FIRMENVERTRAULICH. NICHT OFFENLEGEN.
Sehen ist Glauben
Johnson & Johnson Vision Care gibt die Vorteile einer rationalisierten Herstellung, verbesserter Prozessfähigkeit und Qualität an den Verbraucher weiter und macht die Augenpflege erschwinglicher und für alle zugänglich, die sie benötigen. Ingenieure schreiben Fertigungsinnovationen der verbesserten Fähigkeit zu, auf die verfügbaren Daten zu reagieren.
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Herausforderung : Obwohl die Führung die Bedeutung einer Vertiefung der Analysefähigkeiten bei Johnson & Johnson Vision Care erkannte, hinderten Datenzugriffsbarrieren und systembedingte Ineffizienzen die Teams der Verfahrenstechnik daran, auf die verfügbaren Daten einzuwirken. Change Agents innerhalb der Organisation erkannten den Bedarf an einem Tool, das einen optimierten Analyse-Workflow ohne erheblichen Schulungsaufwand bieten würde.
Lösung : Nach der Evaluierung einer Reihe von branchenüblichen Tools entschied sich Johnson & Johnson Vision Care Process Engineering für die Lizenzierung von JMP® und übernahm es als Standard-Datenerfassungs- und Analysetool des Prozessteams, da es eine unkomplizierte Möglichkeit zur Operationalisierung des verfahrenstechnischen Arbeitsablaufs bot von den Rohdaten zur Entscheidung um ein Vielfaches schneller als zuvor. JMP beseitigt die Notwendigkeit für Ingenieure, zwischen mehreren Tools zu arbeiten, erklärt Senior Process Engineer Brendan Malone. „Einer der wichtigsten Gründe für den Wechsel zu JMP war die Möglichkeit, alles in einer Box unterzubringen“, sagt er.
Ergebnisse : Best Practices für die Datenanalyse wurden im gesamten Unternehmen durch optimierte JMP-Workflows standardisiert. Prozessingenieure können jetzt flexibler arbeiten, da JMP die Herausforderungen beim Datenzugriff beseitigt, eine effizientere Zusammenarbeit erleichtert, die Geschäftskontinuität verbessert und das Tempo beschleunigt, in dem Johnson & Johnson Produkte an seine Kunden liefert. Sagt Malone: „Wir brauchten nicht mehr vier Tage, um die Daten zu sammeln, sondern hatten die Daten tatsächlich und eine Entscheidung in vier Stunden getroffen.“
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Trotz dramatischer medizinischer Fortschritte im letzten halben Jahrhundert wird die Augengesundheit weltweit weiterhin unterbewertet und zu wenig behandelt. Die Zahlen sind überwältigend: Fast die Hälfte der 2,2 Milliarden Menschen mit einer Sehbehinderung auf der ganzen Welt hat keine angemessene Versorgung erhalten, um ihr Sehvermögen zu erhalten oder wiederherzustellen. Humanitäre Organisationen schätzen, dass die weit verbreitete Unterbehandlung von Sehbehinderungen direkt mit Kosten und Zugangsbarrieren verbunden ist, insbesondere in marginalisierten Gemeinschaften.
Johnson & Johnson Vision hat es sich zur Aufgabe gemacht, die Entwicklung der Augengesundheit weltweit durch innovative Lösungen für diese systemischen Hürden zu verändern. Das Unternehmen hat in den letzten Jahren neue intelligente Fertigungsmöglichkeiten eingeführt und Lieferketten rationalisiert, um kostensparende Vorteile zu schaffen, die an die Verbraucher weitergegeben werden können. Gleichzeitig hat Johnson & Johnson die Just-in-Time-Fertigung als eine Strategie identifiziert, die nicht nur Kosten senkt, sondern auch schneller auf Kundenanforderungen reagiert und vor allem Qualitätskennzahlen verbessert.
