Lorsqu’un lot ne répond pas aux critères de qualité, constater l’écart est généralement plus simple que d’en identifier la cause. Celle-ci peut être liée à la matière première, à une modification des conditions de production ou encore au fonctionnement des équipements, et plusieurs de ces facteurs peuvent se combiner. Sans une vision précise de ce qui s’est passé pendant le cycle de production concerné, remonter à l’origine du problème peut vite devenir complexe et chronophage.

La gestion des lots associée aux données énergétiques permet de cibler davantage cette recherche en attribuant les consommations d’énergie et de ressources aux différents lots de production, puis en les mettant en relation avec les informations sur les matières premières, les paramètres de procédé et les résultats de laboratoire. Les équipes de production et de qualité peuvent ainsi identifier les facteurs qui ont évolué au cours du cycle concerné et concentrer leur analyse des causes sur les hypothèses les plus plausibles.

Remonter d’un écart de qualité jusqu’à la production

Un résultat de laboratoire indique qu’un produit se situe en dehors de la plage de qualité attendue, mais il fournit peu d’informations sur ce qui s’est réellement passé pendant sa fabrication. Pour comprendre l’origine de l’écart, il faut retracer le cycle de production dont il est issu.

Le lot constitue alors le point de référence. Les données de production permettent d’identifier le produit et la recette, les informations sur les matières indiquent quel lot de matière première a été utilisé, les capteurs et systèmes de contrôle enregistrent les paramètres de fonctionnement, tandis que les compteurs mesurent la consommation d’électricité, de gaz, de vapeur ou d’air comprimé. Le résultat de laboratoire peut ainsi être replacé dans ce même contexte de production.

Une fois ces données associées au lot correspondant, les mesures continues prennent une véritable signification opérationnelle. Une courbe de température retrace alors l’évolution de la température pendant un cycle précis, tandis qu’un profil énergétique montre comment la consommation a évolué au cours de la fabrication. Il devient ainsi possible de suivre toute la chaîne, depuis l’utilisation des matières premières jusqu’au résultat qualité final, en passant par le comportement du procédé de production.

Pour rendre ces relations visibles, il est essentiel de disposer des bons outils d’analyse. Dans WiriTec® C, les spécialistes peuvent sélectionner un lot précis et examiner son historique de production sur la période concernée. Ils disposent ainsi d’une base permettant de comparer le cycle affecté à des lots fabriqués dans des conditions similaires et d’identifier les écarts réellement significatifs.

Pourquoi la valeur finale peut être trompeuse

Les données de production permettent souvent de confirmer que les paramètres définis ont bien été atteints. Une valeur finale ne montre toutefois pas comment les conditions ont évolué tout au long du processus de fabrication.

Deux cycles peuvent donc se terminer avec la même valeur de paramètre tout en ayant suivi des trajectoires très différentes. La durée des différentes phases, les fluctuations, les interruptions ou le temps passé à certaines valeurs intermédiaires peuvent tous avoir une incidence sur le produit fini.

La consommation d’énergie et de ressources apporte un indicateur supplémentaire sur ce comportement. Chauffer, refroidir, comprimer, pomper ou mélanger nécessite de l’énergie. Toute variation dans la durée ou l’intensité de ces opérations peut donc également se refléter dans le profil de consommation correspondant. Une consommation inhabituelle de vapeur ou d’électricité peut, par exemple, indiquer qu’une étape de production s’est déroulée différemment, même si la valeur cible a finalement été atteinte.

La consommation ne permet pas, à elle seule, d’expliquer pourquoi cela s’est produit. Son intérêt réside dans sa capacité à montrer où le comportement du processus de production a changé et à fournir un élément supplémentaire à analyser en tenant compte des conditions environnantes.

Identifier l’écart qui compte vraiment

Prenons l’exemple d’un lot qui échoue au test de viscosité. Les données de production confirment que le bon produit et la bonne recette ont été utilisés et que la température cible a été atteinte. L’analyse de la courbe de température complète révèle cependant une phase de chauffe plus longue, accompagnée d’une consommation d’énergie plus élevée.

Pris isolément, ce constat pourrait laisser penser à un problème technique. Des pertes thermiques, un encrassement ou une baisse des performances des équipements pourraient expliquer cette consommation supplémentaire.

Les informations sur les matières premières apportent toutefois un nouvel éclairage. Le lot concerné a été fabriqué avec un lot de matière première qui n’avait pas été utilisé lors des cycles précédents ayant donné des résultats conformes. D’autres lots fabriqués avec cette même matière première présentent une combinaison similaire : une phase de chauffe plus longue et des résultats qualité différents. En revanche, les cycles réalisés sur le même équipement avec le lot de matière première précédent ne présentent pas ces écarts.

Les éléments disponibles orientent donc davantage l’analyse vers la matière première. Ses propriétés ont pu influencer le comportement du produit pendant la chauffe, prolongeant ainsi cette phase de production et augmentant la quantité d’énergie nécessaire. La consommation supplémentaire apparaît alors plus probablement comme une conséquence du changement sous-jacent que comme la cause initiale du résultat qualité non conforme.

D’autres combinaisons conduiraient à d’autres hypothèses. Si la matière première reste identique alors que la trajectoire de production change, la séquence du procédé ou le comportement du système de régulation devient plus pertinent. Si une consommation énergétique plus élevée se reproduit avec différents lots de matières premières, le fonctionnement des équipements mérite d’être examiné de plus près. Comparer plusieurs dimensions d’un même historique de production permet ainsi de distinguer une observation isolée d’un schéma récurrent.

Comprendre ce que révèlent les tendances

Les tendances fournissent des indices, mais déterminer la cause racine nécessite toujours une bonne connaissance du procédé de production. Une corrélation entre une consommation plus élevée et un écart de qualité ne prouve pas, à elle seule, que l’un est la cause de l’autre. Les relations observées doivent être confrontées à ce qui s’est réellement passé pendant la production et, si nécessaire, vérifiées par des tests ou des inspections complémentaires.

WiriTec® C facilite cette analyse grâce à des graphiques en temps réel, des tableaux de bord, des rapports configurables et différents outils d’analyse. Il est possible de comparer différentes périodes et différents paramètres, tandis que les formules et la logique d’évaluation peuvent être adaptées aux exigences du procédé de production concerné. Les fonctions de validation et de surveillance des données permettent également de détecter les mesures manquantes ou peu plausibles avant qu’elles n’affectent l’analyse.

Cette combinaison fournit une base structurée pour confronter les différentes hypothèses aux données disponibles. Les comportements inhabituels peuvent être comparés aux cycles de production précédents, ce qui aide les équipes de production et de qualité à déterminer quelles pistes méritent d’être approfondies.

Un chemin plus direct vers la cause

Analyser conjointement la consommation d’énergie et la qualité des produits peut faire apparaître des tendances qui resteraient autrement invisibles. Les équipes peuvent ainsi cibler plus rapidement les causes possibles et éviter des tests, inspections ou opérations de maintenance inutiles.

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