A F. Hoffmann-La Roche, conhecida como Roche, é uma das maiores empresas farmacêuticas do mundo. Líder em pesquisa e desenvolvimento na área da saúde, a Roche trata milhões de pessoas por ano, com bilhões de pacientes que testaram seus produtos de diagnóstico. Diante de um cenário complexo de servidores e altos custos em um data lake comercial, a Roche firmou uma parceria com a AVEVA e com a Capgemini para desenvolver uma plataforma de dados confiável baseada na nuvem. Utilizou o CONNECT data services para agregar e contextualizar com eficiência os dados de inúmeros sistemas locais e aproveitar as análises avançadas para começar a melhorar os processos.
“Não esperávamos ter resultados tangíveis em um período tão curto”. O CONNECT data services, com o apoio de um parceiro competente (Capgemini), aceleram muito o retorno do investimento em uma infraestrutura de dados baseada na nuvem".
— Heiko Trefzger, Gerente de produto – Dados e Insights, F. Hoffmann-La Roche AG
Desafios
Disponibilidade de dados relevantes para analistas especializados da Roche, visando otimizar os processos de desenvolvimento de medicamentos e diagnósticos
Ambiente de servidores complexo para agregar dados no âmbito global
Grandes quantidades de dados não estruturados em um data lake
Resultados
disponibilidade de dados de ponta a ponta
possível redução de até 70 servidores em todo o cenário do sistema
análises avançadas revelaram oportunidades de melhorias na confiabilidade dos ativos com a detecção precoce de anomalias
Fontes de dados centralizadas e sistemas para insights simplificados
Fundada em Basileia em 1896, a Roche inova no setor farmacêutico e de diagnósticos há quase 130 anos. Desde 1974, ganhou 3 prêmios Nobel e 44 prêmios Prix Galien. O desenvolvimento de novos medicamentos é um processo complexo e iterativo que exige muitos recursos e um alto grau de precisão. A Roche produz uma quantidade incrível de dados de processo e fabricação. O desafio era como simplificar, contextualizar e disponibilizar esses dados para que os analistas da Roche pudessem continuar avançando na inovação do setor médico.
Com o aumento da quantidade de dados não estruturados em um data lake comercial e uma variedade complexa de sistemas e servidores, a Roche precisava de uma maneira de simplificar sua infraestrutura de dados. Esse objetivo o tornou um candidato perfeito para o programa de referência da AVEVA. Por meio desse programa, os clientes podem experimentar os novos recursos de produtos como o CONNECT para ver seu desempenho no ambiente da empresa. Por meio da oferta AVEVA™ PI Data Infrastructure, a Roche utilizou o CONNECT data services para otimizar sua infraestrutura de dados e depois utilizou o AVEVA™ Advanced Analytics para otimizar a confiabilidade das centrífugas e a maximizar a eficiência no funcionamento do biorreator.
“Tínhamos vários silos de pipelines de dados. Agora reunimos tudo em um só local: no CONNECT data services. Temos também dados não estruturados no data lake. E agora, como tudo é herdado do AVEVA™ PI System™ no CONNECT, mantemos essa contextualização e estrutura em todo o pipeline”.
— Gerd Fromm, Responsável pelo Produto de Sistemas e Aplicações de Dados Operacionais, F. Hoffmann-La Roche AG
A Roche vê e analisa dados de produção por meio da conexão nativa da nuvem entre o SeeQ e o CONNECT.
Malha de dados: fácil integração com menos replicação de dados
O primeiro caso de uso que a equipe da Roche analisou foi o que chamaram de "malha de dados", que trazia dados de fabricação do chão da fábrica para um ambiente centralizado na nuvem, deixando-os facilmente disponíveis para os analistas da Roche. Eles coletaram dados em seus AVEVA PI Servers e inseriram esses dados no CONNECT data services. Enquanto antes a Roche tinha vários silos de dados e dados não estruturados em um data lake, agora tudo estava unido e os dados mantinham a contextualização e estrutura em todo o pipeline de dados.
Um componente essencial da malha de dados foi a integração com os aplicativos que a empresa já tinha. Assim como o CONNECT já oferece integração nativa com o Databricks como recurso padrão, a equipe (“com um pouco de fita adesiva”, como brincou Hans-Otto Weinhold, da AVEVA) conseguiu criar rapidamente uma integração com o Snowflake. A Roche utilizou o PI SQL Client para transferir dados em uma tabela de colunas e linhas para o Snowflake, utilizado na Roche como data warehouse central de TI, e utilizou o Talend como ferramenta de pipeline de dados para replicar os dados no ambiente do Snowflake e depois consumir os dados com ferramentas como o Data IQ. Com a facilidade desse tipo de integração a Roche pode utilizar as ferramentas e aplicativos que ela já tem. Consequentemente a Roche poderá eliminar completamente a replicação de dados e consumir os dados diretamente por meio do CONNECT.
