Un bond vers une production pharmaceutique 90 % plus efficace

Laboratory & Allied Limited, fondée en 1968, est le plus grand fabricant pharmaceutique local du Kenya et l’un des principaux producteurs de médicaments génériques de qualité de la région. Depuis Nairobi, elle dessert des clients à travers l’Afrique de l’Est, centrale et australe avec environ 300 produits enregistrés — comprimés, gélules, injectables stériles, sirops, crèmes et inhalateurs. Environ 1,000 personnes travaillent dans l’entreprise, dont près de 800 en production.

Quand la planification manuelle a atteint ses limites

Pendant des années, la production a été planifiée à l’aide de feuilles de calcul Excel et de l’intuition des responsables de production. À mesure que les opérations se développaient, les connaissances en matière de planification reposaient principalement sur des personnes individuelles. Les responsables commerciaux devaient vérifier les dates d’achèvement auprès de la production, les produits entraient parfois en production sans respecter l’ordre de priorité, les investissements en machines s’appuyaient sur l’expérience plutôt que sur les données d’utilisation, et les stocks pouvaient s’accumuler lorsque la production n’était pas liée à la demande commerciale en temps réel.

La démonstration qui a tout décidé

Le responsable informatique Abdul Rucyinga a passé en revue les options et a rapidement écarté la seule alternative, un module complémentaire SAP — les extensions ERP ne sont pas conçues pour la planification de la production. La démonstration de SkyPlanner a confirmé ce choix : l’ordonnancement piloté par l’IA, le suivi de l’utilisation des machines, les mouvements de stock, les statuts des commandes et le reporting correspondaient tous aux besoins de l’entreprise.

L’IA aux commandes

L’intégration s’est révélée l’une des parties les plus légères du projet. L’équipe informatique interne a connecté SkyPlanner à SAP Business One sur HANA et à Power BI en grande partie par elle-même — le mappage des tables de données et la mise en place des flux de données ont été rapides — et l’équipe de SkyPlanner n’a été sollicitée que pour les cas les plus complexes, comme les produits qui se combinent à travers des processus multi-étapes. Les vues machines ont été configurées de sorte que chaque utilisateur ne voie que les équipements pertinents pour son service. Aujourd’hui, l’IA produit un plan de production optimisé en quelques secondes ; un plan sur trois mois couvrant tous les postes de travail prend moins d’une demi-heure, de la saisie de la commande au planning finalisé, là où auparavant il n’existait aucune référence comparable. La direction voit quelles machines tournent et lesquelles restent inactives, comment se comparent les taux de panne entre les lignes, et si la production suit le rythme de la demande commerciale, tandis que les ventes suivent chaque commande à travers le mélange, la production et la quarantaine jusqu’à la livraison prévue — sans contacter la production.

L’efficacité a augmenté de 90 % en production. Le contrôle des stocks s’est amélioré, et les livraisons commerciales, c’est-à-dire la remise des marchandises dans les délais et le reporting au client dans les délais, ont effectivement augmenté de 50 %.

Abdul Rucyinga · Responsable informatique, Laboratory & Allied Limited

Résultats rapportés

• Efficacité de production en hausse de 90 % — planification systématique par IA, responsabilisation sur les KPI, visibilité complète sur l’utilisation
• Livraisons clients dans les délais en hausse de 50 % — la production suit la demande commerciale réelle
• Vieillissement des stocks et surstockage maîtrisés
• Décisions d’investissement fondées pour la première fois sur des données d’utilisation réelles
• Objectifs commerciaux testés au regard de la capacité de production réelle avant d’être fixés

Grâce aux rapports de SkyPlanner, l’entreprise a identifié des machines sous-utilisées et procède à des ajustements ciblés au T2 2026. La planification budgétaire s’est également améliorée : les objectifs restent réalistes et toute l’organisation s’aligne sur ce que la production peut livrer.