3 ขั้นตอนในการระบุความผันแปรในกระบวนการผลิตอุปกรณ์ทางการแพทย์ : อธิบายผ่านตัวอย่าง

การควบคุมคุณภาพถือเป็นเสาหลักที่สำคัญในการผลิตอุปกรณ์ทางการแพทย์ ท้ายที่สุดแล้ว หากผลิตภัณฑ์ไม่เป็นไปตามมาตรฐานความปลอดภัยและการทำงานสูงสุด ผู้คนอาจได้รับการวินิจฉัยผิดพลาด ได้รับบาดเจ็บ หรืออาจถึงขั้นเสียชีวิตได้ อุปกรณ์ทุกชิ้นต้องปฏิบัติตามข้อกำหนดและข้อบังคับที่ชัดเจน แม้การเบี่ยงเบนเพียงเล็กน้อยก็อาจส่งผลกระทบร้ายแรงได้

อธิบายโดยใช้ตัวอย่างการเพิ่มประสิทธิภาพชิ้นส่วนประกอบสำหรับ MRI เราจะเน้นว่าซอฟต์แวร์ Minitab Statistical จะช่วยให้คุณระบุแหล่งที่มาของความเสี่ยงในกระบวนการผลิตของคุณได้อย่างรวดเร็ว และแก้ไขปัญหาเหล่านั้นได้ ช่วยประหยัดเวลา ประหยัดเงิน และอาจช่วยชีวิตได้อีกด้วย

1.วัดค่าความต้านทานของคอยล์ได้อย่างไร?

ในการผลิตอุปกรณ์ทางการแพทย์ ความต้านทานของคอยล์ โดยเฉพาะในระบบแสดงผลภาพด้วยคลื่นแม่เหล็กไฟฟ้า (Magnetic Resonance Imaging (MRI)) ค่าความต้านทานเป็นตัวแทนอย่างง่ายที่บ่งบอกถึงกระแสไฟฟ้าที่ไหลผ่านคอยล์ภายในอุปกรณ์เหล่านี้ โอห์มเป็นหน่วยวัดความต้านทานไฟฟ้า ซึ่งแสดงถึงความต้านทานกระแสไฟฟ้าที่พบเมื่อผ่านวัสดุ ความต้านทานไฟฟ้ามีความสำคัญเนื่องจากส่งผลโดยตรงต่อคุณภาพของสนามแม่เหล็ก ซึ่งมีความสำคัญต่อการแสดงผลภาพสำหรับการวินิจฉัยที่ชัดเจนและแม่นยำ ผู้ผลิตสามารถรับประกันความชัดเจนของภาพ การปฏิบัติตามกฎระเบียบ และความปลอดภัยได้ดีขึ้นโดยการจัดการระดับความต้านทานของคอยล์ ซึ่งจะช่วยเพิ่มความแม่นยำในการวินิจฉัยและเพิ่มความมั่นใจให้กับผู้ป่วยว่าไม่พบสิ่งผิดปกติ

โดยทั่วไปแล้ว การวัดค่าความต้านทานของคอยล์จะอยู่ในช่วงที่กำหนดในการผลิต MRI เพื่อให้มั่นใจถึงประสิทธิภาพและความปลอดภัย ตัวอย่างเช่น ในกรณีของเรา คอยล์ส่งสัญญาณซึ่งสร้างชีพจรความถี่วิทยุ มักจะมีค่าความต้านทานที่สูงกว่า การทำความเข้าใจช่วงค่าเหล่านี้มีความสำคัญ เนื่องจากช่วงค่าเหล่านี้ส่งผลต่อประสิทธิภาพของสนามแม่เหล็ก ซึ่งมีความสำคัญต่อการสร้างภาพที่แม่นยำ การวัดค่าความต้านทานของคอยล์ที่แม่นยำภายในช่วงนี้จะช่วยรักษาคุณภาพและความน่าเชื่อถือของระบบ MRI ไว้ได้ โดยค่าเบี่ยงเบนอาจส่งผลให้มีการตรวจสอบเพิ่มเติมเพื่อรักษามาตรฐานที่เข้มงวด

