Baxter migliora l'efficienza operativa con la manutenzione predittiva tramite Amazon Monitron

Con sede negli Stati Uniti e strutture in tutto il mondo, Baxter si impegna a fornire prodotti di alta qualità per il trattamento dei pazienti negli ospedali, negli uffici e nelle strutture ambulatoriali e nelle case dei pazienti.

Per evitare interruzioni della catena di approvvigionamento e mantenere la qualità, Baxter aveva bisogno di aumentare la resilienza delle sue operazioni, mantenendo le sue strutture attive e funzionanti senza tempi di inattività imprevisti, in modo da poter fornire prodotti salvavita a clienti e pazienti in tempo e raggiungere la sua missione di salvare e sostenere vite umane. Baxter utilizza un'ampia gamma di apparecchiature industriali nelle sue aree di servizio, processo e confezionamento per produrre dispositivi medici e prodotti farmaceutici. Con operazioni 24 ore su 24 e requisiti precisi durante la produzione per fattori come la temperatura e il movimento del prodotto, operazioni affidabili sono fondamentali.

Il precedente sistema di monitoraggio delle apparecchiature di Baxter si basava su ispezioni manuali e temporizzate, che richiedevano ai tecnici di percorrere i siti per controllare le apparecchiature. Il ciclo di ispezione di migliaia di asset di produzione in uno stabilimento potrebbe richiedere alcune settimane. Tra questi cicli di ispezione potrebbero verificarsi guasti alle apparecchiature e causare fermi macchina non pianificati. Per alcune ispezioni delle apparecchiature, i tecnici dovevano entrare in spazi ristretti, richiedendo all'azienda di interrompere le operazioni per motivi di sicurezza.

Una task force di manutenzione predittiva di Baxter ha esaminato le previsioni dei guasti e i log di manutenzione programmata e ha stabilito che i sensori di vibrazioni e temperatura distribuiti su larga scala, combinati con la tecnologia ML, potrebbero essere una potente soluzione per rilevare anomalie che potrebbero portare a guasti dei componenti del sistema. Nel 2021, Baxter ha avviato un progetto proof-of-concept per utilizzare Amazon Monitron, installando sensori wireless per acquisire dati su vibrazioni e temperatura. In questa implementazione iniziale, l'azienda ha installato 400 sensori Amazon Monitron in 1 mese in una delle sue più grandi strutture negli Stati Uniti.

Poiché Amazon Monitron rileva automaticamente stati operativi anomali delle macchine analizzando i segnali di vibrazione e temperatura utilizzando gli standard e i modelli ML ISO (International Organization for Standardization), Baxter potrebbe espandersi rapidamente senza la necessità di un team con esperienza nel machine learning. I tecnici Baxter possono esaminare immediatamente eventuali problemi dall'app Amazon Monitron e intervenire. Dopo il successo del progetto proof-of-concept, Baxter ha implementato 2.500 sensori Amazon Monitron presso il suo impianto di illuminazione e prevede di installare decine di migliaia di sensori in altri stabilimenti negli Stati Uniti, in Europa e in Asia. "Amazon Monitron costa un decimo di quanto costano gli altri prodotti sul mercato e non richiede a Baxter di assumere dozzine di ingegneri di machine learning", ha affermato A.K. Karan, direttore senior globale della trasformazione digitale presso Baxter. "Amazon Monitron è una delle poche soluzioni sul mercato in grado di soddisfare le nostre esigenze di velocità, efficienza in termini di costi e scalabilità per la nostra portata globale di operazioni".

Baxter ha individuato un valore immediato grazie alla riduzione dei tempi di ispezione manuale dei tecnici e alla capacità di passare rapidamente a strutture aggiuntive. "La velocità con cui abbiamo potuto implementare i dispositivi Amazon Monitron è stata incredibile", ha affermato Tim Marini, direttore operativo senior di Baxter. "Per attaccare i sensori, scaricare l'applicazione Amazon Monitron e iniziare sono bastati pochi minuti". Parte di questo valore include un cambiamento culturale che spinge i tecnici ad adottare un approccio proattivo anziché reattivo. "L'utilizzo di Amazon Monitron ci ha aiutato a cambiare il paradigma da guasti critici imprevisti e imprevedibili al monitoraggio quasi in tempo reale dei sistemi critici", ha affermato Krizay Elenitoba-Johnson, direttore del sito presso lo stabilimento di produzione di Baxter in Alabama. "Siamo in grado di convertire i tempi di fermo non pianificati delle apparecchiature in risultati pianificati e ben gestiti".

Un fattore chiave che ha motivato il passaggio da una strategia di manutenzione reattiva a una predittiva è stato l'aumento dell'operatività e la riduzione dei costi di manutenzione programmando la manutenzione anziché rispondere alle riparazioni di emergenza. "La potenza del machine learning combinata con dati utilizzabili forniti istantaneamente su un'app mobile ha migliorato significativamente la produttività del team. Questo è stato davvero un punto di svolta", sostiene Adam Aldridge, responsabile tecnico dell'affidabilità.

"Il time-to-value è stato incredibilmente rapido e ha dato slancio agli sforzi di trasformazione digitale di Baxter. Amazon Monitron ci ha fornito i dati utili necessari per mantenere le migliaia di asset di produzione nelle nostre strutture, consentendoci di prevedere e prevenire i tempi di fermo delle apparecchiature non pianificati", ha affermato Karan. "Questo ci offre un grande vantaggio nella creazione di forniture affidabili e sostenibili per i nostri clienti, il che è particolarmente importante date le sfide della catena di approvvigionamento avvertite in tutto il settore".

Dall'implementazione di Amazon Monitron, Baxter ha evitato oltre 500 ore di fermo macchina non pianificato a causa di oltre 40 avvisi in un breve lasso di tempo presso la sua struttura principale. Questo numero di ore di macchina equivale a circa 7 milioni di unità di produzione, quindi Baxter può influire positivamente sulla vita di circa 10.000 pazienti.

Sulla base del successo ottenuto finora, Baxter prevede di ampliare l'uso di Amazon Monitron per coprire la sua rete completa di 70 siti di produzione in tutto il mondo in pochi anni. Baxter prevede che l'implementazione continuerà a creare un cambiamento culturale nelle sue strutture, poiché implementa un programma di manutenzione predittiva e promuove la trasformazione digitale dell'azienda per continuare a utilizzare dati e approfondimenti per migliorare i processi aziendali.