500 機械時間
1 つの施設で削減した計画外のダウンタイム
削減
技術者の手動検査時間
改善
検査業務の自動化による業務効率と品質
概要
Baxter International Inc. (Baxter) は、世界的な医療技術リーダーであり、命を救い、維持するという使命を掲げています。世界で 70 か所の製造拠点を持つ同社のネットワークは、非常に複雑かつ動的で規制の厳しい環境の中で 24 時間 365 日稼働しています。生産の一瞬一瞬が重要であり、ダウンタイムを一瞬でも回避できることは、会社だけでなく顧客や患者にとっても価値があります。Baxter は、運用の回復力を高め、計画外の機器のダウンタイムを削減できる機器監視ソリューションを必要としていました。
Baxter は、デプロイが簡単で、機器に依存せず、費用対効果が高く、スケーラブルな予知保全ソリューションについて Amazon Web Services (AWS) を検討しました。機械学習 (ML) を使用して産業機器の異常状態を自動的に検出し、ユーザーが予知保全を導入して計画外のダウンタイムを削減できるようにするエンドツーエンドの状態監視システムである Amazon Monitron を使用して、Baxter は計画外の機器のダウンタイムや緊急の修理を防止することで業務効率を大幅に向上させました。
機会 | Amazon Monitron を使用して計画外の機器のダウンタイムを削減
米国に本社を置き、世界中に施設を持つ Baxter は、病院、外来の診療所と施設、および患者の自宅で患者を治療するための高品質な製品を提供するよう努めています。
サプライチェーンの混乱を回避し、品質を維持するために、同社は回復力を運用に組み込んで、予期しないダウンタイムなしに施設を稼働させ続けることで、救命製品を予定どおりに顧客や患者に提供し、命を救って維持するという使命を果たせるようにする必要がありました。Baxter は、ユーティリティ、プロセス、および包装ゾーンでさまざまな産業機器を使用して医療機器や医薬品を製造しています。24 時間体制で稼働し、温度や製品の動きなどの要素について製造中の正確な要件が求められる状況では、信頼性の高い運用が不可欠です。
同社の以前の機器監視システムは、手動による時間ベースの検査に依存していたため、技術者は現場を歩き回って機器をチェックする必要がありました。施設内の何千もの製造資産を検査するサイクルには数週間かかる場合があります。これらの検査サイクルの間に機器の故障が発生し、計画外の機器のダウンタイムが発生する可能性があります。一部の機器の検査では、技術者が限られたスペースに入る必要があり、同社は安全のために稼働を停止する必要がありました。
Baxter の予知保全タスクフォースは、故障予測と定期メンテナンスログを見直して、機械学習技術と組み合わされ、大規模に導入された振動センサーと温度センサーが、システムコンポーネントの故障につながる可能性がある異常を検出するための強力なソリューションになる可能性があると判断しました。2021 年に、Baxter は Amazon Monitron を使用する概念実証プロジェクトを開始し、ワイヤレスセンサーを設置して、振動と温度のデータをキャプチャしました。この初期の導入では、同社は米国最大の施設の 1 つに 400 個の Amazon Monitron センサーを 1 か月で設置しました。
Amazon Monitron は、私たちの施設にある何千もの製造資産を維持するために必要な実用的なデータを提供し、計画外の機器のダウンタイムを予測および先制することを可能にしてくれました”
A.K. Karan 氏
Baxter International Inc.、Global Senior Director of Digital Transformation
ソリューション |Amazon Monitron で500 機械時間のダウンタイムを削減することで目に見える価値を実現
Amazon Monitron は、国際標準化機構の標準と機械学習モデルを使用して振動信号と温度信号を分析することにより、機械の異常動作状態を自動的に検出するので、Baxter は機械学習の専門知識を持つチームを必要とせずに迅速に拡張できました。同社の技術者は、Amazon Monitron アプリから問題をすぐに確認し、対策を講じることができます。概念実証プロジェクトが成功した後、同社は自社のライトハウス施設に 2,500 個の Amazon Monitron センサーを配備し、米国、ヨーロッパ、アジアの他の工場にも数万個のセンサーを設置する予定です。「Amazon Monitron のコストは、市場にある他の製品のコストの 10 分の 1 で、Baxter は数十人の機械学習エンジニアを雇用する必要はありません」と、同社の Global Senior Director of Digital Transformation である A. K. Karan 氏は述べています。「Amazon Monitron は、当社のグローバルな業務におけるスピード、コスト効率、およびスケーラビリティのニーズを満たす、市場でも数少ないソリューションの 1 つです」。
