Séchage 101 : Les erreurs qui tuent vos rendements

Transcription, éditée pour plus de clarté

Séchage 101 : Introduction

Il y a trois ans, par un matin brumeux d'octobre, j'ai fait une visite chez un transformateur alimentaire que je n'oublierai jamais. Je m'y étais rendu pour faire des recherches sur les clients.

Les membres du personnel et moi-même nous sommes habillés et avons traversé des couloirs sombres jusqu'à ce que nous trouvions le laboratoire de qualité, où notre analyseur d'activité de l'eau AQUALAB trônait à côté d'une série d'analyseurs d'humidité. Le responsable de l'assurance qualité a alors pointé du doigt notre analyseur d'activité de l'eau.

"C'est la seule lecture qui m'intéresse", a-t-elle déclaré. Elle a ensuite montré du doigt le banc sur lequel se trouvaient quatre analyseurs d'humidité.

"Je fais fonctionner ces machines parce que l'un de nos propriétaires exige que des impressions du taux d'humidité de chaque lot lui soient envoyées à la fin de chaque journée de travail.

Chers auditeurs, comme AQUALAB est une entreprise spécialisée dans les activités liées à l'eau, je n'ai pas été ravi d'entendre cela. Ce que j'ai compris depuis, c'est que ce propriétaire est en fait un génie, car il savait que l'humidité de chaque lot détermine la rentabilité de l'ensemble de son entreprise.

C'est le premier point que nous aborderons aujourd'hui : La plupart des entreprises de transformation des aliments ne comprennent pas ce que leur coûtent les erreurs commises dans le processus de séchage. Cet homme l'a compris, mais ce n'est pas pour cela que je me souviens de lui. Je me souviens de lui parce que, bien que le personnel chargé de l'assurance qualité lui ait envoyé ces données au cours des 15 dernières années, leur taux d'humidité moyen ne s'est pas amélioré pendant tout ce temps.

Je me suis rendu compte que si je pouvais trouver un moyen de mettre sur la même longueur d'onde les responsables de l'assurance qualité, les directeurs d'usine, les responsables de l'amélioration continue, les directeurs des services techniques et les chefs d'entreprise, chaque entreprise de transformation des aliments pourrait devenir une superstar du séchage.

C'est le deuxième point que nous allons aborder : Comment corriger les erreurs qui vous empêchent de devenir une superstar du séchage.

Qu'est-ce que le séchage ?

Commençons par répondre à une question simple. Qu'est-ce que le séchage ? Il s'agit de tout processus qui élimine l'eau d'un produit. Il peut s'agir de la cuisson, du fumage, de la lyophilisation, du séchage par pulvérisation, de la cuisson, de l'évaporation, autant de formes de séchage. Et par séchage, nous entendons aussi bien les procédés discontinus que les procédés continus.

La variabilité est l'ennemi

Comment la variabilité du séchage influe-t-elle sur les performances des entreprises de transformation des aliments ? La variabilité est l'ennemi. Elle donne des lots trop ou pas assez séchés. Ces lots se traduisent par une baisse de rendement, une diminution de la production, une augmentation des coûts énergétiques, des produits moisis et des clients insatisfaits.

Malgré cela, j'ai appris en visitant des centaines d'entreprises de transformation des aliments que chacune d'entre elles a un taux d'humidité moyen inférieur à ce qui est nécessaire, parce qu'elles essaient d'éviter les coûts catastrophiques d'un séchage insuffisant de leurs produits.

La relation entre la régularité de la dessiccation et la teneur en eau moyenne est facile à voir en examinant ce graphique, qui montre deux histogrammes, l'un avec un écart-type élevé, l'autre avec un écart-type faible.

Si le seuil absolu d'échec d'un lot est de 14 % d'humidité, il est facile de comprendre que l'entreprise dont l'écart-type est le plus faible sera en mesure de produire à un taux d'humidité moyen plus élevé.

La superstar du séchage

Voici une carte qui trace le chemin à parcourir pour devenir une superstar du séchage.

Il montre qu'il est possible de réduire la variabilité de votre processus de séchage au fil du temps. Mais pourquoi s'engager dans cette voie ? Pourquoi essayer de réduire l'écart-type de votre processus de séchage ? Parce que ne pas le faire coûte littéralement des milliards de dollars chaque année aux entreprises de transformation alimentaire en termes de perte de valeur.

