Innovare prodotti più sostenibili e performanti è il fondamento della nostra ambizione per un futuro pulito nell'assistenza domiciliare in Unilever. Portare le nuove tecnologie dal laboratorio alla fabbrica comporta sfide considerevoli ed entusiasmanti: come possiamo affrontare l'innovazione per soddisfare le esigenze dei nostri consumatori e del nostro pianeta?
Nello sviluppo dei processi, crediamo che il massimo valore si crei se DOE e modellazione vengono consolidate come competenze chiave in ogni ingegnere di processo. Per questo motivo abbiamo creato una comunità di pratica attiva a livello globale attraverso un approccio 70:20:10 all'aggiornamento digitale, offrendo innovazioni di impatto attraverso DOE e modellazione su progetti di alto valore. Adottare una "mentalità digitale" ha consentito agli ingegneri di generare impatto e valore come individui, sviluppando una profonda competenza tecnica nelle tecnologie di nuova generazione attraverso l'acquisizione di dati strutturati e la modellazione statistica. Questo approccio ha consentito l'introduzione di biosurfattanti sostenibili e formulazioni a basse emissioni di CO2 direttamente in fabbrica, con una riduzione dei costi e della complessità lungo tutte le catene di fornitura. Nuovi percorsi di processo efficienti, ottimizzati attraverso la modellazione, hanno portato a risparmi a due cifre in milioni di euro e a miglioramenti delle prestazioni dei prodotti in tutto il nostro portafoglio Home Care.
Dalla formulazione alla produzione in fabbrica, il nostro approccio allo sviluppo dei processi contribuisce a realizzare la rivoluzione del futuro pulito attraverso un approccio digitale all'innovazione.
Ciao, mi chiamo Ewan e sono un Process Development Engineer che lavora nel settore Home Care di Unilever. Oggi vi racconterò come abbiamo creato una community globale attiva per un approccio digitale all'innovazione e alla sostenibilità. Ora, che conosciate i marchi o l'azienda stessa, Unilever è una delle più grandi aziende di beni di consumo al mondo, con un portafoglio di marchi leader con uno scopo ben preciso, marchi per la cura della casa come Persil o OMO e Comfort, e altri marchi che conoscerete, come Ben & Jerry's e Dove. Abbiamo una presenza senza pari nei mercati in crescita futura. Come azienda, abbiamo un focus commerciale determinato sulla sostenibilità.
Ora, questa attenzione alla sostenibilità aziendale contribuisce a generare un impatto concreto sul pianeta, grazie ai 3,4 miliardi di persone che utilizzano i nostri prodotti ogni giorno in oltre 190 paesi. La nostra presenza come azienda sostenibile ha generato un fatturato di oltre 60 miliardi di euro nel 2022.
Ora, il nostro scopo e la nostra ambizione come azienda traspaiono davvero nella nostra strategia per un futuro pulito. Si tratta di offrire prodotti imperdibili in termini di prestazioni, prodotti che offrono un ottimo rapporto qualità-prezzo in tutte le fasce di prezzo, in tutti i nostri marchi e prodotti sostenibili. È proprio la combinazione di tutti e tre in ogni prodotto che offriamo ai nostri consumatori, che è al centro della nostra strategia, a renderla così progressista. Ci sono oltre 50 prove del reale impatto e del potenziale commerciale che questa strategia ha generato.
Nell'assistenza domiciliare, è lo sviluppo dei processi a portare la nostra strategia per un futuro pulito su scala industriale. Partendo dall'ambizione degli scienziati della formulazione e degli esperti di marketing, e passando dai concetti di laboratorio alla produzione ottimizzata su scala industriale in tutto il mondo, realizziamo questo processo in quattro fasi chiave, la prima delle quali consiste nel comprendere come la formulazione e il processo interagiscono. Che si tratti dell'effetto della temperatura che rende il prodotto più denso e difficile da pompare, o dei suoi effetti sulla limpidezza del prodotto, quindi se appare limpido o opaco, dobbiamo davvero comprendere queste interazioni in anticipo, in modo che possano essere utilizzate in tutte le fasi successive. La successiva è la progettazione del percorso di processo.
Iniziamo a capire e a costruire un'idea di come vogliamo elaborare tutto questo, sia su scala pilota, quindi su piccola scala, sia su larga scala, quindi nei nostri stabilimenti in tutto il mondo. Da questi due passaggi, possiamo quindi iniziare a definire le regole per l'aumento di scala. Questo è il lavoro di aumento di scala negli impianti pilota. Che si tratti di produrre prodotti in lotti da 50 chilogrammi, 100 chilogrammi o 200 chilogrammi, o anche di più. È qui che iniziamo davvero a sviluppare regole che si applicheranno a livello di stabilimento, dove produciamo nell'ordine delle tonnellate per lotto. Il risultato è la sperimentazione principale in impianto. Testiamo il nostro prodotto in stabilimenti in tutto il mondo.