เราได้ดึงข้อมูลตัวอย่างจากผู้ผลิตคอยล์เหล่านี้เพื่อติดตามว่าค่าโอห์มมีความสม่ำเสมอหรือไม่ และหากไม่เป็นเช่นนั้น เพื่อพิจารณาว่าปัจจัยใดที่ส่งผลต่อความเสถียร(มีความผันแปร)ของค่าโอห์มอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ

หากคุณทำงานในตำแหน่งผู้ปฏิบัติงาน ผู้จัดการ หรือผู้อำนวยการในองค์กรที่ผลิตผลิตภัณฑ์ประเภทใดก็ตาม โพสต์นี้เหมาะสำหรับคุณ


ดูว่า Minitab 22 มีอะไรใหม่บ้าง รับชมเว็บสัมมนาตามต้องการของเรา

watchwebinar

2.แผนภูมิควบคุมแสดงอะไรเกี่ยวกับข้อมูลของเรา?

ในการเริ่มต้น เราได้รวบรวมข้อมูลจากการผลิตทั้งหมด 50 ตัวและหาค่าความต้านทานเฉลี่ย จากนั้น เราใส่ข้อมูลลงในซอฟต์แวร์สถิติของ Minitab (กระบวนการนี้สามารถทำได้โดยอัตโนมัติแบบเรียลไทม์ด้วย Real-Time SPC) จากนั้น ให้ Minitab สร้างแผนภูมิ I-MR ของการวัดความต้านทานของคอยล์ (วัดเป็นโอห์ม):

controlchart 1

แผนภูมิแสดงให้เราเห็นจุดข้อมูลที่มีค่าสูงกว่าค่าที่ควรจะเป็นในแผนภูมิมาก ทีมงานสามารถระบุช่วงเวลาที่เฉพาะเจาะจงได้ 3 ช่วงเวลาที่ค่าความต้านทานคอยล์เฉลี่ยสูงกว่าที่ควรจะเป็นมาก หรืออยู่นอกเหนือการควบคุม

3.ปัจจัยใดบ้างที่อาจทำให้เกิดความผันแปร?

จากนั้นทีมงานจึงตัดสินใจว่าจำเป็นต้องระดมความคิดเพื่อกำหนดตัวแปรที่อาจทำให้ความต้านทานของคอยล์ MRI เปลี่ยนแปลงไป เพื่อดำเนินการดังกล่าว ทีมงานจึงได้ร่วมกันหารือถึงปัจจัยที่อาจทำให้เกิดการเปลี่ยนแปลงได้ โดยพวกเขาได้กำหนดว่าการเปลี่ยนแปลงดังกล่าวน่าจะเกิดจากหนึ่งในสี่คุณลักษณะทั่วไป ได้แก่ ปัญหาที่เกี่ยวข้องกับวัตถุดิบ ปัญหาที่เกี่ยวข้องกับกระบวนการ ปัญหาด้านการออกแบบ หรือข้อผิดพลาดของมนุษย์ จากนั้นจึงกำหนดสาเหตุบางประการภายใต้แต่ละปัจจัยที่อาจทำให้เกิดการเปลี่ยนแปลงอย่างมีนัยสำคัญ

จากนั้นพวกเขาไปที่ Minitab Workspace และสร้าง Fishbone Diagram เพื่อแสดงภาพตัวแปรที่มีน่าจะส่งผล:

fishbone 1

ขณะนี้พวกเขามีแผนภาพที่คัดกรองและชัดเจนเพื่อนำเสนอต่อผู้บริหารโดยระบุสาเหตุที่เป็นไปได้ของความผันแปรในความต้านทานของคอยล์ที่แผนภูมิควบคุมแสดงไว้


ทดลองใช้ Minitab Workspace ฟรี

startfreetrial

แล้วปัจจัยอื่น ๆ ล่ะ?

