FIRMENVERTRAULICH. NICHT OFFENBAREN.
Eine intelligentere Fabrik beschleunigt die Produktion bahnbrechender Diabetes-Monitoring-Technologie
Technologen von Abbott Diabetes Care haben ein integriertes Betriebs-Dashboard entwickelt, das der Produktionsverbesserung auf den Grund geht
________________________________________________________________________________
Herausforderung: Da die Nachfrage nach einem Smartphone-fähigen Diabetes-Überwachungsgerät die Produktion überstieg, suchten die Technologen von Abbott Diabetes Care nach schnelleren und genaueren Wegen, um Produktionsverbesserungen zu implementieren und letztendlich den Ertrag zu steigern.
Lösung: Stellen Sie eine direkte Verbindung zwischen der Fertigungsdatenbank von Abbott und JMP her und umgehen Sie Software von Drittanbietern, um Rohdaten zu erhalten und sofort mit der Manipulation und Analyse zu beginnen. Technologen reduzierten wiederholte Analysen mit benutzerdefinierten JSL-Skripten und entwickelten eine Benutzeroberfläche auf oberster Ebene, die es Benutzern ermöglicht, aussagekräftige Daten zu extrahieren, zu bearbeiten und zu präsentieren.
Ergebnisse: Letztendlich kristallisierte sich diese Lösung zu einem facettenreichen Betriebs-Dashboard heraus, das eine schnelle Echtzeitanalyse durch Benutzer mit unterschiedlichem Fachwissen ermöglichte. Diese von JMP ermöglichte Innovation hat die Analysezeit von Stunden auf Minuten verkürzt.
________________________________________________________________________________
Heute leben weltweit mehr als 425 Millionen Menschen mit Diabetes. Gesundheitsdienstleister haben seit langem verstanden, dass der Schlüssel zur Behandlung der Krankheit in einer konsistenten und genauen Blutzuckermessung liegt. Bis vor kurzem war die einzige Möglichkeit für Diabetiker, dies zu erreichen, darin, vier- bis zehnmal täglich Blut aus einem Fingerstich zu entnehmen. Die aufdringliche, oft schmerzhafte Natur dieser Methode beeinträchtigt nicht nur die Lebensqualität der Patienten, sondern kann auch zu ungenauen oder unvollständigen Messwerten führen.
All das hat sich 2014 geändert. Zu diesem Zeitpunkt gab Abbott Diabetes Care bekannt, das bahnbrechende FreeStyle Libre entwickelt zu haben, ein tragbares Glukosemessgerät, das mit einem Smartphone gescannt werden kann. Das Gerät ist nicht nur in der Lage, kontinuierlich Daten zu erfassen – was zu einem vollständigeren und genaueren Bild der Blutzuckerschwankungen führt – es ermöglicht Patienten, ihren Blutzuckerspiegel jederzeit diskret und schmerzfrei zu überprüfen.
Obwohl das Gerät bisher nur in wenigen Ländern auf den Markt kam, hat der weit verbreitete Erfolg der FreeStyle Libre-Technologie schnell zu einer steigenden Nachfrage bei Diabetespatienten auf der ganzen Welt geführt. Infolgedessen steht Abbotts 700-Personen-Produktionsstätte im Vereinigten Königreich – die exklusive Produktionsstätte für FreeStyle Libre – nun vor der gewaltigen Herausforderung, ihren Betrieb entsprechend zu erweitern.
In den Daten versteckte Verbesserungsmöglichkeiten finden
„So viele Leute wollen das Gerät“, sagt Abbott-Technologe Giacomo Cascone. "Aber leider können wir immer nur eine endliche Zahl auf einmal machen." Cascone führt jetzt zusammen mit seinem Kollegen im Technologen Tom Bennett die Bemühungen von Abbott zur Optimierung der Produktion als Teil einer Gruppe für technische Dienste an, die mithilfe von Analysen Verbesserungsmöglichkeiten identifiziert und letztendlich mehr Geräte produziert.
Bennett, ein biomedizinischer Ingenieur mit Ausbildung, und Cascone, ein Chemiker, erinnern sich, dass sie anfangs nur mit einer offenen Herausforderung beauftragt wurden – Ausbeute erhöhen, schnell – und einem Software-Tool, von dem keiner wusste, wie man es benutzt. Dieses Tool war JMP, und es spielte bald eine übergroße Rolle in ihrem täglichen Betrieb.
Beim Erlernen des Umgangs mit der Software begannen Bennett und Cascone, die riesigen Produktionsdaten der Anlage zu untersuchen. Zu verstehen, womit sie arbeiten mussten, war ein entscheidender erster Schritt, und mit seinem Visualisierungsfokus ermöglichte JMP eine explorative Datenanalyse, die dem Paar half, das Rauschen zu durchdringen. „Mit Libre werden so viele Daten aus dem Herstellungsprozess generiert. Wir haben sehr schnell gemerkt, wie wichtig das alles ist“, sagt Bennett. „Aber“, fügt Cascone hinzu, „es waren so große Datenmengen, dass sich die Frage stellte: Wie präsentiert man sie so, dass man sieht, was wirklich vor sich geht?“
Ein Operations-Dashboard ist geboren
Als sie ihr Wissen über JMP um die Datenvisualisierungsplattform Graph Builder erweiterten, lernten Bennett und Cascone das Potenzial des Tools kennen. „Hier kommen alle visuellen Aspekte von JMP erst richtig zur Geltung“, sagt Cascone. „Das war unsere erste Reise mit JMP, nicht wahr?“ erinnert sich Bennett. „Verwenden von Graph Builder für Trial-and-Error. Wenn wir dann etwas festgenagelt hatten, sagten wir: ‚Genau das suche ich.' Und das war, als wir uns das Scripting hinter Graph Builder ansahen.“
Das Hinzufügen eines Skripts zum Ausführen eines vertrauten analytischen Prozesses in JMP würde die Schritte nur noch beschleunigen – ganz zu schweigen davon, dass die Automatisierung Diagramme für andere außerhalb der Gruppe der technischen Dienste leichter zugänglich machen würde. Der nächste logische Schritt für Bennett und Cascone war, zu lernen, wie man benutzerdefinierte Skripte in JMP Scripting Language (JSL) schreibt.