Le coût de la variabilité du séchage

Le coût de la variabilité du séchage pour tout client est facile à calculer. J'ai juste besoin de quelques informations sur votre entreprise.

Premièrement, si vous fabriquiez une unité de produit supplémentaire, pourriez-vous la vendre au prix du marché ou serait-elle sans valeur ? Cette question est importante car si vous pouvez vendre cette unité, toute augmentation du rendement est multipliée par le prix du marché de ce que vous avez produit.

Les amandes en sont un bon exemple. En revanche, si vous fabriquez des cacahuètes de cirque, le monde ne peut en manger qu'une quantité limitée et l'augmentation du rendement ne fait que réduire le coût des marchandises vendues.

Deuxièmement, j'ai besoin de savoir de combien votre taux d'humidité moyen pourrait augmenter si vous séchiez mieux vos lots.

Troisièmement, j'ai besoin de connaître la quantité de produits que vous fabriquez chaque année.

Croiriez-vous que pour une entreprise de transformation alimentaire relativement petite, le succès du processus de séchage peut valoir entre 6 et 9 millions de dollars ?

Une étude de cas sur les arachides de cirque

Comparons deux entreprises qui gagnent des clopinettes.

Patches applique un processus cohérent, ce qui n'est pas le cas de Bozo. À des fins de comparaison, nous dirons que l'entreprise de Patches et celle de Bozo ont toutes deux un chiffre d'affaires identique de 30 millions de dollars par an. Nous supposerons également que si les cacahuètes de cirque sont fabriquées avec un taux d'humidité supérieur à 14 %, elles moisissent dans le sac.

Patches peut appliquer son processus à un taux d'humidité moyen de 12 %, tandis que Bozo ne peut l'appliquer qu'à 10 %, car avec un écart type de 2 %, il doit appliquer une moyenne inférieure pour s'assurer qu'il n'y a pas de lots insuffisamment séchés.

Il s'agit d'une différence de rendement de 2 %. Comment cela se traduit-il en termes de bénéfices ?

Le coût moyen des marchandises vendues par les entreprises de transformation alimentaire aux États-Unis est de 67 % du chiffre d'affaires. Leurs rendements étant différents, Bozo doit dépenser 20 millions de dollars pour honorer ses commandes, tandis que Patches ne dépense que 19,6 millions de dollars pour produire exactement la même quantité de cacahuètes de cirque.

La marge d'exploitation d'une entreprise de transformation alimentaire moyenne aux États-Unis est de 5,5 %, ce qui fait que les bénéfices de Bozo s'élèvent à 1,67 million de dollars. Les bénéfices de Patches sont 24 % plus élevés, soit 2,07 millions de dollars.

Le cours de l'action et la valeur de l'entreprise de la plupart des entreprises alimentaires cotées en bourse représentent environ 15 fois leur bénéfice d'exploitation. L'entreprise de Bozo vaut donc 25 millions de dollars. Ce n'est pas si mal, mais il faut savoir que l'entreprise de Patches vaut 31 millions de dollars, soit une différence de 6 millions de dollars.

Ce calcul ne tient pas compte du coût des pertes de qualité, de l'énergie supplémentaire utilisée pour chasser l'humidité, du temps machine consommé par les lots en cours de traitement qui auraient déjà dû être terminés ou du temps de travail supplémentaire utilisé pour gérer ces lots. Il ne s'agit là que des pertes liées à l'assèchement de l'eau qui aurait pu se retrouver dans les emballages.

Une étude de cas sur les amandes

Si l'on fait le même calcul pour les producteurs d'amandes, la différence est encore plus grande.

En effet, nos deux entreprises, que nous appellerons Nutjob et Nutsanity, peuvent vendre toute augmentation de rendement aux prix du marché. Les recettes de Nutjob s'élèvent donc à 30 millions de dollars, tandis que celles de Nutsanity s'élèvent à 30,6 millions de dollars pour les mêmes intrants.

Leurs teneurs en eau moyennes sont différentes, tout comme dans notre exemple précédent, mais leur production annuelle est différente car Nutsanity peut vendre toutes les amandes supplémentaires qu'elle produit.

