Free download MINITAB 16

MINITAB เป็นโปรแกรม Statistic Package ที่ใช้ สำหรับการประมวลผลทางสถิติ เครื่องมือสถิติที่ใช้กันอยู่สามารถประมวลผลผ่านตัวนี้ได้อย่างสบายมิหนำซ้ำ มันยังมี Figure Graphic เพื่อความสะดวกในการตีความหมายทางสถิติ ตอนนี้  MINITAB  ได้ทำการ Update ถึง release 16 แล้วและเปิดให้ Download ฟรีเพื่อทดลองใช้ 30วัน ครับเป็นโอกาสดีสำหรับใครที่ไม่เคยใช้ลอง Download มาใช้กันดูครับ แต่ถ้าลองใช้แล้วชอบอย่าลือใช้ของแท้ล่ะครับ (แพงอยู่เหมือนกัน)  เข้าไป Download !
แนะนำให้เลือก Professional Use (Quality Improvement, Manufacturing, Services, Government, Consulting, etc.)  แล้วกด continuous เพื่อ Download ครับ

ใช้ Chi-Square ช่วยทดสอบความแตกต่างของข้อมูลแบบช่วง

ใช่ครับ! ในการตัดสินใจเชิงสถิติเราจำเป็นต้องใช้เกณฑ์อย่างมีเหตุและผล เครื่องมืทางสถิติที่เตรียมไว้ให้เราใช้งานในการตัดสินใจต้องบอกได้ว่าเยอะมาก(จนเราบางครั้งรู้จักไม่หมดและใช้ไม่หมดด้วย) ซึ่งในโพสต์นี้ผมอยากจะของแนะนำอีกตัวนึงคือ Chi-Square ซึ่งเราใช้ในการทดสอบความแตกต่างของข้อมูลแบบแบบช่วง ซึ่งง่ายต่อการวิเคราะห์และตัดสินใจ

Chi-Square ใช้ในการทดสอบความสัมพันธ์ของตัวแปรเชิงคุณภาพ 2 ตัว โดยมิได้มีการระบุว่าตัวแปรใดเป็นตัวแปรอิสระ และตัวแปรใดเป็นตัวแปรตาม นอกจากนั้นไม่สามารถระบุทิศทางและขนาดของความสัมพันธ์ได้ ข้างล่างเป็นสูตรคำนวณ Chi-Square โดยกำหนดให้

O คือข้อมูลที่จะนำมาทดสอบ

E คือค่า Expect ของข้อมูลนั้น

ตัวอย่างเช่น ผมมีเครื่อวจักรอยู่สามเครื่่อง เครื่องแรกผลิตชิ้นงานได้งานดี 90 จากร้อย เครื่องที่สองผลิตชิ้นงานได้งานดี 92 จากร้อย และเครื่องที่สามผลิตงานได้ชิ้นงานดี 87 จากร้อย เราต้องการทราบว่าประสิทธิภาพของเครื่องจักร สามเรื่องนี้ต่างกันหรืเปล่าเราทดสอบด้วย Chi-Square ได้ครับไปดูกัน

จากโจทร์ เราได้ O1=90, O2=92 และ O3 = 87 ส่วน E คือค่าเฉลี่ยของ O ทั้งสามครับ เพราะค่า Expected คือค่าที่ทั้งสามเครื่องควรจะผลิตได้ หรือค่าเฉลี่ยนั่นเอง ซึ่งในที่นี้จะเท่ากับ 89.66 จากนั้นเราก็หา Chi-Square value ครับโดย

((O1-E)^2)/E = 0.078
((O2-E)^2)/E = 0.001
((O3-E)^2)/E = 0.061

เราจะได้ผลรวมทั้งหมดหรื Chi-Square เท่ากับ 0.14

จากนั้นทำการหาค่า Chi-Square critical จากตารางครับ โดยดูที่ ค่าความมั่งใจ 95% (alpha 0.05) และ degree of freedom 2 (n-1 หรือในตัวอย่างคือ 3-1 = 2) เราจะได้ค่า Chi-Square critical เท่ากับ 5.991

การตัดสินใจคือ เมื่ไหร่ก็ตามที่ Chi-Square ที่ได้จากการคำนวณมากกว่าค่าที่ได้จากการเปิดในตารางคือข้อมูลต่างกันอย่างมีนัยสำคัญ แต่ในกรณีนี้ Chi-Square ที่ได้จากการคำนวณน้อยกว่าจึงสุปรได้ว่า เครื่องจักรทั้งสามไม่มีความแตกต่างกันอย่างมีนัย

ใช้ F-Test ตรวจสอบผลการปรับปรุงกระบวนการ

เมื่ออาทิตย์ที่ผ่านมา ผมได้มีการปรับปรุงขบวนการผลิตซึ่งเป็นขบวนการที่อิ่มตัวแล้ว การปรับปรุงจึงได้แค่ทำการลด variance ของ input โดย ทั้งก่อนการปรับปรุงและหลังการปรับปรุงเราทำการเก็บข้อมูล 750 data ดังใน file.

