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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 opérationnel intégré qui va à la racine de l'amélioration de la production
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Défi : La demande pour un appareil de surveillance du diabète compatible avec les smartphones dépassant la production, les technologues d'Abbott Diabetes Care ont cherché des moyens plus rapides et plus précis pour mettre en œuvre des améliorations de production et, en fin de compte, améliorer le rendement.
Solution : créer 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 techniciens 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 : Au final, cette solution s’est concrétisée en un tableau de bord opérationnel multi-facettes qui a permis une analyse rapide et en temps réel par des utilisateurs aux expertises variées. Cette innovation, rendue possible par JMP, a réduit le temps d’analyse de plusieurs heures à quelques minutes.
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Aujourd'hui, plus de 425 millions de personnes dans le monde souffrent de diabète. Les professionnels de santé savent depuis longtemps que la clé de la gestion de la maladie réside dans une surveillance régulière et précise de la glycémie. Pourtant, jusqu'à récemment, le seul moyen dont disposaient les diabétiques pour y parvenir était de prélever du sang par piqûre au doigt quatre à dix fois par jour. La nature intrusive et souvent douloureuse de cette méthode non seulement perturbe la qualité de vie des patients, mais peut également entraîner des mesures inexactes ou incomplètes.
Tout a changé en 2014. C'est à ce moment-là qu'Abbott Diabetes Care a annoncé avoir développé le FreeStyle Libre, un dispositif de surveillance de la glycémie portable révolutionnaire qui peut être scanné à l'aide d'un smartphone. Non seulement l'appareil est capable de collecter des données en continu, ce qui permet d'obtenir une image plus complète et plus précise des fluctuations de la glycémie, mais il permet également aux patients de vérifier discrètement et sans douleur leur taux de glucose à tout moment.
Bien que le dispositif n'ait été commercialisé que dans quelques pays à ce jour, le succès généralisé de la technologie FreeStyle Libre a rapidement entraîné une forte demande parmi les diabétiques du monde entier. Par conséquent, l'usine de production d'Abbott au Royaume-Uni, qui compte 700 employés et est le site de fabrication exclusif de FreeStyle Libre, doit désormais relever le formidable défi d'augmenter ses opérations pour répondre à la demande. 
Trouver des opportunités d’amélioration cachées dans les données
« De nombreuses personnes souhaitent obtenir ce dispositif », explique Giacomo Cascone, technicien chez Abbott. « Malheureusement, nous ne pouvons en fabriquer qu'un nombre limité à la fois. » M. Cascone, en collaboration avec son collègue technicien Tom Bennett, dirige aujourd'hui les efforts d'Abbott pour optimiser la production au sein d'un groupe de services techniques qui utilise l'analyse pour identifier les possibilités d'amélioration et, au final, produire davantage de dispositifs.
Bennett, ingénieur biomédical de formation, et Cascone, chimiste, se rappellent qu’ils n’avaient initialement pour seule mission que de relever un défi ouvert – augmenter le rendement rapidement – et de disposer d’un outil logiciel qu’aucun des deux ne savait utiliser. Cet outil s’appelait JMP, et il a rapidement joué un rôle majeur dans leurs opérations quotidiennes.
C'est en apprenant à utiliser le logiciel que Bennett et Cascone ont commencé à explorer les vastes volumes de données de production de l'usine. Comprendre avec quoi ils devaient travailler était une première étape cruciale et, grâce à son approche axée sur la visualisation, JMP a permis une analyse exploratoire des données qui a aidé le duo à faire le tri. « Avec Libre, il y a tellement de données générées par le processus de fabrication. Nous avons très vite réalisé à quel point tout cela était important », explique Bennett. « Mais », ajoute Cascone, « c'était une telle quantité de données que la question est devenue : comment les présenter de manière à pouvoir voir ce qui se passe réellement ? »
Un tableau de bord opérationnel est né
Au fur et à mesure qu'ils approfondissaient leurs connaissances de JMP pour inclure la plateforme 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 », explique Cascone. « C'était en quelque sorte notre premier voyage avec JMP, n'est-ce pas ? », se souvient Bennett. « Nous utilisions Graph Builder pour faire des essais et des erreurs. Puis, une fois que nous avions défini quelque chose, nous disions : "C'est exactement ce que je recherche". C'est à ce moment-là que nous avons commencé à nous intéresser aux scripts derrière Graph Builder. »
L’ajout d’un script pour exécuter un processus analytique familier dans JMP ne ferait qu’accélérer encore les étapes – sans compter que l’automatisation rendrait les graphiques plus faciles à partager avec d’autres personnes extérieures au groupe des services techniques. L’étape suivante naturelle pour Bennett et Cascone était d’apprendre à écrire des scripts personnalisés dans le langage de script JMP (JSL).