Ils produisent 120 000 livres d'amandes que Nutjob n'a pas pu produire. Les amandes se vendent environ 5 dollars la livre. Ainsi, toutes les amandes supplémentaires produites par Nutsanity font grimper ses bénéfices à 2,27 millions de dollars, ce qui se compare favorablement au bénéfice d'exploitation annuel de Nutjob, qui est de 1,67 million de dollars.

Si l'on considère maintenant ce que vaut Nutsanity et ce que vaut Nutjob, Nutsanity vaut 9 millions de dollars de plus.

Deux erreurs à l'origine des variations

Parce que la variabilité de l'assèchement détruit tant de valeur, nous devons en connaître les causes.

Les entreprises de transformation des aliments commettent deux énormes erreurs en matière de séchage : Ils utilisent la mauvaise mesure de séchage et ne collectent pas de données sur le processus et ne les inscrivent pas dans le dossier de lot.

La première erreur : utiliser la mauvaise métrique

Parlons tout d'abord de l'utilisation d'une mauvaise métrique.

La méthode de loin la plus courante pour mesurer la teneur en eau dans les entreprises de transformation des aliments est la perte rapide sur les balances d'humidité de séchage.

Ce sont ces données qui sont collectées dans le dossier de lot. Ces bilans d'humidité se présentent comme suit.

Les balances d'humidité sèchent les produits et mesurent la variation de leur poids. En ce qui concerne les instruments de laboratoire, ils sont relativement bon marché, coûtant entre 1 500 et 5 000 dollars.

C'est là que s'arrêtent les bonnes nouvelles. Les balances d'humidité à séchage rapide sont lentes, inexactes et perpétuent une mauvaise science. Il faut 10 minutes ou plus pour les lire et leur précision est de plus ou moins 1 % d'humidité. Cela signifie que la déviation standard de l'humidité mesurée dans un processus industriel est parfois principalement due à la seule méthode de mesure.

Je pourrais faire tout un séminaire virtuel sur les raisons pour lesquelles les balances d'humidité ne fonctionnent pas bien pour mesurer le succès du processus de séchage, mais nous n'avons pas le temps pour cela aujourd'hui.
Au lieu de cela, je dirai simplement qu'il y a trois types d'auditeurs au séminaire virtuel d'aujourd'hui : ceux qui ne mesurent rien sur leur processus de séchage, ceux qui utilisent l'activité de l'eau, et ceux qui utilisent des balances d'humidité. Si vous faites partie de ce dernier groupe et que vous êtes convaincu que votre méthode de mesure est parfaite, restez à l'écoute car j'ai un graphique à vous montrer plus tard dans cette présentation.

Deuxième erreur : des données de processus insuffisantes

La deuxième erreur commise par les entreprises de transformation des aliments est qu'elles n'ont pas de bons systèmes pour enregistrer les données du processus et les consigner dans le dossier de lot. Sans un tel système, l'effet des variables du processus sur l'humidité reste un mystère.

Il y a trois types de données de processus dont vous avez besoin dans votre dossier de lot : Les ingrédients, les données environnementales et les réglages de la machine.

Commençons par les ingrédients. Obtenez-vous un certificat d'analyse indiquant la teneur en eau de chacun de vos fournisseurs d'ingrédients ? N'oubliez pas que même si c'est le cas, il est peu probable qu'il s'agisse d'une variable de processus utile en raison des lacunes des bilans d'humidité dont nous venons de parler. Notez également que si vous ne connaissez pas la teneur en eau de ce que les fournisseurs vous envoient, votre processus pourrait être saboté par des ingrédients trop humides ou trop secs.

Les ingrédients entrants peuvent également se référer aux étapes du processus de pré-séchage qui peuvent avoir lieu dans votre usine. Par exemple, nous avons constaté une corrélation évidente entre l'épaisseur des tranches de viande et les temps de séchage du bœuf séché. Ne pas collecter ces données pour chaque lot est une occasion manquée d'améliorer le processus de séchage.

Le deuxième facteur qui influe sur votre processus est l'environnement de votre usine. Il s'agit de la température et de la pression de vapeur, ainsi que des étapes de stockage post-traitement au cours desquelles de l'humidité peut être gagnée ou perdue. N'oubliez pas que votre rendement dépend de ce qui se retrouve dans l'emballage, et non du taux d'humidité à la sortie du séchoir.

