Baxter 使用 Amazon Monitron 透過預測性維護改善營運效率

Baxter 總部位於美國，在世界各地設有分支機構，致力於提供高品質的產品，讓患者在醫院、門診辦公室和設施以及家中得到治療。

為了避免供應鏈中斷並保持品質，Baxter 需要增強營運彈性，保持設施正常運作，避免意外停機，從而按時向客戶和患者提供生死攸關的產品，實現拯救和維持生命的使命。Baxter 在其公用事業、加工和包裝區域使用各種工業設備來生產醫療器械和藥品。由於需要晝夜不停地運作，而且生產過程中對溫度和產品移動等因素有精確要求，因此營運可靠性至關重要。

Baxter 以前的設備監控系統依賴於以時間為基礎的手動檢查，這需要技術人員在現場走動來檢查設備。檢查一次設施中的數千項製造資產可能需要幾週的時間。設備可能在檢查間歇期發生故障，並導致設備計畫外停機。在進行部分設備檢查時，技術人員需要進入密閉空間。這時，公司需要停止作業以確保安全。

Baxter 的預測性維護工作組檢閱了故障預測和計畫性維護日誌，並確定了大規模部署震動和溫度感應器合併使用機器學習技術是有效的解決方案，可以偵測可能導致系統元件故障的異常情況。2021 年，Baxter 啟動了一個使用 Amazon Monitron 的概念驗證專案，並安裝無線感應器來擷取震動和溫度資料。在此初始部署中，該公司在 1 個月內在其美國最大的設施之一安裝了 400 個 Amazon Monitron 感應器。

Amazon Monitron 透過使用國際標準化組織標準和 ML 模型，分析震動和溫度訊號，從而自動偵測機器的異常運作狀態，因此 Baxter 無需具備 ML 專業知識的團隊亦可快速擴展。Baxter 技術人員可以透過 Amazon Monitron 應用程式立即檢視任何問題並採取行動。概念驗證專案取得成功後，Baxter 在其燈塔設施部署了 2,500 個 Amazon Monitron 感應器，並計畫在美國、歐洲和亞洲的其他工廠安裝數萬個感應器。「Amazon Monitron 的成本是市場上其他產品成本的十分之一，並且不需要 Baxter 僱用數十名 ML 工程師，」Baxter 的 Global Senior Director of Digital Transformation，A. K. Karan 說道，「若要滿足我們全球業務對速度、成本效率和可擴展性的需求，Amazon Monitron 是市場上為數不多的解決方案之一。」

Baxter 透過減少技術人員的手動檢查時間以及快速擴展到其他設施的能力，很快便看到了解決方案的價值。「我們部署 Amazon Monitron 裝置的速度令人難以置信，」Baxter 的 senior director of operations，Tim Marini 說道，「我們只需要幾分鐘便能夠安裝感應器、下載 Amazon Monitron 應用程式並開始使用。」 這還為技術人員的文化帶來了變更，從被動維護轉變為主動維護。Baxter 阿拉巴馬州製造設施的總監 Krizay Elenitoba-Johnson 說道：「使用 Amazon Monitron 讓我們改變了營運模式，告別了意外的嚴重故障，並能夠對關鍵系統進行近乎即時的監控。我們可以將計畫外的設備停機轉化為計畫內且受妥善管理的結果。」

他們從反應性維護策略轉向預測性維護策略的一個關鍵推動因素是，他們希望透過安排維護而不是回應緊急維修來增加正常執行時間並降低維護成本。「能夠透過行動應用程式即時獲得機器學習的強大能力以及有用的資料，這顯著提高了團隊的生產力。這對我們來說確實是一個重大變革。」reliability engineering manager，Adam Aldridge 說道。

「我們很快便能夠實現價值，而這也推動了我們的數位轉型。Amazon Monitron 為我們提供了維護設施中數千項製造資產所需的資料，使我們能夠預測和預防計畫外設備停機，」Karan 說道，「這為我們提供了巨大優勢，讓我們能夠為客戶創造可靠且可持續供應，考慮到整個產業所面臨的供應鏈挑戰，這一點尤其重要。」

自從 Baxter 部署 Amazon Monitron 以來，Baxter 的燈塔設施在短時間內就透過 40 多個提醒，避免了超過 500 小時的計畫外機器停機時間。這些機器小時數相當於約 700 萬個單位的產量，讓 Baxter 能夠對額外約 10,000 名患者的生活產生積極影響。

鑑於迄今為止取得的成功，Baxter 計劃在幾年內擴展 Amazon Monitron 的使用範圍，將其推廣到其全球由 70 個製造基地組成的整個製造網路。Baxter 預計，隨著他們實作預測性維護計畫並推進數位轉型以繼續利用資料和洞察來改進業務流程，此次部署將繼續在其各個設施中產生文化變革。