ライフサイエンス業界におけるバイオ製造は、複雑かつ極めて競争が激しい分野です。主要なプレーヤーは、製造プロセスからより大きな成果を引き出すために、データとAIの活用へと舵を切っています。ある多国籍製薬・バイオテクノロジー企業にとって、よりスマートな製造手法の開発は、5カ年のビジネス目標を達成するための戦略的な要でした。設備総合効率（OEE）の向上、製品逸脱の件数と頻度の削減、そして作業者全体の生産性を高めることで、今後発売されるブロックバスター医薬品の財務的インパクトを最大化することを目指しました。
課題
経営陣は、各製造拠点の可視性を高め、プロセス最適化と生産性向上を促進する新しいデジタル・AIツールを導入する重要な機会があると考えていました。具体的には、製品ライン、拠点、製造プロセス間でのパフォーマンス比較を容易にすることで、パフォーマンスの低い箇所や非効率な部分を特定し、スループット、品質、歩留まりを向上させるための改善策を提案したいと考えていました。
しかし、各拠点のヒストリアン（データ収集蓄積システム）やデータウェアハウスを通じて特定のエンタープライズデータを収集・保存する方法は確立されていたものの、データ自体が限定的で扱いにくいという問題がありました。データ表現が拠点ごとに異なり、サイロ化されていたため、特定の設備やプロセスに関連するすべてのIT、OT（運転技術）、ET（エンジニアリング技術）データを見つけ出し、抽出することが困難でした。この状況が、拠点間のパフォーマンスを「公平な基準（apples-to-apples）」で比較することを極めて難しくしていました。さらに、新しいデジタル・ユースケースの導入とスケールアップには膨大な労力が必要で、プログラムのリーダーシップチームは、AIの潜在能力をフルに活用するための明確な道筋を描けずにいました。
取り組み
デジタル・トランスフォーメーション・チームは、現在および将来の需要に応えるため、すでに全体的なテクノロジー・アーキテクチャの一部刷新に着手していました。しかし、製造データ、品質データ、系譜（ジーンアロジー）情報、検査機器のテレメトリなど、サイロ化された多様なデータを統合・コンテキスト化し、各拠点の統一された「デジタルツイン」を構築する手段を必要としていました。
調査の結果、同社は Cogniteの産業AI&データプラットフォーム（Cognite Atlas AI™、Cognite Data Fusion® を含む）を選択し、世界中の主要拠点での展開を開始しました。産業ナレッジグラフ、高性能データストレージ、オープンAPIを備えたCogniteは、クラウド上でのセキュアなデータ集約地点として、ヒストリアンデータ（HiveMQ経由）、SAP、LIMS、ERPデータ（Snaplogic経由）、Veevaなどの主要ドキュメント、その他多くのデータソースを統合・コンテキスト化します。Cogniteの導入により、ベンダーロックインを回避しながら、あらゆるソースからのデータを標準データモデルに接続、取り込み、コンテキスト化することが可能になりました。
ビジネス価値の創出
同社はCogniteを、運用、管理、保守、品質管理にわたる無数のビジネス課題を解決する「エージェンティック（自律的エージェント型）なユーザー体験」を伴うユースケースを迅速にスケールさせるための、中核的な実現手段と位置づけています。これらの価値あるAIおよびデータ機能は、今後12〜48ヶ月にわたるデータアクセスの容易化、よりスマートなデジタル・AIユースケースの開発、そして企業全体への迅速な展開の基礎となります。
現在、同社は製造拠点からの共通の需要に基づき、以下の主要なデータ・AI駆動型ユースケースを優先的に進めています。
- エージェンティックなバッチトラッキングと意思決定支援による、スケジュール遵守率の向上
- エージェンティックな保守計画機能による、製造・保守リソースの生産性と稼働率の向上
- エージェンティックなプロセス・インテリジェンス・アプリケーションによる、プロセス専門家の生産性向上
Cogniteによる共通データ基盤の構築により、同社は変革のスピードを加速させ、すでに2拠点でアセットツインの導入を完了しました。品質と歩留まりを高めながら、着実にOEEの改善を進めており、5カ年事業目標の達成に向けた確固たる基盤を築いています。