Apsen réduit son lead time de 46 % et repousse une usine de 4+ ans

Le défi

Apsen Farmacêutica est un laboratoire pharmaceutique brésilien familial, fort de plus de 50 ans d’histoire. Son portefeuille couvre la neurologie, la psychiatrie, l’oto-rhino-laryngologie, l’urologie, la gynécologie, la rhumatologie, l’orthopédie, la gastro-entérologie, la gériatrie, l’endocrinologie et l’angiologie.

Dans l’atelier, les indicateurs étaient relevés à la main. Chaque relevé devait être collecté, saisi, puis seulement ensuite transformé en rapport : il s’écoulait donc un long délai entre ce qui se passait sur une ligne et le moment où un manager pouvait le voir. Les arrêts et les goulots d’étranglement apparaissaient tardivement, et les décisions se prenaient en regardant dans le rétroviseur.

Le flux de production avait le même angle mort. Apsen le suivait de façon très sommaire, et une grande partie des données était imprécise ou tout simplement absente. Personne ne savait, par exemple, combien de lots attendaient devant chaque équipement. Les responsables de production devaient repérer plus vite les arrêts et les goulots d’étranglement, et voir le flux tel qu’il se déroulait réellement.

La solution

Cogtive a commencé par le socle OEE. Apsen exploite à la fois des équipements en marche continue et des équipements par lots : la collecte des données a donc été configurée équipement par équipement, par IoT ou via l’application tablette selon les besoins de chaque machine. Au total, 51 équipements ont été connectés.

Dès lors, chaque équipement a fourni des données précises et cohérentes, en temps réel. Les managers suivent l’OEE, le Pareto des arrêts, le FIFO, l’événement en cours, la vitesse, la chronologie et le setup sur le tableau de bord Équipement, à un clic, et les alertes parviennent à l’équipe pendant que l’arrêt est encore en cours.

Sur ce socle, Apsen a adopté le pilier Flux. Flow View a remplacé l’ancien suivi par une carte en temps réel de chaque lot sur son parcours, avec des informations en temps réel pour chaque étape et chaque équipement. Les files d’attente, jusque-là invisibles, sont devenues mesurables, et les goulots d’étranglement ont pu être localisés pendant que le lot était encore en cours de fabrication, et non plus après la fin du poste.

Les résultats

Avec un cycle de production visible de bout en bout, des indicateurs de chaque machine jusqu’à une vue à 360° de l’usine, Apsen a réduit son lead time de 46 %.

Le gain s’est directement traduit en capacité. Les arrêts sont détectés et résolus plus vite, les goulots d’étranglement sont identifiés avec précision, et le suivi comme la planification de la production s’appuient désormais sur des données en temps réel. La capacité récupérée sur les lignes existantes a permis à Apsen de repousser de plus de quatre ans l’investissement dans une nouvelle usine.

Márcio Mendes, Responsable Excellence Opérationnelle chez Apsen, mesure la différence en heures. Sans visibilité, sans être en ligne et sans alertes, un arrêt pouvait durer quatre, voire cinq heures. Aujourd’hui, le même arrêt dure environ deux heures.

• Lead time réduit de 46 %
• Investissement dans une nouvelle usine repoussé de plus de quatre ans
• 51 équipements connectés par IoT et via l’application tablette
• Indicateurs en temps réel pour chaque machine et chaque étape de production
• Identification précise des goulots d’étranglement, moins d’arrêts et une meilleure utilisation des ressources sur toute la chaîne