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Fresenius Medical Care digitalise son cycle de vie produit

L'industriel allemand a déployé un PLM pour rendre sa chaîne de conception et de fabrication plus transparente. (Photo : Fresenius Medical Care))

Le fabricant de technologies médicales allemand Fresenius Medical Care a déployé un PLM pour fluidifier ses processus de conception et de fabrication et les rendre plus transparents et agiles.

PublicitéFresenius Medical Care est un fournisseur de produits et de services destinés aux personnes atteintes d'insuffisance rénale. L'entreprise, dont le siège social est situé à Bad Homburg en Allemagne, emploie plus de 110 000 personnes et exploite environ 3 700 centres de dialyse et 40 sites de production dans le monde entier. Pour numériser sa supply chain, l'industriel a mis en place ce qu'il décrit comme un fil conducteur numérique, basé sur le PLM Windchill de PTC. Cette solution connecte la R&D à la production, aux produits et aux services, et décloisonne les données. De cette façon, Fresenius Medical Care exploite désormais ses données pour automatiser ses processus et gagner en flexibilité et en rapidité, tout en préservant la diversité et la qualité de ses produits.

« Cela nous donne une transparence totale sur l'ensemble de la chaîne de valeur, précise Christian Vogelei, responsable du product change et de la gestion de configuration. Nous avons aussi une meilleure compréhension de la façon dont nos produits sont fabriqués et utilisés tout au long de leur cycle de vie. Et cela influence directement leur développement. Nous arrivons également à identifier les changements nécessaires beaucoup plus tôt et à les gérer plus rapidement et de façon plus transparente. »

Mise en oeuvre en 4 étapes

Le PLM relie les données produit issues de différents systèmes tels que la CAO, la gestion du cycle de vie des applications (ALM) ou la gestion des processus de fabrication (MPM). Il prend en charge la gestion des modifications, des configurations et de la qualité, ainsi que la traçabilité, l'intégrité des données et l'automatisation des processus manuels. L'objectif de cette transformation est de donner à tous les professionnels impliqués dans le cycle de vie d'un produit un accès aux données actualisées et contextualisées. Les avantages : l'amélioration de la qualité et de l'efficacité du produit, et la réduction du délai de mise sur le marché. « Nous n'avons plus de processus hiérarchiques. Ce sont les utilisateurs des datasets qui pilotent l'évolution du produit », ajoute Christian Vogelei. Pour ce faire, il faut selon lui définir les données et les technologies nécessaires et suivre une stratégie de mise en oeuvre en quatre étapes.

La première étape consiste à identifier et à hiérarchiser les cas d'usage. La priorité doit être accordée à ceux ayant la valeur business la plus importante. Ces cas d'usage doivent résoudre des problèmes concrets et être traçables avec des KPI spécifiques. Par exemple, il était crucial pour Fresenius Medical Care de développer des produits pouvant être fabriqués de manière flexible sur n'importe quel site. Cela n'était pas possible jusque-là, car, pour des raisons historiques, les sites de production répartis dans le monde entier disposaient chacun de leurs propres processus et systèmes.

PublicitéDéfinir des KPI pour les cas d'usage

La deuxième étape consiste à déterminer les données qui doivent être disponibles et exploitables pour ces cas d'usage. Un effort qui reste gérable quand on se concentre uniquement sur les cas prioritaires. Pour que toutes les parties prenantes adhèrent au projet, il est par ailleurs crucial d'obtenir rapidement des résultats positifs. Pour y arriver, des audits internes peuvent servir à déceler les lacunes et les points de blocage. De plus, troisième étape, il est indispensable de déterminer les KPI majeurs pour chaque cas d'usage et de fixer les objectifs associés à chacun de ces indicateurs, à partir des valeurs existantes constatées. Cela permet de suivre les progrès de manière transparente et de favoriser l'adhésion au projet.

Enfin, la quatrième et dernière étape consiste à créer l'infrastructure numérique nécessaire à ce projet. Les données relatives aux cas d'usage doivent être collectées, gérées et contrôlées pour garantir leur qualité et leur cohérence. De plus, les chefs de projet doivent veiller à ce que toutes les parties prenantes aient accès à tout moment aux données les plus récentes. Il est également essentiel d'établir une infrastructure numérique pour les données produit afin que tous les designers industriels travaillent sur le même modèle CAO. Il faut aussi que les éléments du cahier des charges soient directement liés à la définition du produit et que les fonctions centrales du PLM soient disponibles pour tous. Quand les data sont utilisées par tous les services, leur valeur est décuplée.

Des relations entre R&D et production transformées

Chez Fresenius Medical Care, ce « fil conducteur numérique » a profondément transformé les relations entre la R&D et la production. « La compréhension mutuelle est nettement meilleure, insiste Christian Vogelei. La traçabilité s'est également améliorée. En matière de conformité réglementaire, une gestion fiable de la configuration des produits est essentielle. Correctement mise en place, elle permet de s'adapter facilement aux évolutions réglementaires ou autres. Et quiconque a déjà accédé à l'historique de conception en un clic sait à quel point c'est précieux. Quand on a créé en un clic un Design history file [documentation de l'historique de conception d'un dispositif médical] ou un Device master record [informations et spécifications nécessaires à la fabrication d'un dispositif médical d'un bout à l'autre] dans Windchill, on ne veut plus revenir en arrière. »