Die Herausforderung, diese neuen Strategien umzusetzen, fällt der Global Process Engineering Group von Johnson & Johnson zu, die jedes Jahr die Produktion von Milliarden von Kontaktlinsen in Anlagen in Jacksonville, FL, und Limerick, Irland, unterstützt. Während in der Vergangenheit der Aufgabenbereich des Verfahrensingenieurs darin bestand, mechanische Probleme zu beheben, haben moderne Verfahrensingenieure die Aufgabe, Fertigungsdaten zu verwenden, um Prozesse zu verbessern und schlanker zu arbeiten, über statistische Prozesskontrolle, Datenerfassung, Problemlösung und Produktdisposition hinweg.
Von reaktiv zu proaktiv
Wie viele Hersteller heute hat Johnson & Johnson Vision Care eine hochmoderne Systemarchitektur entwickelt, um die große Anzahl von Datenströmen zu unterstützen, die von neu automatisierten Einrichtungen fließen. Es ist eine extrem datenreiche Umgebung, und Verfahrenstechniker mussten ihre Methoden entsprechend anpassen. Bis 2018, erklärt Senior Process Engineer Brendan Malone, die
Die Global Process Engineering Group des Unternehmens sah sich der Realität gegenüber, dass bestehende Ansätze den Anforderungen einer zunehmenden Datenlast nicht gerecht werden konnten. „Wir erkannten, dass wir, obwohl eine beträchtliche Datenmenge verfügbar war, nicht in der Lage waren, diese Daten schnell zu bearbeiten, um die Auswirkungen von Fertigungsproblemen zu minimieren“, erklärt er.
Zu dieser Zeit waren die Systeme, Software und Methoden des Teams fehlerhaft, und die nicht wertschöpfende Zeit, die erforderlich war, um von Rohdaten zu Informationen zu gelangen, war eine Quelle weit verbreiteter Frustration. In dieser Frustration erkannte die verfahrenstechnische Führung jedoch eine Gelegenheit, die Tools zu konsolidieren und die gesamte verfahrenstechnische Organisation von Johnson & Johnson Vison Care weiterzuentwickeln. Das Ziel war, über eine traditionell reaktive Organisation hinaus zu einer proaktiven zu werden. Es war eine Botschaft, die bei der Unternehmensführung sofort Anklang fand.
„Die Geschäftsleitung war bestrebt, die Fähigkeiten des gesamten Prozesstechnikteams von Vision Care weiterzuentwickeln. [Unsere Führung] glaubte an die Macht der Daten und wollte die Prozesstechnikgruppe dazu bringen, datenfähiger zu werden“, sagt Malone. „Aber um Veränderungen zu [motivieren], muss man wirklich etwas Gutes haben, das man den Menschen geben kann, um ihnen zu helfen, sich zu ändern.“
Die Überwindung der Herausforderungen beim Datenzugriff ist der erste Schritt in einer Kulturtransformation
Für Johnson & Johnson Vision Care war das größte Hindernis auf dem Weg zu einem datenfähigeren Unternehmen der schnelle Zugriff auf Daten. Nachdem jahrelang Daten von mehr als 40 Fertigungslinien pro Standort gesammelt wurden, waren die Datensysteme des Unternehmens stark isoliert von nachgerüsteten Geräten, inkompatiblen Datenbanken und Systemen, die doppelte Aufzeichnungen an mehreren Stellen speicherten.
Laut Malone verbrachten Prozessingenieure übermäßig viel Zeit damit, Zugriff zu suchen und unterschiedliche Datenbanken abzufragen, nur um die Daten zu sammeln, die sie für den Einstieg benötigten. Eine Reihe bestehender Softwarelizenzen war eine weitere Quelle der Ineffizienz, da die Gruppe zwischen inkompatiblen Formaten und Tools hin und her rennen musste, um einen einzigen Workflow abzuschließen. IT-Teams arbeiteten fleißig daran, die Daten in ein brauchbareres Format umzuwandeln, aber die Prozessingenieure benötigten sofort eine einzelne, skalierbare und flexible Lösung.
Es wurde immer deutlicher, dass die Verfahrenstechnik-Gruppe ohne vorherige Lösung des Zugriffsproblems keine echte Transformation ihrer Analysefähigkeit bewirken würde. Aber es gab noch einen zweiten Imperativ: Das Team benötigte eine ausgefeiltere Plattform für statistische Analysen, die von Ingenieuren aller Erfahrungsstufen verwendet werden konnte, von Anfängern, die zum ersten Mal statistische Anwendungen verwenden, bis hin zu Six Sigma Black Belts.
