Das Schweizer Pharmaunternehmen Ypsomed ist ein Spezialist im Bereich Selbstmedikation. Die Produkte sind in mehr als 40 Ländern verfügbar. Der Standort Schwerin spielt dabei eine zentrale Rolle in der Wachstumsstrategie des Unternehmens, insbesondere im Hinblick auf langfristige Kapazitätserweiterungen, um Lieferverpflichtungen im Bereich der Autoinjektoren zu erfüllen. Seit der Werkseröffnung in Schwerin im Jahr 2019 stieg die Zahl der Mitarbeitenden bis 2025 sukzessive auf über 500. Im März 2025 erfolgte dann die Grundsteinlegung für ein weiteres Werk am Standort. Diese Entwicklung brachte operative Herausforderungen mit sich, denn das weitere Personalwachstum erforderte eine effiziente und standardisierte Weitergabe von technischem und prozessualem Wissen.
Wissen in Excel-Systemen
Viele Wissensressourcen lagen in alten Excel-Listen aus dem Schweizer Stammwerk vor. Sie enthielten gesammelte Ansätze zu Problemlösungen und wurden mit den Expertenteams in der Schweiz ausgetauscht. Die Informationen waren jedoch fragmentiert und im Alltag schwer zugänglich. Situativ benötigtes Wissen darin zu finden, kostete Zeit und führte zu Stopps und Störungen. Und obwohl bereits Analysetools zur Identifikation von Schwachstellen auf Stationsebene in den Anlagen existierten, fehlte dem Pharmaunternehmen eine zentrale, integrierte Plattform für eine breite Datenanalyse und unternehmensweites Wissensmanagement für technisches Problemlösungswissen. Als Ergebnis wurde mit der Integration der Anwendung Shannon ein zentraler Anlaufpunkt für die Mitarbeitenden geschaffen. Im Fokus stand ein 24/7-Schichtbetrieb, um bei Problemlösungen und im Anlagenbetrieb zu unterstützen. Dafür sollte das Wissensmanagement Informationen im Bedarfsfall bereitstellen, anstatt Zeit für die Suche in kritischen Situationen zu verlieren. Ein weiteres Ziel war es, aus den gesammelten Livedaten auch die Prozessoptimierung als weiteren Regelkreis zu automatisieren.
Ypsomed setzt auf Shannon
Plus10, ein Spin-off des Fraunhofer IPA aus Stuttgart, bietet mit Shannon ein Optimierungs- und Werksassistenztool an, das aus den Live-Daten beteiligter Maschinensteuerungen auf situativ identifizierte Ursachen schließen kann und passende Lösungsansätze vorschlägt. Dazu werden die Daten zunächst über größere Zeiträume analysiert, um Trends bzw. Hotspots und deren Ursachen aufzudecken. Die Daten werden mit den jeweiligen Lösungshäppchen kombiniert und helfen dabei, dauerhafte Abstellmaßnahmen zu definieren . Zudem wird die Wirksamkeit der Maßnahmen getrackt.
Strukturiertes Wissensmanagement
Die Software ermöglicht es, Ursachen live zu erkennen und von Folgefehlern zu trennen beziehungsweise diese herauszufiltern. Nur relevante Informationen werden zusammen mit situativ passendem Lösungswissen als Push-Notification an die Mitarbeitenden herausgegeben. Die Beschäftigten können ihre Erfahrungen zudem wieder zurückzuspielen und Feedback zu geben. Neue Problemlösungen können nach einem etablierten und GMP-konformen, rollenabhängigen Vier-Augen-Prinzip erstellt werden. Jeder kann dazu beitragen und eine Review-Gruppe prüft Qualität und Prozesskonformität.
„Uns war besonders wichtig, alle Mitarbeitenden einzubeziehen. Das Tool sollte für die Produktionsteams entwickelt werden – und nicht zusätzlichen Aufwand verursachen. Gleichzeitig schafft die Transparenz darüber, welche Kolleginnen und Kollegen welche Lösungsansätze eingebracht haben und wie häufig diese von anderen erfolgreich genutzt wurden, eine hohe Akzeptanz“, berichtet Mathias Hollop-Wünschkowski, Manager Industrialisation & Optimisation bei Ypsomed in Schwerin. Er beschreibt als weiteren Effekt, dass die Software weiterlernt und Ypsomed somit auch sich änderndes Anlagenverhalten abbilden kann.
Durch die tiefgehende Anlagenübersicht – bis hinunter auf die technische Detailebene des Schrittkettenablaufs in Millisekundenauflösung für jeden Prozess – erhält das Pharmaunternehmen Stillstandsanalysen.
Grafische Darstellungen der Verteilung der Produktionszeit und ein detaillierter Überblick über Störungen jederzeit abrufbar. Die Auswertungen werden in Regelmeetings bestimmter Operational Excellence- und Prozessoptimierungsteams eingebunden. Zudem können Optimierungsmaßnahmen in einem ‚Optimierungslogbuch‘ auf ihre Wirksamkeit bewertet werden.
Wo liegt der Nutzen?
Für die Ypsomed zeigt sich der Hauptnutzen der Software in der Ramp-up-Phase der Produktion sowie in der anstehenden Werkserweiterung. Das Unternehmen profitiert von inhaltlich effektiveren Trainings von neuem Personal und Beschäftigte erhalten situative Vorschläge in der jeweiligen Problemsituation. Stillstandszeiten werden über alle Schichten hinweg stabil auf niedrigem Niveau gehalten, und nicht nur dann, wenn die erfahrenen Mitarbeitende greifbar sind.
Taktzeitanalysen und Vorher/Nachher-Vergleiche unterstützen bei der Prozessoptimierung und Maßnahmen für wöchentliche Wartungen und geplante Stillstände können auf Grundlage von Trends und Ausfallhäufigkeiten bestimmter Bereiche, Prozesse oder sogar Komponenten priorisiert werden. In einem weiteren Schritt könnte das Pharmaunternehmen perspektivisch weitere Linien und Werke anbinden. Hierbei unterstützt die Multi-Language-Fähigkeit der Software. Mitarbeiter können Expertenwissen dadurch in ihrer jeweiligen Sprache abrufen.
