Innover avec des produits plus durables et plus performants est le fondement de notre ambition pour un avenir propre dans le secteur des soins à domicile chez Unilever. Le passage des nouvelles technologies du laboratoire à l'usine pose des défis considérables et passionnants. Alors, comment pouvons-nous aborder l'innovation pour répondre aux attentes de nos consommateurs et de notre planète ?
Dans le domaine du développement de procédés, nous pensons que la plus grande valeur est créée si le DOE et la modélisation sont établis comme compétences clés chez chaque ingénieur de procédés. C'est pourquoi nous avons construit une communauté de pratique active à l'échelle mondiale grâce à une approche 70:20:10 en matière de perfectionnement numérique, en proposant des innovations percutantes via le DOE et en modélisant des projets à grande valeur ajoutée. L'adoption d'un « état d'esprit numérique » a permis aux ingénieurs d'apporter un impact et de la valeur en tant qu'individus, en développant une expertise technique approfondie dans les technologies de nouvelle génération grâce à la capture de données structurées et à la modélisation statistique. Cette approche a permis l'introduction de biosurfactants durables et de formulations à faible teneur en CO 2 directement à l'usine, avec des réductions de coûts et de complexité dans les chaînes d'approvisionnement. De nouveaux itinéraires de processus efficaces, optimisés grâce à la modélisation, ont abouti à des économies à deux chiffres et à des améliorations des performances des produits dans l'ensemble de notre portefeuille de soins à domicile.
De la formulation à l’usine, notre approche du développement des processus contribue à réaliser la révolution Clean Future grâce à une approche numérique de l’innovation.
Bonjour, je m'appelle Ewan et je suis ingénieur en développement de processus travaillant dans le secteur des soins à domicile chez Unilever. Aujourd'hui, je vais vous expliquer comment nous avons construit une communauté mondiale active pour une approche axée sur le numérique en matière d'innovation et de durabilité. Désormais, que vous connaissiez les marques ou l'entreprise elle-même, Unilever est l'une des plus grandes sociétés de biens de consommation au monde, avec un portefeuille de grandes marques utiles, des marques de soins à domicile comme Persil ou OMO et Comfort, et d'autres marques que vous connaîtrez, comme Ben & Jerry's et Dove. Nous avons une présence inégalée sur les futurs marchés en croissance. En tant qu'entreprise, nous avons une orientation résolument commerciale pour être durable.
Aujourd'hui, cette orientation en tant qu'entreprise durable contribue à avoir un réel impact sur la planète grâce aux 3,4 milliards de personnes qui utilisent nos produits chaque jour dans plus de 190 pays. La portée de notre entreprise durable s’est traduite par un chiffre d’affaires de plus de 60 milliards d’euros en 2022.
Aujourd’hui, notre objectif et notre ambition en tant qu’entreprise transparaissent vraiment dans notre stratégie pour un avenir propre. Il s'agit désormais de la livraison de produits qui sont incontestablement supérieurs en termes de performances, des produits qui offrent une grande valeur à tous les niveaux de prix, dans toutes nos marques et des produits durables. C'est vraiment la combinaison des trois dans chaque produit que nous proposons à nos consommateurs qui est au cœur de notre stratégie, qui en fait une stratégie si progressiste. Il existe plus de 50 preuves de l’impact réel et de la puissance commerciale que cette stratégie a permis.
Dans le domaine des soins à domicile, c'est le développement de processus qui permet de mettre en œuvre notre stratégie pour un avenir propre à l'échelle de l'usine. Prendre l'ambition des scientifiques en formulation et des spécialistes du marketing, et passer des concepts de laboratoire à une production optimisée à l'échelle de l'usine dans le monde entier. Généralement, nous procédons en quatre étapes clés, dont la première consiste à comprendre comment la formulation et le processus interagissent. Qu'il s'agisse de l'effet de la température qui rend le produit plus épais et plus difficile à pomper, de ses effets sur la clarté du produit, et donc de son aspect clair ou flou, nous devons vraiment comprendre ces interactions dès le départ, afin qu'elles puissent alimenter toutes les interactions ultérieures. pas. Le prochain élément est la conception d'un itinéraire de processus.