Es war dieser zweite Motivator, der führende Verfahrenstechniker zur JMP Statistical Discovery Software führte – aber der erste, der den Deal besiegelte. „Einer der großen Gründe für den Wechsel zu JMP war, dass wir alles in einer Box packen konnten“, erklärt er; Datenzugriff und alle Analysetools, die ein Ingenieur benötigen könnte, in einem einzigen Softwarepaket. Besser noch, JMP könnte große Datenmengen auf einem Standard-Laptop verwalten und sofort ohne großen Schulungsaufwand effektiv eingesetzt werden. Obwohl J&J Vision nicht neu ist, hatten mehrere Teammitglieder und Manager Erfahrung mit der Software, was dazu beitrug, Vertrauen zu schaffen, als das Prozesstechnikteam JMP für die Fertigungsunterstützung einführte.
Workflows für schnellen Datenzugriff und zugängliche Analysen – mit oder ohne Codierung
Mit seinen dynamischen Datenvisualisierungstools, einschließlich des interaktiven Graph Builder, ermöglichte es JMP Ingenieuren ohne Hintergrundwissen in Industriestatistik, die Software in die Hand zu nehmen und sofort loszulegen – es war keine Programmierung erforderlich. „Datenvisualisierung ist enorm wichtig“, sagt Malone. „Als Prozessingenieure nutzen wir es, um unseren Betriebsteams, die die Linien verwalten, sowie den Managementteams, die Geschäftsentscheidungen treffen, ein Verständnis dafür zu vermitteln, was mit dem Produkt vor sich geht.
„Niemand hat mich bisher davon überzeugt, dass es irgendetwas gibt, das mir die Visualisierungen, die ich in JMP erhalte, so einfach liefern kann. Das ist wahrscheinlich der Punkt, an dem der Buy-in vom Entscheidungspunkt mit der Software kam: Es ist ein visuelles Tool, wenn Sie es also den Leuten zeigen, sind sie sehr, sehr schnell an Bord, weil sie die Möglichkeiten sehen können.“
Während JMP für diejenigen attraktiv war, die weniger Erfahrung mit Statistik haben, fügte Malone hinzu, bot es auch denjenigen am anderen Ende des Kompetenzspektrums eine breite Palette von Funktionen. Mit JMP konnten die Six Sigma- und Dateninnovationsexperten des Unternehmens unter anderem Anwendungen für maschinelles Lernen bereitstellen, funktionale Daten untersuchen, Textanalysen verwenden und benutzerdefinierte Skripte schreiben. JMP, sagt er, bot überlegene Funktionen für die statistische Prozesskontrolle, automatisierte Berichterstellung und tiefe Einblicke in die Datenanalyse. Tatsächlich wurde die Datenkapazität des Verfahrenstechnikteams in nur zwei Jahren von 3.000 Datenzeilen auf über 25 Millionen erweitert.
Die Standardisierung um ein gemeinsames Tool motiviert zu einer tieferen Akzeptanz der datengesteuerten Entscheidungsfindung
Der Aufbau von Skaleneffekten hat Vorteile, und laut Malone kann Johnson & Johnson Vison Care mit einem gemeinsamen Tool den Aufwand für den Aufbau von Kapazitäten minimieren. In einer, wie er es nennt, „abgestuften Reaktion“ haben statistisch fortgeschrittenere Personen, die daran interessiert sind, als Change Agents innerhalb der Organisation zu fungieren, Zugriff auf JMP Pro, um einige der komplexesten Probleme des Teams zu lösen. Malone erklärt, dass Aufgaben, die früher eine große Anzahl von Schritten von der Ad-hoc-Datenbankabfrage und der Migration zwischen mehreren Softwaresystemen umfassten, jetzt mit dem Query Builder-Tool in JMP in einem einzigen Schritt erledigt werden können.
