OEE – kluczowy przystanek na drodze do poprawy efektywności firmy farmaceutycznej

Jednym z kluczowych wyzwań dla producentów farmaceutyków jest zwiększenie dostępności i jakości produktów oraz stała optymalizacja procesów. Droga do osiągnięcia tych celów prowadzi przez zautomatyzowanie mechanizmu zbierania danych, ich analizowania i wyciągania wniosków z wykorzystaniem kluczowych wskaźników efektywności KPI (ang. Key Performance Indicators), takich jak całkowita efektywność sprzętu OEE (ang. Overall Equipment Effectiveness). Takie podejście umożliwia pozyskanie cennych informacji o stratach czy marnotrawstwach w firmie, bez konieczności ponoszenia znaczących nakładów finansowych. Celem niniejszego artykułu nie jest tłumaczenie, jak brzmi definicja OEE oraz jaką wartość dla firm farmaceutycznych niesie mierzenie efektywności maszyn, urządzeń i ich operatorów. Narzędzie to jest bowiem używane na szeroką skalę już od dekad. Z kolei producenci z tak newralgicznego sektora, w którym o sukcesie rynkowym decydują jakość i terminowość dostaw oraz wysoka wydajność – doskonale znają i operują tym wskaźnikiem. Warto jednak przybliżyć, w jaki sposób wykorzystanie OEE stanowi etap w drodze dojścia firmy do większej efektywności poprzez zautomatyzowanie podejścia do zbierania danych, ich analizowania oraz wyciągania wniosków.

Konkretne narzędzia wsparcia pracowników

W większości firm farmaceutycznych nadrzędny cel, z punktu widzenia płynności obsługi tak wymagającego rynku, stanowi brak zakłóceń sekwencji produkcji (tzn. mniejsze zapasy i brak „czarnych” linii w łańcuchu dostaw), a co za tym idzie — powtarzalność procesów. Wszelkie odchylenia lub odstępstwa od standardowych, ściśle określonych procedur operacyjnych, czyli tzw. SOP (ang. Standard Operating Procedure), negatywnie wpływają na funkcjonowanie przedsiębiorstwa, a dokładniej: czas i jakość realizacji zleceń. Identyfikacja strat czy marnotrawstw z punktu efektywności maszyn jest kwestią techniczną, a więc potencjalnie prostą do namierzenia i poprawy. Większym wyznawaniem jest efektywność pracy operatorów. To właśnie oni często są bezpośrednio odpowiedzialni za monitorowanie wielu problematycznych stacji w zakładzie (zmienność planów, brak komponentów itp.), upewniając się, że sekwencje na złożonych liniach produkcyjnych, w tej wysoce regulowanej i zorientowanej na produkcję seryjną branży, przebiegają prawidłowo. W wielu przypadkach operatorzy zwyczajnie nie mają pełnej świadomości, jak istotną rolę odgrywają procedury czy wielkości zapotrzebowania w kontekście efektywności całej organizacji. Wielokrotnie brakuje im również precyzyjnych narzędzi do identyfikacji pierwotnej przyczyny odchyleń od optymalnych wyników bądź norm, co może wpływać na jakość produktu końcowego. Gromadzenie i przetwarzanie danych OEE prowadzi wprost do konkretnych rozwiązań w obszarze eliminacji nieefektywności w procesie wytwarzania. Dane te stanowią bowiem podstawę do stworzenia Systemu Zarządzania Efektywnością. Zapewnia on każdemu operatorowi dostęp do kluczowych informacji rzutujących na jakość i tempo wykonywanych prac: danych historycznych i statystycznych, widoczności procesów w czasie rzeczywistym, alarmów w przypadku ewentualnych problemów czy harmonogramu określającego rekomendowaną kolejność działań w procesie. Wszystkie te informacje mogą być prezentowane w jednym widoku – na komputerze, urządzeniu mobilnym, a nawet zestawie głośnomówiącym. Opierając się na fundamencie zbudowanym przez dane OEE, firmy farmaceutyczne mogą z powodzeniem stosować kolejne, bardziej zaawansowane rozwiązania: automatyzację, wizualizację, symulacje, mobilność czy analizę danych w celu poprawy wydajności procesów. Podstawową kwestią jest więc pozyskanie wiedzy, jaką efektywnością charakteryzują się poszczególne procesy produkcji w danej firmie farmaceutycznej. Śledzenie zmieniającej się wartości tego wskaźnika pozwala bowiem zidentyfikować słabe punkty czy ogniwa, dokonać koniecznych korekt, a w rezultacie – nieustannie poprawiać efektywność swych procesów.