Commencer à comprendre et à se faire une idée de la manière dont nous voulons traiter cela, à la fois à l’échelle pilote, à petite échelle, et également à grande échelle, donc dans nos usines du monde entier. A partir de ces deux étapes, nous pouvons alors commencer à construire des règles de mise à l’échelle. Il s’agit d’un travail de mise à l’échelle d’une usine pilote. Que nous fabriquions des produits en lots de 50 kilogrammes, de 100 kilogrammes ou de 200 kilogrammes, voire plus. C'est là que nous commençons réellement à élaborer des règles qui s'appliqueront à l'échelle de l'usine, où nous produisons à l'échelle des tonnes par lot. Il en résulte le principal essai en usine. Tester notre produit dans des usines réelles à travers le monde.
À chacune de ces étapes, nous pouvons générer beaucoup de données, beaucoup de compréhension pour passer à l’étape suivante. Nous voulons être aussi exploratoires que possible pour vraiment pousser le processus d'innovation afin de créer des produits innovants sur le plan conceptuel et que nos consommateurs souhaitent. Notre ambition ici est de savoir comment relier ces données à notre ambition d’être exploratoire dans un pipeline d’innovation axé sur le numérique tout au long du processus.
C'est ce que nous avons essayé. Nous voulions piloter une approche basée sur des hypothèses pour la conception d'expériences et nous avions une nouvelle formulation dont nous avions besoin pour lancer l'une de nos marques populaires de soins à domicile. Nous devions le lancer dans plus de onze usines à travers le monde, comprenant plus de 25 types, tailles et échelles de mélangeurs différents. Il s'agit là d'un défi de taille et il s'agit essentiellement d'un déploiement mondial. Comment pouvons-nous optimiser cela pour obtenir des performances de produit de supériorité incontournable afin d'offrir une grande valeur à nos consommateurs et également de fournir un produit durable ?
Parce que chaque optimisation que nous effectuons à cette étape peut bénéficier à nos 3,4 milliards de consommateurs dans le monde, et essentiellement à notre planète également. Nous avons commencé par formuler une hypothèse, qui comprenait les paramètres de processus qui, selon nous, pourraient influencer notre produit, qu'il s'agisse des paramètres de qualité du produit lui-même ou du processus. Nous avons testé une approche de plan d’expériences à l’échelle pilote. Faire cela à plus petite échelle avant de passer à une usine nous permet de minimiser les coûts, les matières premières et d’accélérer également le processus. A partir de ces données, nous avons pu commencer à modéliser certains de nos paramètres de qualité. Un exemple concret est présenté ici.
Cela nous a permis d'identifier les véritables points de contrôle critiques, non seulement dans le processus lui-même, mais également dans certains paramètres de formulation. Ce que nous voyons ici est la prédiction de notre produit. La viscosité dépend de la température. Autre paramètre de qualité, le paramètre 2 et les matériaux A et B.
Maintenant, le paramètre 2 et le matériau A n'ont pas vraiment d'impact sur la viscosité, mais la partie vraiment intéressante réside dans la température et le matériau B. Si nous réduisons encore plus la température, nous restons dans la zone verte dans les spécifications. Si on réduit le matériau B, c'est pareil. Il existe un potentiel de réduction des économies d'énergie grâce à la réduction de la température et un potentiel de réduction des coûts grâce à la réduction du matériau B. Ces deux éléments entraîneront en réalité une réduction des gaz à effet de serre.
C’est l’avantage commercial que nous avons réussi à apporter grâce à cette approche. Des millions d'euros à deux chiffres en économies de matériaux et une réduction mondiale de l'énergie pour la durabilité, le tout pour un avenir propre. Désormais, c'est le travail d'un ingénieur ou d'une petite équipe. Si c’est ce que nous pouvons réaliser, pourquoi ne voudrions-nous pas doter chaque ingénieur de ces compétences clés ? C'est ce que nous avons décidé de faire.
Nous voulions faire en sorte que la conception d'expériences et la modélisation soient des compétences clés pour chaque ingénieur en développement de processus de soins à domicile dans le monde. Ces ingénieurs ont des langues maternelles différentes, vivent dans des pays différents, dans des fuseaux horaires différents et se trouvent à différents stades de leur développement. L’objectif ici était de garantir que tout le monde puisse bénéficier d’un seul programme. Différentes équipes travaillent sur différents produits, elles développent donc des spécialisations et souhaitent peut-être utiliser certaines fonctionnalités de Jump. Nous avons créé une communauté de pratique mondiale où les ingénieurs peuvent se réunir, partager leurs apprentissages et améliorer leurs compétences ensemble.
