Dans le contexte industriel actuel en constante évolution, la capacité à exploiter l'analyse des données est essentielle pour atteindre l'excellence opérationnelle et prendre des décisions éclairées. Notre objectif est de développer de solides compétences en analyse de données auprès de nos équipes de production, afin qu'elles puissent tirer pleinement parti des données et optimiser les processus décisionnels basés sur les données. Cette initiative constitue un levier important de notre stratégie en matière d'analyse de données et d'intelligence artificielle, garantissant que nos collaborateurs maîtrisent non seulement l'analyse des données, mais sont également capables de collaborer efficacement avec les technologies de pointe qui pilotent l'automatisation de nos usines.
Ce programme de formation est conçu sur mesure pour les responsables de processus, les gestionnaires d'actifs et autres acteurs clés de l'organisation. Il propose une formule complète combinant autoformation, formation pratique et cours en salle, afin de répondre aux différents besoins d'apprentissage et aux exigences opérationnelles de chacun.
Les participants utilisent des outils interactifs et intuitifs, axés sur des applications pratiques telles que l'utilisation de tableaux de bord pour évaluer la variabilité des facteurs de production, le recours à des outils d'analyse de tendances comme Seeq pour l'exploration et le suivi des données de processus au niveau de l'usine, et l'exploitation de JMP pour l'analyse statistique et la modélisation avancée. En développant une culture de la maîtrise des données et en dotant notre personnel de production des compétences analytiques essentielles, nous visons à optimiser l'efficacité opérationnelle et à favoriser une prise de décision éclairée au sein de toute l'organisation.
Bonjour à tous, je suis David Autrique, membre de l'équipe d'analyse de données chez BASF Anvers. Aujourd'hui, je vais vous expliquer comment nous utilisons JMP pour optimiser la prise de décision basée sur les données dans nos usines de production chimique. Bonne lecture !
Avant d'entrer dans les détails, permettez-moi de vous présenter brièvement BASF Anvers. Commençons par un aperçu du contexte plus large du groupe BASF, ou sites de production, situé dans le port d'Anvers. Il s'agit du deuxième site BASF Verbund le plus important au monde, s'étendant sur plus de 6 kilomètres carrés et abritant plus de 50 installations de classe mondiale. Plus de 3 000 employés y travaillent quotidiennement. Grâce à ces 50 unités de production, nous fabriquons une large gamme de produits, notamment des produits chimiques de base et de spécialité, des produits de synthèse, des produits de raffinage, des produits chimiques inorganiques, etc. Comme vous pouvez l'imaginer, cette vaste empreinte de production constitue le fondement d'une approche axée sur les données pour l'optimisation des opérations.
Qu'est-ce que cela implique ? Un processus de fabrication à l'échelle mondiale de produits chimiques essentiels. Examinons de plus près les défis auxquels nous sommes confrontés quotidiennement. Avec une production de plus de 1 000 tonnes par jour, nous rencontrons plusieurs problèmes, illustrés dans le schéma en bas de cette diapositive : sous-produits indésirables, rendements variables, etc. Notre objectif est de produire et de contrôler le produit final pour nos clients tout en minimisant les coûts variables, notamment la consommation de matières premières et d'énergie.
Nous sommes convaincus que l'analyse des données permet de réduire les coûts variables. En appliquant des stratégies basées sur les données, nous pensons pouvoir prédire les résultats avec plus de précision, réduire le gaspillage, améliorer l'efficacité, etc. En résumé, nous cherchons à valoriser l'immense quantité de données de production que nous générons quotidiennement.
Au quotidien, nos installations sont équipées de nombreux capteurs qui mesurent la pression, la température, etc. Notre objectif est de consolider ces données et d'en extraire un maximum d'informations. Faute de quoi, nous risquons de constituer un véritable cimetière de données, ce qui est absolument à éviter. C'est là qu'intervient JMP : cet outil nous permet de tirer des enseignements précieux de nos processus.
