Chaque nuit, dans les entreprises agroalimentaires, des dizaines d’équipes de nettoyage s’affairent à rendre l’outil de production impeccable pour le démarrage du lendemain matin. En tant que responsable de la qualité, vous pouvez vérifier que le nettoyage a effectivement eu lieu, mais la qualité du nettoyage reste généralement un grand point d’interrogation. Ecolab change aujourd’hui la donne. Avec sa solution Manual Cleaning Insights, la société rassemble les données, noir sur blanc, de sorte que vous pouvez lire chaque matin dans un rapport ce que vous devez faire pour améliorer votre hygiène.
Tout ne peut pas être automatisé. Dans la plupart des entreprises alimentaires, le nettoyage est aussi en partie une tâche manuelle. Mais cela pose un certain nombre de défis. « Une équipe de nettoyage ne dispose que d’un nombre limité d’heures pour effectuer son travail. Quelle que soit la qualité de la description des procédures, il est impossible de garantir que chaque surface a été traitée à la bonne température, avec la bonne dose de produits chimiques et pendant une durée suffisante. C’est une tâche sans fin que de vérifier tout cela manuellement », explique Arne Daneels, associé marketing chez Ecolab. Pourtant, il peut s’avérer très utile d’en savoir plus à ce sujet. « En premier lieu, bien sûr, pour garantir la sécurité alimentaire. Mais par ailleurs, les données pourraient également nous en apprendre davantage sur les économies potentielles en termes d’eau et de produits chimiques. Ce ne serait pas la première fois qu’une lance reste longtemps activée sans raison. »
C’est à partir de ce constat qu’Ecolab a développé Manual Cleaning Insights (MCI). « MCI suit et mesure les activités de nettoyage manuel pour obtenir des résultats cohérents grâce à des données et des informations qui aident à améliorer la conformité et l’efficacité, et à vérifier les résultats », résume Arne Daneels. Le fonctionnement est très simple. Sur les satellites présents dans la zone de production, Ecolab place un certain nombre de capteurs. Ceux-ci peuvent maintenant commencer à recueillir des données sur le moussage, le rinçage et la désinfection.
« Ces données sont transmises sans fil au contrôleur MCI, qui utilise une connexion SIM pour envoyer les données en toute sécurité vers le cloud, sans devoir utiliser le réseau de l’entreprise. Dans le cloud, le responsable de la qualité trouve tout dans son propre tableau de bord MCI. Celui-ci lui indique ce qui a été mesuré sur chaque satellite : débit, pression atmosphérique, consommation de produits chimiques, durée de l’activité… Mais il voit aussi d’un seul coup d’œil ce qui n’a pas été conforme aux règles d’hygiène. Il peut ainsi intervenir pour garantir la sécurité alimentaire ».
Ecolab ne s’est pas précipité pour développer MCI. En effet, la fiabilité était primordiale. Depuis plus d’un an et demi, plusieurs projets de test ont permis d’affiner l’application.
« En particulier, comment convertir ces données en informations qu’un responsable de la qualité peut utiliser efficacement » explique Arne Daneels. « Par exemple, il voit immédiatement les anomalies, complétées par des recommandations concrètes dans un rapport généré quotidiennement et envoyé automatiquement. Mais il peut aussi se plonger dans les détails de chaque nettoyage et visualiser chaque paramètre pour avoir une vision claire des causes possibles des problèmes. De plus, les alertes en temps réel en cas de dépassement de valeurs déterminées permettent d’éviter que les problèmes ne s’aggravent. »
La technologie intelligente MCI d’Ecolab permet ainsi de réduire les coûts et les déchets. Arne Daneels : « Les processus de nettoyage manuel restent un élément essentiel des plans d’hygiène des entreprises agro-alimentaires. Mais il est également de plus en plus important de pouvoir contrôler et vérifier ces processus. C’est exactement ce que fait MCI. Vous pouvez accéder très facilement aux données des paramètres critiques. Vous pouvez donc être sûr que votre production est correctement nettoyée de A à Z. »
Qu’apporte réellement la solution MCI ?
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