La troisième source de données à enregistrer dans le dossier de lot est constituée par les réglages de la machine. Les modifications apportées par l'opérateur aux réglages de la machine sont essentielles pour le processus de séchage. Prenez un moment et pensez au meilleur opérateur de machine de votre usine. Comment se situe-t-il par rapport aux autres opérateurs et au personnel ? Dans quelle mesure cette personne est-elle meilleure que la moyenne ?

Il y a de fortes chances que cette personne ait acquis une excellente réputation en menant à bien un processus complexe. Elle modifie les réglages de la machine chaque fois que cela s'avère nécessaire pour que le processus se déroule sans accroc.

Ce qui n'est pas clair, parfois même pour votre opérateur vedette, c'est la manière dont il y parvient. Des paramètres tels que le temps de séjour, les réglages de la vapeur, la vitesse de la bande et la température du four peuvent tous être modifiés, mais leur corrélation avec l'humidité reste souvent un mystère.

De plus, même les opérateurs qualifiés peuvent ne pas avoir les bonnes incitations pour réussir. Par exemple, nous avons visité des usines d'aliments pour animaux de compagnie où les opérateurs travaillent à des niveaux d'humidité 50 % trop bas parce qu'ils ont été critiqués dans le passé pour avoir causé des problèmes de moisissure.

Corriger ces erreurs peut sembler une tâche ardue. Chez METER Group, nous avons passé les cinq dernières années à mettre au point des outils pour améliorer l'humidité de chaque lot que vous produisez. Voici nos recommandations pour améliorer immédiatement vos méthodes de séchage.

Recommandation n° 1 : obtenir un meilleur critère d'évaluation

Si vous ne faites rien d'autre à la suite de ce séminaire virtuel, obtenez un meilleur indicateur en remplaçant les relevés d'humidité dans votre processus par l'activité de l'eau.

La teneur en eau est une mesure de la quantité d'humidité contenue dans un échantillon. L'activité de l'eau mesure la quantité d'énergie de l'eau.

Nous comprenons que, dans certains cas, cette notion est plus difficile à comprendre que celle de teneur en eau. Si vous ne connaissez pas l'activité de l'eau, nous la mesurons en plaçant un produit dans une chambre fermée et en mesurant son humidité relative d'équilibre. Nous pouvons parler de la science de l'activité de l'eau et de sa comparaison avec la teneur en eau, mais il s'agit là d'un autre séminaire virtuel. Aujourd'hui, nous n'avons que le temps d'expliquer pourquoi l'activité de l'eau est meilleure que la teneur en eau.

Il y a trois raisons pour lesquelles ce paramètre doit être enregistré dans votre dossier de lot.

• La première est que les processus catastrophiques qui peuvent détruire la valeur des lots, comme les moisissures, les levures et les bactéries pathogènes, sont contrôlés par l'activité de l'eau, et non par la teneur en humidité.
• Deuxièmement, la sensibilité d'un appareil de mesure de l'activité de l'eau à la détection des changements d'humidité est beaucoup plus élevée que celle d'un appareil de mesure de l'humidité. Nous reviendrons sur ce point dans la prochaine diapositive.
• Enfin, la relation entre la teneur en eau et l'activité de l'eau pour un produit donné ne change jamais. Cela signifie que si vous connaissez le produit que vous mesurez, le bon analyseur d'activité de l'eau AQUALAB level peut vous indiquer la teneur en eau en même temps que vous mesurez l'activité de l'eau et avec une précision 10 fois supérieure à celle d'une balance d'humidité.

Voici le graphique que j'avais promis aux sceptiques de l'activité de l'eau.

Il montre la relation, pour un produit sec, entre l'activité de l'eau sur un axe et la teneur en eau sur l'autre. La teneur en eau se trouve ici sur l'axe Y. Nous pouvons voir que l'activité de l'eau augmente avec la teneur en eau.

