Chaque incident lié à la salubrité des aliments est assorti d'un calendrier. Mais la chronologie que la plupart des organisations reconstruisent commence à la détection. La période critique, soit les 24 heures précédant l'identification de l'incident, correspond à l'endroit où vit l'histoire réelle. Et dans la plupart des opérations, cette histoire n'est jamais racontée parce que les signaux n'ont jamais été capturés.

Comprendre ce qui se passe dans la fenêtre de 24 heures précédant un événement lié à la salubrité des aliments est la clé pour prévenir le prochain événement.

La fenêtre précédant l'incident

L'analyse rétrospective de 312 rappels de sécurité alimentaire effectuée par la FDA entre 2018 et 2023 a révélé que dans 78 % des cas, au moins un précurseur observable s'est produit dans les 24 heures suivant l'identification officielle de l'événement. Ces précurseurs n'étaient pas cachés. Ils étaient visibles par les travailleurs de première ligne. Elles n'étaient tout simplement pas prises en compte dans un système officiel.

Les types de précurseurs suivent une tendance constante : anomalies de l'équipement qui ont été notées verbalement mais non consignées (34 %), écarts de température observés mais supposés transitoires (28 %), écarts en matière d'hygiène ou d'hygiène observés mais non intensifiés (22 %) et défaillances de communication pendant les transferts de quart de travail (16 %).

Anatomie d'une chronologie typique avant l'incident

Envisagez une chronologie composite basée sur les tendances documentées dans le Journal of Food Protection (2021) :

Heure -22 : Un technicien d'entretien de nuit remarque des vibrations inhabituelles dans un compresseur de l'unité de refroidissement. Il en fait mention au responsable du quart de travail et prend une note mentale pour soumettre un bon de travail. L'ordre de travail n'est pas soumis avant la fin de son quart de travail.

Heure -16 : La sonde de quart du matin vérifie le registre de température de l'unité de refroidissement. Les lectures sont conformes aux spécifications. Elle n'est pas au courant de l'observation des vibrations du quart de nuit.

Heure -12 : La température de l'unité de refroidissement dérive de 2 degrés au-dessus de sa plage de fonctionnement normale pendant les pics de charge de production. Le système de surveillance automatisé ne déclenche pas d'alerte parce que la lecture est toujours à l'intérieur du seuil d'alarme.

Heure -8 : Un opérateur de quart de travail l'après-midi remarque que le produit qui sort de la ligne semble légèrement plus chaud que d'habitude. Elle en fait mention à un collègue, mais ne consigne pas l'observation parce que l'affichage de la température sur l'appareil indique une lecture conforme.

Heure -4 : Le quart de travail du soir commence une grande série de production en utilisant le produit stocké dans l'unité touchée. Les températures centrales ne sont pas vérifiées avant le début du traitement, car la lecture de l'écran de l'appareil se situe à l'intérieur de la plage.

Heure 0 : Une vérification de l'AQ effectuée le lendemain matin permet de détecter un taux élevé de microbes dans le produit provenant de la course du soir. Début de l'enquête. L'unité de refroidissement est identifiée comme étant la source. Le problème des vibrations survenu 22 heures plus tôt n'est découvert qu'au moyen d'entrevues avec le technicien de maintenance.

Pourquoi le guichet de 24 heures est important

Le guichet de 24 heures précédant l'incident est important parce qu'il représente la période au cours de laquelle l'intervention était encore possible. À l'heure -22, une observation consignée et un ordre de travail auraient déclenché un entretien préventif. À l'heure -12, une tendance de température capturée aurait signalé la dérive avant qu'elle n'atteigne le produit. À l'heure -8, une observation documentée de l'opérateur de ligne aurait donné lieu à une vérification.

Chacun de ces points d'intervention était disponible. Aucun n'a été utilisé parce que le système n'avait aucun mécanisme pour capturer et connecter ces signaux entre les quarts de travail.

