Données d’usine de produits de grande consommation (PGC) : votre arme secrète pour fidéliser vos clients

Pour gagner des clients et les fidéliser, les entreprises de produits de grande consommation (PGC) doivent trouver le moyen de devenir plus compétitives chaque jour. Près de sept consommateurs sur 10 se disent prêts à quitter une marque actuelle s’ils trouvent une alternative de meilleure qualité ailleurs. Aujourd’hui, près de 33 % des clients américains déclarent ne pas être du tout fidèles aux marques : ils sont prêts à explorer le marché.

Comment gagner la confiance des clients et les fidéliser ? (Après tout, les clients fidèles dépensent généralement plus que les nouveaux clients !) Les données peuvent être votre arme secrète.

Plus vous pourrez collecter et analyser d’informations dans l’usine pour améliorer la production finale, plus vous pouvez optimiser l’efficacité, mettre les produits sur les étagères des magasins avant vos concurrents et livrer des produits de meilleure qualité à vos clients plus rapidement.

Quelles données d’usine de produits de grande consommation valent la peine d’être utilisées ?

Pour la plupart des usines, la génération de données n’est pas le problème. Votre usine produit déjà de nombreuses données, que vous le réalisiez ou non :

• Données de surveillance HSE
• Données sur les employés et les opérateurs
• Données d’ingénierie
• Données d’alarme/de notification machine
• Données de suivi des matériaux
• Données sur le volume de production
• Données de sécurité

Le problème réside dans l'identification des données à utiliser. Vous n’avez pas besoin de tout capturer et de tout analyser : les données qui comptent le plus sont celles qui vous aideront à maintenir le fonctionnement de votre usine de produits de grande consommation, à optimiser la productivité des travailleurs et à réduire les coûts.

Lorsque vous comprendrez l’impact des principaux paramètres de performance de l’usine sur la production, vous serez en mesure de déterminer leur impact sur la qualité des produits fabriqués par votre usine, ainsi que la rapidité avec laquelle les produits peuvent passer de la chaîne de production au rayon du magasin. Pour ce faire, vous pouvez fournir des données OT à une plateforme d’analyse à des fins d’agrégation, d’analyse, de corrélation et de prise de décision afin de débloquer de nouvelles opportunités.

Par exemple, la collecte de données sur l’efficacité globale des équipements (OEE) liées à l’utilisation des machines et des appareils peut aider à prévenir les temps d’arrêt.

Voici un exemple de la façon dont cela pourrait fonctionner : les données de l’OEE peuvent vous dire quand l’équipement a été installé, depuis combien de temps il est en service, quand des pannes se sont produites, pourquoi ces pannes se sont produites, etc. Ces informations peuvent être alignées sur les recommandations de remplacement du fabricant de l’équipement afin d’établir des processus de maintenance prédictive qui permettent aux travailleurs d’effectuer la maintenance de manière proactive en fonction de l’utilisation et des besoins au lieu de réagir de manière réactive après une défaillance de l’équipement.

Lorsque votre usine sera prête, ces données peuvent être utilisées pour faire passer la maintenance au niveau supérieur : la maintenance prescriptive.

Grâce à l’apprentissage automatique, la maintenance prescriptive permet d’ajuster les conditions de fonctionnement de l’équipement et la maintenance nécessaire en fonction des résultats souhaités. Les bons de travail et les alertes sont automatiquement générés et envoyés au personnel de maintenance et d’entreposage avec des détails sur l’appareil qui est tombé en panne, où il se trouve, quand la panne s'est produite et ce qui l'a causée.

Au lieu de s’appuyer sur des humains, un système en coulisse analyse les données provenant de différentes sources pour garder un œil sur les opérations.

Une fois qu’une quantité importante de données est collectée, vous pouvez identifier et résoudre les causes courantes des temps d’arrêt et des problèmes de performances, telles que :

• Besoins de maintenance non planifiée
• Fournitures manquantes
• Panne électrique
• Changement de produit

Collecter des données dans les usines de produits de grande consommation sans gaspiller de ressources

Mais acquérir, transmettre, orchestrer et gérer ces données n’est pas toujours aussi facile qu’il n’y paraît. L’information provient de différents endroits et de différentes équipes. Elle est stockée dans différents endroits. Les systèmes disparates ne prennent pas en charge de solides capacités de reporting, ce qui peut entraîner une lenteur du processus décisionnel qui réduit la productivité.

Dans certaines usines de produits de grande consommation (PGC), les employés doivent utiliser de nombreux outils différents et effectuer des recherches dans de nombreux endroits différents pour trouver les données dont ils ont besoin. Cela leur demande du temps et des efforts supplémentaires tout en les détournant des tâches à forte valeur ajoutée.

Dans d’autres cas, pour récupérer les informations qu’ils recherchent, les employés peuvent tenter de synchroniser les outils et les systèmes de l’entreprise. Ou ils peuvent entrer manuellement les données d’un système à l'autre ; une tâche laborieuse qui conduit à des erreurs humaines. La gestion du même ensemble de données dans deux systèmes différents entraîne également des incohérences et des fuites de données.

Collecter des données sans pouvoir les rassembler et mener une analyse appropriée gaspille les ressources et ne génère pas de gain net en matière de fidélisation de la clientèle.

Alors, comment pouvez-vous surmonter cet obstacle ? C’est là que Belden entre en jeu : vous aider à vous concentrer sur la résolution des problèmes qui ont un impact sur la fidélité des clients. Nous vous guiderons dans l’élaboration de stratégies solides pour surmonter les défis auxquels vous êtes confronté en matière d’acquisition, de transmission, d’orchestration ou de gestion des données, tels que l’agrégation d’informations provenant de différents systèmes, quelle que soit leur provenance. Nous pouvons vous aider à unir les données afin qu’elles puissent être intégrées, analysées et appliquées ensemble.

Ressources connexes :

• Pourquoi vous devez connaître et réduire les coûts réels de temps d’arrêt de votre usine de produits de grande consommation (PGC)
• Planifier la mise à niveau des équipements existants des produits de grande consommation : 4 questions à poser
• 3 tendances dans les produits de grande consommation obligent les fabricants à s’éloigner des processus manuels