Baxter は、技術者の手作業による検査時間の削減と、追加の施設への迅速な拡張が可能になったことにより、すぐに価値を見出しました。「Amazon Monitron デバイスを驚くほど迅速に導入できました」と、Baxter の Senior director of operations である Tim Marini 氏は述べています。「センサーについては、Amazon Monitron アプリケーションをダウンロードすることで、すぐに使い始めることができました」。 その価値の一部には、技術者が後手後手のアプローチではなく積極的なアプローチを取るという文化の変化が含まれます。「Amazon Monitron を使用することで、計画外の予期しない重大な故障から、重要なシステムをほぼリアルタイムで監視するというパラダイムに変えることができました」と、アラバマ州にある Baxter の製造施設の Site Director である Krizay Elenitoba-Johnson 氏は述べています。「私たちは、予期しない機器のダウンタイムを、計画的で適切に管理された成果に変換できます」。
後手後手から予知保全の戦略に切り替える主な動機は、緊急の修理に対応するのではなく、メンテナンスをスケジュールすることで稼働時間を増やし、メンテナンスコストを削減することでした。「機械学習の力と、モバイルアプリで瞬時に提供される実用的なデータを組み合わせることで、チームの生産性が大幅に向上しました。これは私たちにとって、まさにゲームチェンジャーです」と、Reliability Engineering Manager の Adam Aldridge 氏は述べています。
「価値に至るまでの時間が驚くほど短く、Baxter のデジタルトランスフォーメーションの取り組みに勢いがつきました。Amazon Monitron は、私たちの施設にある何千もの製造資産を維持するために必要な実用的なデータを提供し、計画外の機器のダウンタイムを予測および先制することを可能にしてくれました」と Karan 氏は述べています。「これにより、お客様に信頼性が高く持続可能な供給を提供できるという点で大きなアドバンテージが得られます。これは、業界全体でサプライチェーンの課題が感じられていることを考えると特に重要です」。
Baxter が Amazon Monitron を導入して以来、同社は自社のライトハウス施設で短期間に 40 件を超えるアラートが発生していたため、500 時間を超える計画外の機械のダウンタイムを回避してきました。この機械時間数は約 700 万ユニットの生産に相当するため、Baxter は約 10,000 人の患者の生命にプラスの影響を与える可能性があります。
成果 | 予知保全戦略によるグローバルな規模の拡大
これまでの成功を踏まえ、Baxter は数年以内に Amazon Monitron の使用範囲を拡大し、世界中の 70 の製造拠点からなるネットワーク全体に拡大することを計画しています。同社は、予知保全プログラムを導入し、データやインサイトを引き続き活用してビジネスプロセスを改善する同社のデジタルトランスフォーメーションを推進することで、このデプロイによって施設に文化的な変化がもたらされ続けると予想しています。
Baxter International Inc. について
Baxter International Inc. は、外来患者、病院、クリティカルケア、腎臓、そして 100 カ国以上で利用されている外科手術用の革新的な製品群を通じて、患者の治療の促進に貢献するグローバルな医療技術企業です。
利用している AWS のサービス
Amazon Monitron
Amazon Monitron は、機械学習を使用して産業機器の異常状態を自動的に検出し、ユーザーが予知保全を導入して計画外のダウンタイムを削減できるようにする、エンドツーエンドの状態監視システムです。
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