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Johnson & Johnson Vision Care transmite los beneficios de la fabricación optimizada, la capacidad y la calidad mejoradas del proceso al consumidor, lo que hace que el cuidado de la vista sea más asequible y accesible para todos los que lo necesitan. Los ingenieros atribuyen las innovaciones de fabricación a la capacidad mejorada para actuar sobre los datos disponibles.
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Desafío : Aunque el liderazgo reconoció la importancia de profundizar la capacidad de análisis en Johnson & Johnson Vision Care, las barreras de acceso a los datos y las ineficiencias sistémicas impidieron que los equipos de ingeniería de procesos actuaran sobre los datos disponibles. Los agentes de cambio dentro de la organización identificaron la necesidad de una herramienta que proporcionara un flujo de trabajo analítico más optimizado sin incurrir en una carga de capacitación significativa.
Solución : Después de evaluar una serie de herramientas estándar de la industria, Johnson & Johnson Vision Care Process Engineering decidió licenciar JMP® y lo adoptó como la herramienta de análisis y adquisición de datos estándar del equipo de procesos, ya que ofrecía una forma sencilla de hacer operativo el flujo de trabajo de ingeniería de procesos, moviendo de los datos sin procesar a la decisión muchas veces más rápido que antes. JMP elimina la necesidad de que los ingenieros trabajen entre varias herramientas, explica el ingeniero de procesos sénior Brendan Malone. “Uno de los grandes impulsores que tuvimos para cambiarnos a JMP fue poder ponerlo todo en una sola caja”, dice.
Resultados : Las mejores prácticas para el análisis de datos se han estandarizado en toda la empresa a través de flujos de trabajo de JMP optimizados. Los ingenieros de procesos ahora pueden trabajar con mayor agilidad ya que JMP elimina los desafíos de acceso a datos, facilita colaboraciones más eficientes, mejora la continuidad del negocio y acelera el ritmo al que Johnson & Johnson entrega productos a sus clientes. Malone dice: “Pasamos de necesitar cuatro días para recopilar los datos a tener los datos y tomar una decisión en cuatro horas”.
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A pesar de los dramáticos avances médicos en el último medio siglo, la salud ocular continúa siendo subestimada y tratada de manera insuficiente en todo el mundo. Las cifras son asombrosas: casi la mitad de los 2200 millones de personas en todo el mundo con discapacidad visual no han recibido la atención adecuada para conservar o recuperar la vista. Las agencias humanitarias estiman que el subtratamiento generalizado de la discapacidad visual está directamente relacionado con los costos y las barreras de acceso, particularmente entre las comunidades marginadas.
Johnson & Johnson Vision tiene la misión de cambiar la trayectoria de la salud ocular en todo el mundo mediante soluciones innovadoras para estos obstáculos sistémicos. En los últimos años, la compañía ha introducido nuevas capacidades de fabricación inteligente y ha simplificado las cadenas de suministro para crear beneficios de ahorro de costos que se pueden transferir a los consumidores. Al mismo tiempo, Johnson & Johnson también ha identificado la fabricación justo a tiempo como una estrategia no solo para reducir los costos, sino también para responder con mayor agilidad a las demandas de los clientes y, lo que es más importante, ofrecer mejoras en las métricas de calidad.
El desafío de implementar estas nuevas estrategias recae en el Grupo de Ingeniería de Procesos Globales de Johnson & Johnson, que respalda la producción de miles de millones de lentes de contacto cada año en las instalaciones de Jacksonville, FL y Limerick, Irlanda. Si bien históricamente el objetivo del ingeniero de procesos era solucionar problemas mecánicos, los ingenieros de procesos modernos tienen la tarea de usar datos de fabricación para mejorar los procesos y trabajar de manera más eficiente en el control estadístico de procesos, la adquisición de datos, la resolución de problemas y la disposición de productos.
De reactivo a proactivo
Al igual que muchos fabricantes en la actualidad, Johnson & Johnson Vision Care ha desarrollado una arquitectura de sistemas de última generación para respaldar la gran cantidad de flujos de datos que fluyen desde las instalaciones recientemente automatizadas. Es un entorno extremadamente rico en datos y los ingenieros de procesos han tenido que adaptar sus métodos en consecuencia. Para 2018, explica Brendan Malone, ingeniero senior de procesos, el
El Grupo de Ingeniería de Procesos Globales de la empresa se enfrentaba a la realidad de que los enfoques existentes no podían satisfacer las demandas de una carga de datos cada vez más intensa. “Nos dimos cuenta de que, aunque había una cantidad significativa de datos disponibles, no podíamos actuar con esos datos rápidamente para minimizar el impacto de los problemas de fabricación”, explica.