« Nous avons commencé à utiliser JSL de manière intensive », explique Cascone, « car avec JSL, nous pouvions enregistrer ces scripts et les envoyer à d’autres collègues qui pouvaient les exécuter sans avoir à faire tous les essais et erreurs au préalable. Vous augmentez également l’efficacité au sein de l’équipe, simplement en obtenant ces données plus rapidement. » Les scripts et les journaux enregistrés ont donné naissance à une petite bibliothèque et le duo a commencé à les développer pour en faire un tableau de bord d’opérations automatisé à part entière.
Le duo a connu une véritable percée lorsqu’il a découvert qu’il était possible de connecter JMP directement à la base de données, en contournant les logiciels tiers fastidieux. Cela leur a permis d’affiner davantage le tableau de bord, en répondant aux questions de la direction en appuyant sur un bouton. Ce niveau d’automatisation a également rendu l’outil plus accessible aux personnes peu ou pas expertes en analyse de données. Bennett déclare : « Notre tableau de bord et nos boutons signifient que désormais [même les nouveaux employés] peuvent exécuter des graphiques dès le premier jour. »
« Au fil du temps, ce qui a commencé avec des sorties de tracé séparées a évolué pour que nous puissions les exécuter toutes sous un seul bouton et les présenter dans une seule fenêtre à partir d'un seul tableau de données », explique Bennett. « Désormais, lorsque vous mettez en surbrillance un élément dans un processus, il le mettra également en surbrillance dans l'autre processus pour suivre les performances sur l'ensemble du processus de fabrication. »
De quelques heures à quelques minutes – avec moins de défauts
« Notre tableau de bord opérationnel est devenu un outil d'arrière-plan », explique Cascone. « Aucune analyse de base de données n'est nécessaire : vous pouvez simplement l'exécuter en arrière-plan pendant que vous parlez. Il s'exécutera et fera apparaître les graphiques 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 employés supplémentaires par semaine en termes de travail réel », explique Cascone. « Cela représente 30 à 40 heures de travail par semaine [que nous économisons] simplement en automatisant toutes ces fonctions. »
Plus impressionnant encore, le tableau de bord joue un rôle dans la validation et la vérification de la qualité, en aidant l'équipe à identifier et à résoudre les problèmes potentiels à l'avance. « Comme nous analysons tellement de données si fréquemment, nous pouvons désormais repérer les problèmes avant qu'ils ne surviennent », explique Cascone. Et le fait de disposer d'un système automatisé comme le tableau de bord des opérations aide l'équipe à surveiller ses données encore plus étroitement, à résoudre les problèmes de manière proactive et à atteindre ainsi les rendements plus élevés qui lui ont été assignés dès son arrivée dans l'entreprise.
Libérer le potentiel des systèmes de fabrication connectés au cyberespace
Le tableau de bord des opérations d'Abbott est un outil sophistiqué qui, en très peu de temps, a transformé l'usine en une stratégie de données unifiée qui centralise tous les types de paramètres affectant la production, tout en permettant aux employés de diagnostiquer rapidement et proactivement les problèmes. Imaginez, insistent Bennett et Cascone, le potentiel de ce système une fois qu'il sera connecté dans le cyberespace à l'usine elle-même.
En fin de compte, les deux hommes aimeraient pouvoir trier les données instantanément, avec JMP connecté en direct aux systèmes de fabrication. « Nous savons déjà comment nous pourrions mettre en œuvre [un tel système] avec JMP et comment nous pourrions le mettre à jour en direct – et conserver ces informations. Nous avons donc une légère avance », explique Bennett. « Nous avons une longue liste de souhaits, mais pour l’instant, ce n’est qu’une liste de souhaits. »
Bennett et Cascone ont la possibilité de réaliser leur souhait prochainement grâce aux avancées dans les systèmes connectés au réseau, qui renforceront probablement les efforts d'Abbott pour produire davantage 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 », estime Bennett. « En plus de remettre en question les normes avec notre produit, nous pouvons également les remettre en question dans notre rôle. Les gens ont peut-être été ancrés dans leurs habitudes au cours des dix dernières années dans le secteur manufacturier, mais nous pouvons désormais aller de l'avant et dire : « nous allons faire les choses différemment ». »
