Études de cas

Afin d’optimiser les opérations de la chaîne de production, Vooban a développé un modèle d’intelligence artificielle de prédiction qui peut gérer automatiquement le débit de matériaux qui alimente le déchiqueteur. Celui-ci stabilise l’apport de matière sur la chaîne de production en fonction de la quantité de matériaux qu’il prédit qu’il y aura au bout de la chaîne, dans un intervalle déterminé. De cette manière, le débit de matériaux sortant est toujours constant, optimisant la production sans mettre en danger les machines. L’opérateur n’a plus à surveiller cette composante.

Vooban a également conçu un système de maintenance prédictive des couteaux en fonction de la durée de vie de ceux-ci, des objectifs de production et des produits à transformer. Ainsi, le modèle de recherche opérationnelle décide quel couteau mettre pour obtenir la meilleure production selon son état et le type de production. Le tout optimise la maintenance et diminue les temps d’arrêt au maximum.

Le projet leur a permis d’augmenter la productivité horaire de leur chaîne de recyclage de 40%, soit d’atteindre une production de 3.74 tonnes de plastique recyclé par heure (sans arrêt de production), comparativement à 2.67 tonnes/heure avant.De plus, la production est maintenant homogène entre les opérateurs, ce qui permet d’identifier les causes d’une moins bonne performance, puisque celle-ci ne dépend plus d’un facteur humain. Le nombre d’arrêts non planifiés dus à des bris, des bourrages ou autres, a diminué de plus de 50%.

Le travail de Vooban sur la maintenance prédictive des couteaux a permis à l’entreprise d’obtenir une production beaucoup plus stable, étant donné que les bons couteaux avec le bon degré d’usage selon la production à accomplir étaient en place.

Le projet a permis d’améliorer leur compétitivité sur le marché en leur permettant d’assurer des volumes de production de qualité à des coûts compétitifs, tout en réduisant leur dépendance à la main-d’oeuvre dans un contexte de pénurie.