Témoignage client

Éliminer les problèmes de production grâce à l’analyse statistique

JMP® offre à Pierre Fabre les outils nécessaires pour optimiser ses gammes de produits pharmaceutiques et de santé

Femme utilisant des cosmétiques

Pierre Fabre

DéfiDes résultats hors spécifications persistants provoquaient des inefficacités de production et des pertes financières chez l’un des premiers groupes pharmaceutiques et de santé français, compromettant le respect des exigences de validation des procédés des autorités de réglementation nationales et mondiales.
SolutionLa mise en oeuvre des outils statistiques conviviaux et ciblés de JMP a permis aux ingénieurs de l’usine d’identifier de manière systématique les causes principales des inefficacités des procédés et de respecter les obligations réglementaires.
RésultatsGrâce à JMP, le site a considérablement réduit ses pertes de fabrication entre 2016 et 2017, et les ingénieurs découvrent de nouveaux moyens d’intégrer le logiciel aux autres domaines de l’entreprise.

Deuxième laboratoire de dermo-cosmétique mondial et deuxième groupe pharmaceutique privé français, Pierre Fabre propose un large éventail de produits de santé, pharmaceutiques et dermo-cosmétiques. Cette grande variété de produits implique toutefois un ensemble complexe de lignes de production, soumises à des réglementations en perpétuelle évolution.

La supervision de chacune de ces lignes de production exige une parfaite connaissance du procédé de fabrication et des obligations réglementaires correspondantes. C’est précisément ce rôle de liaison qu’exerce Thierry Taillandier, chef de projet Validation Procédé dans l’une des usines françaises du groupe. Le site fabrique des principes actifs à base de plantes destinés à différents produits, « de la santé à la beauté », selon la formule de Thierry Taillandier. Ce travail de botanique relève de trois activités principales : extraction des plantes, pour la collecte des ingrédients destinés à la dermo-cosmétique (shampooings ou crèmes pour la peau, par exemple) ; chimie fine, pour la fabrication de produits pharmaceutiques ; et semi-synthèse, qui réunit extraction de plantes et chimie fine, et où les composés extraits des plantes sont combinés et ajustés afin d’en augmenter les bienfaits.

Les obligations réglementaires améliorent la validation des procédés de fabrication des produits pharmaceutiques

La validation de ces procédés de fabrication est l’ultime étape du cycle de vie commercial des produits Pierre Fabre – les directives de la FDA (Food and Drug Administration) et de l’Agence européenne des médicaments (EMA) imposent en effet cette étape pour garantir des produits de qualité supérieure et homogènes, et en autoriser, à terme, la mise sur le marché. Depuis 2011, ces directives ont considérablement évolué, entraînant l’adoption de nouvelles approches statistiques dans les entreprises pharmaceutiques – dont Pierre Fabre – afin de faciliter la mise en conformité. « Ces outils ne sont pas nouveaux, mais dans le secteur pharmaceutique, ils induisent un nouveau raisonnement », affirme Thierry Taillandier. Pour faciliter le développement et le respect des nouvelles obligations de reporting, lui-même et son équipe cherchaient un logiciel statistique capable de répondre aux différents besoins de l’usine.

Comme nombre de ses confrères exerçant dans le secteur industriel, Thierry Taillandier est ingénieur de formation et ne possède aucune qualification en statistiques. Ses compétences dans ce domaine sont le fruit d’une expérience pratique, acquise dans la recherche et le développement pharmaceutique. Son parcours professionnel l’a également amené à utiliser une grande variété de logiciels. Pour ce site, Thierry Taillandier et ses collègues avaient besoin d’un logiciel offrant de multiples fonctionnalités afin de répondre aux besoins en matière de recherche et de développement, de création de plans d’expériences, d’analyse des causes principales, etc. « Notre choix, guidé par cette [diversité de besoins], s’est porté sur JMP », explique-t-il. La possibilité d’adapter JMP au niveau de compétences de l’utilisateur fut un autre facteur décisif. « Il est important de pouvoir personnaliser le logiciel », poursuit-il. « Je possède quelques connaissances en statistiques, mais certains de mes collègues n’en ont aucune, et nous pouvons adapter le logiciel… il suffit d’un simple clic pour importer une table de données et lancer des tests. » Pour une équipe réticente à adopter une approche statistique dans l’environnement de fabrication, en particulier sur un site aux fonctions scientifiques très variées, cette simplicité fut déterminante.

Remédier aux résultats hors spécifications

Dernièrement, l’une des lignes de production de l’usine était régulièrement hors spécifications. Autrement dit, l’un des paramètres analytiques du principe actif n’était pas conforme aux normes de qualité requises. « Il s’agissait d’un problème très grave car […] nous ne disposons d’aucun procédé de reprise [des lots] », souligne Thierry Taillandier, et tous les lots considérés comme hors spécifications devaient par conséquent être détruits. Les incidents sont devenus de plus en plus fréquents, ce qui a coûté à l’entreprise plusieurs centaines de milliers d’euros en 2016. Plusieurs ingénieurs de l’usine ont alors formé un groupe de qualité de production, qui a réalisé un travail d’enquête statistique pour identifier les causes principales du problème. Depuis la mise en oeuvre des améliorations recommandées par ce groupe en 2017, aucun lot hors spécifications n’est plus à déplorer, d’où de sérieuses économies et une efficacité accrue.

