Processus de production émettant entre 500 et 3 000 enregistrements toutes les 30 secondes
Heures à exporter manuellement 3 000 bases de données Excel réduites à 3 minutes
Évaluation du niveau Sigma de 25 sites industriels avec 1 workflow répliqué
Région : EMEA
Secteur : Sciences de la vie et produits pharmaceutiques
Département : BI/analytique/Data Science
Historique de l'entreprise : Roquette est une entreprise familiale française qui produit plus de 650 sous-produits à partir de l'amidon extrait du maïs, du blé, des pommes de terre et des pois.
Leader mondial dans le domaine des nouveaux ingrédients d'origine végétale, Roquette répond aux défis actuels et futurs de la société en exploitant le potentiel de la nature sur les marchés de l'alimentation, de la nutrition et de la santé. Ses ingrédients répondent aux besoins essentiels, favorisent un mode de vie plus sain et sont des composants essentiels de médicaments vitaux. Pour innover, l'entreprise se concentre sur l'expansion de ses services internes et, en 2018, elle s'est lancée dans un projet de transformation numérique visant à révolutionner ses sites et ses processus de production.
Pour alimenter un marché exigeant et en pleine croissance, elle doit faire preuve d'efficacité et de performance. Pierre-Louis Bescond, directeur Data Science chez Roquette, a réalisé très tôt que dans un secteur où les données sont importantes, la transformation est impossible si l'on n'est pas en mesure de traiter rapidement d'immenses jeux de données pour en tirer des informations exploitables. Avec 250 processus de production émettant entre 500 et 3 000 enregistrements toutes les 30 secondes, Pierre-Louis a mis en œuvre Alteryx pour consolider, traiter et analyser des sources de données disparates et favoriser une prise de décision stratégique à grande échelle.
« Chez Roquette, nous sommes habitués à traiter les matières premières d'origine végétale, et je considère les données comme mes matières premières », explique Pierre-Louis. « Avec l'essor des systèmes, des capteurs et des analyseurs interconnectés dans toutes les fonctions de l'entreprise, pour obtenir des insights significatifs qui changent la donne, on ne peut plus se contenter de l'ingestion et de l'analyse manuelles des données, trop lentes. »
Pouvoir contrôler ses données et découvrir rapidement où l'on peut apporter une valeur ajoutée unique, en dehors des tâches manuelles répétitives, c'est stimulant.
Pierre-Louis Bescond
Directeur Data Science, Roquette
Pierre-Louis a travaillé dans le domaine de l'excellence opérationnelle pendant plus de dix ans. Il a donc l'habitude de rechercher des opportunités d'amélioration de l'efficacité. « Toute équipe qui doit passer beaucoup de temps à traiter manuellement des données peut automatiser des tâches à l'aide d'Alteryx », explique-t-il. « Le succès de la plateforme dans le service des opérations de Roquette a entraîné un effet boule de neige : de plus en plus de personnes d'autres équipes, telles que la recherche et le développement, la qualité et le contrôle et les ressources humaines, sont concernées. »
Chez Roquette, les gains d'efficacité ont été spectaculaires. Une équipe a pu améliorer 1 000 fois ses processus impliquant l'exportation manuelle de 3 000 bases de données Excel. Avant Alteryx, les analystes de données utilisaient un assistant SQL complexe qui nécessitait 15 clics pour produire un fichier Excel distinct pour chaque base de données. Avec quelques itérations et ajustements, Pierre-Louis a automatisé le processus dans Alteryx. Alors qu'il fallait auparavant passer 100 heures à cliquer dans des feuilles de calcul, il ne faut plus que trois minutes désormais.
La véritable magie de la plateforme, c'est qu'elle libère les équipes de ce que Pierre-Louis appelle « l'esclavage des données ». Récemment, voyant une ingénieure Process en difficulté, il lui a parlé d'Alteryx et lui a expliqué comment sonder les données générées par un nouveau capteur. « Elle avait abandonné, car elle devait lancer un nombre hallucinant d'opérations pour éliminer les éléments inutiles et les données non pertinentes de la source », explique Pierre-Louis. « Mais une démonstration rapide du filtrage dans Alteryx a suffi à lui fournir ce dont elle avait besoin pour diviser les données en fonction du produit, etc. Pouvoir contrôler ses données et découvrir rapidement où l'on peut apporter une valeur ajoutée unique, en dehors des tâches manuelles répétitives, c'est stimulant. »
Réduction du volume de tâches manuelles nécessaires au traitement de plusieurs sources de données.
