在医疗设备和诊断设备制造中,消除数据差距是减少效率低下、浪费和不必要成本的关键。
道恩·艾恩斯,中央控制室
在越来越多的数据驱动的制造环境中,医疗技术制造商必须能够对其业务状态做出数据驱动的知情决策。
然而,纸张和不连接的系统正在造成离线数据差距,使跟踪生产变得困难,几乎不可能做出明智的决定。
有三个问题导致了制造业的数据差距。首先是对纸质流程的持续依赖。当制造商依赖纸质流程时,累积的手工错误就会变成糟糕的数据,在生产过程中不断推进,并减慢一切。这意味着更多的偏差、生产瓶颈、停机时间、浪费的资源以及质量审查和产品发布的延迟。
第二种是数据被困在不连接的系统中。当制造商在不连接的系统中工作时,他们要么依赖于纸张,要么手动跟踪并将数据从一个系统转录到另一个系统。断开连接的系统会产生数据缺口,降低对生产流程的可见性,增加数据完整性问题的风险,增加效率和浪费。
第三是组织的数字化方法。即使制造商已经实现了数字化并正在收集数据,许多制造商也没有达到利用高级分析来连接数据点并改善决策的数据成熟度水平。
如此多的数据被记录在纸上,或者以一种让公司难以分析、情境化和做出提高效率的商业决策的方式捕获。
通过数字连接解锁制造数据
以数据为先的思维方式实现制造业数字化是提高决策和生产效率的关键。
采用具有完整电子设备历史记录(eDHRs)的现代制造执行系统(MES)解决方案,可以访问制造商的数据。通过将MES解决方案和edhr与核心系统(如企业资源规划(ERP)系统)进行数字化连接,将数据源、流程和人员连接起来,以获得数据的整体视图。通过这种方式,制造商可以跨系统和部门无缝地捕获和共享实时生产数据,并在数据完整性问题蔓延之前消除它们。
制造商在进行数字化时经常忽略的一个因素是考虑他们希望获得的智能。例如,如果了解按时发布指标是一个目标,但制造商没有跟踪目标发布日期,他们将如何充分跟踪这一指标?因此,在数字化过程中,制造商必须在MES配置中保持数据优先的心态。
保持数据优先的心态可能不仅需要确保值列表的真实来源单一,并确保配置的最佳实践和标准,还需要理解制造商想要回答的数据问题。确保以一致、明确的方式捕获数据,可以更容易地对数据进行比较和使用。通用的值列表和一致的最佳配置实践确保构建自己的仪表板的用户以简洁的方式进行操作,从而降低多人创建相同报告/仪表板而得到不同结果的风险。确保构建正确的数据捕获将确保回答最紧迫的问题。
将数字化连接的制造数据投入工作
以数据优先的思维方式实施现代MES解决方案,通过在源头直接以数字化方式收集生产数据,将离线数据上线。这自动化了耗时且容易出错的手动流程,如DHR数据输入、签名收集和跟踪标准操作程序(sop)、培训记录和质量事件,确保在整个数据生命周期内保持高数据完整性。
现在,数据提供了价值,因为制造商可以以新的方式将这些点连接起来,以解锁数据对运营的意义,并做出反应,以减少效率低下和浪费。实时数据跟踪可以实现在制品(WIP)的可视性和对生产线、批次和操作员性能状态的可追溯性。如果出现问题,生产主管可以更深入地研究特定的生产运行,以确定哪些批次受到影响,哪些单元程序或操作受到影响等等。
下一步是使用这些数据来预测和处理趋势。这使得制造业变得更加主动,进入分析的预测阶段。领导层可以分析趋势并做出数据驱动的、基于证据的商业决策,而不再只是生产主管查看日常生产数据。
从那里开始,组织可以使用高级分析来进一步发展到分析的规范阶段,在这个阶段,数据可以建议采取行动,以防止效率低下。最后,通过主动推荐提高效率的方法,数据变得真正智能。
数字化连接制造数据的即时价值
虽然制造商可以期望从数字化转型努力中获得长期利益,但刚刚开始数字化就为制造商解锁了价值,包括:
- 降低风险——通过跨系统的完全连接数据的可见性去风险流程;
- 提高效率——利用当前数据作为未来流程改进的基础;
- 避免成本——了解材料损失和返工发生的地方。
制造商现在产生的数据比以往任何时候都多。但是,当如此多的数据被困在纸上和不同的系统中时,对所有数据的进程内可见性受到严重限制。
为了开始让数据为他们服务并缩小线下数据的差距,制造商必须从生产中去除纸张,并将其数字化方法转移到他们想要分析的数据上。
一旦这些基础到位,医疗技术制造商必须开始分析,通过观察当前的流程,看看如何降低风险,提高效率,减少浪费。
唐恩·艾恩斯是 中央控制室 他在制造执行系统(MES)、企业内容管理(ECM)和数据可视化解决方案的咨询、实施服务和产品管理方面拥有20多年的生命科学经验。她拥有宾夕法尼亚州立大学生物化学和分子生物学学士学位,以及圣约瑟夫大学商业智能和数据分析理学硕士学位。如何加入MDO贡献者网络
本文仅代表作者个人观点,并不代表医疗设计与外包公司或其员工的观点。