Industrie agroalimentaire 4.0 : améliorer sa performance grâce à l’analyse de données et à la digitalisation
Les enjeux de performance industrielle : rendements matière, productivité et sécurité alimentaire
Nos clients de l’industrie agroalimentaire évoluent dans un environnement très compétitif avec, en particulier, des enjeux importants sur les pertes matières. Répondre à ce challenge nécessite d’aborder le sujet sous tous les angles : réduction des pertes dans les lavages, réduction du volume de produits non conformes dus à la variabilité des matières premières ou une non maîtrise des procédés… Pour plus de détails vous pouvez consulter l’article de notre blog « Performance matière dans l’agro-alimentaire ».
En parallèle, quand les lignes de production sont saturées, travailler sur la productivité devient un enjeu prioritaire pour répondre à la demande tout en évitant des investissements pénalisants pour la trésorerie et la rentabilité. C’est aussi un travail rendu indispensable par les demandes de plus en plus diversifiées des clients qui nécessitent un outil de production agile.
Enfin, les exigences sanitaires demandent de pouvoir être capable d’assurer une traçabilité fine de la production, mais aussi d’être en mesure d’investiguer pour résoudre une crise et répondre aux questions des autorités, le tout dans des délais très courts.
Rendre possible et simplifier l’accès à l’information dont les équipes ont besoin
Pour répondre à ces enjeux, un des challenges pour l’industrie agroalimentaire est la collecte de données & analyse de big data. Dans de nombreuses usines, les données sont encore tracées sur papier, et tout travail de traçabilité nécessite de ressortir les documents des saisies de leur boîte aux archives.
Malgré une automatisation assez généralisée des lignes de production, les données sortent rarement des automates ou des supervisions. Et si c’est le cas la récupération des données est souvent laborieuse.
Chez nos clients, nos outils permettent de collecter leurs données directement depuis leurs systèmes d’information industriels. Cela amène à supprimer de nombreuses saisies papier qui correspondent à des recopies de données mesurées en ligne. Si besoin, nos outils de saisie en ligne permettent de remplacer les saisies papier restantes. En parallèle ils permettent également la collecte des données de traçabilité, de contrôle qualités… depuis leurs systèmes de gestion (ERP, LIMS…) qui peuvent être ainsi combinées ensemble.
Ainsi, nos clients peuvent :
- combiner leurs données pour les transformer en informations pertinentes (par exemples: barème de stérilisation sur un batch de production calculé automatiquement à partir des données de cadencement et des mesures de température en ligne; calcul de rendements par batch, par produit…),
- utiliser leurs données pour mettre sous contrôle leurs paramètres de procédé avec des cartes de contrôle statistiques et ainsi maîtriser la qualité du produit fini,
- utiliser leurs données pour mettre sous contrôle leurs paramètres de procédé avec des cartes de contrôle statistiques et ainsi maîtriser la qualité du produit fini,
- améliorer leur productivité avec le suivi du TRS de leurs lignes en capturant un maximum d’information sur les équipement pour qualifier de manière automatique les causes d’arrêt, de sous-cadence…
- mettre en place des synthèses de suivi par lot de production avec l’ensemble des paramètres critiques, et un processus de validation pour une traçabilité simplifiée. Ainsi le traitement d’une non-conformité ou d’un incident est accéléré de manière drastique en disposant instantanément de l’ensemble des informations nécessaires sur la vie du lot.
De la réception des matières premières jusqu’au conditionnement des produits finis en passant par les procédés de transformation (mélange, standardisation, traitement thermique, séparation, fermentation, cuisson…), nos solutions permettent de répondre aux différents enjeux de l’usine en simplifiant l’utilisation des données sur le terrain.
Permettre d’aller plus loin en utilisant sur le terrain les approches apportées par le Data Analytics et le Machine Learning
Pour aller plus loin, nos clients peuvent passer à l’étape suivante grâce à nos solutions avec une approche permettant d’allier la flexibilité et l’agilité d’une démarche terrain tout en capitalisant sur les experts métier, procédé et data de l’entreprise :
- Une approche terrain qui permet aux ingénieurs procédé de disposer d’outils puissants mais simples leur permettant d’optimiser les paramètres de leurs procédés de production pour déterminer des plages de fonctionnement idéales en fonction de leur objectif (rendement matière, qualité, IPE…) mais aussi de mieux comprendre les paramètres qui impactent leur procédés ou d’identifier des causes d’anomalie. Cette approche « observationnelle » est d’autant plus pertinente dans l’agro-alimentaire que les matières premières sont fortement variables et que les procédés peuvent faire appel au vivant (fermentation).
- Une approche « data » qui permet aux data-scientists et data-analysts de gagner du temps à la fois dans la constitution de leurs jeux de données, pour faire leurs études et leurs modèles, mais aussi de pouvoir déployer rapidement leurs modèles sur le terrain grâce aux capacités d’exécution de code Python de nos solutions.
Une opportunité pour l’agro-alimentaire de faire sa transformation digitale
L’agroalimentaire est un secteur en retrait dans le domaine de la transformation digitale comparé à des secteurs comme la chimie ou la métallurgie, cependant c’est aujourd’hui une opportunité.
Une approche verticale métier comme apportée par nos solutions permet de mettre en place rapidement, à moindres coûts et avec des usages métier immédiats, un système d’information autour de la donnée industrielle cohérent, structurant et sans la complexité des systèmes qui existaient jusqu’à ce jour. Ainsi, nos clients en plus de rattraper leur retard, se mettent à l’état de l’art pour permettre à leurs équipes de travailler plus efficacement et dans de meilleures conditions pour la performance de l’usine.
