Accueil Blogues Martin Fairbank Votre usine a-t-elle une stratégie de collecte de données ?

Votre usine a-t-elle une stratégie de collecte de données ?

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Il y a plusieurs années, je travaillais dans une usine dont les superintendants faisaient chaque matin la lecture de leurs indicateurs de rendement (IRC) à partir de diagrammes circulaires et les transféraient sur des tableaux blancs et la plus grande partie des réunions du matin était consacrée à la discussion des données et à ce qui s'était produit pendant les dernières 24 heures.

Quelques années plus tard, à la même usine, ils avaient juste à allumer un projecteur et tous les IRC apparaissaient sur un écran avec tous les points anormaux surlignés en rouge. La réunion s'occupait maintenant des problèmes indiqués et de tout ce qui concernait la journée à venir. Tout ceci grâce aux données en ligne provenant de milliers de sources en mémoire dans le système et d'une politique de gestion par IRC.

Ceci n'est qu'une des façons de profiter de la masse de données disponible dans une usine de pâtes et papier. En voici quelques autres, à partir des mêmes données :

  • Règlement des problèmes de fonctionnement.
  • Calcul des moyennes destinées à la comptabilité et au budget.
  • Élaborer des modèles prédictifs pour guider les opérateurs, création d'outils d'alerte ou de meilleurs changements de catégories.
  • Possibilités de stratégies de contrôle pour de meilleurs contrôles et moins de variables ce qui permet ultimement des économies en produits chimiques et en énergie ainsi qu'une meilleure productivité.

Mais les valeurs importantes ont leurs limites. Croire que toutes les données sont infaillibles est présomptueux. Par exemple, les données moyennes peuvent inclure un bon nombre de zéros dus aux temps d'arrêts ou bien les compteurs qui fournissent les données peuvent être mal calibrés.

Dans une usine, j'ai découvert de grandes différences dans les statistiques mensuelles de production de vapeur et le service de comptabilité utilisait des estimés périmés pour la distribution de l'utilisation de la vapeur dans les différents secteurs. On découvrit que plusieurs des compteurs de vapeur ne fonctionnaient pas correctement. Il y avait également des fuites de vapeur le long du système qui n'avaient pas été réparées. La même usine avait également rentré des données supplémentaires dans le système sans en augmenter la capacité avec pour résultat que les données de plus de huit mois se trouvaient effacées pour laisser de la place pour les nouvelles, ce qui était comme jeter le bébé avec l'eau du bain.

Chaque entreprise devrait avoir une stratégie de données pour faciliter ses prévisions à long terme. Quelles sont les opportunités majeures pour améliorer la qualité, les coûts et le débit de production ? Quelle sorte d'investissement doit-on envisager dans l'infrastructure des données et les ressources humaines pour maintenir cette infrastructure ? Le système de mesure et de collecte devrait être traité comme un élément vital d'infrastructure qui a besoin d'être maintenu en bon état de marche. Maintenir et utiliser le système de données demande une compétence qui comprend une expertise en technologie de l'informatique, en instrumentation et une bonne connaissance des opérations – une combinaison qui existe rarement chez une seule personne mais qui peut se trouver dans une équipe multidisciplinaire travaillant harmonieusement. Avez-vous une bonne stratégie de données chez vous ?


Martin Fairbank a travaillé dans le domaine de la foresterie pendant 31 ans, y compris de nombreuses années pour un producteur de pâtes et papier et deux ans avec Ressources Naturelles Canada. Détenteur d'un PhD en chimie et d'une expérience en amélioration de procédés, développement de produits, gestion d'énergie et de production rentable, Martin est actuellement un conseiller indépendant basé à Montréal. Il est également écrivain et a publié récemment Resolute Roots qui relate les 200 ans d'histoire de la compagnie Produits forestiers Résolu et de ses prédécesseurs.

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