Einer der Hauptvorteile dieses mehrstufigen Ansatzes besteht darin, dass fortgeschrittene Benutzer benutzerdefinierte Workflows und Dashboards bereitstellen können, die mehrstufige Prozesse für die breitere Community von JMP-Benutzern automatisieren. Geskriptete Analysen helfen der gesamten Gruppe bei der Standardisierung um eine Reihe von Best Practices herum. „Wenn wir eine große Gruppe von Leuten haben, die JMP verwenden, können wir es uns leisten, eine kleine Gruppe wirklich hochqualifizierter Superuser zu haben, die Zeit in die wirklich komplexen Aufgaben investieren können. Und alle profitieren davon“, erklärt er.
Die Skalierbarkeit dieser Vorteile war der Schlüssel zum Umdenken auf breiter Ebene. Malone sagt, er habe die Skeptiker durch aktive Demonstrationen für sich gewinnen können. „Eine der effektivsten Möglichkeiten, Menschen, die in [veraltete Ansätze] eingebettet sind, davon abzubringen, besteht darin, Demos mit den tatsächlichen Daten zu erstellen, die sie verwenden, und ihnen zu zeigen, was sie brauchen.
„Der wahre Kick ist dann, wenn du sagst: ‚Okay, du hast es einmal gemacht und weißt, dass du nächste Woche genau das Gleiche tun musst…. Klicken Sie also einfach auf die kleine grüne Skriptschaltfläche in JMP, und Sie haben Ihre Analyse erneut durchgeführt.
„Wenn die Leute das sehen, sind sie absolut begeistert, weil ihnen plötzlich klar wird: ‚Ich muss das nur einmal machen, dann muss ich nur noch die Datentabelle aktualisieren.' Und sie sehen, dass Sie sehr schnell drei oder vier Stunden von der Tagesarbeit abgezogen haben … also sagen sie: ‚Es lohnt sich, zu JMP zu wechseln, weil wir davon langfristig profitieren.'“
Nur acht oder neun Monate nach der Einführung von JMP, sagt Malone, war die Veränderung bereits spürbar. „Viele Leute [in anderen Abteilungen] sahen, was wir taten, und sagten: ‚Wie können wir das auch machen?' Jetzt gibt es ein riesiges Interesse an JMP … weil [andere Gruppen] gesehen haben, wie wir die Daten verwendet haben.“
Diese Proofs of Concept haben dazu beigetragen, einen grundlegenden Wandel in der Kultur zu beschleunigen, und laut Malone nutzt die Unternehmensführung die Gelegenheit, um die Dynamik aufrechtzuerhalten, indem sie eine breitere Implementierung von JMP-Workflows fördert. Er sagt, dass das Unternehmen bereits eine Reihe von Vorteilen im Zusammenhang mit der JMP-Implementierung dokumentiert hat, darunter:
- Datenextrakte sind nun standardisiert und für jedermann zugänglich.
- Best Practices für die Datenanalyse wurden abteilungsweit standardisiert.
- Standardisierte Darstellungsformate ermöglichen eine effizientere Zusammenarbeit, da Grafiken vertraut und somit für alle schneller verständlich sind.
- Standardisierte Best Practices haben zu einer besseren Berichterstattung und effektiveren Meetings geführt.
- Die dynamische Datenexploration während Meetings ermöglicht es wichtigen Stakeholdern, Fragen zu stellen und Antworten in Echtzeit zu erhalten.
- Anspruchsvollere Datenabfragen und -analysen haben zu wiederholten Zeiteinsparungen für jeden Ingenieur geführt, jeden Tag, in der gesamten Global Process Engineering Group.
- Teams müssen sich nicht mehr auf eine einzige Datenquelle verlassen, wodurch die Geschäftskontinuität verbessert wird.
- Verbesserte Analyse- und Visualisierungsfähigkeiten sind jetzt weit verbreitet.