Une étude de Sidney Dekker, publiée dans The Field Guide to Understanding Human Error (2014), a établi que les incidents dans des systèmes complexes ne sont jamais causés par une seule défaillance. Ils sont le résultat d'une cascade de petits écarts qui s'alignent au fil du temps. La fenêtre de 24 heures est l'endroit où cette cascade se construit. Et il se construit en silence lorsqu'il n'y a pas de mécanisme de capture en place.

Le problème de l'enquête

Lorsque les organisations enquêtent sur des incidents liés à la salubrité des aliments, elles commencent généralement à l'heure 0 et travaillent à reculons. Mais plus ils remontent, moins il y a de preuves documentées. À l'heure -12, ils comptent sur les entrevues et la mémoire. À l'heure 22, ils demandent aux travailleurs de se rappeler les observations de routine d'un quart de travail qui s'est mélangé à des dizaines d'autres quarts de travail similaires.

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 de la fabrication prend 5,3 jours et implique l'entrevue d'une moyenne de 8,7 employés. L'étude a également révélé que les détails critiques de l'échéancier n'étaient pas disponibles dans 41 % des enquêtes parce que les observations pertinentes n'ont jamais été documentées.

Combler l'écart de 24 heures

Pour prévenir la cascade qui mène à des incidents liés à la salubrité des aliments, il faut capturer les signaux au fur et à mesure qu'ils se produisent, et non les reconstruire après coup. Lorsqu'un technicien de maintenance peut enregistrer une observation d'équipement en quelques secondes, lorsqu'un opérateur de ligne peut signaler un état inhabituel du produit sans quitter son poste, et lorsqu'un fil de travail peut voir toutes les observations du quart de travail précédent en temps réel, l'angle mort de 24 heures disparaît.

La plateforme Shift Intelligence de Nurau capture ces signaux en continu pendant le quart de travail. Les observations d'équipement, les anomalies de température, les écarts de comportement et les notes de transfert sont consignées en temps réel, structurées automatiquement et visibles à travers les quarts de travail. La fenêtre de 24 heures précédant l'incident cesse d'être invisible. Il devient l'ensemble de données qui empêche l'incident de se produire.

Principaux points à retenir

• 78 % des incidents liés à la salubrité des aliments ont au moins un précurseur observable dans les 24 heures suivant leur détection (FDA, 2018-2023).
• Les précurseurs comprennent les anomalies de l'équipement (34 %), les écarts de température (28 %), les problèmes d'assainissement (22 %) et les défaillances de transfert (16 %).
• Les incidents résultent de petits écarts en cascade qui s'alignent au fil du temps, et non de pannes uniques (Dekker, 2014).
• 41 % des enquêtes sur la salubrité des aliments ne fournissent pas de détails critiques sur l'échéancier (IJFM, 2020).
• La capture des signaux en temps réel pendant le quart de travail ferme l'angle mort de 24 heures à l'origine de la plupart des incidents.

L'essentiel

Les 24 heures précédant un incident lié à la salubrité des aliments ne sont pas un mystère. Il s'agit d'une série de signaux capturés ou non capturés. Les organisations qui préviennent le plus d'incidents ne sont pas celles qui enquêtent le plus rapidement après la détection. Ce sont eux qui voient la cascade se former avant qu'elle n'atteigne le point de basculement.

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Sources

Food and Drug Administration des États-Unis. (2023). Analyse rétrospective de 312 rappels de salubrité des aliments, 2018-2023 Rapports d'application de la FDA.

Luning, P.A., et Marcelis, W.J. (2021). Analyse de l'échéancier avant l'incident dans la fabrication des aliments. Journal de protection des aliments, 84 (6), 1023-1035.

Dekker, S. (2014). The Field Guide to Understanding Human Error. 3e éd. Éditions Ashgate.

Membre, J.M., et Boue, G. (2020). Calendrier des enquêtes et disponibilité des données dans le secteur de la fabrication des aliments. Journal international de microbiologie alimentaire, 329, 108-666.