยให้บริษัทและองค์กรต่างๆ 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