Données en temps réel pour Contrôle des procédés l'industrie agroalimentaire

La plupart des entreprises enregistrent des données. Seules les meilleures les utilisent pour en tirer 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 aspect. Au lieu d'essayer de résoudre plusieurs problèmes à la fois, concentrez-vous sur un seul objectif offrant un retour sur investissement (ROI) potentiellement élevé. Ce client a créé un Contrôle des procédés simple Contrôle des procédés à partir des données qu'il collectait déjà. En automatisant la collecte de ses données, il a pu surveiller le processus de 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 à ceux qui savent les interpréter. Le service qualité de notre client avait toujours mesuré l’activité de l’eau, mais ces données restaient stockées sans être exploitées. Lorsque ces données devaient être analysées, le client faisait appel à plusieurs personnes pour les saisir dans Excel en vue de leur analyse. En automatisant la collecte des données, ce client a pu continuer à confier les mesures au service qualité, puis à transmettre ces résultats par voie numérique vers Contrôle des procédés en temps réel situés dans la zone de production. Cela a permis de mettre des informations exploitables à la disposition des personnes les mieux à même de les comprendre.
  5. Cessez de vous contenter d'émettre des hypothèses. Collectez des données et vérifiez-les. En s'appropriant le Contrôle des procédés », les équipes de production ont pu 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 part importante de « travail caché » en prenant des mesures à temps pour s'assurer que le produit respecte les spécifications dès le premier passage.

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

Ce webinaire de 20 minutes, intitulé « Activité de l'eau et FSMA », explique comment l'activité de l'eau s'intègre dans les programmes préventifs fondés sur les risques HARPC visant à prévenir 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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