12 novembre 2021
Comment les technologies émergentes libèrent de nouvelles opportunités
Les fabricants d’aliments et de boissons doivent répondre aux demandes toujours croissantes de leurs clients, régulateurs et actionnaires. Les consommateurs poussent les détaillants à offrir plus de variété, d’individualisation et de multiples canaux de vente. Les régulateurs et les législateurs exigent des normes encore plus élevées en matière de sécurité alimentaire. Et les actionnaires recherchent des rendements plus élevés sur le capital investi.
Pour répondre à ces demandes, les acteurs du secteur adoptent la connectivité à travers une gamme de technologies émergentes, de l’intelligence artificielle au Cloud Computing et à l’Internet des objets. En permettant la connectivité non seulement au sein de l’environnement de production, mais aussi sur l’ensemble de la chaîne d’approvisionnement, ces technologies permettent l’utilisation intelligente des données pour soutenir une meilleure prise de décision, aidant ainsi les fabricants de produits alimentaires et de boissons à trouver des moyens d’améliorer la productivité, la sécurité alimentaire, la qualité et la flexibilité de production.
« En règle générale, les différentes zones d’une usine de production agroalimentaire seront surveillées et gérées indépendamment, et leurs données de performance ne seront pas intégrées dans un système de fabrication global », explique Olivier Germain, directeur de l’Industrie 4.0 et des Produits MES chez Tetra Pak. « En connectant tous leurs équipements et systèmes, en recueillant les données, puis en les comparant au fil du temps avec des références et des normes de qualité, les fabricants peuvent saisir de nouvelles opportunités pour optimiser l’ensemble de leur chaîne d’approvisionnement et de leur empreinte de production. »
Connexion des équipements et des systèmes
Un fabricant peut développer une vue d’ensemble complète de son fonctionnement en connectant l’équipement et les systèmes commerciaux. En pratique, cela signifie connecter les capteurs et les systèmes locaux sur une ligne de production, de l’entrée des matières premières (et dans certains cas, jusqu’à la source d’approvisionnement) à l’entrepôt (parfois même aux détaillants).
« Dans une usine intelligente, par exemple, le fabricant bénéficie d’informations qui émergent de la combinaison des données opérationnelles et commerciales », déclare Olivier. « Les données opérationnelles recueillies à partir des équipements et des systèmes opérationnels tels que le système d’exécution de la fabrication (MES), le système de gestion de la qualité (QMS), le système de gestion des informations de laboratoire (LIMS) et le système de gestion d’entrepôt (WMS) doivent être liées aux systèmes de gestion d’entreprise, tels que le système de planification des ressources d’entreprise (ERP). »
« Dans une usine intelligente, le fabricant bénéficie d’informations qui émergent de la combinaison des données opérationnelles et commerciales. »
Le pack Tetra Pak® Connected est une solution intelligente qui peut faire partie intégrante d’un système connecté. Grâce à un code unique sur chaque package, la connectivité permet aux producteurs de transformer leurs produits en supports de données. Les codes d’emballage peuvent permettre une traçabilité complète tout au long de la chaîne de valeur, de la logistique au recyclage, et améliorer l’engagement des consommateurs.
Collecte de flux de données
La collecte et la combinaison des flux de données individuels en un seul système intégré crée un contexte et peut être utilisée pour fournir des informations qu’un point de données isolé ne peut pas fournir seul.
Par exemple, une température à 100 degrés en tant que point de données autonome n’offre pas beaucoup de valeur. Cependant, savoir d’où proviennent ces informations sur la ligne, quel produit est produit et les relevés d’autres capteurs pris à ce moment-là permettra au système de déterminer si ce relevé est acceptable ou indique qu’il peut y avoir un problème. Cela peut être utilisé pour effectuer automatiquement un réglage d’un réglage de machine ou pour alerter un opérateur afin qu’il puisse agir.
Comparaison des données avec les normes de performance
La comparaison des données avec des références ou d’autres normes de performance améliore la prise de décision et la performance. Par exemple, les données provenant d’équipements ou de lignes similaires fonctionnant dans les mêmes conditions peuvent être comparées pour identifier les écarts de performance ou les problèmes potentiels. Les algorithmes avancés et les technologies d’intelligence artificielle ont un impact significatif en facilitant la gestion d’ensembles de données complexes et rapides qui sont souvent nécessaires dans cette phase.
« Lorsque l’équipement est connecté, les données peuvent être collectées dans un système intégré et les performances de l’ensemble de l’usine peuvent être comparées », explique Olivier. « À partir de là, un fabricant sera en mesure de développer une compréhension approfondie et en temps réel de l’ensemble de ses opérations et d’améliorer ses performances. »
« Lorsque l’équipement est connecté, les données peuvent être collectées dans un système intégré et les performances de l’ensemble de l’usine peuvent être comparées. »
La technologie n’est qu’un catalyseur
Bien que la technologie soit un catalyseur essentiel de la connectivité, elle n’est que le point de départ. Tout investissement dans la technologie sera gaspillé si le résultat n’est pas clairement défini. Seul, l’énorme volume de données produit par les capteurs, ou les informations fournies par un système de fabrication intégré, n’aura pas d’impact sur les résultats commerciaux, sauf si l’on sait clairement quels défis doivent être traités et quel résultat tangible une solution doit fournir.
« Avant d’investir dans la technologie, nous vous recommandons d’avoir une analyse de rentabilisation claire pour ce que vous voulez réaliser », déclare Olivier. « Il est important d’avoir une bonne référence de vos performances actuelles ainsi qu’une compréhension de toutes les perturbations potentielles qui accompagnent l’adoption de nouvelles technologies dans votre usine. Cela vous aidera à mesurer l’impact de la nouvelle technologie et donc votre retour sur investissement. »
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