事例
製薬業界におけるDX
大手製薬会社が製造工程のデジタル化により生産性を向上。
- トピック: デジタル機器監視
- 場所: 米国
- 顧客: 医薬品メーカー
- 製品: 動物用医薬品
- 監視対象機器: エアハンドリングユニット、インキュベーターファン、冷水ポンプ、置換ポンプ
課題
世界トップ20に入るこの大手製薬会社では、業務効率を最適化し、サプライチェーン全体に影響を及ぼすコストのかかるダウンタイムを削減したいと考えていました。クラスAとBのクリーンルームに空気を供給する機械が予期せぬ故障を起こし、製造工程に大きな支障をきたしていたのです。生産性は低下し、メンテナンスコストは高騰し、オペレーションと製造プロセスは目標から大きく遅れていました。
現場チームは、ダウンタイムの原因となっている問題は、現在のメンテナンス方法を調整するだけで対処できると考えていましたが、現場を悩ませている課題はもっと大きな意味を持っていました。機器の状態を適切に診断できないまま、チームはデータと洞察のブラックホールにいることに気づきました。プロセスを変革するためには、単に機器にセンサーを設置するだけでは不十分なのです。グルンドフォスマシンヘルス（GMH）を支える技術であるデジタル・マシンヘルス・ソリューションを活用することで、真に価値を提供し、製造組織の意思決定を促進することができます。
DXの基盤となるマシンヘルス
この製薬メーカーとそのパートナーは、デジタル・マシン・ヘルスとパフォーマンスという重要な柱に基づく戦略を実行しました
- 実証された価値をもたらすテクノロジーの導入
- 実用的でユーザーに負担をかけない機器診断
- 適用を促進するための変更管理
DX（デジタルトランスフォーメーション）を確実に成功させるため、チームは現場調査と設置計画、トレーニングの周期、プログラム管理の概要を示す包括的な計画書を作成しました。継続的かつ移動可能な診断ソリューションが採用されると、顧客支援チームから現場のチームに、プラットフォームのインターフェイスと利用方法に関するトレーニングが行われました。完全な一括型ソリューションとターンキー展開により、この計画は導入後数日で価値を提供することができました。
具体的な成果
機械学習アルゴリズムが、クリーンルームで使用する2台の重要なエアハンドリングユニットのベアリング摩耗を特定しました。これらの不具合が発見されなければ、生産は数日間にわたって予期せず停止し、修理費用と製品損失で25万5000ユーロ（30万ドル）を上回っていたと予想されます。修理を見越して計画されていたシャットダウン期間は年に2回しかなかったため、この期間外に故障が発生した場合、チームに大きな負担がかかり、生産に大きな支障をきたす可能性がありました。診断とアラートのおかげで、チームは必要な部品を事前に注文し、製造サイクルの合間を縫ってエアハンドリングユニットにアクセスし、生産を中断することなく問題を解消することができました。あらゆる製造プロセスの基礎にある機器に焦点を当て、事後対応型のメンテナンスからデジタル・マシン・パフォーマンスへと進化させることで、このメーカーは生産性、オペレーション、サプライチェーンの改善を実現しました。