เพื่อทำการทดสอบว่า variance ก่อนและหลังปรับปรุงนั้นต่างกันหรือไม่ เครื่องมือที่เลือกใช้จึงเป็น F-test โดยทำการทดสอบตามขั้นตอนต่อไปนี้:-

1. ดาวน์โหลด excel file สำหรับ F-test.
2. คัดลอกข้อมูลที่เก็บมาจากการทดลองไปวางใน template.
3. ตีความหมายของผลลัพธ์ที่ได้.

P-Value น้อยกว่า 0.05 : variance ของ input ก่อนปรับปรุงและหลังปรับปรุงต่างกันอย่างมีนัย หลังการปรับปรุง variance น้อยกว่า.

หลากหลาย Statistic tools กับ DMAIC tools website.

โพสต์นี้ขอแนะนำเครื่องมือทางสถิติพื้นฐาน ซึ่งเราสามารถพบได้หลากหลายที่ DMAIC tools Website ถ้าคุณสนใจใช้งานเครื่องมือเหล่านี้สามารถเข้าไปคลิกเพื่อดาวน์โหลดมาใช้งานได้ง่ายๆ ที่ DMAIC tools Website โดย;-

• เข้าไปที่ DMAIC tools excel file
• หาเครื่องมือที่ต้องการใช้งาน คลิกดาวน์โหลด

เครื่องมือต่างๆเหล่านี้มีบริการฟรี และถูกออกแบบโดยนักสถิติที่หลากหลาย จะให้ดีลองทดสอบผลลัพธ์เทียบกับเครื่องมือตัวอื่นด้วยนะครับ.

ทำง่ายๆ ให้เป็นปกติวิสัย นานไปการทำเรื่องง่ายๆ จะเพิ่มคุณค่าให้งาน

โพสต์นี้ผมเองมีเรื่องง่ายๆ ในการติดตามการทำงานสำหรับลูกน้องมาแบ่งปัน แต่ความสำคัญของโพสต์นี้ไม่ได้อยู่ที่รูปแบบของเอกสาร หรือ Check list นั่นเป็นเหตุผลว่าในชื่อของโพสน์นี้ไม่มีคำว่า”เครื่องมือ_Tool” ซักแอ่ะนึง ปัญหาที่ผมเจอคือกิจกรรมหรืองานเล็กๆ น้อยๆ ที่มอบหมายให้ผู้ใต้บังคับบัญชาไปทำไม่ค่อยจะจบ (ปิด job ไม่ได้ว่างั้นเฮอะ) ย้ำกิจกรรมหรืองานเล็กๆน้อยๆ ซึ่งผมหมายถึงงานที่ไม่ต้องการการลุงทุน หรือทักษะในการแก้ไขปัญหาที่สูงมากซึ่งแน่นอนว่าผมประเมิณแล้วว่าเขาสามารถที่จะจบงานได้ด้วยตัวเอง ดังนั้นปัญหาที่เจอหลักๆ คือผู้ที่ได้รับมอบหมายไม่มีความรู้สิกเป็นเจ้าข้าวเจ้าของงาน_ownership ผมจึงลองใช้เทคนิคง่ายๆ คือ การบันทึกและติดตามมาใช้งาน โดยเอกสารที่ผมใช้แค่ check sheet ที่ออกแบบโดย excel ธรรมดา ซึ่งผมใช้เวลาไม่ถึง 5 นาทีด้วยซ้ำด้วยซ้ำในการสร้าง ความยากอยู่ตรงทุกเช้าต้องมานั่งแจกแจงงานอย่างละเอียด และทุกเย็นต้องมานั่งสรุปทุกวัน ซึ่งสร้างความลำคัญใจให้ทั้งสองฝ่ายไม่น้อย (ในช่วงแรกๆ)

