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Données en temps réel pour le contrôle des processus dans l'industrie agroalimentaire

Données en temps réel pour le contrôle des processus dans l'industrie agroalimentaire

La plupart des entreprises enregistrent des données. Seules les meilleures les utilisent pour obtenir un avantage concurrentiel. Voici comment les bons outils peuvent transformer vos données en une ligne de conduite claire et rentable.

Vous ne voulez pas collecter des données. Vous voulez les voir.

Vous voulez que cela se fasse en temps réel afin de pouvoir l'utiliser pour améliorer votre processus.

Comme l'a appris un fabricant agroalimentaire, il n'est pas nécessaire d'instrumenter chaque étape de votre processus pour commencer à profiter des avantages de l'« Industrie 4.0 ». Voici cinq façons de tirer un avantage concurrentiel de la visibilité en temps réel de votre processus.

  1. Évaluez le coût du « travail caché ». Les données révèlent la réalité de vos processus et le coût de vos inefficacités. L'un de nos clients devait respecter une spécification de sécurité pour son produit séché. Lorsque le produit ne répondait pas à cette spécification, il le retraitait. Au fil du temps, cette solution à court terme est devenue une routine. Les données ont révélé le coût de cette pratique : des centaines de milliers de dollars chaque mois.
  2. Choisissez un seul élément. Au lieu d'essayer de résoudre plusieurs problèmes, choisissez un seul objectif présentant un retour sur investissement potentiel solide. Ce client a créé un tableau de contrôle simple basé sur les données qu'il collectait déjà. En automatisant la collecte de données, il a pu surveiller le séchage en temps quasi réel.
  3. Choisissez la bonne mesure. Votre succès ne dépend pas du VOLUME des données, mais de leur VALEUR. Dans ce cas, l'activité de l'eau était le CCP de notre client et constituait également une mesure efficace du séchage. Il devait établir une corrélation entre l'activité de l'eau et les conditions ambiantes et les températures de séchage.
  4. Transmettez les données aux personnes qui les comprennent. Le service qualité de notre client avait toujours mesuré l'activité de l'eau, mais il stockait ces données. Lorsque les données devaient être analysées, le client employait plusieurs personnes pour les saisir dans Excel à des fins d'analyse. En automatisant la collecte des données, ce client pouvait continuer à faire effectuer les mesures par le service qualité, puis transmettre ces relevés sous forme numérique aux moniteurs de contrôle des processus en temps réel dans la zone de production. Cela permettait de mettre des informations exploitables à la disposition des personnes qui les comprenaient le mieux.
  5. Cessez de formuler des hypothèses. Collectez et vérifiez. La production étant désormais responsable du tableau de contrôle des processus, elle pouvait mesurer immédiatement l'effet des ajustements apportés aux processus. Les améliorations des processus ont été testées et affinées grâce aux contributions des responsables des opérations et de la production. Le client a éliminé une quantité importante de « travail caché » en prenant des mesures à temps pour s'assurer que le produit répondrait aux spécifications dès le premier passage.

Contrôle des processus : simplifié grâce à l'activité de l'eau

Ce webinaire de 20 minutes, intitulé « Activité de l'eau et FSMA », montre comment l'activité de l'eau fonctionne dans les programmes préventifs basés sur les risques HARPC afin d'empêcher la croissance microbienne.

Apprendre :

  • Comment l'activité de l'eau permet de prédire la sécurité microbienne (et pourquoi la teneur en humidité ne le permet pas)
  • Pourquoi l'activité de l'eau est-elle un moyen de prévention idéal ?
  • Quand et comment utiliser les mesures de l'activité de l'eau
  • Où trouver des « preuves scientifiques » de la validité de l'activité de l'eau comme mesure de contrôle préventive ?
Mise en page de la couverture avec le logo AQUALAB by Addium, le titre « Guide complet sur l'activité de l'eau » et des icônes abstraites bleues empilées représentant des couches de données.

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