In ciascuna di queste fasi, possiamo generare molti dati e acquisire una conoscenza approfondita da integrare nella fase successiva. Vogliamo essere il più esplorativi possibile per spingere davvero il processo di innovazione verso prodotti concettualmente nuovi e desiderati dai nostri consumatori. La nostra ambizione è quella di riuscire a collegare questi dati e la nostra ambizione di essere esplorativi in una pipeline di innovazione guidata dal digitale lungo l'intero processo.
Questo è ciò che abbiamo provato. Volevamo sperimentare un approccio basato su ipotesi per la progettazione di esperimenti, e avevamo bisogno di una nuova formulazione per lanciare uno dei nostri marchi più popolari per la cura della casa. Dovevamo lanciarla in oltre undici stabilimenti in tutto il mondo, comprendenti oltre 25 mixer di diverse tipologie, dimensioni e dimensioni. Questa è una grande sfida e si tratta essenzialmente di un lancio globale. Come possiamo ottimizzare tutto questo per ottenere prestazioni di prodotto di eccellenza, offrire un valore aggiunto ai nostri consumatori e al contempo offrire un prodotto sostenibile?
Perché ogni ottimizzazione che applichiamo in questa fase può apportare benefici ai nostri 3,4 miliardi di consumatori in tutto il mondo e, in sostanza, anche al nostro pianeta. Abbiamo iniziato formulando un'ipotesi, che consisteva nell'individuare quali parametri di processo ritenevamo potessero influenzare il nostro prodotto, siano essi i parametri di qualità del prodotto stesso o il processo. Abbiamo sperimentato un approccio di progettazione di esperimenti su scala pilota. Questo approccio su scala ridotta, prima di passare alla produzione in fabbrica, ci consente di ridurre al minimo i costi, le materie prime e, di fatto, di accelerare il processo. Da questi dati, siamo stati in grado di iniziare a modellare alcuni dei nostri parametri di qualità. Un esempio concreto è mostrato qui.
Questo ci ha permesso di identificare i veri punti critici di controllo, non solo nel processo stesso, ma anche in alcuni parametri di formulazione. Ciò che vediamo qui è la previsione del nostro prodotto. La viscosità dipende dalla temperatura. Un altro parametro di qualità, il parametro 2, e i materiali A e B.
Ora, il parametro 2 e il materiale A non hanno un impatto significativo sulla viscosità, ma la parte davvero interessante riguarda la temperatura e il materiale B. Se riduciamo ulteriormente la temperatura, rimaniamo nella zona verde entro le specifiche. Se riduciamo il materiale B, è la stessa cosa. C'è un potenziale di riduzione del risparmio energetico attraverso la riduzione della temperatura e un potenziale di riduzione dei costi attraverso la riduzione del materiale B. Entrambi questi fattori si tradurranno effettivamente in una riduzione dei gas serra.
Questo è stato il vantaggio commerciale che siamo riusciti a ottenere grazie a questo approccio. Milioni di euro a due cifre in risparmi sui materiali e una riduzione globale dei consumi energetici a favore della sostenibilità, il tutto per un futuro pulito. Ora, questo è il lavoro di un singolo ingegnere o di un piccolo team. Se questo è ciò che possiamo ottenere, perché non dovremmo voler rendere queste competenze chiave disponibili a ogni ingegnere? Questo è ciò che ci siamo prefissati di fare.
Volevamo rendere la progettazione di esperimenti e la modellazione competenze chiave per ogni ingegnere impegnato nello sviluppo di processi di assistenza domiciliare in tutto il mondo. Questi ingegneri hanno lingue diverse, vivono in paesi diversi, con fusi orari diversi e si trovano in fasi diverse del loro sviluppo. L'obiettivo era garantire che tutti potessero trarre vantaggio da un unico programma. Team diversi lavorano su prodotti diversi, quindi sviluppano specializzazioni, magari volendo utilizzare determinate funzionalità di Jump. Abbiamo creato una comunità di pratica globale in cui gli ingegneri possono incontrarsi, condividere le proprie conoscenze e migliorare le proprie competenze insieme.
