Les transformateurs alimentaires font face chaque jour à des problèmes en usine : temps d'arrêt imprévus, débit réduit, pertes cachées et surproduction. En plus des enjeux habituels sur le plancher, plusieurs transformateurs alimentaires subissent la même pénurie de main-d'œuvre que les autres industries.
Avec moins de gens pour les tâches manuelles, la numérisation et l'automatisation prennent encore plus d'importance. Les manufacturiers doivent s'assurer que leurs usines fonctionnent le plus efficacement possible pour suivre la demande tout en maîtrisant les coûts. Pourtant, beaucoup de transformateurs alimentaires ne voient pas leurs opportunités d'amélioration parce qu'ils ne se posent pas les bonnes questions.
La liste des questions à se poser est longue, mais trois des plus importantes tournent autour des causes de temps d'arrêt, de la performance des employés et de l'utilisation des bonnes données.
1. Connaissez-vous toutes les causes de vos temps d'arrêt imprévus ?
Les temps d'arrêt planifiés font partie du quotidien manufacturier, mais les temps d'arrêt imprévus sont inattendus et résultent généralement d'une défaillance sur la ligne : panne de machine, changement d'outil trop long, ou enjeux d'approvisionnement qui bloquent tout et causent du gaspillage évident. Ils peuvent aussi venir de procédés manuels, où l'erreur humaine difficile à détecter génère des pertes cachées qui grugent les marges.
Les temps d'arrêt peuvent détruire l'efficacité de production et avoir un impact sévère sur le débit. Suivre et surveiller les temps d'arrêt est difficile si le procédé est manuel ou si votre solution automatisée n'offre pas la visibilité nécessaire.
Implanter une technologie comme le Downtime Monitor de Worximity, qui suit vos données et fournit des indicateurs clairs, peut vous aider à maximiser les opérations machines et à réduire les temps d'arrêt imprévus. Commencez par établir le TRG (taux de rendement global) de vos équipements pour disposer de points de référence et mesurer vos progrès. Simplifiez le calcul du TRG avec le calculateur de TRG de Worximity.
2. Avez-vous pris des mesures pour attirer de nouveaux travailleurs ou rehausser les compétences de vos employés actuels ?
Surmonter la pénurie de main-d'œuvre actuelle exige une combinaison de solutions d'usine numérique, de recrutement et de formation croisée des employés actuels.
Implanter l'automatisation et la robotique sur le plancher peut avoir un impact significatif. Plusieurs tâches peuvent être confiées à l'automatisation ou aux robots, dont les opérations répétitives que les employés n'apprécient pas (cueillette, remplissage, certains procédés d'emballage). Automatiser ces tâches réduit aussi les pertes cachées souvent attribuables à l'erreur humaine causée par une mauvaise communication ou un manque de formation.
De plus, automatiser les tâches répétitives crée des rôles en usine plus attrayants pour les bons candidats.
Cela dit, trouver des employés assez qualifiés pour travailler sur le plancher devient de plus en plus difficile. C'est pourquoi investir dans son personnel actuel est judicieux.
Miser sur la formation croisée et la diversification des compétences aide à combler les écarts et à gagner en efficacité. Ce n'est pas une question d'empiler les responsabilités, mais de former et d'engager vraiment ses employés. Quand on investit à ce niveau, on retient davantage les travailleurs qualifiés dont on a besoin.
3. Disposez-vous des meilleures données pour l'amélioration continue ?
Prendre des décisions sur la base des meilleures données est la seule voie vers une amélioration continue efficace. Si certaines de vos données sont encore collectées manuellement, vous ne travaillez probablement pas avec les meilleures données possibles. Et si votre solution actuelle ne vous donne de la visibilité que sur le passé — même la veille — les données ne sont tout simplement pas à jour et ne donneront pas aux gestionnaires une vue complète de ce qui se passe sur le plancher. Regarder de vieilles données n'aide pas à éliminer les erreurs de production.
Les bons outils d'automatisation fournissent aux gestionnaires des données en temps réel sur ce qui se passe sur le plancher : vitesse d'alimentation, micro-arrêts, goulots d'étranglement. Par exemple, en cas de problèmes récurrents de surproduction qui affectent la qualité, cela nuit aux ventes et à la capacité de répondre à la demande. Si tous les réglages des machines semblent corrects et que ce n'est pas un problème humain, il peut être difficile d'identifier pourquoi le problème persiste.
Des systèmes complets comme l'analytique Smart Factory de Worximity donnent aux gestionnaires la visibilité en temps réel nécessaire pour repérer les incohérences de fonctionnement, les procédés brisés et les produits de qualité médiocre avant qu'ils n'affectent les résultats. On peut ainsi voir qu'une machine produit plus que ce que ses réglages prévoient, et identifier immédiatement une erreur cruciale.
Les gestionnaires peuvent aussi utiliser l'analytique d'usine intelligente pour mesurer la performance des employés et détecter les enjeux au moment où ils surviennent plutôt qu'une fois devenus des problèmes.
Les transformateurs alimentaires devraient commencer par des points de référence de TRG
La solution Worximity est complète : elle offre la collecte automatique des données, le logiciel de monitorage et l'analytique dont les transformateurs alimentaires ont besoin pour générer du vrai changement et gagner en efficacité. Des données plus précises rendent les plans d'amélioration continue plus pertinents, efficaces et exacts.
Commencez par notre essai TRG. Si votre usine convient à notre solution, vous obtiendrez tout ce qu'il faut pour collecter les données TRG de votre ligne de production. C'est une information précieuse qui met en lumière les zones d'amélioration, de la santé des équipements à l'efficacité du travail. Votre essai révélera et confirmera votre TRG en temps réel pour vous comparer à votre industrie, révéler les opportunités d'efficacité sur votre plancher et vous montrer combien d'argent vous devriez économiser.
