CONFIDENTIEL DE L'ENTREPRISE. NE PAS DIVULGUER.
Une usine plus intelligente accélère la production d'une technologie révolutionnaire de surveillance du diabète
Les technologues d'Abbott Diabetes Care ont développé un tableau de bord des opérations intégré qui va à la racine de l'amélioration de la production
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Défi: Alors que la demande d'un appareil de surveillance du diabète compatible avec les smartphones dépasse la production, les technologues d'Abbott Diabetes Care ont cherché des moyens plus rapides et plus précis de mettre en œuvre des améliorations de la production et, en fin de compte, d'améliorer le rendement.
Solution: Créez un lien direct entre la base de données de fabrication d'Abbott et JMP, en contournant les logiciels tiers pour obtenir des données brutes et commencer immédiatement la manipulation et l'analyse. Les technologues ont réduit les analyses répétées à l'aide de scripts JSL personnalisés et ont conçu une interface utilisateur de haut niveau qui permet aux utilisateurs d'extraire, de manipuler et de présenter des données significatives.
Résultats: En fin de compte, cette solution s'est cristallisée en un tableau de bord des opérations à multiples facettes qui a permis une analyse rapide et en temps réel par des utilisateurs possédant une gamme d'expertise. Cette innovation, rendue possible par JMP, a permis de réduire le temps d'analyse de quelques heures à quelques minutes.
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Aujourd'hui, plus de 425 millions de personnes dans le monde vivent avec le diabète. Les prestataires de soins de santé ont compris depuis longtemps que la clé de la gestion de la maladie réside dans une surveillance constante et précise de la glycémie. Pourtant, jusqu'à récemment, le seul moyen disponible pour les diabétiques d'y parvenir était de prélever du sang par piqûre au doigt entre quatre et dix fois par jour. La nature intrusive et souvent douloureuse de cette méthode n'interfère pas seulement avec la qualité de vie des patients, elle peut également entraîner des lectures inexactes ou incomplètes.
Tout cela a changé en 2014. C'est à ce moment-là qu'Abbott Diabetes Care a annoncé qu'elle avait développé le FreeStyle Libre, un appareil de surveillance de la glycémie portable qui peut être scanné avec un smartphone. Non seulement l'appareil est capable de prendre des données en continu, ce qui permet d'obtenir une image plus complète et plus précise des fluctuations de la glycémie, mais il permet aux patients de vérifier à tout moment leur glycémie de manière discrète et sans douleur.
Bien que l'appareil n'ait été commercialisé que dans quelques pays à ce jour, le succès généralisé de la technologie FreeStyle Libre a rapidement entraîné une augmentation de la demande parmi les personnes atteintes de diabète dans le monde. En conséquence, l'usine de production d'Abbott de 700 personnes au Royaume-Uni – le site de fabrication exclusif de FreeStyle Libre – est désormais confrontée au formidable défi d'augmenter ses opérations pour répondre aux besoins.
Trouver des opportunités d'amélioration cachées dans les données
"Tant de gens veulent l'appareil", explique Giacomo Cascone, technologue chez Abbott. "Mais malheureusement, nous ne pouvons faire qu'un nombre fini à la fois." Cascone, avec son collègue technologue Tom Bennett, dirige désormais les efforts d'Abbott pour optimiser la production dans le cadre d'un groupe de services techniques qui utilise l'analyse pour identifier les opportunités d'amélioration et finalement produire plus d'appareils.
Bennett, ingénieur biomédical de formation, et Cascone, chimiste, se souviennent qu'ils n'avaient initialement été chargés que d'un défi ouvert – augmenter le rendement, rapidement – et d'un outil logiciel que ni l'un ni l'autre ne savait utiliser. Cet outil s'appelait JMP, et il a rapidement joué un rôle démesuré dans leurs opérations quotidiennes.
C'est en apprenant à utiliser le logiciel que Bennett et Cascone ont commencé à explorer les vastes rames de données de production de l'installation. Comprendre avec quoi ils devaient travailler était une première étape cruciale et avec son objectif de visualisation, JMP a permis une analyse exploratoire des données qui a aidé la paire à passer au crible le bruit. « Avec Libre, il y a tellement de données générées à partir du processus de fabrication. Nous avons très vite réalisé à quel point tout cela est important », explique Bennett. "Mais", ajoute Cascone, "c'était une telle quantité de données que la question est devenue : comment la présentez-vous de manière à voir ce qui se passe réellement ?"
Un tableau de bord des opérations est né
Au fur et à mesure qu'ils élargissaient leurs connaissances de JMP pour inclure la plate-forme de visualisation de données Graph Builder, Bennett et Cascone ont compris le potentiel de l'outil. « C'est là que tous les aspects visuels de JMP prennent tout leur sens », explique Cascone. « C'était un peu notre parcours initial avec JMP, n'est-ce pas ? se souvient Bennett. « Utilisation de Graph Builder pour les essais et erreurs. Ensuite, une fois que nous avions défini quelque chose, nous dirions « C'est exactement ce que je recherche. » Et c'est à ce moment-là que nous avons commencé à examiner le script derrière Graph Builder.