L'approccio che abbiamo adottato è stato chiamato 70:20:10. Il 10% del tempo è stato dedicato alla formazione strutturata, guidata da JMP Champion, ovvero ingegneri con una maggiore competenza nell'uso di JMP all'interno del nostro team, che hanno collaborato con altri team di ingegneri per migliorare le proprie competenze. Il 20% è stato dedicato alla condivisione degli apprendimenti. Sessioni regolari di community of practice con ingegneri partecipanti e i loro mentor, in modo da poter condividere i nostri apprendimenti, le nostre difficoltà, le sfide e i progressi compiuti con Jump, con un obiettivo comune: migliorare le competenze di tutti. Il 70% è la parte più cruciale di questo programma. Si tratta di produrre un impatto attraverso il lavoro pratico su tecnologie chiave in progetti di alto valore.
Questi progetti rappresentano grandi scommesse aziendali che vogliamo lanciare. L'utilizzo del DOE può contribuire ad accelerare le tempistiche, a ottimizzare i prodotti e a comprenderne il comportamento a un livello mai raggiunto prima. Se rendessimo il DOE e la modellazione opzionali, non accadrebbe nulla. Stiamo cercando di cambiare il nostro modo di lavorare, quindi dobbiamo integrarlo come approccio per i nostri progetti di alto valore.
Abbiamo iniziato cercando di consolidare un'acquisizione dati strutturata e di qualità, gettando le basi per tutto il nostro futuro lavoro di modellazione. Volevamo, ancora una volta, consolidare un approccio DOE first alla nostra esplorazione. In genere, per questo scopo, utilizzavamo un design personalizzato in JMP, utilizzando una superficie di risposta. Questo era sufficientemente complesso da rappresentare accuratamente le formulazioni e i processi, ma non troppo complesso da richiedere molto tempo o da risultare impossibile da comprendere per i nostri ingegneri in tutto il mondo.
Partendo da questo, volevamo sviluppare competenze di analisi e modellazione dei dati nei nostri ingegneri, in modo che potessero iniziare a sviluppare approfondimenti sulle formulazioni e sui processi. Anche in questo caso, si tratta di un processo semplice e diretto. Regressione lineare utilizzando i minimi quadrati standard. Volevamo garantire che non ci fosse multicollinearità nei nostri modelli. Se osserviamo una temperatura effettiva, vogliamo essere sicuri al 100% che si tratti di temperatura e non di un artefatto di un'altra interazione. La vera ambizione di questo percorso è quella di formare ingegneri esperti in grado di creare approfondimenti tecnologici a valore aggiunto.
Passiamo da progetti personalizzati e regressione di base ad altre funzionalità come le simulazioni. Valutiamo se possiamo simulare le specifiche di prodotto, ad esempio utilizzando funzioni di desiderabilità per ottimizzare i nostri prodotti in termini di tempi di ciclo o costi, e passiamo a metodi di modellazione più complessi. Abbandoniamo la modellazione numerica per la viscosità e iniziamo a considerare altri fattori come la schiuma.
Ecco cosa siamo riusciti a fare. Vi illustrerò un paio di casi di studio in cui siamo riusciti a sviluppare prodotti di qualità superiore, a fornire prodotti di grande valore e a garantire risparmi ai nostri consumatori, e a commercializzare prodotti sostenibili, tutte e tre queste caratteristiche contemporaneamente. Il primo è un esempio di uno dei prodotti più complessi che abbiamo mai sviluppato.
Tutto è iniziato con la caratterizzazione tramite DOE. La modellazione dello spazio formulativo ci ha aiutato a comprendere a fondo la formulazione. Da questa comprensione, siamo in grado di ottimizzarla. Questo è fondamentale, perché con il nostro approccio al futuro pulito, vogliamo rimodellare le nostre formulazioni, non solo per i liquidi, ma anche per polveri, gel, capsule, creme e barrette. Dobbiamo imparare come produrre le formulazioni più sostenibili possibili e fornirle con ottime prestazioni e un ottimo rapporto qualità-prezzo. Ecco perché la caratterizzazione è fondamentale.
Questo prodotto era molto complesso e dovevamo essere in grado di trasformarlo in un prodotto industriale. Abbiamo collaborato con i team di fabbrica per integrare i dati di fabbrica nel nostro modello e siamo riusciti a simulare il comportamento della formulazione nei nostri stabilimenti, creando fiducia non solo nel team di formulazione, nel team di sviluppo dei processi, ma anche nei team di fabbrica e nei team di marketing. I risultati della nostra modellazione ci hanno permesso di risparmiare milioni di euro in investimenti di capitale.