L'approche que nous avons adoptée pour cela était une approche appelée approche 70:20:10. Dix pour cent du temps a été consacré à une formation structurée, dirigée par des champions JMP, c'est-à-dire des ingénieurs maîtrisant mieux l'utilisation de JMP au sein de notre équipe, travaillant avec d'autres équipes d'ingénierie pour améliorer leurs compétences. Vingt pour cent étaient des apprentissages partagés. Des sessions régulières de communauté de pratique avec des ingénieurs comme participants et leurs mentors, afin que nous puissions partager nos apprentissages, nos luttes, nos défis et vraiment comment nous avons progressé avec le saut, avec un nom pour perfectionner tout le monde. Les 70% sont la partie la plus cruciale de ce programme. Cela permet d'avoir un impact grâce à un travail pratique sur des technologies clés dans des projets à grande valeur ajoutée.
Ces projets sont de gros paris business que nous souhaitons lancer. L'utilisation de DOE peut aider à accélérer les délais, à optimiser les produits et à comprendre le comportement du produit à un niveau jamais atteint auparavant. Si nous rendions le DOE facultatif et la modélisation facultative, rien ne se passerait. Nous essayons de changer les méthodes de travail ici, nous devons donc intégrer cela comme approche pour nos projets à forte valeur ajoutée.
Nous avons commencé par essayer de consolider une bonne capture de données structurées, constituant ainsi la base de tous nos futurs travaux de modélisation. Nous voulions, encore une fois, consolider une première approche du DOE pour notre exploration. Nous utilisons généralement une conception personnalisée dans JMP pour cela, en utilisant une surface de réponse. C'était suffisamment complexe pour représenter avec précision les formulations et les processus, mais pas trop complexe pour que cela prenne beaucoup de temps ou soit impossible à comprendre pour nos ingénieurs du monde entier.
Sur cette base, nous souhaitions développer les compétences d’analyse et de modélisation des données de nos ingénieurs, afin qu’ils puissent commencer à développer des connaissances sur les formulations et les processus. Encore une fois, c’est simple et direct. Régression linéaire utilisant les moindres carrés standards. Nous voulions nous assurer qu'il n'y avait pas de multicolinéarité dans nos modèles. Si nous voyons une température effective, nous voulons être sûrs à 100 % qu’il s’agit bien de la température et non d’un artefact d’une autre interaction. La véritable ambition de ce voyage est de pouvoir former des ingénieurs experts capables de créer des informations technologiques à valeur ajoutée.
Passer des conceptions personnalisées et de la régression de base à d'autres fonctionnalités telles que les simulations. Que nous puissions simuler les spécifications du produit, par exemple, en utilisant des fonctions de désirabilité pour optimiser nos produits en termes de temps de cycle ou de coût par lots, et passer à des méthodes de modélisation plus complexes. S'éloigner de la modélisation numérique de la viscosité et commencer à prendre en compte d'autres facteurs comme la mousse.
C'est ce que nous avons réussi à faire. Je vais vous parler de quelques études de cas où nous avons réussi à développer des produits de qualité supérieure, où nous avons réussi à fournir des produits de grande valeur et à réaliser des économies pour nos consommateurs, et où nous avons réussi à offrir des produits durables. produits pour commercialiser les trois en même temps dans nos produits. Le premier est un exemple de produit qui est l’un des produits les plus complexes que nous ayons jamais développés.
Tout a commencé avec la caractérisation via le DOE. La modélisation de l’espace de formulation nous a vraiment aidé à acquérir une compréhension approfondie de la formulation. Grâce à cette compréhension, nous sommes en mesure d'optimiser la formulation. C’est essentiel, car avec notre approche d’un avenir propre, nous souhaitons remodeler nos formulations, non seulement pour les liquides, mais aussi pour les poudres, gels, capsules, crèmes et barres. Nous devons apprendre comment produire les formulations les plus durables possibles et les proposer avec d'excellentes performances et une grande valeur. C'est pourquoi la caractérisation est essentielle.
Ce produit était très complexe, et il faut pouvoir en faire une usine. Ce que nous avons fait, c'est travailler avec les équipes d'usine pour intégrer les données d'usine dans notre modèle, et nous avons pu simuler le comportement de la formulation dans nos usines, renforçant ainsi la confiance, non seulement dans l'équipe de formulation, l'équipe de développement de processus, mais aussi dans les équipes d'usine. et les équipes marketing. Les résultats de notre modélisation nous ont permis d’économiser plusieurs millions d’euros en investissement.