Kompromis między mierzeniem ręcznym a kosztownymi systemami
Proponowana perspektywa wykorzystania wskaźników OEE to etap przejściowy pomiędzy tradycyjnym, „ręcznym” gromadzeniem informacji, a implementacją dostępnych na rynku, choć kosztownych systemów. Jej kluczowym elementem pozostaje digitalizacja i automatyzacja gromadzenia informacji, pozwalająca na znacznie szybszą, dokładniejszą ich analizę, a także przekazanie wyznaczonym pracownikom (operatorom, kierownikom zmian, menadżerom) odpowiednich narzędzi pozwalających na usprawnianie procesów produkcyjnych i unikanie kosztownych błędów czy postojów. OEE ma za zadanie pomóc przedsiębiorstwom w skupieniu się na najistotniejszych wskaźnikach wydajności, takich jak przepustowość lub czas przestoju, i porównać rzeczywistą wydajność z pożądanymi celami. W przypadku procesów wytwórczych wartość OEE jest określana poprzez pomiar trzech zmiennych:

• dostępności, czyli funkcji czasu pracy, na który negatywny wpływ mają wszelkie przestoje,
• wydajności, określającej, jak blisko maksymalnej możliwej prędkości pracuje cały system,
• jakości, definiującej, w jakim stopniu produkty spełniają standardy jakościowe przy „pierwszym przejściu”. Maksymalnym wynikiem wskazującym na bezbłędne funkcjonowanie danej firmy w tych trzech obszarach jest 100 proc., choć jest to rezultat świadczący o absolutnej i trudnej do osiągnięcia w świecie rzeczywistym perfekcji. Wysokość OEE w poszczególnych firmach będzie z pewnością kształtować się poniżej tego pułapu (według międzynarodowej firmy badawczej ARC Advisory Group większość z nich oscyluje w okolicach 60 proc.), ale już sama wiedza na temat zaległości i potencjalnych braków pozwala na podjęcie odpowiednich kroków.

Teoria przekuwana w konkretne działania
Jednak OEE to coś więcej niż tylko liczby – dane te można również wykorzystać na wiele sposobów w poprawie wydajności operacyjnej przedsiębiorstwa. OEE zapewnia chociażby automatyczny wgląd w procesy, pomagając firmom śledzić zdarzenia przestojów identyfikować ich przyczyny, dzięki czemu mogą one zapobiegawczo wprowadzać zmiany, odkrywać tzw. wąskie gardła i mierzyć całkowity czas cyklu dla każdego procesu. Uzbrojeni w tego typu kompleksowe informacje operatorzy i pracownicy utrzymania ruchu są w stanie lepiej zrozumieć, na czym należy skoncentrować swoje wysiłki. Ważnym elementem wdrożenia strategii OEE jest zapewnienie operatorowi interfejsu użytkownika z technologią wizualizacji, która automatycznie tworzy widoki z wyprzedzeniem, dzięki czemu
mogą oni w sposób prosty i intuicyjny uzyskać dostęp do informacji o nadchodzących zdarzeniach lub potencjalnych opóźnieniach w procesie. Taki przepływ pracy może być następnie wykorzystany do zapewnienia elastyczności w celu wykonywania większej liczby zadań jednocześnie. Kluczem do OEE jest rozwiązywanie problemów z przewodnikiem, który pomaga operatorom utrzymać postęp partii produkcyjnej. Najnowsze technologie ułatwiają rozwiązywanie problemów dzięki przejrzystym, intuicyjnym wyświetlaczom ilustrującym kolejność i sekwencje partii w zrozumiały sposób. Pozwala to operatorom lepiej przewidywać i reagować na odchylenia procesu lub awarie sprzętu. Ostatecznie, analiza ta może promować najlepsze praktyki do zastosowania we wszystkich jednostkach organizacyjnych, skracając czas cyklu i zwiększając wydajność. Analizy wizualne zmniejszają również napięcie i stres, umożliwiając operatorom podejmowanie równoległych zadań ze spokojem i świadomością, że dysponują wystarczająco ilością czasu, zanim konieczne będzie wykonanie kolejnego działania.

