La culture des données s'impose tout naturellement chez Roquette

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. »

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. »

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. »