Nous utilisons les tableaux de bord EFFECTO depuis plus de 5 ans et cela a vraiment facilité nos décisions à court et long terme.
Etude de cas : JM Champeau, Canada, Québec
Avoir des données fiables permet d’agir en confiance.
Une entreprise familiale dynamique
J.M. Champeau est une entreprise familiale œuvrant dans la transformation du bois franc, implantée en Estrie, à deux pas de la frontière américaine. Nos usines de St-Malo et de Frontenac peuvent compter sur une équipe de 225 employés afin de transformer du bois de première qualité en produits haut de gamme selon les critères de qualité spécifiques de nos clients. Notre production est en moyenne de 15 millions de PMP annuellement.
Besoin de plus qu’un “feeling”
Notre ligne de sciage est composée de plusieurs équipements qui ne disposent pas de tableaux de bord avancés et les machines ne se parlent pas entre elles, donc c’est à nous d’identifier les priorités d’amélioration ou les principales causes d’arrêt. Il y a toujours une part d’incertitude dans nos choix, car nous avons parfois des idées préconçues ou même juste un “feeling” pour identifier les problèmes prioritaires ou les goulots. Avec des données, plus de doute. Nous voulions donc intégrer le numérique dans notre usine pour automatiser et simplifier l’accès aux données.
Le premier défi était de faire parler des équipements de générations différentes
Nous avons des équipements de plusieurs générations avec des technologies très différentes : certaines très récentes, d’autres plus anciennes. Le projet n’étant pas de changer nos équipements anciens, car ils fonctionnent bien, nous avions un défi de taille : collecter l’ensemble des données de nos machines pour les analyser. Nos fournisseurs d’équipements savent faire beaucoup de choses, mais ils ne sont pas des spécialistes dans la création de tableaux de bord avancés. Encore moins si les données proviennent de plusieurs équipements de marques et de générations différentes.
Nos premiers essais n’ont pas été concluants : collecter les données de chaque machine, trouver un moyen pour les croiser, faire des compromis sur l’exactitude ou sur la période analysée ... Chaque machine génère des données, mais pour avoir un portrait global, c’est vraiment très difficile à mettre en commun. Autre difficulté : tout est manuel. Cela prenait beaucoup de temps pour un résultat qui n’était pas à la hauteur de nos attentes.