Dans un premier temps, une équipe de production s’est adressée à Thierry Taillandier pour identifier la cause de la multiplication des résultats non conformes d’un projet lancé sur le site en janvier 2017. Avec l’aide d’un autre groupe de travail, Thierry Taillandier a dressé la liste des paramètres de procédé et d’analyse concernés et a recueilli les données historiques correspondantes des cinq à sept dernières années. Avec son équipe, il a ensuite cherché un lien entre les matières premières et les principes actifs. « Nous avons pour cela utilisé la plate-forme de corrélation de JMP, la matrice de corrélation. C’était le meilleur moyen de décrypter les informations pertinentes », précise-t-il. L’équipe s’est servie de différents modèles – dont la régression linéaire et la partition – pour évaluer les paramètres du procédé de production. Dans la mesure où les matières premières peuvent se présenter sous forme solide ou liquide, le groupe de travail savait que la variabilité de ce paramètre constituait une source d’erreur potentielle. « La stabilité de la réaction chimique est une question d’équilibre. Nous avons utilisé le Profileur [de JMP] pour déterminer la juste quantité [de matières premières] nécessaire à ce stade. » Pour valider ses résultats, le groupe de travail a de nouveau fait appel au Profileur de prévision de JMP afin de réaliser une régression linéaire et d’évaluer les effets des matières premières sur les autres paramètres ; l’absence d’avertissements au cours de cette analyse l’a encouragé à appliquer les modifications déduites de ses évaluations. Une fois ces changements mis en oeuvre, la production s’est considérablement améliorée, et aucun lot hors spécifications n’a été constaté depuis.

Pierre Fabre, une entreprise tournée vers l’avenir de l’analytique

En dehors de la résolution des problèmes liés aux lignes de production, Thierry Taillandier ne manque pas d’idées pour généraliser l’adoption de l’analytique sur le site, dont plusieurs activités mériteraient d’être optimisées. Trois projets ont principalement retenu son attention:

1. Amélioration du rendement d’un produit long à fabriquer: un seul lot est produit chaque année, avec une fabrication échelonnée sur 12 semaines. Certains paramètres sont difficiles à modifier, ce qui complique encore la situation, surtout lorsqu’il s’agit de collecter suffisamment de données sur les effets des changements de paramètres sur le procédé de fabrication. Compte tenu de la valeur du produit, la moindre amélioration du rendement serait extrêmement profitable. Thierry Taillandier espère que JMP aidera les ingénieurs à affiner ces paramètres de manière plus rapide et efficace.

2. Analyse des tendances en laboratoire qualité: les scientifiques mesurent de nombreux paramètres – pH, absorbance, teneur en eau, etc. – pour chaque lot de chaque ligne de production. Bien que ces paramètres soient variables d’un lot à l’autre, l’équipe ne dispose actuellement d’aucun outil pour identifier des tendances potentielles dans ces données. JMP pourrait combler cette lacune.

3. Hétérogénéité des systèmes de collecte de données électroniques utilisés sur le site: le personnel du site peut difficilement réaliser des analyses sophistiquées sur les données, qui sont actuellement collectées dans plusieurs systèmes cloisonnés. Une plate-forme de données unique permettrait à Thierry Taillandier et à ses collègues de tirer pleinement parti de JMP et d’optimiser les opérations du site. « C’est difficile dans l’immédiat, mais à l’avenir, nous aurons besoin de ce système. »

Si ce site est actuellement le seul à utiliser JMP, Thierry Taillandier a néanmoins partagé les succès obtenus grâce à JMP et ses compétences grandissantes en analyse statistique avec ses collègues au sein du groupe. « C’est un excellent outil car il permet de prévoir l’avenir », se félicite-til. Avec des commentaires aussi élogieux et des résultats aussi positifs, JMP est un outil prometteur pour les objectifs de développement de Pierre Fabre.

Les résultats exposés dans le présent document se rapportent aux situations, aux modèles métier, aux données et aux environnements informatiques y étant décrits. L’expérience de chaque client SAS étant unique et reposant sur des variables métier et techniques, il convient de considérer les présentes déclarations comme singulières. Les économies, résultats et performances réels dépendent des configurations et conditions côté client. SAS ne peut garantir des résultats similaires à chaque client. Les seules garanties relatives aux services et produits SAS sont celles exposées dans le contrat écrit associé. Aucune mention figurant dans le présent document ne peut être considérée comme une garantie supplémentaire. Les témoignages des clients s’inscrivent dans le cadre d’un accord contractuel ou d’une série de projets ayant abouti suite à l’implémentation réussie des logiciels SAS.

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