고객 사례

뛰어난 품질의 헬스케어 도구를 더욱 정교하게

로슈(Roche)는 전문 의료인들이 환자의 침상 옆에서 우수한 혈액 판독값을 얻을 수 있는 바이오센서를 공급합니다. JMP^® 통계 검색 소프트웨어는 더욱 세밀하게 조정된 장치 생산을 지원합니다.

Raghavendran Swaminathan은 마이크로시스템 공학과 마이크로 전자공학 석사 학위를 취득하며 엔지니어로서 교육을 받은 인재로 통계 분석의 기본을 배웠습니다.

현재 그는 스위스 Rotkreuz에 있는 Roche Diagnostics International 진단 부서에서 선임 공정개발 엔지니어로 근무하고 있습니다. 그의 업무는 고급 통계와 관련이 많습니다. ANOVA, 회귀 분석, 평균 비교, 효과의 선별, 실험계획법 등 기본을 뛰어넘는 수준입니다. 광범위한 통계 지식은 JMP에서 업무를 수행하며 습득했습니다.

SAS의 JMP^® 통계 검색 소프트웨어는 그가 업무에서 사용하는 기본 도구로, 진단용 바이오센서의 생산을 미세 조정하는 데 사용합니다. 바이오센서는 전문 의료인들이 대부분 환자의 침상 바로 옆에서 더 많은 정보를 신속하게 획득하는 데 이용됩니다.

JMP 쿼리 빌더로 데이터 미리보기

로슈의 cobas b 123 POC(Point-Of-Care) 시스템은 이러한 장치 중 하나입니다. 이 시스템은 병원에서 혈액 가스, 칼륨, 나트륨이나 칼슘 등의 전해질, 포도당과 젖산을 비롯한 대사 물질 등을 측정하는 데 사용 하는 바이오센서입니다. cobas b 123은 22가지 스크린 프린트 단계 와 16가지 투여 단계를 제공하는 탁상용 장치입니다. 한 번만 클릭하면 환자 혈액 상태에 대한 정보를 제공합니다.

Swaminathan은 생산 공정의 핵심 성과 지표를 수립하기 위해 cobas b 123을 업무에 사용합니다. 그와 그의 팀원들은 JMP를 사용하고 있습니다. 제조 실행 시스템으로부터 얻을 수 있는 데이터를 사용하여 SQL 쿼리를 정의하고 문서화합니다. 그런 다음 JMP 쿼리 빌더를 연결해 데이터를 분석합니다.

Swaminathan은 "초기에 데이터를 확인하고 문제가 있으면 바로 대응할 수 있으니 매우 유용합니다." 라며 "생산 공정은 대단히 복잡하고 센서의 성능을 좌우하는 모수가 많습니다. 스크린 프린트 두께, 투여량, 건조 온도, 보관 조건, 공정 간 시간 간격, 재료 특성 같은 것에 따라 성능이 결정됩니다."라고 말합니다.

모수 간에 상호작용을 파악하는 것도 쉬운 일이 아닙니다. "지금 당장은 가설과 모수 간 상호작용을 근거로 센서 성능을 판단하는 데이터 모형을 만들고 있습니다. 모형을 만들고 센서의 성능을 예측하는 작업에 JMP를 사용합니다."

JMP 도입으로 생산성 가속화

Swaminathan은 JMP를 쓰기 전에는 Excel을 사용했습니다. 그는 JMP의 장점을 바로 확실하게 알 수 있었습니다. 그는 "첫째, JMP가 처리하는 데이터의 양입니다. Excel은 너무 느립니다. 때로는 깨지기도 합니다. 결국 생산 환경에서 활용할 수 있는 용도가 너무 제한적인 겁니다."라고 말합니다. 그 다음에 인상 깊었던 부분은 다양한 기능이었습니다. 기능에 쉽게 익숙해질 수 있고 작업 속도를 눂여준다는 것을 알게 되었습니다. "JMP를 사용하고 생산성이 크게 높아졌습니다. 써보고 바로 알았습니다."

예를 들어, 통계적 공정관리도는 문제 조사, 통제 불능 조건, 지속적인 안정성 모니터링 등 일반적인 원인과 특수 원인을 구분합니다. 관리도를 만들어 두니 작업 진행 속도가 빨라졌고 상세한 정보도 Excel보다 더 많이 확인할 수 있었습니다. 예를 들어, SPC 차트를 통해 스크린에 프린트되는 필름의 두께를 모니터링할 수 있습니다. "관리해야 하는 층과 두께가 여러 개입니다. 이제는 하나의 관리도로 모니터링합니다." 그의 팀에서는 프린트되는 층의 저항력 모니터링에도 SPC를 사용합니다.

그래프 빌더: '지금까지 본 것 중에 가장 쉬운 도구'

그래프 빌더 역시 이 작업에서 중심이 되는 역할을 합니다. Swaminathan 은 "그래프 빌더는 지금까지 본 것 중에 가장 쉬운 도구"라고 단언합니다. "플랫폼과 데이터만 있으면 데이터를 넣었다가 삭제했다가 하며 무엇이든 원하는 대로 할 수 있습니다. 점 차트에 데이터와 순서형, 명목형을 지정하면 자동으로 정렬됩니 다." 그는 시계열 그림과 히스토그램, 파이 차트를 사용하며 "공정 주기 시간의 변이를 판단하기 위해 열 지도도 쓴다"고 합니다.

모든 것이 한 도구에 있습니다. 드래그 앤 드롭 방식인 것도 마음에 든다고 합니다. "아주 빠르고 매우 편리합니다. '이건 X, 이건 Y' 방식으로 일일이 지정하고 온갖 속성을 정의해야 하는 다른 그래픽 도구들과 다릅니다." JMP가 있으면 "모든 것이 바로 시각화됩니다." 또한 그는 덧붙입니다. "게다가 자동입니다. 스크립트가 준비되어 있으니 누구라도 언제든 저널을 열어서 '데이터 획득'을 클릭하고 분석을 실행할 수 있습니다. 두 번만 클릭하면 PDF 또는 XTML로 이 모든 정보를 받아볼 수 있습니다."

"누구나 사용할 수 있고 아주 유용합니다. 우리 회사에서는 KPI를 논의하는 현장 회의에서 이것을 표준 도구로 사용하고 있습니다. 모두들 JMP에 만족스러워 합니다. 처리량이 왜 줄어드는지, 병목 현상이 있는지 알아내는 데에도 유용합니다." 요컨대 생산성이 강화된다는 것입니다. 데이터 세트에서 추론하는 속도와 이에 따라 대응하는 속도가 빨라짐을 의미합니다. 어느 날 보니 전에는 상상도 못했을 정도로 깊숙이 데이터를 탐색하고 있었다고 합니다. "자연스럽게 흘러온 기분입니다."

"모든 일이 아주 빠르게 진행됩니다. 생산성이 정말로 크게 향상되었습니다."

매일 얻어지는 통찰

Swaminathan은 매일 새로운 질문에 답을 내놓아야 하는 자신의 일을 좋아합니다. 획기적인 발견으로 이어질지도 모르기 때문입니다. 그는 계속해서 바이오센서 뒤에 숨겨진 과학의 통찰력을 터득하고 있습니다. "원래 전공은 전기 공학이지만 지금은 의료 분야에서 일하고 있습니다. 새로 배워야 할 것들이 너무 많습니다." JMP는 그가 지식 분야를 넓히도록 도와줍니다. "쉽지는 않습니다." 그가 단언합니다. "하지만 정말 흥미롭습니다."