En ese momento, los sistemas, el software y los métodos del equipo estaban fracturados, y el tiempo sin valor agregado requerido para pasar de los datos sin procesar a la información era una fuente de frustración generalizada. Sin embargo, en esa frustración, el liderazgo de ingeniería de procesos reconoció una oportunidad para consolidar herramientas y mejorar las habilidades de toda la organización de ingeniería de procesos de Johnson & Johnson Vison Care. El objetivo era crecer más allá de lo que tradicionalmente era una organización reactiva para convertirse en una proactiva. Fue un mensaje que resonó instantáneamente en el liderazgo ejecutivo.
“Hubo un impulso de la alta gerencia para desarrollar la capacidad de todo el equipo de ingeniería de procesos de Vision Care. [Nuestro liderazgo] creía en el poder de los datos y quería impulsar al grupo de ingeniería de procesos para que tuviera más capacidad de datos”, dice Malone. “Pero para [motivar] el cambio, realmente necesitas tener algo bueno que puedas darle a la gente para ayudarlos a cambiar”.
Superar los desafíos de acceso a datos es el primer paso en una transformación cultural
Para Johnson & Johnson Vision Care, el mayor obstáculo para convertirse en una organización con mayor capacidad de datos era el acceso rápido a los datos. Después de años de recopilar datos de más de 40 líneas de fabricación por sitio, los sistemas de datos de la empresa estaban fuertemente aislados de equipos reacondicionados, bases de datos incompatibles y sistemas que guardaban registros duplicados en varios lugares.
Los ingenieros de procesos, dice Malone, pasaban una cantidad excesiva de tiempo buscando acceso y consultando bases de datos dispares solo para recopilar los datos que necesitaban para comenzar. Una serie de licencias de software existentes era otra fuente de ineficiencia, ya que el grupo tenía que moverse entre formatos y herramientas incompatibles para completar un único flujo de trabajo. Los equipos de TI trabajaban diligentemente para transformar los datos a un formato más utilizable, pero los ingenieros de procesos tenían una necesidad inmediata de una solución única, escalable y flexible.
Estaba cada vez más claro que el grupo de ingeniería de procesos no sería capaz de efectuar una transformación genuina en su capacidad de análisis sin resolver primero el problema de acceso. Pero también había un segundo imperativo: el equipo necesitaba una plataforma más sofisticada para el análisis estadístico que pudiera ser utilizada por ingenieros de todos los niveles de experiencia, desde novatos que usaban aplicaciones estadísticas por primera vez hasta Six Sigma Black Belts.
Fue este segundo motivador el que llevó a los líderes de ingeniería de procesos al software de descubrimiento estadístico JMP, pero el primero fue el que selló el trato. “Uno de los grandes impulsores que tuvimos para cambiarnos a JMP fue poder ponerlo todo en una sola caja”, explica; acceso a datos y todas las herramientas de análisis que un ingeniero podría necesitar en un solo paquete de software. Mejor aún, JMP podría administrar grandes conjuntos de datos en una computadora portátil estándar y usarse de manera efectiva sin incurrir en una carga de capacitación significativa. Si bien J&J Vision no era nuevo, varios miembros del equipo y gerentes tenían experiencia con el software, lo que ayudó a infundir confianza cuando el equipo de ingeniería de procesos adoptó JMP para el soporte de fabricación.
Flujos de trabajo para acceso rápido a datos y análisis accesibles, con o sin codificación
Con sus herramientas dinámicas de visualización de datos, incluido Graph Builder interactivo, JMP hizo posible que los ingenieros sin experiencia en estadísticas industriales tomaran el software y comenzaran de inmediato, sin necesidad de codificación. “La visualización de datos es muy importante”, dice Malone. “Como ingenieros de procesos, lo usamos para comprender lo que sucede con el producto para nuestros equipos de operaciones que administran las líneas, así como para los equipos de administración que toman decisiones comerciales.
