Étude de cas · Industrie agroalimentaire

16 sites de production, une vue d'ensemble de toutes les pièces de rechange

Un fabricant mondial de confiseries et de produits alimentaires a déployé MRO360 en tant que couche d'intelligence native basée sur l'IA dans 16 sites, libérant ainsi $16M de fonds de roulement et parvenant à zéro défaillance liée à la substitution des ingrédients en matière de sécurité alimentaire dans les 12 mois suivant la mise en service.

16 sites de production5 régions~$85M : stock MROPlus que 11 semaines avant la mise en service
Étude de cas Verdantis MRO360 : secteur agroalimentaire, $16M de fonds de roulement dégagés
$16M en fonds de roulement MRO libéré lors du premier déploiement (environ 19% de stocks combinés)
43%Réduction des achats d'urgence et des dépenses liées à l'accélération des procédures sur l'ensemble des 16 sites dans un délai de 12 mois
ZéroDéfaillances liées à la sécurité alimentaire constatées sur les équipements en contact avec les denrées alimentaires et les systèmes de nettoyage en place (CIP) au cours des 12 derniers mois
11 semainesDe la première connexion de données à la mise en service des six modules dans l'ensemble des 16 sites, aucun remplacement du progiciel de gestion intégré (ERP)
À propos du client

Fabricant mondial de confiseries, de snacks et d'aliments pour animaux de compagnie, exploitant des lignes de production à grande vitesse sur 16 sites de fabrication répartis dans cinq régions : l'Amérique du Nord, l'Europe occidentale, l'Europe orientale, l'Asie-Pacifique et l'Amérique latine.

La société a géré environ $85M en Stock MRO répartis entre 16 entrepôts de site et quatre entrepôts de distribution régionaux. Chaque site utilisait SAP S/4HANA avec SAP Plant Maintenance, mais la gestion des pièces de rechange fonctionnait en silos au niveau de chaque site, sans visibilité à l'échelle de l'entreprise et sans possibilité d'interroger l'ensemble du réseau avant de passer une commande externe.

Des années de croissance du portefeuille de marques et d'extension des installations avaient conduit à une organisation des services de maintenance, de réparation et de révision (MRO) adaptée à une activité plus modeste et plus centralisée. A matrice de criticité Cette approche n'avait jamais été appliquée de manière cohérente à l'échelle du réseau, et les seuils de réapprovisionnement, la logique de gestion des stocks et la classification variaient d'un site à l'autre. La direction a décidé de passer d'une stratégie défensive de surstockage à une gestion structurée et adaptée aux risques à l'échelle du réseau, sans pour autant remplacer SAP.

Les défis

Comment la résolution de ces cinq lacunes a permis de $16M en fonds de roulement et a éliminé les risques liés à la sécurité alimentaire sur 16 sites.

  • Les pics liés aux campagnes saisonnières ont fait grimper la demande en pièces d'usure essentielles bien au-delà des taux moyens annuels, mais les seuils de réapprovisionnement n'avaient pas été mis à jour depuis la mise en service du système SAP.
  • Les entrepôts du site ne communiquaient pas entre eux : 19 commandes d'urgence ont été passées en un an pour des pièces qui restaient inutilisées dans un site partenaire, chacune assortie d'un supplément pour traitement prioritaire de type 40-70%.
  • Plus de 290 articles ont été signalés comme présentant un risque d'obsolescence, sans qu'aucune alternative certifiée « qualité alimentaire » ne soit répertoriée pour aucun d'entre eux.
  • L'examen quotidien des ordres de travail mobilisait entre 75 et 801 TP3T du temps du planificateur sur des éléments ne nécessitant aucune action immédiate, ce qui faisait passer inaperçus les véritables travaux à risque au milieu du bruit généré par le carnet de commandes.
  • Des substitutions de produits non destinés à l'alimentation ont été effectuées sous la pression des contraintes d'approvisionnement, sans qu'il soit possible de consulter, avant validation, une base de données inter-sites répertoriant les alternatives certifiées par la FDA ou l'UE pour un usage alimentaire.

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Ce que vous allez apprendre

À la découverte de l'étude de cas complète

  • Comment la saisonnalité des campagnes a été intégrée dans les prévisions de la demande afin de mettre en évidence les pénuries de pièces d'usure critiques 10 à 12 semaines avant le début des périodes de pointe de production.
  • Comment la visibilité des stocks entre sites a permis de faire passer le nombre d'achats d'urgence de pièces de rechange de 19 par an à pratiquement zéro.
  • Comment 246 des 290 articles signalés comme obsolètes ont été remplacés par des alternatives certifiées de qualité alimentaire, chacune accompagnée d'une piste d'audit complète.
  • Comment les files d'attente de tâches filtrées par l'IA ont permis de réduire l'examen quotidien du planning à 15-20 éléments présentant un risque réel par site et par jour, contre un arriéré de 800 à 2 500 éléments en attente auparavant.
  • Comment les seuils de réapprovisionnement dynamiques ont été calculés et enregistrés directement dans SAP PM après validation par le planificateur, sans remplacer l'ERP existant.
  • Aucun incident lié à la sécurité alimentaire n'a été constaté sur l'ensemble des équipements en contact avec les aliments et des systèmes de nettoyage en place (CIP) au cours des 12 mois qui ont suivi la mise en service.
À qui s'adresse ce document ?

Conçu pour les équipes qui maîtrisent les performances en matière de maintenance, réparation et révision (MRO)

Vice-président des opérations de production

Chargé de veiller à la disponibilité des lignes de production, à la préparation des campagnes et à la continuité de la production sur plusieurs sites.

Planificateurs et ingénieurs de maintenance

Gestion des carnets de commandes en attente et de la disponibilité des pièces de rechange sur les chaînes de production alimentaire à grande vitesse.

Responsables de la chaîne d'approvisionnement et des achats

Réduire les dépenses imprévues, accélérer le paiement des primes et diminuer les coûts de stockage au sein d'un réseau mondial.

Responsables de programmes SAP et ERP

Ajouter des fonctionnalités d'intelligence artificielle natives à SAP PM et S/4HANA sans remplacer ni migrer le système existant.

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