1. Imprécision

Les thermomètres ne peuvent fournir des relevés précis que s'ils sont étalonnés. Cette imprécision peut conduire à des enregistrements de température incorrects, compromettant la qualité et la sécurité des produits thermosensibles.

2. Surveillance limitée

Les thermomètres nécessitent une lecture et un enregistrement manuels des températures à des intervalles spécifiques. Ce processus manuel entraîne des lacunes en matière de surveillance, car il n'est pas possible de contrôler les températures en continu. Par conséquent, il y a un risque de manquer des mesures de température critiques qui pourraient affecter l'intégrité des marchandises stockées.

3. Subjectivité

La lecture des valeurs implique une interprétation individuelle, ce qui peut être subjectif et causer des incohérences dans les enregistrements de température. Des opérateurs peuvent interpréter les relevés différemment, entraînant des divergences dans les températures enregistrées et des données potentiellement trompeuses.

4. Pas de notification à distance

Les thermomètres classiques n'offrent pas de capacités de surveillance à distance. Par conséquent, les utilisateurs ne reçoivent pas d'alertes en temps réel en cas d'écarts de température. Cette limitation augmente le risque et les conséquences d'une réaction tardive à des températures indésirables.

5. Documentation insuffisante

Les enregistrements analogiques de la température sont susceptibles d'erreurs humaines, de falsifications ou de pertes. Les enregistrements manuscrits peuvent être illisibles, incomplets ou sujets à des altérations, ce qui compromet l'intégrité et la traçabilité des données de température.  Ce manque de fiabilité pose des problèmes lors des inspections, des évaluations de conformité ou des processus de contrôle de la qualité.

6. Analyse limitée et rapports difficiles

Les relevés de température sur papier impliquent généralement la saisie et l'analyse manuelles des données, ce qui prend du temps et est source d'erreurs. La production de rapports complets ou l'analyse des données nécessitent des efforts et des ressources supplémentaires, ce qui retarde la prise de décision ou entrave l'optimisation des processus.

Ces six problèmes entraînent une baisse de la qualité des produits, une diminution de l'efficacité des processus de recherche ou de fabrication, une non-conformité aux réglementations, des pertes financières dues à des marchandises avariées ou à des expériences invalidées, ainsi qu'une atteinte à la réputation ou à la confiance des parties prenantes.