Von vier Tagen und einem Unbekannten bis zu vier Stunden und einer Entscheidung
Automatisierte Arbeitsabläufe haben bereits einen erheblichen Einfluss sowohl auf das Tempo der F&E-Innovationszyklen als auch auf die Beziehung von Johnson & Johnson Vision Care zu seinen Kunden. Vor der Einführung der standardmäßigen JMP-Dashboards mussten Prozessingenieure einen umfangreichen Datenabrufprozess durchlaufen, der bis zu drei oder vier Tage dauern konnte, um auch nur ein geringfügiges Produktqualitätsproblem zu untersuchen. Als Malone jedoch ein Abfrage- und Post-Abfrage-Skript einführte, das alle Daten sammelte, die zum Dispositionieren des Materials, zum Zusammenführen der Datenströme, zum Erstellen von Grafiken und zum Produzieren eines Ergebnisses – alles in einem einzigen Schritt – erforderlich waren, sagte er: „Wir gingen von der Notwendigkeit weg vier Tage, um die Daten zu sammeln, bis die Daten tatsächlich vorliegen und in vier Stunden eine Entscheidung getroffen wird.“
Malone erinnert sich an einen Fall, in dem die Qualitätstechnikergruppe in Erwartung von Verzögerungen zusammengekommen war, um zu besprechen, wie sie ihrem Kunden die Unterbrechung des Zeitplans am besten mitteilen konnte, während sie auf eine Produktdisposition warteten. „Wir kamen mit einer datengestützten Empfehlung zur Disposition des Produkts zu dem Meeting, und sie haben uns zunächst nicht geglaubt!“ er erinnert sich.
„Sie sagten uns, wir sollten zurückgehen und es noch einmal überprüfen, aber ich sagte: ‚Ich überprüfe es jetzt für dich.' Ich habe gerade das Skript ausgeführt und erneut in JMP abgefragt ... Und sie konnten es nicht glauben, denn normalerweise hätte [dieser Prozess] Tage gedauert“, sagt er – alles dank eines einfachen Drehbuchs.
Dieser Prozess ist inzwischen zu einem standardmäßigen internen Überwachungsdienst geworden, bei dem regelmäßig alle ein bis zwei Wochen Qualitätsprüfungen durchgeführt werden, um zu sehen, wie sich das Produkt und seine Parameter verhalten. „Das war ein enormer zeitlicher Vorteil“, sagt Malone. „Denn wenn Sie ein Produkt halten, während Sie auf eine Verfügungsentscheidung warten, können Sie es natürlich nicht verkaufen. Sie müssen es lagern, und Sie haben Kunden, die warten.“ Diese Fristen sind in einem Markt, der sich zunehmend in Richtung Just-in-Time-Fertigung bewegt, von entscheidender Bedeutung. JMP habe sich „mehrfach bewährt“.
JMP ist „zukunftssicher“
Change Agents wie Malone haben stark in die Unterstützung und Ermutigung von Kollegen investiert, datengesteuerte Ansätze im Engineering zu übernehmen. Und Johnson & Johnson Vision Care hat finanziell in die Entwicklung seiner technischen Organisation investiert. Malone erwartet daher, dass sich die Renditen aus dem finanziellen und zeitlichen Engagement von Johnson & Johnson Vision Care weit in die Zukunft erstrecken werden. Deshalb ist es wichtig, in ein Tool investiert zu haben, das mit der Organisation wächst.
„Alles, was wir tun, um unsere Fähigkeiten mit JMP zu entwickeln, scheint zukunftssicher zu sein“, sagt er. „JMP entwickelt und erweitert seine Fähigkeiten ständig … und der Zugriff auf die Daten geht nie verloren.“
Malone geht davon aus, dass mit der Entwicklung neuer Produktionslinien und der Einführung neuer Systeme der Bedarf an umfassenderen Datenkapazitäten weiter zunehmen wird. Und mit seinem Early-Adopter-Programm und neuen Versionsfreigaben alle 18 Monate ist JMP ein Partner, der sich gemeinsam mit seinen Kunden weiterentwickelt und aktiven Input von den Ingenieuren sucht, die die Software jeden Tag verwenden, um echte Probleme zu lösen.
„Wir müssen unsere Zeit als Prozessingenieure damit verbringen, Entscheidungen zu treffen“, überlegt Malone. „JMP gibt Ihnen die Zeit zurück. Es bringt Sie an den Punkt, an dem Sie nicht nur mit Daten herumspielen, sondern tatsächlich etwas daraus machen.“