L'ajout d'un script pour exécuter un processus analytique familier dans JMP ne ferait que rendre les étapes encore plus rapides, sans compter que l'automatisation rendrait les graphiques plus partageables avec d'autres personnes en dehors du groupe de services techniques. L'étape suivante naturelle était pour Bennett et Cascone d'apprendre à écrire des scripts personnalisés dans JMP Scripting Language (JSL).
« Nous avons commencé à beaucoup utiliser JSL », explique Cascone, « car avec JSL, nous pouvions enregistrer ces scripts et les envoyer à d'autres collègues qui pourraient les exécuter sans avoir à faire tous les essais et erreurs en amont. Vous augmentez également l'efficacité au sein de l'équipe, en obtenant simplement ces données plus rapidement. « Les scripts et les journaux enregistrés se sont transformés en une petite bibliothèque et le couple a commencé à les développer en un tableau de bord des opérations automatisé à part entière.
Le couple a connu un moment décisif lorsqu'ils ont découvert qu'ils pouvaient connecter JMP directement à la base de données, en contournant les logiciels tiers encombrants. Cela leur a permis d'affiner davantage le tableau de bord, en répondant aux questions de gestion d'une simple pression sur un bouton. Ce niveau d'automatisation a également rendu l'outil plus accessible pour ceux qui ont peu ou pas d'expertise en analyse de données. Selon Bennett : « Notre tableau de bord et nos boîtes à boutons signifient que désormais [même les nouveaux employés] peuvent exécuter des graphiques dès le premier jour. »
« Finalement, ce qui a commencé avec des sorties de tracé séparées a évolué afin que nous puissions toutes les exécuter sous un seul bouton et être présentées dans une fenêtre à partir d'un seul tableau de données », explique Bennett. « Maintenant, lorsque vous mettez en évidence quelque chose dans un processus, cela le mettra également en évidence dans l'autre processus pour suivre les performances sur l'ensemble du processus de fabrication. »
Des heures aux minutes – avec moins de défauts
« Notre tableau de bord des opérations est devenu un outil d'arrière-plan », déclare Cascone. « Aucune analyse de base de données n'est nécessaire – vous pouvez simplement l'exécuter en arrière-plan pendant que vous parlez. Cela va tourner et faire apparaître les intrigues dont vous avez besoin pour démontrer le point que vous essayez de faire valoir. »
Au lieu de 2 à 3 heures, chaque graphique produit par l'équipe ne nécessite désormais que 30 minutes. « Cela équivaut probablement à un ou deux effectifs supplémentaires par semaine en termes de travail réel que nous effectuons », partage Cascone. « C'est 30 ou 40 heures de travail par semaine [que nous économisons] simplement en automatisant toutes ces fonctions.
Plus impressionnant encore, le tableau de bord joue finalement un rôle dans la validation et la vérification de la qualité, aidant l'équipe à identifier et à résoudre à l'avance les problèmes potentiels. « Parce que nous analysons tellement de données si fréquemment, nous pouvons désormais détecter les problèmes avant qu'ils ne surviennent », explique Cascone. Et disposer d'un système automatisé tel que le tableau de bord des opérations aide l'équipe à surveiller ses données encore plus étroitement, en résolvant les problèmes de manière proactive et en obtenant ainsi les rendements plus élevés avec lesquels ils ont été initialement chargés de rejoindre l'entreprise.
Libérer le potentiel des systèmes de fabrication cyber-connectés
Le tableau de bord des opérations d'Abbott est un outil sophistiqué qui, en très peu de temps, a transformé l'installation en une stratégie de données unifiée qui centralise toutes sortes de paramètres affectant la production, tout en permettant aux employés de diagnostiquer rapidement et de manière proactive les problèmes. Imaginez, insistent Bennett et Cascone, le potentiel de ce système une fois qu'il est connecté dans le cyberespace avec l'usine elle-même.
En fin de compte, la paire dit qu'elle aimerait tamiser les données instantanément, avec JMP connecté en direct aux systèmes de fabrication. « Nous savons déjà comment nous mettrons en œuvre [un tel système] avec JMP et comment nous pourrions le mettre à jour en direct – et conserver ces informations. Nous sommes donc légèrement en avance », déclare Bennett. "Nous avons une belle et longue liste de souhaits, mais pour le moment ce n'est encore que cela - une liste de souhaits."
Bennett et Cascone ont bientôt la possibilité de réaliser leur souhait avec des avancées dans les systèmes cyber-connectés, ce qui augmentera probablement les efforts d'Abbott pour produire davantage d'appareils FreeStyle Libre. Et de plus en plus de personnes atteintes de diabète dans le monde auront accès aux appareils dont elles ont besoin pour rester en sécurité et en bonne santé.
« Nous sommes dans une très bonne position », se souvient Bennett. « En plus de défier les normes avec notre produit, nous pouvons également défier les normes dans notre rôle. Les gens ont peut-être été figés dans leurs habitudes au cours des 10 dernières années dans le secteur manufacturier, mais nous pouvons maintenant aller de l'avant et dire : « nous allons procéder différemment. »
