Zur Gewährleistung der öffentlichen Sicherheit schreiben Gesetzgeber auf nationaler und europäischer Ebene für Arzneimittelfertigungsprozesse eine ständige Überwachung vor. Die fortlaufende Prozessverifizierung (Ongoing Process Verification, OPV) verlangt von den Herstellern die Dokumentation wichtiger Produktattribute und Prozessparameter.

Bislang erfüllte das Familienunternehmen Hermes, das hochwertige Erzeugnisse zur Selbstmedikation fertigt und liefert, diese Anforderungen durch Einsatz von Excel-Tabellen und einer Punkt-zu-Punkt-Integration von Software-Systemen. In der Praxis hat sich dieser Ansatz als unflexibel und arbeitsaufwändig erwiesen. Zudem war es der IT bislang nicht möglich gewesen, zeitnah auf Anfragen der Fertigungsabteilungen zu reagieren, wenn diese aktualisierte Betriebsdaten und Analysen benötigten.

Im Rahmen eines Modernisierungsprojektes integrierte Hermes die unterschiedlichen IT- und Produktionssysteme mit einer Integrationslösung von Talend und erhöhte so die Zuverlässigkeit und Flexibilität der unternehmenseigenen IT-Services. Die IT des Arzneimittelherstellers kann heute deutlich schneller auf Anfragen reagieren und die gewünschten Daten und Reports bereitstellen. Darüber hinaus lassen sich mit der Lösung nicht nur die gesetzlich vorgeschriebenen Daten erfassen: Sie erlaubt zudem den Aufbau eines so genannten Data Lakes. In diese zentrale Datensammlung fließen die Daten unterschiedlicher IT-Systeme ein, sodass Hermes einen wesentlich detaillierten Einblick in seinen Fertigungsbetrieb erhält. Die gewonnenen Informationen dienen dem Unternehmen als Basis für Predictive Maintenance, Vendor-Managed Inventory (VMI) und gezieltes Marketing.

Vorteile einer Komplettplattform

Um die gesetzlichen OPV-Anforderungen zu erfüllen, suchte Hermes nach einer Big-Data-Plattform, die mitwächst und zukunftssicher ist. In Zusammenarbeit mit dem Implementierungspartner QuinScape entschied man sich für Talend als Integrationslösung und integrierte sechs IT-Systeme, die in der Fertigung zusätzliche Prozessdaten erheben – in unterschiedlichen Formaten, über unterschiedliche Schnittstellen und mit jeweils eigenen Projektnummern. Mit der neuen Lösung hat Hermes bei seinen Integrations- und Datenerfassungsprozessen eine Abfolge komplexer Prozesse weiter automatisiert, die bislang nicht nur wenig wartungsfreundlich waren, sondern auch viel Handarbeit in der Programmierung erforderten.

Außerdem kooperiert das Unternehmen bei der LAN- und WAN-Administration mit der Deutschen Telekom, die Hermes eine cloudbasierte Lösung für die Open Source Big Data-Plattform Hadoop anbietet. Ein immer rasanter werdender Wandel in der Industrie ist absehbar, und Hermes hatte den Eindruck, dass die Open Source-Community und eine vereinheitlichte Datenplattform für die kommenden Anforderungen am besten funktionieren würden.

Durch die Plattformunabhängigkeit der Integrationslösung können die Aufgaben im eigenen Rechenzentrum oder auch in der Cloud ausgeführt werden kann. Durch die Möglichkeit zur nativen Codegenerierung können eigene Anforderungen schnell umgesetzt werden. Diese Faktoren ergaben bei geringerem Aufwand einen signifikanten Leistungsschub für das Datenmanagement. Zudem vereinfacht die Integrationslösung wiederkehrende Abläufe in der Administration, der Wartung und beim Support.

Big Data für die Herstellung von Arzneimitteln nutzen

In Kooperation mit QuinScape implementierte Hermes mit der Real-Time Big Data Lösung einen Data Lake auf Basis von Technologien des Anbieters Cloudera. So gelang es Hermes, deutlich größere Datenmengen als bisher zu erfassen. Das Unternehmen verfügt nun über eine lückenlose Sicht des gesamten Herstellungsablaufs für jede einzelne Arzneimittelcharge. Hermes analysiert diesen umfassenden Datenbestand über seine Big Data-Lösung und kann so Muster in den Daten erkennen. Auf diese Weise steigert das Unternehmen seine Effizienz und senkt Kosten. Bei traditionellen Datenerfassungsmethoden, die relationale Datenbanken verwenden, beschränkte sich die Menge der erfassten Daten auf die Anforderungen, die kurzfristig analysiert werden sollten.

Mit einer Big Data-Lösung jedoch speichert das Unternehmen alle Daten, die es erfassen kann. So stehen diese auch für künftige Analysen zur Verfügung, die der Lösung von Problemen dienen, die sich mit den auf herkömmliche Weise gesammelten Daten womöglich gar nicht hätten lösen lassen. Hermes ist nun in der Lage, eine Vielzahl von Daten etwa im Zusammenhang mit einer Fertigungsstörung erfassen – z. B. Temperatur und Luftfeuchtigkeit in einer Produktionshalle, um auf diese Weise künftige Störungen verstehen, vorhersagen und möglichenfalls abwenden zu können. Da die Real-Time Big Data-Lösung die vorherige Methode der manuellen Dateneingabe in Excel-Tabellen ersetzt, gestattet sie sowohl eine Beschleunigung der Datenerfassung als auch die Sammlung von mehr Daten – Faktoren, die der IT eine schnellere Leistungserbringung erlauben.

Innerhalb des Unternehmens fordern Abteilungen immer wieder neue Leistungen bei der IT-Abteilung an, etwa Daten zu Materialien oder Prozessen. Diese Informationen sollen natürlich zeitnah und nicht in drei oder vier Monaten vorliegen, bis die IT genügend Daten gesammelt hat, um diese Anfragen bearbeiten zu können. Da mit dem Data Lake alle Daten bereits vorliegen, lassen sich entsprechend die Anfragen deutlich schneller beantworten und sogar zusätzliche Leistungen anbieten. Beispielsweise ist Hermes in der Lage, demografische Informationen mit Angaben aus Befragungen, Daten aus den sozialen Medien und Produktionsdaten zusammenzuführen. Die Ergebnisse sind für zielgerichtetes Marketing von großem Wert.

Optimierung der Produktion

Die Anwendung des VMI-Prinzips gestattet Hermes-Kunden zukünftig eine Optimierung ihres Bestands sowie eine Prognose der benötigten Arzneimittelmengen auf Grundlage von Ereignissen, die in aller Welt stattfinden – etwa Wetterdaten oder frühen Anzeichen bevorstehender Epidemien. Hermes ist durch die Einführung einer Big Data-Strategie und die Erfassung von deutlich mehr Daten als gesetzlich vorgeschrieben in der Lage, branchenführende Funktionen zu implementieren und der Konkurrenz so stets einen Schritt voraus zu sein. Mithilfe von Sensordaten, die bei Fertigungsprozessen gewonnen werden, erhält das Pharmaunternehmen einen besseren Einblick in seinen Produktionsbetrieb und kann hochwertige Arzneimittel für seine Kunden herstellen.