Données d’usine de produits de grande consommation : 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 dix se disent prêts à laisser une marque actuelle s’ils trouvent une alternative de meilleure qualité ailleurs. Aujourd'hui, près de 33 % des clients américains déclarent qu'ils ne sont pas fidèles aux marques en général : ils sont prêts à comparer les prix.

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 les plus importantes sont celles qui vous aideront à maintenir votre usine de biens de consommation courante en activité, à optimiser la productivité des travailleurs et à réduire les coûts.

Lorsque vous comprenez comment les paramètres clés de performance de l'usine ont un impact sur la production, vous serez en mesure de déterminer comment ils affectent la qualité des produits que votre usine fabrique, ainsi que la rapidité avec laquelle les produits peuvent passer de la chaîne de production aux rayons des magasins. 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 OEE peuvent vous indiquer quand l'équipement a été installé, depuis combien de temps il fonctionne, quand les 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 pour établir des processus de maintenance prédictive qui permettent aux travailleurs d'effectuer de manière proactive la maintenance en fonction de l'utilisation et des besoins au lieu de réagir de manière réactive après une panne 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 simple qu’il y paraît. L’information provient de différents endroits et de différentes équipes. Il est stocké à différents endroits. Les systèmes disparates ne prennent pas en charge des capacités de reporting solides, ce qui peut entraîner un processus de prise de décision lent 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 découvrir 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 effectuer une analyse appropriée gaspille des ressources et n'apporte pas de gain net en termes de fidélisation de la clientèle.

Alors, comment pouvez-vous surmonter cet obstacle ? C'est là qu'intervient Belden : pour 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 tous les défis d'acquisition, de transmission, d'orchestration ou de gestion de données auxquels vous êtes confrontés, tels que l'agrégation d'informations provenant de différents systèmes, quelle que soit leur origine. 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 des temps d'arrêt de votre usine de biens de consommation courante
• Planifier la mise à niveau des équipements existants des produits de grande consommation : 4 questions à poser
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