Pour les responsables des déchets et du recyclage

par Chad Bebber

Notre prédiction : ce sera une année d'investissements continus dans les mises à niveau des équipements, la robotique et les initiatives de sécurité dans les MRF à travers le pays. Cette prédiction est basée sur ce que nous voyons sur les dizaines de sites, grands et petits, où nous avons intégré nos équipes de travail hautement performantes.

Ce qui motive ces investissements est un objectif commun: réduire les coûts et améliorer la qualité.

C'est aussi l'objectif de Leadpoint.

Fonder les décisions sur des faits et des données

Les exigences imposées aux opérateurs et gestionnaires de MRF deviennent chaque année plus grandes et plus complexes. On s'attend à ce que ces personnes fournissent des améliorations continues à la ligne de fond, qu'il s'agisse de réduire les coûts, de réduire les niveaux de contamination, de réduire les réclamations des travailleurs ou d'améliorer le temps de disponibilité sur la ligne de tri.

Les leaders du recyclage d'aujourd'hui ne peuvent plus prendre de décisions à la volée. On attend d'eux qu'ils parlent de faits et de données - des détails qui les aideront à atteindre les objectifs de leur site et à ajouter de la valeur à leurs clients, communautés et parties prenantes.

Le tableau de bord adapté aux mobiles de Leadpoint Data Tools regroupe ces données en un seul endroit, tous accessibles en temps réel, et offre quatre avantages de productivité exploitables à nos clients.

1 - Tableau de bord des employés

Le coût de la main-d'œuvre de tout site comprend les salaires plus les frais accessoires. Mais il y a beaucoup plus à calculer le coût et la valeur de chaque heure travaillée. Considérez ces points de données:

  • Quelle est la cible et la performance réelle de chaque trieur individuel?
  • Quelles sont les performances et les problèmes de chaque ligne et pourquoi?
  • Comment la productivité individuelle et d'équipe varie-t-elle selon le quart de travail, l'heure de la journée ou le jour de la semaine?

Notre tableau de bord fournit des points de données comme ceux-ci qui peuvent identifier où un encadrement, une formation ou un changement est nécessaire pour que le MRF fonctionne efficacement.

 

2 - Données et rapports personnalisés

Les KPI individuels suivis à n'importe quel MRF peuvent varier, avec des nuances ou des mesures uniques. C'est pourquoi les clients de Leadpoint apprécient que notre tableau de bord soit entièrement personnalisable et puisse ajouter de la valeur aux autres services que nous fournissons et suivons.

Par exemple, l'un de nos clients souhaitait obtenir des rapports sur les audits de rupture de balle. Le client nous a donné des informations sur ses coûts, nous avons intégré la mesure et créé une fonctionnalité dans le tableau de bord de ce client.

 

3 - Prédire l'avenir

Non, nous n'avons pas de boule de cristal! Ce que nous avons, c'est la capacité de suivre et de mesurer les temps d'arrêt par type de problème, cause et zone à l'intérieur de l'usine. Ces données sont utilisées pour identifier les problèmes les plus fréquents, calculer leur effet sur la vitesse et la qualité opérationnelles et signaler les tendances.

Avec ces données en main - littéralement, sur votre smartphone - les opérateurs MRF peuvent prévoir et planifier les travaux de maintenance en dehors des heures de bureau, au lieu d'avoir à arrêter l'usine. Nous pensons que c'est une valeur ajoutée, tout comme nos clients.

 

4 - Économies de coûts

Nous avons créé le tableau de bord Leadpoint Data Tools lorsque nous avons vu combien de clients dépensaient leur main-d'œuvre pour suivre et collecter des données sur les performances, la productivité et l'efficacité. Les données doivent être collectées d'une manière ou d'une autre; nos clients apprécient que nous fassions la collecte et l'analyse des données pour eux, dans le cadre de notre service continu.

Personnes + robots

Nous avons vu nos clients faire d'énormes investissements dans la robotique, les scanners optiques et d'autres technologies qui remplacent ou complètent leur capital humain. Chaque fois qu'un robot est installé dans un MRF, on s'attend à ce que les effectifs et les coûts de main-d'œuvre soient suffisamment réduits pour créer un retour sur investissement positif.

