VERTRAULICH FÜR DAS UNTERNEHMEN. NICHT OFFENLEGEN.
Eine intelligentere Fabrik beschleunigt die Produktion bahnbrechender Diabetes-Überwachungstechnologie
Technologen bei Abbott Diabetes Care haben ein integriertes Betriebs-Dashboard entwickelt, das die Grundlage für Produktionsverbesserungen liefert
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Herausforderung: Da die Nachfrage nach einem Smartphone-fähigen Diabetesüberwachungsgerät die Produktion übersteigt, suchten die Technologen von Abbott Diabetes Care nach schnelleren und präziseren Möglichkeiten, um Produktionsverbesserungen umzusetzen und letztendlich den Ertrag zu steigern.
Lösung: Erstellen Sie eine direkte Verbindung zwischen der Produktionsdatenbank von Abbott und JMP, um die Verwendung von Drittanbietersoftware zu umgehen und Rohdaten abzurufen und sofort mit der Bearbeitung und Analyse zu beginnen. Die Techniker reduzierten die Anzahl wiederholter Analysen mithilfe benutzerdefinierter JSL-Skripte und entwickelten eine Benutzeroberfläche auf höchster Ebene, mit der Benutzer aussagekräftige Daten extrahieren, bearbeiten und präsentieren können.
Ergebnisse: Letztendlich kristallisierte sich aus dieser Lösung ein vielseitiges Betriebs-Dashboard heraus, das Benutzern mit unterschiedlichem Fachwissen eine schnelle Echtzeitanalyse ermöglichte. Diese durch JMP ermöglichte Innovation hat die Analysezeit von Stunden auf Minuten reduziert.
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Heute leiden weltweit über 425 Millionen Menschen an Diabetes. Gesundheitsdienstleister wissen seit langem, dass der Schlüssel zur Behandlung dieser Krankheit in einer konsequenten und genauen Überwachung des Blutzuckerspiegels liegt. Bis vor kurzem war die einzige Möglichkeit für Diabetiker, dies zu tun, die Abnahme von Blut durch einen Fingerstich vier- bis zehnmal täglich. Der aufdringliche und oft schmerzhafte Charakter dieser Methode beeinträchtigt nicht nur die Lebensqualität der Patienten, sondern kann auch zu ungenauen oder unvollständigen Messwerten führen.
Das änderte sich 2014. Damals gab Abbott Diabetes Care bekannt, dass es den bahnbrechenden FreeStyle Libre entwickelt hatte, ein tragbares Glukosemessgerät, das mit einem Smartphone gescannt werden kann. Das Gerät kann nicht nur kontinuierlich Daten erfassen – was zu einem vollständigeren und genaueren Bild der Blutzuckerschwankungen führt –, sondern ermöglicht es den Patienten auch, ihren Glukosespiegel jederzeit diskret und schmerzfrei zu überprüfen.
Obwohl das Gerät bisher nur in wenigen Ländern auf den Markt gekommen ist, hat der große Erfolg der FreeStyle Libre-Technologie schnell zu einer steigenden Nachfrage unter Diabetikern auf der ganzen Welt geführt. Daher steht Abbotts Produktionsstätte in Großbritannien mit 700 Mitarbeitern – der exklusive Produktionsstandort für FreeStyle Libre – nun vor der gewaltigen Herausforderung, ihre Betriebsabläufe zu erweitern, um den Bedarf zu decken. 
In den Daten versteckte Verbesserungsmöglichkeiten finden
„So viele Leute wollen das Gerät“, sagt der Abbott-Techniker Giacomo Cascone. „Aber leider können wir immer nur eine begrenzte Anzahl davon herstellen.“ Cascone leitet derzeit gemeinsam mit seinem Kollegen Tom Bennett Abbotts Bemühungen zur Optimierung der Produktion als Teil einer technischen Servicegruppe, die mithilfe von Analysen Verbesserungsmöglichkeiten identifiziert und letztlich mehr Geräte produziert.
Bennett, ein ausgebildeter Medizintechniker, und Cascone, ein Chemiker, erinnern sich, dass sie zunächst nur mit einer offenen Aufgabe – schnell die Ausbeute steigern – und einem Softwaretool betraut waren, mit dessen Bedienung keiner von beiden vertraut war. Dieses Tool war JMP, und es spielte bald eine übergroße Rolle in ihrem Tagesgeschäft.
Als Bennett und Cascone den Umgang mit der Software lernten, begannen sie, die riesigen Mengen an 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 den beiden half, den Datenmüll zu durchforsten. „Mit Libre werden so viele Daten aus dem Herstellungsprozess generiert. Wir erkannten sehr schnell, wie wichtig das alles ist“, sagt Bennett. „Aber“, fügt Cascone hinzu, „es waren so riesige Datenmengen, dass sich die Frage stellte: Wie präsentiert man sie auf eine Weise, die zeigt, was wirklich vor sich geht?“
Ein Operations-Dashboard entsteht
Als sie ihre Kenntnisse über JMP um die Datenvisualisierungsplattform Graph Builder erweiterten, erkannten Bennett und Cascone das Potenzial des Tools. „Hier kommen die visuellen Aspekte von JMP voll zur Geltung“, sagt Cascone. „Das war sozusagen unsere erste Erfahrung mit JMP, nicht wahr?“, erinnert sich Bennett. „Wir haben Graph Builder zum Ausprobieren verwendet. Wenn wir dann etwas gefunden hatten, sagten wir: ‚Das ist genau das, wonach ich suche.‘ Und so begannen wir, uns die Skripte hinter Graph Builder anzuschauen.“
Das Hinzufügen eines Skripts zum Ausführen eines vertrauten Analyseprozesses in JMP würde die Schritte nur noch schneller machen – ganz zu schweigen davon, dass die Automatisierung die Diagramme leichter mit anderen außerhalb der technischen Servicegruppe teilen ließe. Der logische nächste Schritt für Bennett und Cascone war, das Schreiben benutzerdefinierter Skripte in JMP Scripting Language (JSL) zu erlernen.