“Nadie me ha convencido aún de que exista algo que pueda brindarme las visualizaciones que obtengo en JMP tan fácilmente. Probablemente ahí es donde llegó la aceptación desde el punto de decisión con el software: es una herramienta visual, por lo que cuando le muestras a la gente, rápidamente lo aceptan porque pueden ver la capacidad”.
Si bien JMP atraía a quienes tenían menos experiencia en estadísticas, agrega Malone, también ofrecía una amplia gama de capacidades a quienes se encontraban en el otro extremo del espectro de habilidades. Con JMP, los expertos en innovación de datos y Six Sigma de la empresa podrían implementar aplicaciones de aprendizaje automático, explorar datos funcionales, usar análisis de texto y escribir scripts personalizados, entre otras cosas. JMP, dice, ofreció capacidades superiores para el control de procesos estadísticos, informes automatizados y profundizaciones en el análisis de datos. De hecho, la capacidad de datos del equipo de ingeniería de procesos se expandió en solo dos años de 3000 filas de datos a más de 25 millones.
La estandarización en torno a una herramienta común motiva una adopción más profunda de la toma de decisiones basada en datos
Hay beneficios en la construcción de una economía de escala, y Malone dice que tener una herramienta común permite que Johnson & Johnson Vison Care minimice los gastos generales de desarrollar la capacidad. En lo que él llama una "respuesta escalonada", las personas estadísticamente más avanzadas interesadas en actuar como agentes de cambio dentro de la organización tienen acceso a JMP Pro para resolver algunos de los problemas más complejos del equipo. Malone explica que las tareas que antes implicaban una gran cantidad de pasos desde la consulta de bases de datos ad hoc y la migración entre múltiples sistemas de software ahora se pueden realizar en un solo paso con la herramienta Query Builder en JMP.
Uno de los beneficios clave de este enfoque escalonado es que los usuarios avanzados pueden implementar flujos de trabajo y tableros personalizados que automatizan procesos de varios pasos para la comunidad más amplia de usuarios de JMP. Los análisis con guión ayudan a todo el grupo a estandarizar en torno a un conjunto de mejores prácticas. “Si tenemos un gran grupo de personas que usan JMP, entonces podemos permitirnos tener un pequeño grupo de superusuarios realmente altamente calificados que pueden dedicar tiempo a realizar las tareas realmente complejas. Y todos obtienen los beneficios”, explica.
La escalabilidad de estos beneficios ha sido clave para cambiar de opinión a gran escala. Malone dice que fue a través de demostraciones activas que pudo ganarse a los escépticos. “Una de las formas más efectivas de alejar a las personas que están inmersas en [enfoques obsoletos] es hacer demostraciones con los datos reales que están usando y mostrarles lo que necesitan.
“La verdadera emoción entonces es cuando dices: 'Está bien, ya lo hiciste una vez y sabes que tendrás que hacer exactamente lo mismo la próxima semana... Así que simplemente haga clic en ese pequeño botón de secuencia de comandos verde en JMP, y habrá terminado su análisis nuevamente.
“Cuando las personas ven eso, están completamente convencidas porque de repente se dan cuenta: 'Solo necesito hacer esto una vez, luego todo lo que tengo que hacer es actualizar la tabla de datos'. Y ven que acabas de eliminar tres o cuatro horas del trabajo del día muy rápidamente... así que dicen: 'Vale la pena cambiarse a JMP porque obtenemos un beneficio a largo plazo'”.
Solo ocho o nueve meses después del lanzamiento de JMP, dice Malone, el cambio ya era palpable. “Muchas personas [en otros departamentos] veían lo que estábamos haciendo y decían: '¿Cómo podemos hacer eso también?' Ahora hay un gran interés en JMP… porque [otros grupos] han visto la forma en que usamos los datos”.
Estas pruebas de concepto han ayudado a catalizar un cambio radical en la cultura, y Malone dice que el liderazgo está aprovechando la oportunidad para mantener el impulso promoviendo una implementación más amplia de los flujos de trabajo de JMP. Él dice que la compañía ya ha documentado una serie de beneficios relacionados con la implementación de JMP, que incluyen:
- Los extractos de datos ahora están estandarizados y accesibles para todos.
- Las mejores prácticas para el análisis de datos se han estandarizado en todo el departamento.