D'après notre expérience, les opérateurs peuvent souhaiter rester flexibles dans leur réflexion sur les résultats. Une réduction prévue de, disons, trois personnes peut s'avérer être une seule. Pourquoi?

  • Les robots sont nouveaux dans l'industrie; nous apprenons tous comment maximiser leur utilisation dans un MRF.
  • Les robots fonctionnent mieux avec les personnes et l'adaptation des processus.
  • La technologie des robots a besoin de personnes pour les programmer, les exploiter, les entretenir et les ajuster régulièrement.
  • Les humains sont adaptables; L'IA n'est pas encore là.

Étant donné que le besoin de main-d'œuvre humaine au sein du MRF évoluera à l'avenir, nous pensons qu'il est impératif que les opérateurs et les gestionnaires en sachent le plus possible sur chaque heure travaillée, les mesures prises et les problèmes créés ou résolus dans leur usine.

Avec Leadpoint Data Tools en main, ce savoir-faire est disponible, en temps réel, personnalisé à votre site. Laisse nous te montrer comment!

Chad Bebber est directeur régional des ventes chez Leadpoint. Chad a rejoint Leadpoint en tant que membre de l'équipe de soutien aux opérations en 2018. Il a été promu directeur des opérations de la région Est en 2019 et directeur régional des ventes en 2020. Son expérience dans l'industrie du recyclage, combinée à ses connaissances en fabrication, lui permettent de consulter les clients et prospects sur l'amélioration des défis en matière de sécurité, d'exploitation et de personnel dans leurs usines. Avant de rejoindre Leadpoint, Chad a occupé des postes de directeur général chez Green Life Waste Solutions à Burlington, NC, Recycling Management Resources à High Point, Caroline du Nord, et Weyerhaeuser / International Paper à Charlotte, NC et Itasca, IL. Contactez le Tchad au chad.bebber@leadpointusa.com

 

2 Commentaires

  1. On pourrait éventuellement entrer dans une discussion très pertinente sur les limites supérieures de l'intelligence artificielle dans un environnement de recyclage.
    En effet, l'offre de main-d'œuvre humaine est au cœur du service que cette organisation fournit à l'extérieur des fournisseurs de MRF.

    Bien sûr, ce serait incroyablement technique à déchiffrer et difficile à rendre compréhensible à un public profane.

    Voici un article généraliste mais relativement technique sur les limites de l'apprentissage profond, un sous-ensemble de l'IA, qui est directement utilisé avec les systèmes de vision d'un robot pickers sur la ligne de tri.

    https://lupinepublishers.com/material-science-journal/pdf/MAMS.MS.ID.000138.pdf

    "En général, tout ce qui nécessite une programmation de type raisonnement, ou l'application de la méthode scientifique - planification à long terme et manipulation de données de type algorithmique, est hors de portée pour les modèles d'apprentissage en profondeur, quelle que soit la quantité de données que vous leur envoyez"

    Dans l'état actuel des choses, il semble que l'IA puisse classer la plupart des objets dans un flux de matériaux avec une grande précision, mais en développant un bras de tri mécanique fin pour tirer à la fois du papier, des sacs en plastique, tout type de `` métal '' non régulier rencontré dans le flux dans n'importe quel L'agencement de l'espace tridimensionnel avec ou sans la présence de produits souhaitables ou indésirables peut être un problème de codage mécanique et mathématique insurmontable.

    Par exemple, dans un flux de papier mixte, il y a beaucoup de petits OCC et de sacs en plastique mélangés au papier, et le retirer sans générer une énorme quantité de désordre sur le sol nécessiterait de cartographier les `` articulations '' du robot pour agir dans un manière algorithmique et précise, différemment pour chaque morceau de carton et de sac en plastique qui descend la ligne dans des orientations légèrement différentes

  2. Un bot tombe en panne pour des réparations, du temps et de l'argent perdus. Les humains s'auto-réparent chaque nuit et sont plus interchangeables.

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