P&G fait appel à l'IoT et à l'analyse prédictive pour perfectionner les couches Pampers

Le géant des biens de consommation emballés s'est tourné vers Microsoft IoT et l'analyse de pointe pour capturer des données en temps réel sur les processus de fabrication afin d'anticiper les pannes imminentes avant qu'elles n'endommagent les couches.

S’il y a des objets du quotidien que vous souhaitez protéger, les couches en font sûrement partie. C'est pourquoi The Procter & Gamble Co. met tout en œuvre pour garantir la fidélité de ses produits Pampers.

Mais lorsque jeter des milliers de couches endommagées pendant le processus de fabrication devient un phénomène quotidien, il faut faire quelque chose pour alléger les résultats. C’est à ce moment-là que P&G a décidé d’exploiter les données pour améliorer son activité de fabrication de couches.

« Nous recherchons toujours quelles sont les principales sources de nos pertes et où les choses pourraient mieux fonctionner », déclare Jeff Krietemeyer, directeur informatique principal des services et solutions mondiaux de soins pour bébés chez Procter & Gamble, dont l'équipe a commencé à planifier une solution en fin 2021 pour remédier aux problèmes de fabrication les plus coûteux, notamment ceux qui impactaient les couches.

Les couches sont constituées de pâte pelucheuse, de plastiques, de granulés absorbants et d'élastiques, et différents procédés, tels que l'écoulement de colle chaude et la liaison thermique, sont utilisés au cours de divers aspects du processus de fabrication hautement mécanisé.

Mais les choses tournent mal et lorsque cela se produit, Procter & Gamble utilise désormais sa plate-forme d'optimisation du Hot Melt pour détecter les problèmes et remettre le processus sur les rails. Le projet, qui a valu à Procter & Gamble un prix CIO 100 2023 pour l'innovation et le leadership informatiques, a eu un impact profondément matériel sur l'atelier de fabrication.

Hot Melt Optimization utilise une méthode exclusive de collecte de données utilisant des capteurs exclusifs sur la chaîne de montage qui, combinée à l'analyse prédictive de Microsoft et au cloud Azure pour la fabrication, permet à P&G de produire des couches parfaites en réduisant les pertes dues aux dommages pendant le processus de fabrication.

Depuis le déploiement de la solution dans 11 usines, P&G estime avoir éliminé 70 % des couches défectueuses qui doivent être mises au rebut. Les dirigeants ne divulguent pas le montant exact économisé chaque semaine, mais il se situe dans la fourchette à sept chiffres.

Pendant le processus de fabrication de la couche, un flux de colle chaude est libéré d'une électrovanne automatisée de manière très précise pour garantir que les couches de la couche se figent correctement.

"Les couches volent à travers la chaîne de fabrication à grande vitesse pendant le processus d'assemblage. Vous avez donc besoin de cette application ultra précise de colles thermofusibles", explique Krietemeyer, ajoutant que les colles sont sans danger pour la peau humaine.

Toutefois, si la température et la pression du jet de colle sont inexactes ou si la colle se bouche dans la valve et n'est pas corrigée à temps, les couches résultantes doivent être mises au rebut.

Pour résoudre ces problèmes, Procter & Gamble a travaillé en étroite collaboration avec Microsoft pour déployer la plateforme d'analyse IoT et Edge de Microsoft, son cloud Azure pour la fabrication, ainsi que ses capteurs IoT, ses analyses Edge et ses modèles d'apprentissage automatique.

La plateforme résultante a été testée pendant neuf mois dans une usine de P&G avant d'être déployée dans la moitié des usines de fabrication de Pampers de P&G aux États-Unis.

En route vers l'une de ces usines dans le Missouri, Kietermeyer a expliqué à CIO.com que la combinaison de l'IoT, de la plateforme Edge, des capteurs et du moteur de règles d'analyse Edge a été utilisée avec succès pour résoudre les anomalies de pression et de température et les problèmes matériels de vannes qui peuvent survenir dans le processus de fabrication des couches.

"L'équipe du projet a exploré plusieurs algorithmes, y compris la formation de modèles de réseaux neuronaux, et a constaté que le moteur de règles Microsoft AI obtenait les meilleurs résultats", a ajouté Kietermeyer.

Sur la chaîne d'assemblage, P&G utilise des contrôleurs industriels à logique programmable Rockwell et d'autres capteurs pour surveiller de près et enregistrer les données de température et de pression du flux de colle. Les données sont introduites dans des plates-formes d'analyse et dans du code développé en interne pour identifier les erreurs ou anomalies qui doivent être corrigées en temps réel, sans mettre la fabrication hors ligne. Cela garantit que le rendement de chaque installation dépasse ce qui a été réalisé avant le lancement de l'optimisation du thermofusible.