Pour les produits secs et dans la gamme des produits à humidité moyenne et faible, cette courbe est relativement plate. Si nous zoomons sur la plage dont je parlais dans notre exemple précédent, entre 10 et 12 % d'humidité, et il s'agit de l'incertitude d'une balance d'humidité, nous voyons que la précision d'un appareil de mesure de l'activité de l'eau à plus ou moins 0,003 unité d'activité de l'eau est d'un ordre de grandeur supérieur à celle d'un analyseur d'humidité. Il n'y a tout simplement pas de comparaison possible entre la précision des deux méthodes.

Recommandation n°2 : abandonner le stylo et le crayon 

Un dernier point concernant la tenue d'un registre complet des activités liées à l'eau des produits. Cher auditeur, nous sommes au 21e siècle. Nous vivons à l'ère des iPhones et du pilote automatique Tesla. Je suis incroyablement frustré lorsque je rends visite à des entreprises de transformation des aliments et que je constate qu'elles utilisent encore le stylo et le papier, enfermant à jamais des données dans des classeurs à trois anneaux qui ne les aideront jamais à améliorer la réussite de leur processus de séchage.

Je suis tellement frustré par cette situation que j'annonce une version gratuite de SKALA qui est disponible pour tous les participants au séminaire virtuel d'aujourd'hui. Tout ce dont vous avez besoin pour faire le premier pas vers le statut d'Oracle du séchage est un iPad, un AQUALAB et une petite boîte que nous vous enverrons gratuitement si vous utilisez le code NOVICE20, 20 étant l'année où vous avez commencé votre voyage pour devenir une superstar du séchage.

Voici comment cela fonctionne. Une fois le système configuré, il suffit de cliquer sur le nom du produit à tester sur l'iPad. Chaque fois que vous effectuez une activité sur l'eau, celle-ci est inscrite de manière permanente dans le dossier de lot.

Une utilisatrice a pu suivre son four en continu quasiment en temps réel et a réduit de manière significative la variabilité en rendant ces données visibles aux opérateurs de son usine.
Voici un graphique réel de cette cliente qui a été obtenu lorsqu'elle a commencé à suivre l'activité de l'eau du lot chaque jour.

Voici une vue du même graphique d'activité de l'eau pour ce produit trois mois plus tard.

Cette utilisatrice a pu réduire de 30 % la variabilité de la teneur en eau et de l'activité de l'eau simplement en montrant les données à ses opérateurs. Pour les clients qui souhaitent accéder à un niveau supérieur d'expertise en matière de séchage, AQUALAB recommande de caractériser l'ensemble du processus de production et d'écrire les variables dans la même base de données que celle qui contient les informations sur l'activité de l'eau. AQUALAB propose une version payante de SKALA qui permet de le faire.

Il s'agit notamment de l'humidité des ingrédients entrants, des paramètres environnementaux et des réglages de la machine. Un outil intégré de contrôle statistique des processus permet ensuite aux clients d'établir une liste de variables classées par ordre de corrélation avec l'humidité des lots. C'est le bon point de départ pour l'amélioration des processus.

Gardez à l'esprit qu'une fois que vous avez enregistré ces données dans votre dossier de lot, elles deviennent un atout permanent pour votre entreprise. Mais notez également que votre processus est complexe et unique. Il peut être caractérisé, mais cela nécessitera des efforts et un engagement de votre part pour une amélioration continue. AQUALAB dispose d'une équipe de services professionnels qui peut faciliter ce processus et vous récompensera en vous donnant des informations que vous n'auriez pas pu obtenir autrement.

Recommandation n° 3 : Automatiser les améliorations

Il y a encore une chose que je voudrais vous dire, c'est qu'une fois que vous avez atteint le niveau expert en tant que superstar du séchage, votre accession au niveau Oracle est déjà garantie. En effet, SKALA intègre des algorithmes d'apprentissage automatique qui améliorent le succès de votre processus de séchage jour après jour.

Comment procéder ? Nous commençons par la physique du séchage. Avez-vous besoin de connaître ou de comprendre l'une de ces équations ? Non. Elles sont toutes intégrées dans le système d'apprentissage automatique de SKALA.

Il est toutefois important de savoir que notre approche de l'apprentissage automatique n'est pas une boîte noire. Voici comment elle fonctionne.

