Renforcer la traçabilité et la qualité de la supply chain avec l'IA

Aujourd'hui, les entreprises ont besoin de transparence sur toutes les activités de la chaîne d'approvisionnement et de production pour garantir la qualité des sorties, optimiser les processus, gérer les stocks et assurer les livraisons à temps. La traçabilité et la gestion de la qualité sont un aspect important de la performance business dans toute industrie.

Dans ce billet, nous nous concentrerons sur la traçabilité du processus de fabrication via l'intelligence artificielle, c'est-à-dire le processus d'élaboration ou de transformation d'un produit avec l'aide de systèmes de gestion intelligents.

Le but du système de traçabilité avec intelligence artificielle

Puisque nous pouvons surveiller les différents événements qui se produisent en usine, les objectifs du système de traçabilité peuvent varier selon les cas :

• Identifier et déterminer l'historique de chaque produit.
• Identifier rapidement les produits non conformes au contrôle qualité et éliminer seulement les lots appropriés de la chaîne de production.
• Optimiser les différents processus.
• Augmenter la productivité. Grâce à la traçabilité contrôlée par logiciel intelligent, on peut connaître la performance de la machine quand différents stades ou produits ont été produits et agir en conséquence pour améliorer le processus.

Dans chaque cas spécifique, il est nécessaire de définir dans quelle direction on veut utiliser le système pour choisir les événements vraiment significatifs et atteindre les objectifs souhaités.

Dans certains cas, il existe l'idée fausse que la traçabilité avec IA ne s'applique qu'aux industries comme la pharma ou la restauration, où la sécurité produit doit être garantie. Pourtant, la réalité est que la transparence à tous les stades d'un processus de traçabilité est utile et nécessaire pour toutes les entreprises, car elle améliore la qualité et l'efficacité de la chaîne de production en offrant une visibilité temps réel de toutes les activités et les données nécessaires pour un contrôle optimal. L'information instantanée permet de détecter rapidement les incidents et d'agir en conséquence, ce qui est vrai pour toute industrie.

Traçabilité avec logiciel de gestion intelligent

Il est important d'avoir une solution qui permet d'identifier et surveiller les différents événements qui surviennent tout au long du flux industriel, permettant d'obtenir information quantitative et qualitative :

• Différentes phases où se trouve le produit.
• Liste de composition/matériaux.
• Machinerie utilisée.
• Numéro de lot (matières premières et produits finis).
• Opérateurs impliqués dans chaque processus de production.
• Durée.
• Quarts de travail.
• Résultats des différents contrôles qualité.

Cette liste n'est qu'un échantillon de tous les événements générés pendant la production qui peuvent être utilisés pour analyse ultérieure. Avec un système intelligent, le stockage de ces données est automatique, utilisant la connectivité IoT directement depuis les actifs vers les plateformes de gestion de l'information.

Comment réduire les échecs de production ?

Contrôle qualité et traçabilité

L'accent sur le contrôle qualité est très important dans la gestion de la traçabilité. Le contrôle qualité a pour fonction de garantir que le produit fini répond aux standards définis. Par exemple, dans le contrôle qualité d'emballage, certains paramètres peuvent être résistance traction/compression, dureté, perméabilité aux gaz ou hygroscopicité.

Réaliser le contrôle qualité via un logiciel intelligent qui connecte tout le processus de production nous permet de garantir que les produits livrés à nos clients respectent ces standards. De plus, coûts et gaspillage sont réduits, car si un produit doit être écarté de la production, grâce à la traçabilité intelligente utilisant le Machine Learning, son historique détaillé peut être identifié et seuls les lots pertinents peuvent être écartés de façon agile.

Enfin, pour avoir une bonne traçabilité de tout le processus de fabrication, les données de différentes sources et systèmes sont croisées pour contextualiser le maximum d'information dans une image plus complète. Donc, il est très important que les solutions en charge de la gestion de la traçabilité soient intégrées avec des technologies qui connectent et analysent la performance de chaque machine et processus via l'analyse de données temps réel.

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