La productivité est un enjeu majeur dans l’industrie. Produire davantage à partir des actifs existants a plusieurs impacts positifs sur la rentabilité :
Lorsque les sites industriels pensent à la productivité, ils considèrent systématiquement la mesure du TRS. C’est un bon point de départ car il donne une approche standardisée pour mesurer la productivité et un premier aperçu des types de problèmes qui entraînent une baisse de la productivité. Cependant, cela vous donnera des informations limitées pour vraiment agir sur la productivité. La raison est que le TRS n’est que le thermomètre mesurant les conséquences de nombreux aspects sur la productivité. Il lui manque l’histoire derrière les causes profondes qui impactent la productivité.
Comment améliorer la productivité dans l’industrie ? Cela peut se faire de deux manières complémentaires. D’abord en s’attaquant à toutes les pertes de productivité (Muda) causées par un comportement anormal des processus de production. Arrêt de la chaîne de production, rebuts de produits… La deuxième approche consiste à apprendre des procédés de production et à trouver de nouvelles façons d’opérer à un rythme plus élevé. Dans les deux cas, le TRS ne sera pas suffisant.
C’est dans ce cadre que l’utilisation de la donnée apporte une solution. La donnée est un levier clé pour agir sur la productivité. Si vous associez des données issues du TRS (temps d’arrêt, cause immédiate, volumes de production et de rebuts…) avec des données des procédés de production (paramètres de procédé, données de matières premières, contrôles qualité, détails des cycles d’équipements…) vous simplifierez le travail de votre équipe de experts pour les actions de dépannage et d’amélioration.
Avec les informations et les outils appropriés, vous pouvez :
Par exemple, dans de nombreux processus de fabrication, vous pouvez trouver des étapes de dosage. Considérons un procédé où il est nécessaire de doser plusieurs ingrédients. En collectant la durée de dosage de chaque ingrédient, vous pouvez identifier ceux qui nécessitent le plus de temps. Ensuite, vous pouvez étudier la variabilité de ces temps de dosage et trouver des moyens de les réduire et de réduire leur variabilité. En fin de compte, vous avez augmenté le débit de votre équipement de dosage et votre productivité. Ce n’est qu’un exemple parmi tant d’autres.
Les données sont un catalyseur, et elles doivent être combinées avec une méthodologie appropriée (analyses des causes profondes…) et l’expertise métier de vos équipes. Dans l’ensemble, vous pouvez vous attendre non seulement à éviter de nombreux incidents gênants qui affectent votre productivité, mais également à trouver de nouvelles manières innovantes de fonctionner et d’augmenter le débit de vos actifs.
Mathieu CURA, janvier 2022