Afin de réduire les coûts variables (matières premières, énergie, etc.), la direction du site a lancé un programme d'excellence opérationnelle. Son élément clé est la formation « Analyse de données appliquée aux opérations », destinée aux responsables de processus. En combinant l'expertise de l'Université d'État de l'Utah en matière de processus avec l'analyse de données, nous pensons pouvoir créer des synergies décuplées, permettant ainsi d'obtenir des informations plus approfondies. En d'autres termes, nous obtiendrons des améliorations mesurables et durables, ainsi qu'une meilleure adhésion des utilisateurs, grâce à cette combinaison de connaissances des processus et d'analyse de données.
L'équipe d'analyse de données d'Anvers joue désormais un rôle de catalyseur dans l'ensemble du processus. Concrètement, comme illustré sur cette diapositive, les responsables de processus présentent un énoncé du problème, lié à la vision des objectifs d'exploitation (OpEx) de leur usine. Nous commençons ensuite à analyser le problème en profondeur, à le quantifier et à le transformer en un programme d'analyse.
Comme indiqué au quatrième point, nous transformons les problématiques opérationnelles en missions d'exploration de données. Pour ce faire, nous utilisons des outils simples et intuitifs. Notre objectif n'est pas de faire de nos responsables de processus des développeurs, mais simplement de leur apprendre à exploiter au maximum les données.
Dans la dernière étape, nous espérons bien sûr proposer et valider des mesures d'amélioration que nous pourrons ensuite mettre en œuvre. Ces mesures devront ensuite être intégrées à une base de données OpEx. Comme vous pouvez l'imaginer. Or, comme indiqué précédemment, le programme « Analyse de données appliquée aux opérations » est spécifiquement conçu pour les responsables de processus. Vous trouverez ici, à droite, une photo d'une formation que nous organisons. Cette formation présente les fonctionnalités de JMP à un groupe restreint de 20 responsables de processus sélectionnés pour l'occasion. Nous leur expliquons comment utiliser JMP et cet outil d'analyse de données, disponible sur site, de manière pratique, graphique et analytique.
Le format de formation que nous envisageons combine en réalité trois volets principaux. Nous privilégions l'apprentissage à son propre rythme, car nos collaborateurs sont très occupés. Ils doivent pouvoir se familiariser avec les outils, les étudier et se familiariser avec les nouvelles fonctionnalités par eux-mêmes, à leur propre rythme. Nous proposons également un accompagnement sur le terrain. Nous intervenons directement dans l'usine et les aidons à résoudre les problèmes qu'ils rencontrent à une étape donnée de leurs projets d'amélioration des performances opérationnelles, etc.
Enfin, nous proposons une formation en salle. Le processus que nous suivons consiste à enseigner aux participants comment explorer et visualiser les données afin d'identifier les opportunités opérationnelles. Dans un premier temps, ils analysent la variabilité des coûts. Généralement, ils utilisent les tableaux de bord de l'usine pour suivre l'évolution de leurs indicateurs clés de performance (KPI) quotidiens. Ensuite, ils approfondissent leur analyse en explorant les séries temporelles ou les données de processus sous-jacentes : relevés de température, de pression, etc. Pour ce faire, ils utilisent des outils classiques d'analyse de séries temporelles, tels que les fonctions de recherche et d'extraction de tendances.
Dans une dernière étape, ils convertissent, ou plutôt extraient, les données issues de cette première exploration. Ils consolident leurs données dans un tableau qu'ils analysent ensuite avec JMP. Cette dernière étape consiste à réaliser une analyse approfondie à l'aide de JMP, généralement une analyse de sensibilité. Ils cherchent à corréler les facteurs clés du processus avec la fonction de coût qui les intéresse. Nous avons constaté que cette approche génère des améliorations concrètes. Elle porte ses fruits et suscite l'intérêt des utilisateurs pour JMP. Ils perçoivent également la valeur ajoutée des fonctionnalités offertes.
Enfin, nous nous sommes enfin décidés à donner à nos équipes opérationnelles les moyens de prendre des décisions basées sur les données afin d'améliorer l'efficacité et de réduire les coûts pour BASF Anvers. La prochaine étape consiste à rendre le système opérationnel et à le mettre en œuvre. C'est notre priorité pour l'année à venir. Merci beaucoup.