จากนั้นผมก็ใช้ Check sheet นี้ในการติดตาม performance ของผู้ใต้บังคับบัญชา โดยระยะแรกรายการงานค้างประจำวันเยอะมากแล้วก็ลดลงเรื่อยๆ ซึ่งปัจจุบันงานที่เป็นประจำวันก็เหลือค้างประจำวันจริงๆ ไม่ใช่รายการที่ควรเป็นประจำวันแต่ค้างเป็นสัปดาห์สองสัปดาห์เหมือนแต่ก่อน

ความสำคัญคือการใช้อย่างจริงจังและเป็นปกติวิสัยให้เป็นส่วนหนึ่งในการทำงานประจำวัน และ feed back ให้น้องๆรู้ผลงานของตัวเขาเองทุกวัน และควรบันทึกงานต่อไปเรื่อยๆ งานไหนจบก็บันทึกค้างไว้ น้องๆ จะได้เห็นผลงานเค๊าตลอดครับ

แจกคู่มือสำหรับใช้งาน MINITAB พื้นฐาน (ภาษาไทย)

คู่มือชุดนี้เป็นคู่มือ MINITAB 14 ซึ่งจัดทำขึ้นโดย Trecon ผู้ซึ่งเป็นตัวแทนขาย MINITAB ในประเทศไทยพร้อมทั้งให้การฝึกอบรมการใช้งานMINITAB ถึงแม้ว่าเอกสารจะเป็นคู่มือสำหรับMINITAB 14 และปัจจุบันนี้ MINITAB มี release 16แล้วก็ตามเอกสารยังสามารถใช้งานได้สำหรับพื้นฐาน อธิบายละเอียด..

ดาวน์โหลดคู่มือ MINITAB 14 ที่นี่

เนื่องจากว่า Link ดาวน์โหลดเป็น Linkสาธารณะ เอกสารจะยังอยู่หรือไม่อยู่เหนือการควบคุมของผม และผมขอ Credit ให้บริษัท Trecon Co.,Ltd ผู้จัดทำเอกสาร. ผมเคยอบรม MINITAB โปรแกรมกับ Trecon หลักสูตร 4 วัน ตอนนั้นบริษัทจ่ายครับ ผมนำความรู้มาใช้ในการทำงานจนถึงทุกวันนี้ คุ้มมาก

ถ้าไม่สามารถดาวน์โหลดเอกสารและสนใจสามารถทิ้ง e-mail ไว้ที่comment ได้ครับ

ประเภทของข้อมูลทางสถิติ

ในทางสถิติได้มีการแบ่งข้อมูลที่นำมาใช้ประโยชน์ทางสถิติ  2 ลักษณะคือ ข้อมูลเชิงคุณภาพ (Qualitative data) และ ข้อมูลเชิงปริมาณ.

ข้อมูลเชิงคุณภาพ (Qualitative data) หมายถึงข้อมูลที่แสดงถึงสถานภาพ คุณลักษณะ หรือคุณสมบัติ ของตัวอย่างที่เราจะทำการศึกษา ซึ่งส่วนมากแล้วการใช้ข้อมูลประเภทนี้ เราจะเห็นในการทำการวิจัยตลาดมากกว่า ไม่ค่อยเห็นใช้งานในส่วนอุสาหกรรม หรือ ในการวิเคราะห์ขบวนการผลิตมากนัก การวิเคราะห์ข้อมูลพวกนี้ส่วนมากจะใช้เทคนิคการรวมกลุ่ม (Grouping) และใช้ความเชี่ยวชาญของผู้วิจัยในการแปรความหมาย ตัวอย่างข้อมูลกลุ่มนี้ได้แก่ข้อมูลที่ได้จากการสัมภาษผู้บริโภค เป็นต้น

ข้อมูลเชิงปริมาณ (Quantitative data) หมายถึงข้อมูลที่อยู่ในรูปตัวเลข (numerical data) ที่แสดงถึงปริมาณ ที่นับได้หรือวัดได้ ข้อมูลเชิงปริมาณก็สามารถ แบ่งได้สองประเภท ด้วยกันคือ ข้อมูลที่ไม่ต่อเนื่อง (discrete) คือค่าที่เป็นจำนวนเต็มหรือจำนวนนับ เช่น จำนวน รถยนต์ในกรุงเทพมหานคร จำนวนบุตรในครอบครัว หรือที่คนในโรงงานคุ้นเคยกันดีก็คือ จุดตำหนิ หรือ จำนวนของเสีย defected เป็นต้น ประเภทที่สองคือข้อมูลที่ต่อเนื่อง (continuous) คือค่าที่มีจุดทศนิยมได้ เช่น ข้อมูลที่อ่านได้จากเครื่องมือวัดต่างๆ นั่นเอง