En se basant sur les premiers principes et sous certaines conditions, en mesurant des données telles que l'environnement de production et l'humidité des ingrédients entrants, quels réglages de la machine permettront d'obtenir la meilleure activité de l'eau pour chaque lot ? C'est la question que se pose chaque jour l'algorithme d'apprentissage automatique.

Par exemple, un fabricant de snacks à base de viande fumés dans un four discontinu a récemment mis en œuvre notre système SKALA dans son atelier de fabrication. Le système a commencé par un modèle basé sur la physique du séchage des aliments, puis a utilisé l'épaisseur de la viande, le bulbe humide du four, le bulbe sec du four et la température interne de la viande comme données d'entrée du modèle.

À chaque fois que le processus de séchage était terminé, le modèle d'apprentissage automatique de SKALA prédisait l'activité de l'eau et la teneur en eau pour ce lot. Les techniciens mesurent ensuite l'activité de l'eau dans les échantillons de lots et comparent les niveaux d'humidité prédits aux niveaux d'humidité réels.

Chaque fois que cela s'est produit, non seulement les clients ont pu voir à quel point le modèle fonctionnait bien, mais le modèle a appris à améliorer progressivement son R au carré et l'erreur quadratique moyenne des valeurs d'humidité prédites.

Ces données sont présentées dans les graphiques à gauche de cette diapositive. Les informations présentées ici montrent à quel point ce modèle s'est amélioré en réduisant les erreurs et en améliorant la capacité de prédiction au cours des 60 premiers lots que le client a analysés. Il est à noter qu'à chaque fois qu'un lot est exécuté, ce nouveau lot améliore la capacité prédictive du modèle et le système alerte désormais les opérateurs lorsque les processus de séchage doivent être interrompus pour atteindre les taux d'humidité cibles. Au bout de trois mois, l'écart-type de la teneur en eau des lots a ainsi été réduit de 55 %.

Ne vous arrêtez pas au fait que la variable de contrôle du processus de séchage de ce client est le temps de séjour. Le système fonctionne, que votre paramètre de contrôle soit le temps de séjour, la vitesse de la bande, la température du four, les réglages de la vapeur ou tout autre paramètre.

Conclusions

Finissons-en là où nous avons commencé.

Le client que j'ai mentionné au début de ce séminaire et que j'ai visité il y a trois ans, qui demandait des relevés d'humidité chaque jour, est aujourd'hui un client de SKALA.

Ils utilisent l'activité de l'eau dans leur dossier de lot. Ils enregistrent les paramètres qui conduisent à cette activité de l'eau et je suis heureux d'annoncer qu'ils ont atteint un niveau expert de séchage en seulement un an. Il leur reste encore du chemin à parcourir, mais nous sommes tous très fiers d'avoir atteint ce niveau à AQUALAB.
Voici un résumé rapide de ce dont nous avons discuté.

• Les erreurs de séchage sont coûteuses et presque universelles dans l'industrie alimentaire.
• L'erreur la plus fréquente que nous constatons est de ne pas utiliser la bonne mesure d'humidité.
• L'autre erreur la plus fréquente consiste à ne pas écrire les variables de processus dans un enregistrement de lot universel contenant la bonne mesure d'humidité.
• AQUALAB a mis au point des moyens de devenir une superstar du séchage, dont le premier est absolument gratuit. Nous sommes impatients d'aider chacun de nos clients à devenir une superstar du séchage.

QUESTIONS ET RÉPONSES N° 1

Vous avez mentionné le cas d'un client qui a amélioré ses résultats de 33 % en utilisant la version gratuite de SKALA. Se contentait-il de suivre l'activité de l'eau ? Que faisaient-ils ?

Oui, ce client utilisait une version payante de SKALA parce que nous avions configuré tous les compteurs d'activité de l'eau et d'autres paramètres de processus pour qu'ils soient affichés sur un tableau de bord en direct à l'intention des opérateurs. Il utilisait donc une version payante, car notre équipe de services professionnels a dû se rendre sur place pour installer l'ensemble du système et en assurer l'assistance.

Ils auraient pu utiliser une version gratuite et obtenir certains des résultats, mais dans certains cas, l'affichage de ces données et le soutien à long terme du système sont essentiels pour obtenir ces résultats.