O SeeQ é outra ferramenta que a Roche utiliza, principalmente para análise de dados. Com a atualização para o SaaS do SeeQ, a empresa poderia aproveitar a integração nativa do produto com o CONNECT. A Roche pode utilizar as ferramentas de análise do SeeQ e o AVEVA Advanced Analytics para ver e analisar com facilidade os dados de produção por meio da conexão nativa na nuvem entre o SeeQ e o CONNECT.
Solução
Implementou o AVEVA PI System e o CONNECT data services para ter uma infraestrutura de dados simplificada, utilizando o AVEVA™ Advanced Analytics para implementação rápida de análises de dados por autoatendimento.
Análises avançadas para confiabilidade de ativos e eficiência de produção
Agora que a Roche tinha um ambiente de nuvem centralizado, que podia ser facilmente integrado a outras ferramentas e sistemas, a equipe aplicou análises avançadas em uma de suas centrífugas. A equipe concentrou-se na centrífuga CN-1610 analisando especificamente o sensor de vibração e criando um gêmeo digital desse sensor. Com o AVEVA Advanced Analytics, conseguiram criar um fluxo bidirecional de dados de sensores que replicava o ativo. Uma combinação de dados em tempo real, dados de modelos de fábrica e modelos de aprendizado de máquina ajudou a equipe a detectar uma anomalia e enviar o alerta adequado.
Utilizando um gêmeo digital, a Roche consegue analisar diversas variáveis complexas da centrífuga, como temperatura e turbidez, para fazer a manutenção preditiva e impedir a ocorrência de avarias onerosas.
Após confirmar essa capacidade, a equipe passou a analisar diversas variáveis e processos mais complexos da centrífuga, como temperatura e turbidez. Utilizando dados históricos de processos do último ano, junto com dados de ativos e modelos em tempo real, conseguiram ver e entender outras anomalias. Com esse processo altamente replicável de detecção de anomalias, a Roche pode aumentar a confiabilidade de seus ativos ou equipamentos alertando a equipe sobre deteriorações antes da ocorrência de falhas onerosas.
Outro caso de uso analisado pela Roche foi a eficiência da produção de um de seus biorreatores, o Biorreator V-1540. Mais uma vez, a equipe utilizou o CONNECT e o AVEVA Advanced Analytics para replicar os processos do biorreator e ver graficamente a janela de produção. Com a visualização de eventos integrada do CONNECT, conseguiam ver o tempo líquido total de produção e analisar em detalhes as variáveis específicas conforme necessário.
"Aqui mostramos que temos a possibilidade de, com modelos prontos para uso que já existem no AVEVA Advanced Analytics, desenvolver rapidamente alguns casos de uso que agregam valor e são escaláveis".
—Lukas Markwalder, Diretor de Fabricação Digital e Operações da Capgemini Engineering Switzerland
A Roche replica os processos do biorreator e visualiza graficamente a janela de produção.
Arquitetura de TI simplificada para resultados escaláveis
A Roche pretende continuar simplificando sua arquitetura de sistemas com o CONNECT, eliminando 70 servidores e otimizando toda a sua infraestrutura. Essa arquitetura de TI simplificada significa custos reduzidos, menos redundância e dados centralizados de alta disponibilidade. Capaz de acessar o CONNECT e o AVEVA™ Advanced Analytics por meio da AVEVA™ PI Data Infrastructure, a Roche percebeu rapidamente o valor da análise avançada para otimizar a disponibilidade da centrífuga e o tempo de atividade da produção de biorreatores, demonstrando os resultados do projeto em menos de três meses, atingindo a meta de ter resultados para mostrar na Hannover Messe.
Como explica Lukas Markwalder, Diretor de Fabricação Digital e Operações da Capgemini, "Aqui mostramos que temos a possibilidade, com modelos prontos para uso que já existem no AVEVA Advanced Analytics, de desenvolver com rapidez alguns casos de uso que tragam valor e são escaláveis". Agora a Roche consegue expandir essas soluções para outras unidades de produção de maneira simples com sua infraestrutura de dados unificada e aplicando análises de dados avançadas para criar modelos com base em dados e templates já existentes, que podem ser aplicados a outras máquinas e processos sem gerar custos extras. Com essa aceleração no retorno do investimento, a Roche pode colaborar e inovar para levar soluções médicas e de diagnóstico aos pacientes com mais rapidez.
Destaques do produto
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