„Wir haben angefangen, JSL viel zu verwenden“, sagt Cascone, „weil Mit JSL konnten wir diese Skripte speichern und an andere Kollegen senden, die sie ausführen konnten, ohne im Vorfeld alle Versuche durchführen zu müssen. Sie steigern auch die Effizienz innerhalb des Teams, indem Sie diese Daten nur schneller erhalten. ” Gespeicherte Skripte und Journale wuchsen zu einer kleinen Bibliothek heran und das Paar begann, sie zu einem vollwertigen automatisierten Betriebs-Dashboard zu entwickeln.
Die beiden hatten einen Durchbruch, als sie entdeckten, dass sie JMP direkt mit der Datenbank verbinden konnten, ohne umständliche Software von Drittanbietern zu umgehen. Dies ermöglichte es ihnen, das Dashboard weiter zu verfeinern und Managementfragen auf Knopfdruck zu beantworten. Dieser Automatisierungsgrad hat das Tool auch für diejenigen mit wenig bis gar keiner Erfahrung in der Datenanalyse zugänglicher gemacht. Bennett sagt: „Unser Dashboard und unsere Buttonboxen bedeuten, dass jetzt [auch neue Mitarbeiter] Charts vom ersten Tag an ausführen können.“
„Was mit separaten Plotausgaben begann, entwickelte sich schließlich so, dass wir sie alle unter einer einzigen Schaltfläche ausführen und in einem Fenster aus einer einzigen Datentabelle darstellen konnten“, sagt Bennett. „Wenn Sie jetzt etwas in einem Prozess hervorheben, wird es auch im anderen Prozess hervorgehoben, um die Leistung über den gesamten Herstellungsprozess zu verfolgen.“
Von Stunden auf Minuten – mit weniger Defekten
„Unser Betriebs-Dashboard ist zu einem Hintergrundtool geworden“, sagt Cascone. „Es ist keine Datenbankanalyse erforderlich – Sie können sie einfach im Hintergrund ausführen, während Sie sprechen. Es wird sich auflösen und die Plots auftauchen, die Sie brauchen, um den Punkt zu demonstrieren, den Sie zu vertreten versuchen.“
Statt 2 bis 3 Stunden benötigt jedes vom Team erstellte Diagramm jetzt nur noch 30 Minuten. „Im Hinblick auf die tatsächliche Arbeit, die wir leisten, entspricht dies wahrscheinlich einem oder zwei zusätzlichen Mitarbeitern pro Woche“, teilt Cascone mit. „Wir sparen 30 oder 40 Stunden Arbeit pro Woche, indem wir all diese Funktionen automatisieren.“
Noch beeindruckender ist, dass das Dashboard letztendlich eine Rolle bei der Qualitätsvalidierung und -verifizierung spielt und dem Team hilft, potenzielle Probleme im Voraus zu erkennen und zu beheben. „Da wir so viele Daten so häufig analysieren, können wir Probleme jetzt erkennen, bevor sie auftreten“, sagt Cascone. Und ein automatisiertes System wie das Operations Dashboard hilft dem Team, seine Daten noch genauer zu überwachen, Probleme proaktiv zu lösen und so die höheren Erträge zu erzielen, mit denen sie ursprünglich bei ihrem Eintritt in das Unternehmen beauftragt wurden.
Erschließung des Potenzials von Cyber-vernetzten Fertigungssystemen
Das Operations-Dashboard von Abbott ist ein ausgeklügeltes Tool, das die Einrichtung in kürzester Zeit unter eine einheitliche Datenstrategie verwandelt hat, die alle Arten von Parametern, die die Produktionsleistung beeinflussen, zentralisiert und es den Mitarbeitern gleichzeitig ermöglicht, Probleme schnell und proaktiv zu diagnostizieren. Stellen Sie sich vor, fordern Bennett und Cascone das Potenzial dieses Systems, sobald es im Cyberspace mit der Fabrik selbst verbunden ist.
Letztendlich möchte das Paar Daten sofort sichten, wobei JMP live mit den Fertigungssystemen verbunden ist. „Wir wissen bereits, wie wir [ein solches System] mit JMP implementieren und wie wir es live aktualisieren können – und diese Informationen speichern. Wir liegen also leicht vorne“, sagt Bennett. „Wir haben eine schöne, lange Wunschliste, aber im Moment ist es immer noch genau das – eine Wunschliste.“
Bennett und Cascone haben die Möglichkeit, ihren Wunsch bald mit Fortschritten bei Cyber-verbundenen Systemen zu erfüllen, die Abbotts Bemühungen, mehr FreeStyle Libre-Geräte zu produzieren, wahrscheinlich verstärken werden. Und mehr Menschen mit Diabetes auf der ganzen Welt werden Zugang zu den Geräten erhalten, die sie benötigen, um sicher und gesund zu bleiben.
„Wir sind wirklich gut aufgestellt“, sagt Bennett. „Wir können nicht nur die Normen mit unserem Produkt herausfordern, sondern auch die Normen in unserer Rolle herausfordern. Die Leute waren in den letzten 10 Jahren in der Fertigung vielleicht auf ihre Art und Weise eingestellt, aber wir können jetzt voranschreiten und sagen: 'Wir werden es anders machen.'“