ประเภทของข้อมูลเบื้องต้นมีความสำคัญอย่างมากที่เราจะต้องทำความเข้าใจ เพราะการเลือกใช้เครื่องมือต่างๆ จะต้องสอดคล้องกับประเภทของข้อมูล เช่นการใช้ Chi-Square เราใช้กับข้อมูลประเภทไม่ต่อเนื่อง การทดสอบความแปรปรวน (F-test หรือ ANOVA) เราใช้กับข้อมูลประเภทต่อเนื่องเป็นต้น

แนวคิดสำหรับการปรับปรุงขบวนการผลิตที่อิ่มตัว

ในโพสต์นี้ผมอยากจะนำแสนอแนวความคิดที่จะทำการปรับปรุงขบวนการผลิตที่อิ่มตัวแล้ว ขบวนการที่อิ่มตัวแล้วผมกำลังหมายถึงขบวนการที่ทำการผลิตมานานแล้วหรือขบวนการที่ได้รับการออกแบบและวางแผนมาจากต่างประเทศแล้วยกมาทำการผลิตในประเทศไทย ซึ่งถ้าทั้งสองประเภทรวมกันแล้วมันแทบจะทั้งหมดในประเทศไทย (อันนี้อนุมานเอาเองนะครับ ถ้าใครอยากรู้แน่ชัดต้องลองไปค้นคว้าดู).

ก่อนอื่นเรามาทำความรู้จักกับการปรับปรุงก่อนครับ ผมอยากแบ่งการปรับปรุงออกเป็นสองลักษณะครับคือ
การปรับปรุงแบบ Re engineering และแบบ Kaizen ซึ่งความแตกต่างของทั้งสองแบบคือ การปรับปรุงแบบ Re engineering เป็นการปรับปรุงที่เห็นผลแบบก้าวกระโดดครับ คิดใหม่ทำใหม่ซึ่งแม้ว่าจะเห็นผลแบบก้าวกระโดดแต่ก็ต้องลงทุนสูงเหมือนกันเพราะต้องเกี่ยวข้องกับนวัตกรรมใหม่ๆ และ/หรือ เทคโนโลยีใหม่ๆ และอาศัยการพัฒนาจากบนลงล่าง ส่วน Kaizen เป็นการปรับปรุงแบบค่อยเป็นค่อยไป ผลลัพธ์จะเป็นการพัฒนาแบบขั้นบันไดไม่หวือหวาเหมือน Re engineering แต่ข้อดีของ  Kaizen คือต้นทุนต่ำ(เจ้านายชอบ) เพราะไม่ต้องอาศัยนวัตกรรมใหม่ๆ และ/หรือ เทคโนโลยีใหม่ๆ มากนัก และเป็นการพัฒนาแบบข้างล่างขึ้นสู่ข้างบน ส่วนรายละเอียดอื่นๆ ท่านที่สนใจสามารถค้นคว้าได้ตาม internet ครับ
โพสต์นี้ผมจะนำเสนอแนวคิดในการปรับปรุงขบวนการที่อิ่มตัวแล้วแบบ Kaizen ครับ เราไม่ต้องทำการลือขบวนการใหม่แต่อาศัยการปรับปรุงเล็กๆน้อยๆ เพื่อความชัดเจนให้พิจารณา model ตามรูปข้างล่างครับ

จากรูปนี้เราจะเห็นว่า output ของขบวนการเราจะมีประสิทธิภาพหรือไม่เราวัดกันที่ variance ของ output ซึ่งถ้าเราพิจารณาด้านซ้ายก็เช่นกันเราจะเห็น variances ของ input ซึ่งจะมากจะน้อยขึ้นอยู่กับความซับซอนของขบวนการเราครับ แนวคิดในการปรับปรุงก็ง่ายๆ ครับ (แต่ทำยาก) คือพยายามมองหา inputs ต่างๆ และทำการศึกษาพฤติกรรมของมันแล้วหาทางลด ซึ่งถ้าเราทำการลด variances ฝั่ง input ได้แน่นอนว่าฝั่ง output ก็จะลดตาม

สาเหตุที่ผมนำเสนอแนวคิดนี้เพราะว่าขบวนการที่อิ่มตัวเราไม่สามารถ (หรือทำได้ยากมาก) ที่จะหาความสัมพันธ์ระหว่าง input กับ output ตรงๆได้นั่นเอง

และสุดท้ายเพื่อที่จะพิสูจน์ว่าที่เราทำการปรับปรุงไปนั้นมีผลอย่างมีนัยหรือเปล่าเราสามารถทำการทดสอบโดย F-test หรือ ANOVA ได้ เพราะ F-test/ANOVA จะเป็นการทดสอบ variance.

