社外秘。 開示しないでください。
データ主導のイノベーションは精密医療の価値を高める
Siemens Healthineersは、最先端の統計的アプローチを使用して、生産を合理化し、テストプロセスを変革し、品質の約束を実現することで、顧客の価値を高めています。
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チャレンジ：トラブルシューティングを効率化して、開発を最適化し、会社の医療技術ポートフォリオを拡大します。
解決： JMPを使用して大量のデータを処理し、統計に基づいた実験を実装することで、テスト時間を短縮し、潜在的な問題を未然に防ぎます。
結果：実験計画法（DOE）のような統計的手法の採用により、SiemensHealthineers全体の開発が加速されました。 あるケースでは、エンジニアはテストパラメータを41変数から7変数に減らし、貴重なテスト時間とリソースを節約し、障害のあるコンポーネントを迅速に特定しました。
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データ分析はヘルスケア分野に革命をもたらしました。 研究開発は常に現代の医療技術のバックボーンでしたが、業界が完全なデジタル化に移行するにつれて、利用可能なデータの量が医療プロセスのデジタル革命につながりました。 分析技術、およびエンジニアリングにおける新しい統計手法は、公的部門と民間部門の両方が社会の医療ニーズの高まる需要に対処するのに役立ちました。 この傾向は、ますます多くの組織がビッグデータの力を採用するにつれて、近い将来に成長するように設定されています。
分析は、日常の医療業務に革命をもたらし、病気と直接戦う大きな可能性を秘めていますが、これまでのところ、医療研究の最大の進歩は、効率の特定とコストの削減でした。 データ分析の最も熱心な早期採用者の1人であるSiemensHealthcare Diagnosticsは、データを使用して、ニーズと潜在的な問題を予測することにより、ゲームの一歩先を進んでいます。
毎日500万人の患者からデータを引き出す
Siemens HealthcareDiagnosticsの一部門であるSiemensHealthineersは、医療提供者と協力して、精密医療の拡大、ケア提供の変革、患者体験の向上、医療サービスのデジタル化によって価値を高めています。 同社の幅広いポートフォリオには、世界中の病院システムにおけるクライアントの最も差し迫った課題のいくつかを解決する最先端の高品質な医療技術が含まれています。 さらに、シーメンスの製品は、世界中で毎日500万人近くの患者に接触すると推定されています。
データは操作の中心です。 Siemens Healthineersは、600,000を超えるデジタルシステムの基盤から得られた膨大な量のデータと洞察を生成します。 ビジネスの範囲は新製品の開発に専念していますが、既存のソリューションのリエンジニアリングも同様に重要であり、シーメンスはR＆Dエントリを調べるデータチームを採用して、迅速で実用的なトラブルシューティングのテストを開発しています。 シーメンスの前向きな分析文化は、世界で最も革新的なものの1つであり、データ駆動型の改善の例はたくさんあります。 組織全体の多くの人と同様に、Siemens HealthcareDiagnosticsのマネージャーであるHaraldAckermannは、日常的にエンジニアリングに統計的アプローチを使用しています。特に1つのケースは、この戦略の利点を説明するものとして際立っています。
大規模なデータセット、多くの変数、限られたテスト時間
Siemens Healthineersの制作チームが、制作作業の拡張性を妨げる重大な不整合に気付いたとき、Ackermannのチームは、根本原因の特定を支援するために呼び出されました。 「彼らは、特定の診断アッセイ用に作成したコンポーネントで製造上の問題を抱えていました」とアッカーマンは回想します。 この特定の製品のさまざまなサブプロセスで使用される40〜45の異なるコンポーネントがあり、各コンポーネントには調査対象の25〜30の異なるロットがありました。 「私たちはたくさんのデータを持っていました：反応データ、ソース資料など、調べられたものです。 医療技術の生産で想像できるように、すべてが順調で、新しい反応のテストを開始すると、それはもう機能しません。」
