Le guide du débutant pour mesurer le rendement et le gaspillage dans la fabrication de produits alimentaires

L'amélioration continue et les données en temps réel sont le couple de force de la réduction des déchets. Les données, collectées automatiquement et fournies en temps réel, alimentent le cycle Planifier-Faire-Vérifier-Agir en exposant les problèmes, en vous permettant de les disséquer et de les diagnostiquer, en fournissant des données en direct à vos collaborateurs afin qu'ils puissent les surveiller et les contrôler, et en confirmant ensuite vos résultats.

Tout le monde sait qu'il est possible d'obtenir ces données en investissant des millions dans de nouveaux équipements de haute technologie. Mais ce n'est pas la seule solution. Voici des exemples de fabricants qui obtiennent des résultats impressionnants en collectant automatiquement des données en temps réel à partir des machines existantes qu'ils possèdent déjà.

Découvrez comment ils traitent les sept contrevenants les plus courants dans la lutte contre le gaspillage.

Suremballage

Si vous n'emballez pas assez, vous devrez mettre à la ferraille ou remballer. C'est pourquoi la plupart des fabricants préfèrent éviter le suremballage. Or, le suremballage est une perte directe. Le fabricant de produits alimentaires qui peut exploiter les mesures en temps réel dispose là d'un terrain propice. Par exemple, un client qui utilise une ensacheuse et une peseuse automatisées a remarqué qu'au fil du temps, l'accumulation sur son équipement déclenchait un sous-conditionnement. Le réglage de la machine permettait de ramener temporairement les sacs dans les spécifications, mais il s'apercevait soudain que les conditions avaient changé et qu'il y avait eu un suremballage de 5 % pendant un certain temps.

Collecte de données : En connectant la trieuse pondérale au système de contrôle SKALA, ils peuvent voir les poids affichés en temps réel sur un écran situé au-dessus de la station de pesage, avec les limites de contrôle clairement indiquées et les lectures hors spécifications signalées.

Résultat : Le suremballage est passé de 2 % à 1 %. Économie de 84 000 $/mois.

Traitement excessif ou insuffisant

La transformation des aliments de longue conservation fait souvent appel à l'eau : cuisson, séchage, déshydratation, réhydratation. Il y a un point idéal que presque tous les produits doivent atteindre. La capacité d'y parvenir, de manière cohérente, dès le premier passage, est un moyen efficace de réduire les déchets. Un client réhydrate des fruits secs pour les amener à un niveau d'humidité acceptable, puis les met en sachet. Il ne peut pas mesurer l'humidité avant qu'elle ne soit équilibrée deux jours plus tard. Les valeurs d'humidité finales peuvent fluctuer entre 13 % et 18 %. Le non-respect de la spécification de 18 % peut entraîner une différence de 5 % sur le résultat net.

Collecte de données : Ce client a besoin de données provenant de sources multiples. Il collecte automatiquement les mesures de teneur en eau initiales, intermédiaires et finales (deuxième jour après le traitement) à l'aide d'instruments connectés à SKALA. La température ambiante et l'humidité relative sont collectées à l'intérieur des chambres de réhydratation à l'aide de capteurs de température/hygrométrie connectés. Les poids bruts des produits sont collectés avant et après le traitement à l'aide d'une balance connectée, et les poids sont ensuite utilisés pour déterminer l'humidité ajoutée.

Les données recueillies au fil du temps sont utilisées pour créer un algorithme qui recommande les intrants nécessaires pour amener chaque lot à 18 % d'humidité, sur la base des mesures d'un lot entrant de produit déshydraté.

Résultat : Économies de 100 000 $/mois.

Le processus n'est pas correct

Un fabricant de produits de boulangerie met au rebut d'importantes quantités de produits en raison de cuissons irrégulières. En recueillant des données, il détermine que le problème ne se situe pas dans le four, mais dans une étape de traitement antérieure au cours de laquelle une garniture a été cuite. La variabilité de l'activité de l'eau de la garniture est à l'origine de la non-conformité du produit final.

Collecte des données : Le CQ prélève un échantillon toutes les cinq minutes pour mesurer l'activité de l'eau de remplissage sur la ligne. Les résultats sont affichés sur un moniteur au poste de cuisson et transmis au responsable de la ligne. En voyant l'activité de l'eau au fur et à mesure, l'opérateur peut ajuster le temps de cuisson afin de contrôler l'activité de l'eau de remplissage.

