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Cas d’usage : Psycle Research a été choisi par BASF pour pallier les risques de non-conformité

Publié le 05 décembre 2023

BASF choisit Psycle pour pallier les risques de non-conformité.

 

 

Dimitri LEFEBVRE

Responsable d’atelier conditionnement chez  BASF.

INTERVIEW :

A quels types de non-conformités pouvez-vous être confronté ? 

DL : Notre activité nous impose de maintenir une vigilance constante afin de conserver une qualité optimale de nos emballages et donc du produit mis sous protection. La plupart des non-conformités revêtent la forme de cabossages, étiquettes fripées, gouttes de produit sur les emballages, l’absence ou mauvaise position de bouchons.

A quels risques vous exposent ces non-conformités sur vos produits ? 

DL : Comme vous vous en doutez, la typologie des risques varie en fonction des défauts rencontrés. Pour reprendre les exemples précédemment cités, la présence de bosses ou de coups sur nos emballages en augmente la fragilité et donc le risque de déversement de produit. Même cas de figure lorsque nous constatons l’absence ou la mauvaise disposition de bouchons. Ces non-conformités peuvent donc engendrer de sérieux problèmes lors du transport. Nous pensons notamment aux risques de pollution et de dégradation du véhicule qui assure l’acheminement. Aussi, lorsqu’une étiquette est fripée ou vient à manquer, les consignes de sécurité sont donc illisibles voir totalement absente. D’un point de vue global, lorsque l’emballage comporte un défaut, l’image de marque de notre société est fortement impactée. Ainsi, pour anticiper les risques de non-conformités et augmenter significativement l’efficacité des contrôle qualité, nous avons fait le choix d’adopter la solution Psycle.

Quel impact a eu l’arrivée de la solution Psycle ? 

DL : Avant la mise en place de système de vision, nous disposons d’un système de relevé statistique sur nos lignes de conditionnement. Cela nous a permis de pouvoir axer notre travail ‘amélioration de manière générale. Avec l’intégration du système Psycle et notamment le système de détection de défauts par vision, nous avons cibler les axes de travail avec une plus grande précision mais aussi intervenir en temps réel sur l’ensemble des défauts détectés. Aujourd’hui, nous avons constaté une limitation des arrêts de production ainsi ainsi qu’une meilleure maitrise en traçabilité de celle-ci.

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