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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: La demande d'un appareil de surveillance du diabète compatible avec un smartphone dépassant 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.
La 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 dans un tableau de bord des opérations à multiples facettes qui a permis une analyse rapide et en temps réel par des utilisateurs ayant une gamme d'expertise. Cette innovation, rendue possible par JMP, a réduit 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 fournisseurs 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 personnes atteintes de diabète pour y parvenir était de prélever du sang d'une 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 révolutionnaire FreeStyle Libre, un appareil portable de surveillance de la glycémie 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 précise des fluctuations de la glycémie, mais il permet également aux patients de vérifier discrètement et sans douleur leur glycémie à tout moment.
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 forte augmentation de la demande parmi les diabétiques du monde entier. En conséquence, l'usine de production de 700 personnes d'Abbott 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
"Tellement de gens veulent l'appareil", déclare 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 qu'aucun ne savait utiliser. Cet outil était 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 quantités de données de production de l'installation. Comprendre ce 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 était important », déclare Bennett. "Mais", ajoute Cascone, "il s'agissait d'une telle quantité de données que la question est devenue : comment la présenter de manière à voir ce qui se passe réellement ?"
Un tableau de bord des opérations est né
Alors 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 », déclare Cascone. "C'était en quelque sorte notre premier voyage avec JMP, n'est-ce pas ?" se souvient Bennett. "Utilisation de Graph Builder pour des essais et des erreurs. Ensuite, une fois que nous avions cloué quelque chose, nous disions "C'est exactement ce que je recherche". Et c'est à ce moment-là que nous avons commencé à examiner les scripts derrière Graph Builder.
L'ajout d'un script pour exécuter un processus d'analyse 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 des services techniques. La prochaine étape naturelle consistait pour Bennett et Cascone à apprendre à écrire des scripts personnalisés dans JMP Scripting Language (JSL).
"Nous avons commencé à beaucoup utiliser JSL", explique Cascone, "parce que 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 sont devenus une petite bibliothèque et la paire a commencé à les développer en un tableau de bord d'opérations automatisées à part entière.
Le duo a connu une percée lorsqu'il a découvert qu'il pouvait 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 la direction 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. Bennett déclare : « 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 pour que nous puissions tous les faire fonctionner sous un seul bouton et être présentés dans une seule fenêtre à partir d'un seul tableau de données", explique Bennett. "Maintenant, lorsque vous mettez en évidence quelque chose dans un processus, il 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 se déroulera et fera 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 de plus 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] rien qu'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 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", déclare Cascone. Et disposer d'un système automatisé comme le tableau de bord des opérations aide l'équipe à surveiller encore plus étroitement ses données, à résoudre les problèmes de manière proactive et donc à atteindre les rendements plus élevés avec lesquels elle a été initialement chargée lors de son arrivée dans 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, exhortent 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 passer au crible les données instantanément, avec JMP connecté en direct aux systèmes de fabrication. « Nous savons déjà comment mettre 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 l'occasion de réaliser leur souhait bientôt avec les progrès des systèmes cyber-connectés, ce qui augmentera probablement les efforts d'Abbott pour produire plus d'appareils FreeStyle Libre. Et davantage 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 », explique 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 ancrés 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 faire les choses différemment ».
