Peu importe votre place dans l'industrie de la transformation alimentaire et des boissons, direction, opérations, maintenance ou TI, votre travail dépend largement de données de qualité et d'informations fiables. Mais toutes les données ne sont pas bonnes. Certaines sont mauvaises, certaines sont incomplètes, et d'autres manquent à l'appel. L'impact d'autant de données peu fiables circulant dans vos systèmes peut être énorme.
La prise de décision exige l'accès aux meilleures données disponibles. « Garbage in, garbage out » est un concept informatique fondé sur l'idée que les décisions basées sur des informations mauvaises ou incomplètes mèneront à de mauvais résultats. Combien de décisions prenez-vous en supposant que vos données sont vraies, sans aucune garantie qu'elles le soient ? Pensez aux décisions d'affaires les plus courantes auxquelles vous faites face chaque année :
- Les matières premières que vous achetez
- Le coût des matières et des équipements
- La fiabilité et l'efficacité de vos équipements
- Le contrôle qualité
- Les opportunités de R&D et les tests de nouveaux produits
- La publicité, les ventes et tout ce que vous savez de vos clients
- Les partenaires potentiels de la chaîne d'approvisionnement
- Les marchés pour vendre vos produits
- Les pistes de croissance et d'innovation de l'entreprise
Quand l'avenir de votre entreprise est en jeu, votre équipe doit pouvoir distinguer en toute confiance les bonnes données des mauvaises.
Les informations peu fiables ne sont pas seulement un frein à l'amélioration continue ; elles pèsent aussi sur toute l'économie américaine. Une étude IBM de 2016 estimait que les données de mauvaise qualité coûtaient aux États-Unis plus de 3,1 billions de dollars par année. Avec autant d'entreprises touchées à si grande échelle, il est peu probable que la vôtre soit sortie indemne.
Chez Worximity, notre mission est d'améliorer continuellement votre performance grâce à une technologie simple et évolutive, des technologies qui vous laissent avec des chiffres pertinents, des données fiables et une vue d'ensemble de toute votre opération manufacturière. Avec ça en tête, nous avons vu toutes les façons dont les transformateurs alimentaires peuvent être distraits par de mauvaises données. Croyez-nous quand on dit que leur impact se fait sentir partout, et souvent dans des endroits qu'on n'aurait jamais songé à remettre en question.
Quatre façons dont les mauvaises données peuvent freiner l'agroalimentaire
1. La qualité du produit
Les données sont un élément essentiel pour mesurer et maintenir la qualité alimentaire. Si vos produits sont sensibles à la température, à l'environnement, au temps ou à tout autre critère, de bonnes données vous le diront et fourniront de vraies solutions pour optimiser votre cycle de production et votre processus de livraison. Quand les données sont peu fiables, tout peut arriver, et c'est presque toujours négatif.
2. Le coût des décisions
L'effet de mauvaises données sur les coûts de votre entreprise et ses procédés de production peut être astronomique. Mais ce n'est pas seulement en production que les coûts peuvent exploser. Des données erronées peuvent influencer la conformité de votre entreprise aux réglementations fédérales, provinciales et locales, et les erreurs de conformité peuvent mener à des amendes de plusieurs milliers de dollars, voire davantage.
3. L'efficacité du personnel et des équipements
Les meilleures usines fonctionnent comme une machine bien huilée, ce qui ne s'obtient qu'avec une ligne de production efficace. Mais que faire si vos données sont incomplètes, mauvaises ou manquantes ? La productivité chute. Le personnel passe trop de temps à corriger des erreurs de données et à valider le bon fonctionnement. Les informations utilisées pour optimiser votre plancher d'usine ne sont pas fiables. Mettez le tout ensemble, et le résultat est clair : une mauvaise gestion des données ruine l'efficacité.
4. La réputation de la marque
Dans la transformation alimentaire et des boissons, les consommateurs exigent de la transparence. Les conséquences de s'appuyer sur de mauvaises données peuvent toucher l'entreprise depuis l'achat des matières premières jusqu'à la distribution des produits finis, en diminuant la qualité à chaque étape. Cela peut aller de petits maux de tête évitables à de véritables cauchemars de relations publiques, et ça peut aussi vous coûter des talents potentiels.
Conclusion : les transformateurs agroalimentaires perdent leur avantage concurrentiel en s'appuyant sur de mauvaises données
Vous êtes en affaires pour être le meilleur possible. Les mauvaises données sont le frein ultime à l'implantation de solutions logicielles éprouvées. Elles ne font pas que ralentir votre entreprise : elles la retiennent en arrière pendant que vos concurrents prennent les devants et vous volent le succès qui aurait pu être le vôtre.
Ce n'est pas parce que vous faites confiance à des données incomplètes que le voisin n'a pas trouvé une meilleure façon de faire. Chaque jour où vous vous appuyez sur le « garbage in », c'est un jour de plus pour eux de combler l'écart, ou d'étirer leur avance sur de nouveaux marchés et opportunités d'avenir.
Utilisez la ressource Smart Factory de Worximity et évitez les perturbations liées aux mauvaises données
Trop de manufacturiers essaient et échouent à redresser la barre parce qu'ils n'arrivent pas à distinguer les bonnes données des mauvaises. Maintenant, vous n'avez plus à le faire seul : notre tout nouveau livre numérique Smart Factory peut vous aider à améliorer le TRG de votre usine.
Gratuit à télécharger et facile à utiliser, Smart Factory Analytics vous aidera à :
- Éviter de prendre du retard sur les concurrents qui développent déjà leurs solutions Industrie 4.0 pour la prochaine décennie
- Présenter à votre équipe les étapes nécessaires à l'élaboration d'une feuille de route Smart Factory
- Transformer votre usine en usine intelligente d'agroalimentaire
- Comprendre comment devenir une Smart Factory peut améliorer votre croissance
- Comprendre le ROI auquel les usines intelligentes comme la vôtre peuvent s'attendre
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