Casting Poly(methyl methacrylate) : PMMA

Post นี้ผมอยากแนะนำให้รู้จักกับวัสดุทางอุตสาหกรรมอีกชนิดนึงที่นิยมใช้งานกันอย่างกว้างขวาง

Acrylic Sheet หรือ Acrylic Glass เป็นผลิตภัณฑ์ Polymethylmethacrylate (PMMA) ที่ผลิตและมีการใช้งานกันอย่างกว้างขวาง เพราะคุณสมบัติที่โดดเด่นในด้านควางแข็งแรง และน้ำหนักเบา ซึ่งการขึ้นรูปหลักๆ จะทำได้โดยการ Extrusion หรือ Casting.

Casting เป็นวิธีที่นิยมนำมาใช้งาน โดยขั้นตอนในการ Casting Polymethylmethacrylate คร่าวสามารถทำได้โดยขั้นตอนดังนี้;-

1. Pre-polymerization เนื่องจาก PMMA มีการนำมาใช้ประโยชน์อย่างหลากหลาย คุณสมบัติของสินค้าหลังจากแข็งตัวแล้วจึงมีความสำคัญขั้นตอนนี้เราจะทำการปรุบปรุงคุณสมบัติโดยการเติม Additives และสีต่างๆที่ต้องการลงไป

2. Syrup Preparation, monomer ก่อนขบวนการ polymerization ที่สมบูรณ์จะอยู่รูปน้ำเชื่อม Syrup จะถูกเตรียมให้อยู่ในลักษณะที่เหมาะสมเพื่อควบคุม ปริมาณ และคุณภาพ (ลดสิ่งปลอมปน เช่น ฝุ่น และฟองอากาศ

3. Pouring เป็นการเท Syrup ลงใน Mold.

4. Complete polymerization เนื่องจากการผลิต  PMMA เป็นขบวนการทางเคมีที่ทำให้ monomer ที่อยู่ในรูปโมเลกุลเดี่ยว(ที่อยู่ในรูปของเหลว) เกาะตัวกันเป็นลูกโซ่เพื่อเกิดโมเลกุลเชิงซ้อน(อยู่ในรูปของแข็ง) เป็นขั้นตอนที่ใเวลายาวกว่าขั้นตอนแรกและเป็นขั้นตอนที่ Syrup แข็งตัว ซึ่งเป็นขบวนการทางความร้อน

5. Peeling เป็นขั้นตอนการนำ PMMA ที่สมบูรณ์แล้วออกจาก mold.

6. Packing เป็นขั้นตอนการตัดให้ได้ขนาดที่ต้องการและบรรจุ

หลังจากเรารู้ที่มาของ PMMA แล้ว post หน้าเราจะมาดูว่าเราสามารถนำ PMMA ไปใช้งานอะไรได้บ้าง

Minitab Softwaer Statistic Package

Minitab” ซอฟต์แวร์วิเคราะห์ข้อมูลเชิงสถิติเกี่ยวกับคุณภาพการผลิตเพื่อสร้างระบบการวิเคราะห์ข้อมูลและการประมวลผลที่แม่นยำ ชัดเจน โชว์ความสามารถของแอพพลิเคชั่น ที่ผลักดันธุรกิจสู่สากล ผสานการสร้างมูลค่าเพิ่มในการทำกำไร ให้องค์กว่า 30 - 40% เมื่อใช้ร่วมกับแนวคิดแบบ Six Sigma ล่าสุดเปิด Solution Center สนองตอบความต้องการของลูกค้า พร้อมนำเสนอสำนักงานใหญ่ อเมริกา สร้างเป็นมาตรฐานการให้บริการในตลาดเอเชีย-แปซิฟิก..