La situation dans laquelle nous nous trouvons actuellement est que nous pouvons éliminer les risques liés aux formulations dans la phase de développement de la formulation, avant leur mise à l'échelle, au travail, avant leur lancement en usine, car nous pouvons renforcer la confiance dans la bonne première mise à l'échelle de produits plus performants que jamais, mieux valeur que les produits jamais performants. Ce produit était 100% durable. Grâce au DOE et à la modélisation, nous sommes en mesure de produire des produits de qualité supérieure, de grande valeur et des produits durables.
Le deuxième exemple est extrêmement similaire. C’est un produit que vous utilisez probablement très fréquemment. C'est très connu. Encore une fois, nous avons commencé par caractériser non seulement la formulation, mais également le processus. L’étude des interactions ici a conduit à une nouvelle compréhension. Une compréhension que nous n'avions pas auparavant, tant sur la formulation que sur le processus.
Grâce à cette compréhension et à ce modèle, nous avons pu réduire de 26 % le temps nécessaire à la fabrication de chaque lot à l'échelle de l'usine, soit une réduction de 26 % du temps de cycle des lots. Il ne s’agit pas seulement d’un gain de temps, car tout ce temps gagné est désormais du temps que nous pouvons consacrer à la fabrication d’autres produits, de ce produit et de toutes nos autres marques que nous pouvons proposer aux consommateurs. Nous libérons la capacité de fabrication des usines et construisons ici notre modèle. Au-delà du temps de cycle des lots, nous sommes en mesure d'incorporer des paramètres de coût et de qualité pour commencer à modéliser et à profiler plusieurs paramètres à la fois.
Cela nous a permis de maintenir des performances élevées, de réduire les coûts que nous pouvons répercuter sous forme d'économies sur le consommateur et d'améliorer la durabilité des produits grâce à une réduction de 21 % de nos polymères, qui sont généralement non biodégradables. Encore une fois, nous sommes en mesure de maintenir nos performances, d'offrir une grande valeur à nos consommateurs et de proposer des produits durables, non seulement pour nos consommateurs, mais également pour notre planète.
Pour partager quelques enseignements clés de notre voyage. C’est vraiment l’accent mis sur des projets à forte valeur ajoutée qui nous a aidés à créer le véritable impact commercial que nous voyons ici. Cela nous a permis d’impliquer les parties prenantes dans l’approche numérique de l’innovation et a vraiment contribué à commencer à l’étendre, non seulement au niveau de la formulation, mais aussi du développement des processus, de la chaîne d’approvisionnement et d’autres équipes. Nous sommes passés du développement de processus et nous l'étendons maintenant.
La seconde est que les présentations sont fréquentes. Les apprentissages partagés, 20% de notre parcours ont permis de maintenir le développement des équipes. Cela a permis de maintenir le rythme de création de valeur pour l’entreprise. Après avoir rédigé et donné ces présentations, il est ensuite devenu beaucoup plus facile de transférer cette compréhension également à d'autres équipes, ainsi qu'aux parties prenantes. Cela a également aidé les parties prenantes à adhérer.
Le troisième apprentissage est que le mentorat individuel représentait un énorme investissement de ressources au début, mais c'était de loin le plus précieux pour nous. Cet investissement initial a vraiment permis d'améliorer rapidement les compétences des ingénieurs, et le fait que des ingénieurs professionnels chez JMP travaillent avec d'autres ingénieurs nous a aidé à rester concentrés sur ce qui comptait vraiment en termes de formulation et de perspective globale de processus. Tout cela est au centre du voyage, et son engagement à long terme est essentiel si nous voulons réussir à changer nos méthodes de travail. Cela ne se fera pas du jour au lendemain. C'est un long voyage, et il comporte aussi quelques sacrifices.
Votre productivité est légèrement inférieure lorsque vous apprenez de nouveaux outils, lorsque vous commencez à travailler de différentes manières, votre rendement est inférieur, mais les résultats arrivent réellement lorsque cette productivité commence à augmenter, car chaque aperçu technique que vous pouvez extraire de vos modèles aboutit à un nouvel espace. à explorer, ce qui donne ensuite lieu à plus d’informations. Vous commencez ici à développer un processus d’innovation circulaire. Ce processus d’innovation circulaire est ce que nous faisons désormais, non seulement dans le développement de processus, mais dans l’ensemble des soins à domicile.
Je m'appelle Ewan et je viens de vous expliquer comment nous avons construit une communauté mondiale active pour une première approche numérique de l'innovation et de la durabilité chez Unilever. Merci beaucoup.