La situazione attuale ci consente di ridurre i rischi delle formulazioni nella fase di sviluppo, prima della scalabilità, sul lavoro, prima del lancio in fabbrica, perché possiamo costruire la fiducia nel giusto primo step temporale di sviluppo di prodotti con prestazioni più elevate che mai e un rapporto qualità-prezzo migliore di sempre. Questo prodotto era sostenibile al 100%. Grazie al DOE e alla modellazione, siamo in grado di realizzare prodotti di qualità superiore, di grande valore e sostenibili.
Il secondo esempio è estremamente simile. Si tratta di un prodotto che probabilmente usate molto frequentemente. È molto noto. Anche in questo caso, abbiamo iniziato caratterizzando non solo la formulazione, ma anche il processo. Indagare le interazioni in questo caso ha portato a una nuova comprensione. Una comprensione che prima non avevamo né sulla formulazione né sul processo.
Grazie a questa comprensione e a questo modello, siamo riusciti a ridurre del 26% il tempo necessario per realizzare ogni singolo lotto su scala industriale, con una riduzione del 26% del tempo di ciclo di produzione. Non si tratta solo di un risparmio di tempo, perché tutto quel tempo risparmiato è ora tempo che possiamo dedicare alla produzione di altri prodotti, questo prodotto e tutti gli altri nostri marchi che possiamo consegnare ai consumatori. Stiamo liberando la capacità produttiva in fabbrica e sviluppando ulteriormente il nostro modello. Oltre al tempo di ciclo di produzione, siamo in grado di incorporare i costi e altri parametri di qualità per iniziare a modellare e profilare più parametri contemporaneamente.
Ciò ci ha permesso di mantenere elevate prestazioni, ridurre i costi, che possiamo trasferire ai consumatori sotto forma di risparmi, e migliorare la sostenibilità del prodotto attraverso una riduzione del 21% dei nostri polimeri, che in genere non sono biodegradabili. Ancora una volta, siamo in grado di mantenere le prestazioni, offrire un valore aggiunto ai nostri consumatori e realizzare prodotti sostenibili, non solo per loro, ma anche per il nostro pianeta.
Per condividere alcuni insegnamenti chiave del nostro percorso. È stata proprio l'attenzione rivolta a progetti di alto valore ad aiutarci a creare il reale impatto aziendale che vediamo qui. Ci ha permesso di coinvolgere gli stakeholder nell'approccio digitale all'innovazione e ci ha davvero aiutato a iniziare a espanderlo, non solo nella formulazione, ma anche nello sviluppo dei processi, nella supply chain e in altri team. Abbiamo superato lo sviluppo dei processi e ora lo stiamo ampliando.
Il secondo è che le presentazioni frequenti. Gli apprendimenti condivisi, il 20% del nostro percorso, hanno contribuito a mantenere lo sviluppo dei team. Hanno contribuito a mantenere il ritmo di creazione di valore per l'azienda. Dopo aver scritto e tenuto queste presentazioni, è diventato molto più facile trasferire questa comprensione anche ad altri team e agli stakeholder. Ha aiutato anche gli stakeholder ad aderire.
La terza lezione è che il mentoring individuale ha rappresentato un enorme investimento di risorse all'inizio, ma è stato di gran lunga il più prezioso per noi. Questo investimento iniziale ha davvero aiutato a migliorare rapidamente le competenze degli ingegneri, e avere ingegneri che, con JMP, collaborano con altri ingegneri ci ha aiutato a mantenere la concentrazione su ciò che contava davvero in termini di formulazione, prospettiva di processo e visione d'insieme. Tutto questo è un focus sul percorso, e il suo impegno a lungo termine è fondamentale se vogliamo cambiare con successo il nostro modo di lavorare. Non è un processo che si realizza dall'oggi al domani. È un lungo percorso, che comporta anche dei sacrifici.
La produttività è leggermente inferiore quando si imparano nuovi strumenti, quando si inizia a lavorare in modi diversi, il rendimento è inferiore, ma i risultati si vedono davvero quando la produttività inizia ad aumentare, perché ogni intuizione tecnica che si riesce a ricavare dai modelli si traduce in un nuovo spazio da esplorare, che a sua volta si traduce in ulteriori intuizioni. Si inizia da qui per sviluppare un processo di innovazione circolare. Questo processo di innovazione circolare è ciò che stiamo facendo ora, non solo nello sviluppo dei processi, ma in tutta l'assistenza domiciliare.
Sono Ewan e vi ho appena raccontato come abbiamo creato una community globale attiva per un approccio digitale all'innovazione e alla sostenibilità in Unilever. Grazie mille.