” ซอฟต์แวร์ Minitab จะช่วยให้การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสถิติเชิงคุณภาพทั้งในภาคการผลิตและธุรกิจบริการสามารถนำไปประมวลผลได้สะดวกขึ้นโดยไม่จำเป็นต้องรู้วิธีการคำนวณที่ซับซ้อนทางสถิติ ทำให้ผู้ใช้สามารถชี้ประเด็นปัญหาได้ถูกต้องแม่นยำขึ้น ซึ่งนำไปสู่แนวทางการแก้ไขจุดบกพร่องอย่างชัดเจนที่ต้นตอของกระบวนการ ที่เห็นได้ชัดเจนในการนำไปใช้งานอย่างเช่น การหาค่า p-value, Scatter Plot, Regression Analysis, DOE, Control Chart และเมื่อรวมกับแนวคิดของ Six Sigma ความชัดเจนที่จะสร้างให้ธุรกิจของทุกกลุ่มอุตสาหกรรมมีการเติบโตและขยายตัวเกิดขึ้นได้อย่างชัดเจน และจะนำไปสู่การแข่งขันระดับสากล ในกลุ่มอุตสาหกรรมขนาดใหญ่มีการนำ Minitab ไปใช้เป็นเครื่องมือ ในการดำเนินการตามแนวคิด Six Sigma เพื่อให้ครอบคลุมรูปแบบที่มากขึ้น และยังเพิ่มขีดความสามารถด้านการแข่งขันในภาพรวมได้อย่างดี ปัจจุบันลูกค้าที่ใช้ Minitab ทุกรายสามารถผ่านปัญหาวิกฤตเศรษฐกิจมาได้ด้วยดีและยังได้ขยายกิจการเพิ่มขึ้นอีกด้วย ”

ปัจจุบันประโยชน์ที่ผู้ใช้งาน Minitab ในอุตสาหกรรมต่างๆรับ จะเป็นกำไรทางธุรกิจที่เกิดขึ้นจากการลดอัตราการสูญเสียที่เกิดขึ้นในกระบวนการผลิตและการเพิ่มความพึงพอใจของลูกค้า โดยเมื่อใช้ร่วมกับ Six Sigma แล้วสามารถทำกำไรได้เพิ่มขึ้นไม่น้อยกว่า 30-40 % ทำให้ภาพรวมของการเติบโตของธุรกิจโดดเด่นขึ้นอย่างชัดเจนภายหลังการใช้งาน ดังนั้นหลังการเปิดตัว Solution Center อย่างเป็นทางการในเดือนมิถุนายน นี้ เทรคอน จึงตั้งเป้าขยายตลาดไปสู่กลุ่มลูกค้าอุตสาหกรรมอิเลคโทรนิค ยานยนต์ และสถาบันการเงินให้มากขึ้น และจะพยายามครองตลาดของลูกค้ากลุ่มที่ทำ Six Sigma ให้ได้มากกว่า 85% เนื่องจาก Minitab มีการออกแบบมาอย่างลงตัวเพื่อใช้งานด้านนี้ อีกทั้งตัวเลขที่เข้ามาสนับสนุนแนวโน้มการเติบโตของ Minitab ในประเทศไทย คือ มากกว่า 80% ของผู้ที่ทำ Six Sigma ในประเทศสหรัฐอเมริกาใช้ Minitab เป็นเครื่องมือในการดำเนินงาน ซึ่งถือเป็นแนวโน้มของอุตสาหกรรมระดับสากลที่จำเป็นต้องใช้ Minitab เป็นเครื่องมือหลักในการคำนวณเกี่ยวกับการผลิต

นายธราธิป กล่าวต่อถึง การให้คำปรึกษาด้านการปรับปรุงประสิทธิภาพ เพื่อเพิ่มศักยภาพการทำงานของธุรกิจตลอดเวลา 8 ปีที่ผ่านมาว่า เทรคอน เป็นผู้เชี่ยวชาญด้าน Minitab ตั้งแต่เวอร์ชั่น 12 ปัจจุบันเทรคอน บริการผู้ใช้ Minitab ในประเทศประมาณ 1,500 คน และล่าสุดจะมีการเปิดตัวซอฟต์แวร์เวอร์ชั่น 15 พร้อม Solution Center ซึ่งจะยิ่งทำให้โอกาสการใช้ Minitab เปิดกว้างและสร้างมูลค่าเพิ่มให้กับอุตสาหกรรมมากยิ่งขึ้น ดังนั้นเราจึงมีเป้าหมายที่จะรักษาฐานลูกค้าเดิมนี้เอาไว้ให้ได้ไม่ต่ำกว่า 90% และจะพยายามเพิ่มลูกค้าใหม่ขึ้นปีละ 20% โดยมีรูปแบบในการนำเสนอ Minitab ทั้ง 3 รูปแบบหลักคือ