- Los formatos de visualización estandarizados facilitan colaboraciones más eficientes porque los gráficos son familiares y, por lo tanto, todos los entienden más rápidamente.
- Las mejores prácticas estandarizadas han llevado a mejores informes y reuniones más efectivas.
- La exploración dinámica de datos durante las reuniones permite a las partes interesadas clave hacer preguntas y obtener respuestas en tiempo real.
- La consulta y el análisis de datos más sofisticados han resultado en ahorros de tiempo repetidos para cada ingeniero, todos los días, en todo el Grupo de Ingeniería de Procesos Globales.
- Los equipos ya no necesitan depender de una sola fuente de datos, lo que mejora la continuidad del negocio.
- El aumento de la capacidad de análisis y visualización ahora está muy extendido.
De cuatro días y una incógnita a cuatro horas y una decisión
Los flujos de trabajo automatizados ya han tenido un impacto significativo tanto en el ritmo de los ciclos de innovación de I+D como en la relación de Johnson & Johnson Vision Care con sus clientes. Antes de la implementación de los tableros estándar de JMP, los ingenieros de procesos tenían que pasar por un extenso proceso de extracción de datos que podía demorar hasta tres o cuatro días para investigar incluso un problema menor de calidad del producto. Sin embargo, cuando Malone introdujo una secuencia de comandos de consulta y posterior a la consulta que recopilaba todos los datos necesarios para disponer el material, unir los flujos de datos, crear gráficos y producir un resultado, todo en un solo paso, dice: "Pasamos de necesitar cuatro días para recopilar los datos para tener los datos y tomar una decisión en cuatro horas”.
Malone recuerda un caso en el que, anticipándose a los retrasos, el grupo de ingeniería de calidad se reunió para discutir la mejor manera de comunicar la interrupción de la línea de tiempo a su cliente mientras esperaba la disposición del producto. “Llegamos a la reunión con una recomendación basada en datos sobre cómo desechar el producto, ¡y al principio no nos creyeron!” recuerda.
“Nos dijeron que volviéramos y lo comprobáramos dos veces, pero yo dije: 'Lo comprobaré ahora'. Acabo de ejecutar el script y consultar de nuevo en JMP... Y no podían creerlo porque normalmente [este proceso] nos hubiera llevado días”, dice, todo gracias a un guión simple.
Desde entonces, este proceso se ha convertido en un servicio de control interno estándar, con controles de calidad regulares realizados cada semana o dos para ver cómo se comportan el producto y sus parámetros. “Eso ha sido un beneficio enorme, enorme en términos de tiempo”, dice Malone. “Porque obviamente, si tiene un producto mientras espera una decisión de disposición, no puede venderlo. Tienes que almacenarlo y tienes clientes que están esperando”. Estos plazos son cruciales en un mercado que avanza cada vez más hacia la fabricación justo a tiempo. JMP, dice, ha "demostrado su valor varias veces".
JMP está 'preparado para el futuro'
Los agentes de cambio como Malone han invertido mucho en apoyar y alentar a sus colegas a adoptar enfoques de ingeniería basados en datos. Y Johnson & Johnson Vision Care ha invertido financieramente en la evolución de su organización de ingeniería. Por lo tanto, Malone espera que los rendimientos de los compromisos financieros y de tiempo de Johnson & Johnson Vision Care se prolonguen en el futuro. Por eso es importante haber invertido en una herramienta que crecerá con la organización.
“Todo lo que hacemos para desarrollar nuestra capacidad con JMP parece estar preparado para el futuro”, dice. "JMP sigue desarrollando y aumentando su capacidad... y su acceso a los datos nunca se pierde".
Malone anticipa que a medida que se desarrollen nuevas líneas y se introduzcan nuevos sistemas, la necesidad de capacidades de datos más amplias seguirá creciendo. Y con su programa Early Adopter y lanzamientos de nuevas versiones cada 18 meses, JMP es un socio que evoluciona junto con sus clientes, buscando aportes activos de los ingenieros que usan el software todos los días para resolver problemas reales.
“Debemos dedicar nuestro tiempo, como ingenieros de procesos, a tomar decisiones”, reflexiona Malone. “JMP te devolverá la hora. Lo llevará al punto en el que no solo esté jugando con los datos, sino que en realidad obtenga algo de ellos".