Le processus n'est pas cohérent

La variabilité du processus de production est souvent source de gaspillage. Un client a constaté que les variations de température des fours entraînaient une irrégularité de l'activité de l'eau dans le produit final. En contrôlant l'activité de l'eau en temps réel, il peut ajuster le temps de traitement pour améliorer considérablement l'homogénéité du produit.

Collecte de données : Températures des fours en temps réel, temps de traitement mesuré par la vitesse de la bande transporteuse, rapporté en temps réel sur un tableau de bord de contrôle du processus. Actions : réglage de la vitesse de la bande pour faire varier le temps de traitement.

Résultat : La variation du processus a été réduite de 50 %. Économies de 50 à 80 000 dollars par mois.

Dysfonctionnement de l'équipement

Un client qui produit des barres extrudées dispose d'une guillotine qui coupe ces barres en sections. Lorsque la guillotine commence à mal fonctionner, la taille des barres n'est plus conforme aux spécifications et la production devient incontrôlable, ce qui entraîne des déchets. Les opérateurs doivent être en mesure de surveiller le processus afin d'identifier les tendances et de procéder à des ajustements ou d'appeler le service de maintenance pour réparer la guillotine.

Collecte des données : Poids net et taille mesurés en temps réel à partir d'une balance et de pieds à coulisse connectés. Les données et les tendances sont affichées sur un tableau de bord situé à côté de la guillotine et sur un second tableau de bord visible par l'opérateur de la ligne. Lorsque le processus échappe à tout contrôle, un employé peut arrêter la ligne et ajuster la guillotine ou contacter immédiatement le service de maintenance.

Résultat : Le client estime qu'il détecte les problèmes 50 % plus rapidement grâce à l'amélioration des canaux de communication.

Produit abandonné/perdu

Il s'agit de la forme de gaspillage la plus élémentaire et l'une des plus difficiles à suivre. Pour le faire correctement, vous devez être en mesure de suivre le rendement et les déchets à de nombreux points du processus de production. Il faut également tenir compte des pertes qui ne sont pas des déchets, comme l'eau cuite dans le produit, par exemple. De nombreux fabricants de produits de longue conservation éliminent l'eau (par cuisson, séchage, déshydratation). Ils peuvent utiliser l'activité de l'eau pour prévoir le rendement attendu. En combinant le suivi automatisé des déchets et le rendement prévu, il est possible de déterminer la quantité de produits abandonnés ou perdus.

Variation des matières premières

Les ingrédients alimentaires varient énormément d'une année à l'autre. Les lieux et les conditions de culture influent sur la taille, la teneur en sucre, le taux d'humidité, etc. L'ajustement de votre processus pour tenir compte des différences entre les ingrédients bruts est le plus complexe de tous les défis. Pour réussir, vous devez comprendre quels attributs des ingrédients entrants affectent le traitement et les mesurer. Les données en temps réel liées à chaque lot vous permettent de tirer parti de l'expertise en science alimentaire et de créer un algorithme prédictif pour recommander des ajustements au traitement en fonction des attributs des ingrédients entrants.

Par où commencer ?

Il existe manifestement de nombreux endroits dans le processus de production où l'on peut commencer à s'attaquer au gaspillage. Les meilleures mises en œuvre commencent par un seul objectif dont le retour sur investissement potentiel est important. Après la période de récupération, une partie des économies réalisées peut financer le projet suivant et favoriser l'amélioration continue.

Nouvelle méthode pour cesser d'estimer et commencer à suivre le rendement maximal et le rendement réel de la production

Dans ce webinaire de 20 minutes, Brady Carter présente une nouvelle méthode de calcul du rendement maximal de production, lot par lot, à l'aide d'une isotherme de sorption de l'humidité. Cette méthode ne nécessite que trois types de mesures : le poids (initial et final), la teneur en humidité (initiale et finale) et l'activité de l'eau (finale).

Apprendre :

• Pourquoi l'activité de l'eau offre-t-elle un moyen unique de prédire le rendement maximal ?
• Comment la collecte automatisée de données rend ces calculs de déchets réalisables
• Résultats d'une étude mesurant les déchets dans les flocons de pommes de terre produits par une usine pilote gérée par une université
• Défis et limites de la méthode