Georgia-Pacific réduit la durée d’indisponibilité imprévue de 30 % tout en améliorant la qualité et la sécurité grâce à SAS Viya et AWS

Georgia-Pacific, dont le siège social est situé à Atlanta (Géorgie), est une importante entreprise de fabrication de pâte et de papier qui gère 140 sites de production. Au plus fort de la pandémie de COVID-19, ses ventes de produits essentiels tels que des essuie-tout, des serviettes jetables et du papier toilette ont bondi. Alors que la chaîne d’approvisionnement mondiale faisait face à une demande sans précédent, l’entreprise a reconnu qu’il était urgent d’optimiser la productivité de la fabrication et de livrer de plus grandes quantités de ses principaux produits aux magasins le plus vite possible.

En collaboration avec le partenaire AWS SAS, Georgia-Pacific a déployé une solution qui utilise l’analytique avancée en temps réel et l’intelligence artificielle (IA) de SAS, optimisées par SAS Viya sur AWS. Cette mise en œuvre a permis à Georgia-Pacific de rationaliser ses opérations et de réduire de 30 % la durée d’indisponibilité imprévue.

Peu après le début de la pandémie, Georgia-Pacific s’est retrouvée dans deux situations uniques. D’une part, les rayons des magasins se vidaient alors que les fabricants du monde entier avaient du mal à les réapprovisionner. Dans le même temps, les restaurants, les hôtels et les bureaux d’entreprises fermaient temporairement ou définitivement leurs portes, et la demande chutait dans ces secteurs.

La reconstitution des stocks demeurant problématique, la livraison « On Time In Full » (OTIF) posait elle aussi problème ; de nombreux détaillants majeurs imposaient de lourdes amendes en cas de retard ou d’expéditions partielles des produits commandés. « À ce moment-là, l’acheminement accéléré de plus de produits aux magasins et l’optimisation de la logistique d’expédition sont devenus nos priorités absolues », se remémore Steven Bakalar, vice-président de la transformation numérique informatique chez Georgia-Pacific. « Nous savions qu’il nous fallait absolument mieux comprendre nos données pour améliorer la productivité ; nous avons donc concentré nos efforts sur la recherche d’une solution qui pourrait nous y aider. »

Pour améliorer la productivité et la distribution, Georgia-Pacific a mis en œuvre des solutions de SAS Viya reposant sur Amazon Web Services. La plateforme d’IA et d’analytique de SAS Viya, optimisée par le partenaire AWS SAS, automatise les processus de bout en bout pour accéder et intégrer des données provenant de sources disparates. En tirant parti de l’IA et du machine learning, elle crée des modèles prédictifs qui fournissent des informations exploitables visant à améliorer la prise de décisions.

Georgia-Pacific a choisi SAS Viya pour son interface polyvalente et conviviale, qui s’adresse à des utilisateurs de tous horizons, des novices aux scientifiques des données chevronnés. « Nous avons également établi un partenariat stratégique avec AWS, déclare Steven Bakalar. La combinaison de SAS et d’AWS nous apporte la flexibilité et la capacité de mise à l’échelle nécessaires pour mettre la puissance de l’analytique au service des utilisateurs de l’organisation tout entière. »

Pour faire parvenir rapidement ses produits aux magasins, Georgia-Pacific a utilisé les outils d’analytique avancée de SAS Viya, qui ont exécuté plus de 15 000 modèles de machine learning afin de déterminer les paramètres de production idéaux. « Les capacités d’analytique avancée de SAS nous aident à trouver l’équilibre optimal entre rapidité et qualité afin de maximiser la rentabilité », déclare Roshan Shah, vice-président de la collaboration et des opérations du centre d’assistance chez Georgia-Pacific. « Nous repoussons constamment les limites du possible grâce à l’analytique. »

Une fois la solution de SAS Viya mise en place, Georgia-Pacific a pu réduire la durée d’indisponibilité imprévue de 30 % sur l’ensemble de ses sites de production. En utilisant les données en temps réel provenant de 85 000 capteurs de vibrations, les équipes de fabrication de l’entreprise ont su résoudre de manière proactive les problèmes potentiels, tels que les défaillances des pièces ou les problèmes électriques. Les opérateurs des machines se sont référés aux données historiques de performance des ressources pour affiner les processus et améliorer les performances de ces ressources. En outre, les équipes sont parvenues à augmenter l’efficacité globale de l’équipement de 10 %.

Les fonctionnalités d’automatisation de SAS alertent sur les défaillances potentielles des équipements, ce qui permet à Georgia-Pacific d’ajouter les réparations et les remplacements à ses opérations de maintenance planifiées. Cela permet d’éviter les incidents de sécurité, le fonctionnement inefficace des machines et les interruptions de production imprévues. « SAS nous fournit la structure nécessaire pour réussir le déploiement et le maintien en production », a déclaré Sam Coyne, directeur de l’IA chez Georgia-Pacific. « Cette structure offre la résilience, une architecture solide et une plateforme stable et fiable, autant de facteurs extrêmement importants pour nous, fabricants. »

Georgia-Pacific tire parti d’Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) qui fournit une puissance de calcul sécurisée et ajustable dans un environnement cloud afin de garantir l’accès à une infrastructure fiable et évolutive selon les besoins du client. La solution de SAS Viya utilise Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) pour proposer à Georgia-Pacific une solution de stockage robuste doté d’une capacité de mise à l’échelle, d’une disponibilité, d’une sécurité et de performances de pointe. En outre, elle utilise Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS), un service géré qui simplifie l’exécution de Kubernetes sur AWS et sur site.

Georgia-Pacific utilise également la technologie de vision par ordinateur des solutions de SAS pour répondre aux principaux problèmes de qualité et de sécurité dans le secteur de la fabrication. Le système fournit des notifications automatiques lorsque des pièces présentent des signes d’usure afin de permettre leur maintenance proactive. Cela protège les techniciens et favorise l’efficacité des opérations.

De plus, Georgia-Pacific utilise des modèles de vision par ordinateur pour superviser la qualité des produits sur les courroies transporteuses afin d’avertir les opérateurs et d’éliminer automatiquement les matériaux défectueux. Cette intégration de la vision par ordinateur, de modèles de deep learning et de divers réseaux neuronaux aide également l’entreprise à détecter efficacement la présence non autorisée de personnes dans les zones réglementées.