Firmy mogą wykorzystać rozszerzone możliwości symulacji, aby zredukować czas i wysiłek wymagany do testowania i walidacji. W przeszłości przejście do nowej lub zmodyfikowanej konfiguracji ze środowiska laboratoryjnego do czasu rzeczywistego mogło wymagać wielu godzin certyfikacji i przygotowań (np. przejście z partii laboratoryjnej do produkcyjnej). Pobierając nową konfigurację bezpośrednio do maszyny, firmy mogą bez wysiłku i płynnie przejść od testów do produkcji. Co więcej, analiza OEE (zarówno danych odnoszących się do stanu obecnego, jak i zmian wysokości wskaźnika w różnych okresach w przeszłości) może wspierać procesy inwestycje i kwalifikacyjne maszyn. Dysponując odpowiednimi danymi, firma farmaceutyczna jest w stanie przygotować URS (ang. User Requirements Specification) w taki sposób, aby dostawca zyskał możliwość redukcji czasu niezbędnego na realizację poszczególnych czynności, takich jak przezbrojenie czy zmiana folii. Proces ten również jest mierzalny i weryfikowalny – dzięki procedurze FAT (ang. Factory Acceptance Test) oraz SAT (ang. Site Acceptance Test). Dodatkowo pozytywne wskaźniki OEE budują pozytywny wizerunek firmy, umacniają jej pozycję rynkową, porządkują pracę całego zespołu, czynią daną organizację bardziej atrakcyjną i wiarygodną na tle konkurencji oraz pomagają w pozyskaniu nowych klientów. OEE przyszłości w oparciu o AI oraz Big Data. Firmy farmaceutyczne znajdują się pod ciągłą, rynkową presją zwiększania wydajności i obniżania kosztów. Zadaniem operatorów jest koncentracja na stałym wzroście efektywności i skuteczności w rozwiązywaniu problemów z procesami. Do ich obowiązków należy również ciągła identyfikacja nowych sposobów na zwiększenie produktywności oraz wydajności maszyn i wytwarzanie produktów wyższej jakości. To również naprzeciw ich potrzebom i oczekiwaniom wychodzi omawiana w tym artykule strategia. Wykorzystanie OEE może zapewnić istotną przewagę konkurencyjną i jednocześnie dać skuteczne narzędzia załodze firmy, jeśli zostanie właściwie wdrożone. Zaawansowana technologia wizualizacji pozwala bowiem na agregację i analizę danych OEE, umożliwiając firmom identyfikację najlepszych praktyk, które mogą być stosowane we wszystkich partiach, skracając czas cyklu i poprawiając ogólną produktywność i jakość. Patrząc w przyszłość, pojawienie się urządzeń mobilnych dla operatorów i inteligentnej analizy będzie wspierać wprowadzanie danych OEE do powstających systemów analizy danych, które wykorzystują uczenie maszynowe i sztuczną inteligencję do wykrywania trendów i identyfikowania innowacyjnych sposobów na jeszcze większą poprawę wydajności procesów. Zmiany te mogą być również stosowane we wszystkich jednostkach organizacyjnych firmy, aby umożliwić jeszcze większą poprawę. Dzisiaj nowe technologie np. wykorzystanie Power BI, Big Data Analisys czy digitalizacja Systemu Zarządzania Efektywnością znacznie ułatwiają producentom farmaceutycznym wdrażanie i analizę OEE w celu zwiększenia dostępności, poprawy wydajności i jakości. Tym samym stare przysłowie, że „kto ma wiedzę, ten ma władzę”, rozumianą jako świadomść efektywności procesów w firmie farmaceutycznej, nie traci na aktualności nawet w coraz bardziej cyfrowym świecie.