Je pense donc que de nombreux auditeurs du séminaire virtuel d'aujourd'hui peuvent obtenir de meilleurs résultats avec la version gratuite, mais ce client particulier avait payé notre équipe de services professionnels pour qu'elle vienne faire une installation complète.

Q&R #2

Quel est le coût de tout cela, Scott ?

C'est très bien. C'est une excellente question que nous recevons souvent. Le coût dépend donc de la profondeur de l'installation, du nombre de sources de données que vous intégrez dans l'enregistrement par lots.

Une règle empirique très simple. En ce qui concerne les coûts, nous savons que les entreprises de transformation des aliments sont très sensibles aux prix. Nous avons parlé plus tôt dans le séminaire des marges d'exploitation moyennes des entreprises de transformation des aliments, qui sont de 5,5 %. C'est peu. Une bonne façon d'y réfléchir est donc de les comparer à d'autres approches visant à réduire la variabilité, comme l'achat de nouvelles lignes de production, de meilleures machines, de machines intelligentes, ce genre de choses, qui coûtent des millions de dollars. La meilleure façon d'évaluer ce que cela va vous coûter est de considérer ce que vous perdez en n'étant pas une superstar de l'assèchement.

Quel est donc ce chiffre ? Pour la quasi-totalité de nos clients, ce que nous leur facturons représente environ 10 % de cette valeur. Si l'on prend l'exemple de ces producteurs d'amandes, l'un d'entre eux a la possibilité de gagner 600 000 dollars par an pour un système, une installation complète qui intègre tous les paramètres du processus, toutes les données sur l'activité de l'eau, toutes les données sur la production de l'usine, tous les ingrédients entrants, tout, qui ne coûtera qu'un dixième de ce qu'il peut gagner en termes d'augmentation des bénéfices.

On me pose souvent la question : "Êtes-vous prêts à le garantir ?" Oui, nous le garantissons. Nous sommes prêts à faire des essais avec vous et nous sommes prêts à le garantir. Nous savons qu'il ne sert à rien de ne pas augmenter les bénéfices. Une bonne règle empirique consiste donc à calculer un dixième de ce que vous pouvez gagner en mettant en place un meilleur système de séchage, et c'est ce que nous garantissons à nos clients.

Q&R N° 3

Pour un processus tel que le séchage du cannabis, où vous n'avez pas accès à une surveillance continue des contrôles environnementaux, quelle serait l'efficacité de SKALA ?

Ce que nous avons constaté dans l'industrie du cannabis, c'est que nous avons accès à ces données. Disons que vos séchoirs ne sont pas contrôlés pour l'instant. Nous y installerions au moins un capteur de température et d'humidité relative et nous en ferions le suivi au fil du temps. Ces deux points de données suffisent pour nous permettre de prédire en temps réel la teneur en humidité, l'activité de l'eau de chaque lot dans cette salle de séchage. Le système ne fonctionne donc pas sans paramètres de processus, mais même dans les cas où vos salles de séchage n'en disposent pas, il est très facile d'y accéder.

Q&R N°4

SKALA est-il interfacé avec un logiciel de programme de sécurité alimentaire pour la conformité avec la FSMA et les plans HARPC ?

Oui, c'est vrai. La réponse à cette question comporte donc deux volets.

La première est que, oui, SKALA dispose d'une API qui permet aux données d'être envoyées et traitées par d'autres systèmes, qu'il s'agisse d'un ERP, d'un programme de sécurité alimentaire ou d'un système d'exécution de la fabrication. SKALA peut s'interfacer avec ces systèmes.

Mais un point important est que SKALA lui-même, et nous n'en avons pas parlé du tout aujourd'hui, est un système conforme à la norme 21 CFR Part 11, ce qui signifie que si vous fabriquez un produit et que vous devez consigner que l'étape de mise à mort a été atteinte, nous capturons ces données à partir de votre processus de production. Nous les inscrivons de manière permanente dans un système logiciel conforme à la norme 21 CFR Part 11 et elles sont disponibles pour les auditeurs internes, les auditeurs tiers et les responsables de la sécurité alimentaire, qui peuvent les vérifier chaque jour avant l'expédition des lots. SKALA fonctionne donc comme un système de sécurité alimentaire. Ce n'est tout simplement pas ce dont nous avons parlé aujourd'hui dans notre séminaire sur les processus de séchage.