Identification rapide des tendances et des anomalies pour améliorer le travail des employés
Tous les employés peuvent utiliser des méthodes analytiques, peu importe leur fonction ou leur expérience en matière de codage.
Les 25 sites de production de Roquette doivent constamment fonctionner à plein régime afin de respecter strictement les spécifications des clients. Le niveau Sigma est un terme statistique utilisé dans la production pour calculer le degré d'imperfection d'un processus, d'après le nombre de défauts par million d'unités. L'équipe Excellence de Roquette consacrait beaucoup de temps à la collecte des données disparates nécessaires pour effectuer avec précision les calculs requis pour le niveau Sigma. Pierre-Louis était convaincu que cette perte de temps pouvait être facilement évitée. « Il fallait à l'équipe environ une semaine pour consolider les données afin d'évaluer le niveau Sigma de chaque usine, pour 20 au total », explique-t-il. « Avec Alteryx, nous avons pu reproduire cette tâche de sorte qu'elle prenne moins de trois minutes pour toutes les usines. Cela représente plus de 100 jours gagnés chaque fois que nous exécutons le workflow ! »
Le gain de temps est un avantage majeur dans tous les secteurs, mais Pierre-Louis constate également que le machine learning peut compléter un rôle humain et aider à déceler des insights essentiels. Une équipe examinait un jeu de données historique collecté à partir d'un seul équipement de fabrication. L'algorithme a indiqué que le paramètre le plus important à prendre en compte était la température externe. « Nos experts étaient conscients que la température pouvait avoir une influence, mais l'ampleur d'un facteur aussi imprévisible que la météo était inconnue et ne pouvait être contrôlée par l'équipe », explique Pierre-Louis. « Grâce aux fonctionnalités de machine learning d'Alteryx, elle a pu prédire l'influence de la température sur le processus et adapter d'autres paramètres en conséquence. »
Lorsque tous les utilisateurs de l'entreprise ont la possibilité de prendre le contrôle d'importants volumes de données avec Alteryx, ils peuvent mettre en œuvre des processus qui influencent et améliorent les résultats business.
Pierre-Louis Bescond
Directeur Data Science, Roquette
Les success stories des équipes de toute l'entreprise ont alimenté la dynamique d'une culture des données qui se développe rapidement chez Roquette. L'équipe de Data Science de Pierre-Louis a formé plus de 90 employés à Alteryx. Son approche commence toujours par le résultat business souhaité. « Lorsque vous connaissez l'objectif business à atteindre, vous pouvez faire plus que simplement cloner les processus existants sous prétexte de gagner du temps. Nous donnons à nos collaborateurs les moyens d'optimiser leurs résultats en testant, en prédisant, en modélisant et en automatisant rapidement. »
L'environnement Alteryx, compatible avec le code, permet de mettre facilement en place des formations destinées à des groupes hétérogènes comprenant potentiellement des utilisateurs ayant différents niveaux de compétence en analytique et en codage. Après la première session, l'équipe est suffisamment autonome pour travailler avec des données en libre-service et peut commencer à fournir des insights. Pour bénéficier continuellement d'une assistance, de formations et de conseils, les nouveaux utilisateurs sont orientés vers la Communauté Alteryx, qui propose des parcours de certification officiels, des forums en temps réel et l'opportunité de poser des questions spécifiques.
Bien que Pierre-Louis dirige un département de Data Scientists (une équipe qu'il a créée) au sein de Roquette, il œuvre pour la démocratisation de l'analytique dans tout le secteur. « Le rôle des data scientists suscite beaucoup d'enthousiasme, tout comme la façon dont l'intelligence artificielle va révolutionner chaque aspect de l'entreprise, déclare-t-il. Mais pour que les entreprises puissent généraliser une stratégie axée sur les données, elles ont besoin de plateformes qui permettront à chaque employé·e d'exprimer son propre potentiel analytique. Alteryx répond à ces attentes. »
« L'automatisation analytique avec Alteryx accélère la stratégie Data et digitale chez Roquette », explique Pierre-Louis. « Lorsque tous les utilisateurs de l'entreprise ont la possibilité de prendre le contrôle d'importants volumes de données avec Alteryx, ils peuvent mettre en œuvre des processus qui influencent et améliorent les résultats business. »
Région : EMEA
Secteur : Sciences de la vie et produits pharmaceutiques
Département : BI/analytique/Data Science
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