Lorsqu'un incident lié à la salubrité des aliments est détecté, l'horloge démarre immédiatement. Chaque heure consacrée à l'enquête est une heure d'exposition potentielle, de résignation de produits et d'examen réglementaire. Pourtant, l'enquête moyenne sur la salubrité des aliments dans le secteur de la fabrication prend des jours, et non des heures. La raison n'est pas la complexité de l'incident. C'est la qualité de la piste de données.

La différence entre un suivi de 30 minutes et une enquête de cinq jours ne constitue pas de meilleurs enquêteurs. Il s'agit d'une meilleure capture du signal pendant les quarts de travail où l'incident a pris naissance.

Le problème de vitesse

Une étude publiée en 2020 dans l'International Journal of Food Microbiology a révélé que l'enquête moyenne sur la salubrité des aliments dans le secteur manufacturier prend 5,3 jours pour déterminer les causes profondes. L'étude a analysé 156 enquêtes menées dans 42 établissements et a révélé que 73 % du temps consacré à l'enquête était consacré à la collecte de renseignements, et non à l'analyse. Les enquêteurs ont passé la majorité de leur temps à interroger les travailleurs, à reconstituer les échéanciers des quarts de travail, à croiser des systèmes disparates et à rechercher des dossiers qui peuvent ou non exister.

L'ébauche de lignes directrices de la FDA sur la traçabilité (publiée avant la mise en œuvre de l'article 204 de la FSMA) établit une référence de 24 heures pour les éléments de données clés d'une traçabilité. La plupart des établissements alimentaires ne peuvent pas respecter cette norme avec leurs systèmes actuels.

Pourquoi les enquêtes prennent autant de temps

Les enquêtes sur la salubrité des aliments sont lentes parce que les renseignements nécessaires pour retracer l'origine d'un incident sont dispersés, incomplets et souvent non enregistrés.

Le contexte de changement de contexte est perdu. Au moment où une enquête commence, les travailleurs qui étaient présents pendant les quarts de travail pertinents peuvent être hors rotation, en vacances ou ne plus faire partie de l'organisation. Leurs observations, qui n'ont jamais été capturées officiellement, sont les éléments manquants de la chronologie.

Les systèmes sont fragmentés. Les données de production se trouvent dans le PGI. Les registres de température se trouvent dans le système de surveillance. Les registres de maintenance se trouvent dans le SGMC. La réception de la documentation se fait dans le système de gestion de l'entrepôt. Les données sur les RH et la dotation sont dans un autre système. La connexion de ces sources de données pour reconstituer ce qui s'est passé au cours d'un quart de travail particulier nécessite des références croisées manuelles qui prennent des jours.

Les quasi-accidents n'ont pas été capturés. Les signaux qui ont précédé l'incident, qui sont les données les plus précieuses pour l'analyse des causes profondes, n'ont jamais été enregistrés parce que les systèmes de l'organisation ne saisissent que les écarts formels, et non les observations et les anomalies qui les précèdent.

À quoi ressemble la traçabilité rapide

Une installation de transformation des produits de la mer détecte des niveaux élevés d'histamine dans un échantillon de produit fini. À l'aide des données de Shift Intelligence, l'équipe d'assurance qualité obtient le calendrier des quarts de production en quelques minutes : toutes les observations enregistrées pendant la fenêtre de production pertinente, y compris une note du superviseur destinataire indiquant que l'expédition de matières premières entrante est arrivée avec 20 minutes de retard et a été maintenue à température ambiante sur le quai. Le calendrier indique que le matériel est entré dans l'entrepôt frigorifique 45 minutes après son arrivée au lieu des 15 minutes habituelles. La cause fondamentale est identifiée dans l'heure qui suit. La détention du produit est limitée aux lots touchés. La mesure corrective porte sur le flux de travail du quai de réception.

Une boulangerie reçoit une plainte de consommateur au sujet d'un allergène non déclaré. L'enquête extrait les données sur les quarts de travail pour la date de production et trouve une observation capturée à partir de la sonde du deuxième quart de travail : une note indiquant que le changement de ligne d'allergène a été interrompu par un problème d'équipement et a repris 20 minutes plus tard. L'observation comprend un indicateur indiquant que la vérification du changement a été effectuée par un travailleur différent de celui qui l'a commencée. La cause première, soit un transfert incomplet de changement, est identifiée dans les deux heures qui suivent.

Une cuisine centrale découvre une excursion de température lors d'une vérification de routine de la glacière. Les registres du Shift Intelligence montrent qu'un technicien de maintenance a enregistré une anomalie du cycle du compresseur 18 heures plus tôt pendant le quart de travail de nuit. Les données relient l'observation de maintenance à la dérive de température, au produit stocké dans l'unité touchée pendant la fenêtre d'excursion et à la distribution en aval qui s'est produite avant la détection de l'excursion. La portée de la retenue du produit est définie dans les 90 minutes.

Création de la piste de données pendant le quart de travail

La traçabilité rapide ne dépend pas de meilleurs outils d'enquête. Il s'agit d'une fonction de meilleure capture pendant les quarts de travail à l'origine des incidents. Lorsque les travailleurs de première ligne peuvent consigner les observations en quelques secondes, lorsque les transferts de quarts de travail incluent un contexte structuré et lorsque les incidents de justesse sont capturés avec les écarts formels, la piste de données nécessaire pour une enquête rapide existe déjà avant le début de l'enquête.

La plateforme Shift Intelligence de Nurau construit ce sentier automatiquement. Tous les signaux capturés pendant le quart de travail, y compris les observations, les écarts, les quasi-incidents, les notes d'équipement et le contexte de transfert, sont horodatés, structurés et consultables. Lorsqu'une enquête commence, l'équipe d'assurance qualité ne commence pas par des entrevues et des références croisées manuelles. Ils commencent par les données au niveau du quart de travail qui leur indiquent exactement ce qui s'est passé, quand et qui a été impliqué.

Principaux points à retenir

• L'enquête sur la salubrité des aliments dure en moyenne 5,3 jours, et 73 % du temps consacré à la collecte de l'information et non à l'analyse (IJFM, 2020).
• L'article 204 de la FSMA établit un repère de repérage sur 24 heures que la plupart des entreprises ne peuvent pas atteindre actuellement.
• La vitesse d'enquête est déterminée par la qualité de la capture du signal pendant les quarts de travail où les incidents surviennent.
• La fragmentation des systèmes, la perte de contexte de travail et les quasi-accidents non capturés sont les principales causes de la lenteur des enquêtes.
• La saisie en temps réel au niveau des quarts de travail crée la piste de données qui permet la traçabilité des minutes et non des jours.

L'essentiel

Vous ne pouvez pas enquêter plus rapidement que ce que vous avez documenté. La vitesse de votre intervention en matière de salubrité des aliments n'est pas déterminée par votre équipe d'enquête, mais par la qualité des signaux que votre ligne de première ligne a captés pendant le quart de travail. Construisez la piste de données pendant le quart de travail, et l'enquête se résout d'elle-même.

Découvrez comment Nurau permet la traçabilité de la salubrité des aliments en minutes par jour sur nurau.com.

Sources

Membre, J.M., et Boue, G. (2020). Durée de l'enquête et temps de collecte de renseignements dans le secteur de la fabrication des aliments. Journal international de microbiologie alimentaire, 329, 108-666.

Food and Drug Administration des États-Unis. (2022). FSMA Section 204 : Règle de traçabilité des aliments (règle finale). 21 CFR Partie 1, sous-partie S.