• Single-user Unit Copy ใช้สำหรับติดตั้งลงบนแต่ละเครื่องโดยจะต้องซื้อ license แยกตามจำนวนเครื่องที่จะติดตั้ง และเป็นการซื้อ license แบบซื้อครั้งเดียวใช้ได้ตลอด การ upgrade เป็นแบบอัตโนมัติจนกว่าจะมีการออกซอฟต์แวร์เวอร์ชั่นใหม่

• Multi-user Annual License ใช้สำหรับติดตั้งลงบนเครื่องพีซีในวงแลนโดยสามารถติดตั้งได้เท่ากับจำนวนที่ต้องการแต่จะสามารถใช้งานพร้อมกันได้ไม่เกินกว่าจำนวน license ที่ได้รับอนุญาต สำหรับ license แบบนี้ลูกค้าจะต้องชำระเงินเป็นรายปีและซอฟต์แวร์จะมีอายุใช้งานเพียง 1 ปี แต่ลูกค้าจะได้รับ upgrade และซอฟต์แวร์เวอร์ชั่นใหม่ทุกครั้งที่มีการต่ออายุการใช้งาน หากลูกค้าไม่ได้ต่ออายุใช้งานในปีถัดไปซอฟต์แวร์จะหยุดทำงานเองเมื่อครบปี

• Multi-user Perpetual-use License ใช้สำหรับติดตั้งลงบนเครื่องพีซีในวงแลนเช่นเดียวกับแบบที่ 2 ต่างกันที่จะไม่มีวันหมดอายุ ลูกค้าสามารถเลือกที่จะทำสัญญาบำรุงรักษาในปีถัดไปได้โดยจะได้รับ upgrade และซอฟต์แวร์เวอร์ชั่นใหม่เมื่อมีการต่อสัญญาบำรุงรักษาเท่านั้น

PC_Polycarbonate

Polycarbonate (PC) - This material is formed by a condensation polymerization resulting in a carbon that is bonded to three oxygens. The most common system for this polymerization is formed by a reaction of bisphenol A and phosgene. Applications of polycarbonate are almost always those which take advantage of its uniquely high impact strength and its exceptional clarity. These unique properties have resulted in applications such as bulletproof windows, break resistant lenses, compact discs, etc. More recently however, additional interest has resulted because of the low flammability of polycarbonate.

LDPE_Low-density polyethylene

Low-density polyethylene (LDPE) is a thermoplastic made from petroleum. It was the first grade of polyethylene, produced in 1933 by Imperial Chemical Industries (ICI) using a high pressure process via free radical polymerization. Its manufacture employs the same method today. LDPE is commonly recycled and has the number "4" as its recycling symbol. Despite competition from more modern polymers, LDPE continues to be an important plastic grade. In 2009 the worldwide LDPE market reached a volume of 22.2 billion US-Dollars (15.9 billion Euro).

HDPE_Plastic Properties of High Density Polyethylene

Plastic Properties of High Density Polyethylene (HDPE)


A linear polymer, High Density Polyethylene (HDPE) is prepared from ethylene by a catalytic process. The absence of branching results in a more closely packed structure with a higher density and somewhat higher chemical resistance than LDPE. HDPE is also somewhat harder and more opaque and it can withstand rather higher temperatures (120° Celsius for short periods, 110° Celsius continuously).

What is Bioplastics

Bioplastics

A form of plastics derived from plant sources such as hemp oil, soy bean oil and corn starch rather than traditional plastics which are derived from petroleum. This is regarded as a more sustainable activity, as it relies less on fossil fuel imports and produces less greenhouse emissions, producing between 0.8 and 3.2 tonnes of carbon dioxide less per tonne of bioplastics compared to the same weight in petroleum-based plastics

Acrylonitrile Butadiene Styrene (ABS)

Acrylonitrile Butadiene Styrene (ABS) - This material is a terpolymer of acrylonitrile, butadiene and styrene. Usual compositions are about half styrene with the balance divided between butadiene and acrylonitrile. Considerable variation is, of course, possible resulting in many different grades of acrylonitrile butadiene styrene with a wide range of features and applications. In addition, many blends with other materials such as polyvinylchloride, polycarbonates and polysulfones have been developed. Acrylonitrile butadiene styrene materials can be processed by any of the standard thermoplastic processing methods.