ในขณะที่ทีมงานพิจารณาแหล่งที่มาของความผันแปรอื่นๆ อย่างละเอียดมากขึ้นเพื่อพิจารณาว่าอะไรอาจเป็นสาเหตุที่ทำให้การวัดบางค่าตกเกินช่วงที่คาดไว้ พวกเขาจึงตัดสินใจที่จะมุ่งเน้นไปที่ปัจจัยด้านมนุษย์และข้อผิดพลาดของผู้ปฏิบัติงานที่เป็นไปได้ก่อน

มีผู้ปฏิบัติงานทั้งหมด 6 คน และในแต่ละสายการผลิตจะมีผู้ปฏิบัติงาน 2 คนทำงานแยกกัน ขณะที่รวบรวมข้อมูล ทีมได้นำการทดสอบ One-way ANOVA มาใช้ โดยสรุปแล้ว One-way ANOVA แสดงให้เห็นว่าค่าเฉลี่ยของกลุ่มอิสระ 3 กลุ่มขึ้นไปมีความแตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญหรือไม่ และนี่คือผลลัพธ์ที่ได้:

interval
anova

เมื่อดูจากภาพ ผู้ปฏิบัติงาน “O” มีค่าการอ่านที่สูงกว่าผู้ปฏิบัติงานอื่น ๆ ทั้งหมด และด้วยค่า P-Value = 0.002 จึงสามารถกล่าวได้อย่างยุติธรรมว่าความแตกต่างนี้มีความสำคัญทางสถิติอย่างแท้จริง

มูลค่าที่ได้รับจากการใช้ข้อมูลในการผลิตอุปกรณ์ทางการแพทย์คืออะไร?

ในกรณีนี้ ช่วยประหยัดเงินได้หลายพันดอลลาร์ โดยการตรวจสอบและกำจัดแหล่งความผันแปรที่สำคัญในกระบวนการโดยการฝึกอบรมผู้ปฏิบัติงาน “O” ใหม่ พวกเขาสามารถทำให้กระบวนการมีประสิทธิภาพมากขึ้นเพื่อให้เป็นไปตามข้อกำหนด ด้วยการฝึกอบรมแก้ไขและการสนับสนุนและการดูแลเพิ่มเติม ผู้ปฏิบัติงานสามารถปรับปรุงและลดการอ่านค่าโอห์มของคอยล์ที่เขารับผิดชอบในการผลิตได้

นอกจากนี้ ความสามารถในการระบุผู้ปฏิบัติงานแบบเจาะจงก็ถือเป็นกุญแจสำคัญ แทนที่จะต้องฝึกอบรมผู้ปฏิบัติงานทั้งหมดใหม่ ซึ่งเป็นงานที่ต้องใช้เวลาและต้นทุนสูง ความพยายามต่างๆ ก็สามารถมุ่งไปที่บุคคลเพียงคนเดียวที่ต้องการที่สุดได้ และอคติก็ถูกกำจัดออกไป ค่า P-value ที่พิสูจน์ให้เห็นว่าความแตกต่างระหว่างตัวผู้ปฏิบัติงาน “O” กับผู้ปฏิบัติงานคนอื่นๆ นั้นมีความสำคัญทางสถิติจริง และไม่ใช่ความผันแปรโดยธรรมชาติ

Minitab ยังสามารถใช้สำหรับ:

  • การจัดการชุดข้อมูลจำนวนมากอย่างมีประสิทธิภาพเพื่อการวิเคราะห์ที่ครอบคลุม
  • ดำเนินการวิเคราะห์สถิติที่ซับซ้อนเพื่อค้นหาข้อมูลเชิงลึกและแนวโน้ม
  • การสร้างรายงานที่ปรับแต่งได้ให้เหมาะกับข้อกำหนดทางกฎหมายและมาตรฐานคุณภาพที่เฉพาะเจาะจง

การเริ่มต้นใช้งาน Minitab นั้นง่ายดายไม่ว่าคุณจะมีบทบาทใดก็ตาม คุณไม่จำเป็นต้องเป็นนักสถิติ และ Minitab ก็มีทีมงานมืออาชีพเฉพาะทางที่คอยช่วยเหลือในการปรับใช้งานหรือการฝึกอบรม(deployment or training)


ดาวน์โหลดรุ่นทดลองใช้งานฟรีทันทีเพื่อดูว่า Minitab สามารถมอบข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าสำหรับคุณและองค์กรของคุณได้อย่างไร

startfreetrial

บทความต้นฉบับ : Three Steps to Identifying Variability in Manufacturing Medical Devices: An Example

ต้นฉบับนำมาจาก Minitab blog , แปลและเรียบเรียงโดยชลทิชา จํารัสพร

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

Minitabbloglogo

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