Process Mining pour la pharma, les biotechnologies et le medtech

Dans les entreprises du secteur des Life Sciences, piloter et surveiller les processus avec précision est essentiel. Cela s’applique notamment pour l’assurance qualité, le développement, la production, ainsi qu’à travers les chaînes logistiques et la distribution.

Le process mining s’appuie sur les données déjà disponibles dans vos systèmes. Il permet ainsi d’identifier les écarts par rapport au processus, les problèmes et les boucles de reprise, puis de les traiter de manière structurée.

Le process mining exploite les données issues de vos systèmes de laboratoire, de production et de qualité, tels que LIMS, MES ou ERP. Chaque étape du processus y génère des événements horodatés, par exemple « CAPA ouverte », « investigation clôturée » ou « libération QA ».

À partir de ces données, les processus sont automatiquement reconstruits. Dans l’interface de process mining, vous pouvez :

• retracer les processus de A à Z, à travers les systèmes et les unités organisationnelles
• analyser les temps de cycle et d’attente par étape, rôle ou site
• identifier les variantes, répétitions et écarts par rapport au processus défini

Contrairement aux rapports et tableaux de bord classiques, l’intégralité des processus devient visible.

Dans le processus de libération de lot (batch release), données et activités issues de la production, du contrôle qualité et de l’assurance qualité interagissent. Le process mining peut notamment mettre en évidence :

• à quelles étapes surviennent des temps d’attente, des re-tests ou des contrôles complémentaires
• comment les temps de cycle diffèrent selon les produits, les lignes ou les sites

Sur cette base, les processus de libération peuvent être analysés de manière ciblée et, lorsque cela est pertinent, raccourcis ou stabilisés.

Dans l’univers des déviations et des CAPA, l’attention se porte souvent sur les délais de clôture, les backlogs et les constats d’inspection. Le process mining peut aider en rendant visible :

• la fréquence à laquelle des dossiers sont rouverts
• les points où les investigations ou les revues sont retardées

Cela fournit une base solide pour ajuster les rôles, les étapes ou les instructions de travail.

Dans le développement clinique, le lancement d’une start-up ou les conduites d’études peuvent être complexes. Le process mining peut notamment apporter des éclairages sur :

les étapes autour de l’activation (p. ex. contrats, validations, formations)

• les délais de traitement lors de la résolution des requêtes
• Cela permet d’identifier les causes des retards et de les traiter de manière ciblée.

D’autres exemples concernent des processus de supply chain tels que order-to-cash ou procure-to-pay, dans lesquels le process mining peut rendre transparents les flux et les interventions manuelles.

Dans un projet mené pour un laboratoire pharmaceutique, des données relatives au management de la qualité ont été analysées avec du process mining. Ont notamment été examinés :

• les temps de cycle entre l’ouverture et la clôture ;
• le nombre et les raisons des réouvertures ;
• la répartition des étapes de traitement.

L’analyse a mis en évidence des problèmes concrets lors de certaines étapes ainsi que des beugs récurrents. Sur cette base, des processus, des responsabilités et des modèles ont été ajustés. Dans des projets comparables, les délais de clôture ont généralement pu être réduits de 20 à 40 %, et les backlogs ont diminué de manière conséquente.

Déroulement :

1. Scoping

Sélection conjointe d’un processus pertinent (p. ex. batch release, CAPA, clinique ou supply chain) et définition des objectifs et des indicateurs.

2. Préparation des données

Connexion des systèmes concernés (p. ex. SAP/ERP, MES, LIMS, QMS, CTMS), extraction des données et préparation pour l’analyse du process mining.

3. Analyse des processus

Reconstruction des parcours réels, analyse des variantes, des temps de cycle et des difficultés rencontrées, puis comparaison avec les processus cibles.

4. Définition des mesures

Identification des leviers d’amélioration (processus, rôles, instructions ou paramétrages système).

5. Mise en place et suivi

Accompagnement dans la mise en œuvre des mesures priorisées et, en option, nouvelle analyse pour en vérifier les effets.