„Wir begannen, JSL häufig zu verwenden“, sagt Cascone, „denn mit JSL konnten wir diese Skripte speichern und an andere Kollegen senden, die sie ausführen konnten, ohne vorher all das Ausprobieren durchführen zu müssen. Dadurch steigert man auch die Effizienz innerhalb des Teams, indem man die Daten schneller erhält. “ Aus den gespeicherten Skripten und Journalen wurde eine kleine Bibliothek, und das Paar begann, sie zu einem vollwertigen automatisierten Betriebs-Dashboard zu entwickeln.
Der Durchbruch gelang den beiden, als sie entdeckten, dass sie JMP direkt mit der Datenbank verbinden konnten und damit umständliche Drittanbietersoftware umgingen. So konnten sie das Dashboard weiter verfeinern und auf Fragen des Managements mit einem einzigen Knopfdruck reagieren. Dieser Automatisierungsgrad hat das Tool auch für diejenigen zugänglicher gemacht, die wenig oder gar keine Erfahrung mit der Datenanalyse haben. Bennett sagt: „Mit unserem Dashboard und den Schaltflächen können jetzt [selbst neue Mitarbeiter] vom ersten Tag an Diagramme ausführen.“
„Was mit separaten Plot-Ausgaben begann, entwickelte sich schließlich so, dass wir sie alle über eine Schaltfläche ausführen und in einem Fenster aus einer einzigen Datentabelle präsentieren 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 hinweg zu verfolgen.“
Von Stunden auf Minuten – mit weniger Defekten
„Unser Operations-Dashboard ist zu einem Hintergrundtool geworden“, sagt Cascone. „Es ist keine Datenbankanalyse erforderlich – Sie können es einfach im Hintergrund laufen lassen, während Sie sprechen. Es arbeitet ununterbrochen und zeigt die Diagramme an, die Sie benötigen, um Ihren Standpunkt zu verdeutlichen.“
Statt 2 bis 3 Stunden benötigt das Team jetzt für jedes Diagramm nur noch 30 Minuten. „Das entspricht wahrscheinlich ein oder zwei zusätzlichen Mitarbeitern pro Woche“, erklärt Cascone. „Allein durch die Automatisierung all dieser Funktionen sparen wir 30 bis 40 Arbeitsstunden pro Woche.“
Noch beeindruckender ist, dass das Dashboard letztlich eine Rolle bei der Qualitätsvalidierung und -überprüfung spielt und dem Team hilft, potenzielle Probleme im Voraus zu erkennen und zu lösen. „Da wir so viele Daten so häufig analysieren, können wir jetzt Probleme 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, die ihm gleich bei seinem Eintritt in das Unternehmen aufgetragen wurden.
Das Potenzial cyber-vernetzter Fertigungssysteme freisetzen
Abbotts Operations Dashboard ist ein hochentwickeltes Tool, das die Anlage in kürzester Zeit auf eine einheitliche Datenstrategie umgestellt hat. Dabei werden alle Parameter, die die Produktionsleistung beeinflussen, zentralisiert – und den Mitarbeitern ermöglicht, Probleme schnell und proaktiv zu diagnostizieren. Stellen Sie sich das Potenzial dieses Systems vor, wenn es im Cyberspace mit der Fabrik selbst verbunden ist, fordern Bennett und Cascone.
Letztendlich, so sagen die beiden, würden sie die Daten am liebsten sofort sichten, indem JMP live mit den Fertigungssystemen verbunden ist. „Wir wissen bereits, wie wir [ein solches System] mit JMP implementieren würden und wie wir es live aktualisieren – und diese Informationen speichern – könnten. Wir sind also etwas weiter“, sagt Bennett. „Wir haben eine schöne, lange Wunschliste, aber im Moment ist es noch nicht mehr als das – eine Wunschliste.“
Bennett und Cascone haben die Chance, ihren Wunsch bald mit Fortschritten bei cyber-verbundenen Systemen zu erfüllen, was Abbotts Bemühungen, mehr FreeStyle Libre-Geräte herzustellen, wahrscheinlich unterstützen wird. Und mehr Menschen mit Diabetes auf der ganzen Welt werden Zugang zu den Geräten bekommen, die sie brauchen, um sicher und gesund zu bleiben.
„Wir sind in einer wirklich guten Position“, meint Bennett. „Wir können die Normen nicht nur mit unserem Produkt in Frage stellen, sondern auch in unserer Rolle. In der Fertigung waren die Leute in den letzten zehn Jahren vielleicht in ihren Gewohnheiten festgefahren, aber jetzt können wir voranschreiten und sagen: ‚Wir werden es anders machen.‘“