The Injection molding process

There are many sizes and types of injection molding machines, but the machines all follow the sequence shown in this animation.


A mold is bolted into the Clamping section of the machine. The machine closes the mold, then applies a large force to “Lock” the mold closed. Inside the closed mold is a cavity that is the exact shape of the plastic part.

The Injection section of the machine has a hopper to hold plastic pellets; a barrel with heater bands to liquefy the plastic pellets; a feed screw to move the pellets forward in the barrel; a check valve to force the liquid plastic into the mold, and a nozzle to seal the injection section to the mold. The liquefied plastic is forced into the cavity of the mold with high pressure.

Palmolive washing-up liquid

Design agency Tin Horse has redesigned the packaging for Colgate Palmolive's range of washing-up liquids, creating a series of ergonomic packs.

Following a briefing from Colgate’s New York-based global design team, Tin Horse worked closely with the FMCG giant on all stages of the design process – from the conceptual stage, through to pack development, research and final design.

Tin Horse said that it has created a packaging concept that resonates with consumers on an "emotional" level across the globe.

The agency created a design that would work across a variety of pack sizes, with ergonomics to make them comfortable in the hands of consumers. The packs feature a newly-design closure that blends into the shape of the bottle, to create an uninterrupted silhouette.

Saudi joint venture company to manufacture ‘flexible’ products.

JEDDAH – Delaware, Ohio - based Greif Inc. said in a statement that it is forming a joint venture with a Saudi Arabian company to handle the production of “flexible” industrial packaging.

Greif said the joint venture will include a business that makes a type of container called “flexible intermediate bulk containers,” otherwise known as “big bags.”

Greif, through a subsidiary, has agreed to form a flexible products joint venture (JV) with National Scientific Company Limited (NSC), a subsidiary of Dabbagh Group Holding Co. Dabbagh is a leading privately held Middle East business group headquartered in Saudi Arabia. Greif will manage the JV, 50 percent of which will be owned by National Scientific, and 50 percent by Greif’s subsidiary.

The venture includes the flexible products business of Storsack, which was recently acquired by Greif. Storsack is the world’s largest producer of flexible intermediate bulk containers (FIBCs), with 3,000 employees and 16 production facilities worldwide.

The joint venture will be completed after certain conditions are satisfied, including any necessary merger and regulatory approvals.

“This joint venture extends our core rigid industrial packaging business,” said Michael J. Gasser, Greif chairman and chief executive officer. “By joining forces with NSC and the Dabbagh Group, which has an established reputation as a trusted partner and pioneer of business within the Middle East and internationally, the JV will benefit from upstream advantages in the flexible products business.

Acquiring Bemis’ Operations in packing

Exopack Holding Corp. is acquiring Bemis Co.’s plastics packaging operations in Menasha, Wis. and Tula, Okla., for around $81 million, subject to post-closing adjustments The acquisition includes production equipment and intellectual property.

Under the terms of an order signed by the U.S. District Court for the District of Columbia earlier this year, Bemis was required to divest the two facilities, which were part of its acquisition of Alcan Packaging Food Americas. The sale of the facilities is subject to regulatory approval.

Exopack is a manufacturer of paper and plastic packaging products. The company specializes in substrate development, film extrusion, printing, lamination, and converting of flexible packaging products.

“This purchase of the Menasha and Tulsa facilities reflects our commitment to our customers and other key stakeholders that we will continue to expand our capabilities and product offerings and strengthen the presence of the Exopack brand in the global marketplace,” says Jack Knott, Exopack chairman and CEO.

Microwave packaging market isn't cooked yet, says report.

Despite reaching a plateau of sorts, research firm Global Industry Analysts Inc. (GIA) believes the microwave packaging market will see growth over the near- to medium-term, and ultimately reach $2.52 billion by 2015. This growth, says the researcher, will be driven by trends toward take-home and packaged convenient frozen foods, increasing popularity of microwaveable foods and innovation in product offerings.

Although a look at recent packaging award programs confirms microwave packaging isn't short on innovation, GIA's study shows that growth in the U.S. microwave packaging market recently decelerated. Primary reasons for this sluggishness include a recently tough business environment in the upstream packaging industry, as well as reduced investments on new microwave packaging machinery and equipment and limited availability of financial resources for research and development thanks to the recession. However, as the economic downturn wanes and companies begin to invest in technology development and new applications again, GIA believes growth will return yet again.