Ackermannと彼のチームは、データの並べ替えに取り掛かりました。エントリポイントの量が非常に多く、ソースが非常に多様である場合、分析前にデータをフォーマットすること自体が非常に大きな作業になる可能性があります。 「最初は、データが適切にフォーマットされていなかったため、困難でした」とAckermann氏は言います。 「私たちはそれを特定の形式にする必要があり、それには時間がかかりました。 しかし、JMPは、問題の原因がどこにあるのかを本当に理解するのに役立ちました。」
Ackermannは、Siemens Healthcare Diagnosticsでのキャリアを通じて、SASのJMPソフトウェアを25年以上使用してきました。 そのため、彼は、エンジニアのチームが実験計画法（DOE）、品質工学、およびシックスシグマのためのツールの動的なアプリケーションスイートによって可能になった一連の高度な統計手法を最大限に活用できるように支援するのに理想的な立場にありました。
アッカーマンの見積もりによると、JMPのDOE機能がなければ、生産上の問題の原因を突き止めるために必要な各コンポーネントをテストするために、1人が1週間以上フルタイムで働いていたでしょう。 「41のコンポーネントを見ると、すべてを調査するのに半年かかるかもしれません」と彼は付け加えます。 「実行する必要のある実験が少なければ少ないほど、より多くの時間を節約できます。」実験計画法を適用して多変量環境を管理し、最適な設計を特定することで、アッカーマン氏は、テストはわずか3か月で完了したと述べています。
アッカーマンは、彼がそうであるかもしれない古いJMPの手であり、JMP14で利用可能な新しい機能とユーティリティについて学ぶことはある種の啓示であったと言います。 「これらのマーケティングデータを調査している間、私はJMPのマーケティングモジュールを使用しました」と彼は言います。 「また、問題の根本原因に実際に非常に近づいた別の解決策を見つけました。 私にとって、それは完全に驚くべきことでした–私はそれを予期していませんでした。」
最終的に、Ackermannは、シーメンスの最終技術への材料の組み込みによってのみ品質の問題が増幅された1つの原材料サプライヤーに矛盾を追跡することができました。 「JMPで分析したため、最初に調査した41件から7件に減らす必要のある調査の量を減らしました。 多くの時間を節約できました。」
最適なDOEと高品質のエンジニアリング手法の使用を拡大することで、トラブルシューティングを迅速化できます
これらのソリューションは通常、すでに市場に出回っている製品に提供されているため、エンジニアが迅速かつ効率的にトラブルシューティングできることが重要です。 アッカーマン氏は、彼が提供したような効果的なソリューションを使用してテストを可能な限り対象を絞ることにより、エンジニアは既存の顧客に可能な限り迅速に修正をもたらすと述べています。 「問題を引き起こした可能性のあるさまざまな可能性をすべて調べるのではなく、最初に、テストの数を、実行できるすべてのものではなく、必要なものだけに制限できることを確認する必要があります」と彼は説明します。 。
この種の協調的なデータ駆動型アプローチは、Ackermannと彼のチームが行うことのバックボーンです。「本番環境で問題が発生した場合は、常に迅速な解決策が必要です」と彼は説明します。 「原因をすばやく特定したい…。 そのため、品質管理担当者が問題の修正に責任を負い、テストを実行する際のサポートとして私のチームがいます。 コンポーネントを作成し、原因を調査する必要があります。 JMPを早く使用すればするほど、問題をより早く解決できる可能性があります。」
アッカーマンは、JMPに固有のこれらのソリューションを、試薬、コスト、プロセスの問題、および製品自体に使用していると説明しています。 「このプロセスは、試薬の原因に関連している場合、生産で発生しているあらゆる種類の問題に簡単に移行できます」と彼は説明します。 「JMPのカテゴリ分析システムは、必要なテストの数を減らすのに役立ちました。」
Ackermannは、酸を含むSiemensHealthineers内の新しいプロジェクトに移行しようとしています。 「私たちは、生成するほとんどすべてのデータにJMPを使用します。 そして、尿素を使用して試薬成分の最適化を検討するなど、実験計画法に使用します。」彼は、Siemens Healthineersのほとんどのラボ長は統計的に熟練しており、JMPを使用していますが、ラボの技術者はまだそこにいないと言います。彼は挑戦するつもりです。 JMPを使用してください。」そしてそうすることで、彼は説明し、イノベーションサイクルを加速し、シーメンスの最も革新的な新技術をワークベンチから医療専門家の手にこれまでになく速く移動させます。
