production

La boîte Heijunka

Haijunka

La boîte Heijunka est un outil dont la finalité est de mixer et niveler les ordres de fabrication de plusieurs produits, caractérisés chacun par une forte variabilité des commandes, donc peu propices à la mise en place d’un tableau kanban.

Pour ce faire, on moyenne la production par produit sur une période suffisamment longue pour gommer les pics et les creux, lissant l’objectif de production sur cette période.

Heijunka2

Il s’agit alors de niveler la production en références « produit » et en volumes sur la période couverte par la boîte Heijunka (équipe, journée, semaine,...) afin :

·       De réduire l’en-cours (donc les cycles), en diminuant la taille des campagnes de fabrication de chaque référence, et,

·       De transmettre aux postes amont une demande régulière en quantité, permettant de réguler les variations de ressources à mettre en œuvre (correspondant à une variation entre le temps requis et le temps requis + quelques heures supplémentaires sans avoir à « embaucher » des personnels de plus).

Elle est particulièrement adaptée en fin de flux, juste avant l’expédition, par exemple sur une opération d’assemblage final (ou l’opération la plus en amont d’un flux continu avant l’expédition).

La boîte Heijunka est souvent associée à un séquenceur permettant de présenter au poste de travail les OF sortis de la boîte Heijunka suivant  une logique FIFO :

Sequenceur

On peut considérer sa mise en œuvre comme un flux tiré par la demande réelle, si les OF pris en compte pour remplir la boîte correspondent à des commandes fermes (ce qui implique que le LT entre l’opération faisant l’objet de la boîte et l’expédition est inférieur au délai de commande).

Une boîte Heijunka est organisée en colonnes représentant une même période de temps (appelée le pitch) et en lignes par famille de produits.

Les temps de cycle de fabrication des produits peuvent être différents ainsi que les temps de changement de série : ainsi, à un pitch peut correspondre un nombre de produits fabriqués différent en fonction de la famille considérée (donc un nombre de cartes [1 carte = 1 container de x pièces] différent dans chaque alvéole de la boîte).

L’agencement des cartes sur la période couverte par la boîte Heijunka (journée, semaine) est revue à chaque début de période en fonction des commandes fermes prévues pour la période suivante : en ce sens, la boîte Heijunka permet d’adapter le profil de production même en cas de forte variabilité de la demande.

Illustrons ceci par deux exemples

EXEMPLE 1 : production avec changement de série

Soit un poste de production ouvert 8h par jour qui fabrique 3 produits A (TC = 1 min), B (TC = 2 min) et C (TC = 5 min). Le temps de changement de fabrication est de 10 minutes. La demande journalière moyenne est la suivante :

·       A = 200           soit un temps de production avec C/O de 210 minutes (près de 4h)

·       B = 50             soit un temps de production avec C/O de 110 minutes (près de 2h)

·       C = 20             soit un temps de production avec C/O de 110 minutes (près de 2h)

Cas 1 : sans nivellement de la production

Produits 08h 09h 10h 11h 13h 14h 15h 16h
A = 200 XXXXXXXXXXXX        
B = 50         XXXXX    
C = 20             XXXXX

Les en-cours sont ponctuellement importants et chaque produit n’est délivré qu’une fois par jour.

Cas 2 : avec nivellement de la production

Le calcul du pitch nécessite de comparer le temps nécessaire de production  sur la journée (200x1+50x2+20x5=400 minutes) avec le temps requis (8h x 60 = 480min).

La différence correspond au temps que l’on pourra consacrer aux changements de série (80 min) que l’on compare à un temps de changement de série (10min) : 80/10 = 8 changements de série possibles par journée de production.

Il faudra donc produire chaque type de pièce chaque 1/8 jour, donc toutes les heures. C'est le picth de la boîte Heijunka.

Pitch = Période P x Temps de CO / (Temps requis sur la période P – temps total de production sur la période P)

Avec 1 pitch de 1 heure, le temps dévolu à la production est de 50 minutes (60 minutes – 10 minutes de C/O), soit :

- A = 50/1 = 50 produits soit 200/50  = 4 picths/jour

- B = 50/2 = 25 produits soit 50/25 = 2 pitchs/jour

- C = 50/5 = 10 produits soit 20/10 = 2 pitchs par jour

Produits 08h 09h 10h 11h 13h 14h 15h 16h
A = 200 50   50   50   50  
B = 50   25       25    
C = 20       10      

10

Les en-cours sont ainsi limités à 50 unités et chaque produit est délivré plusieurs fois par jour (au minimum 2 fois/jour).

On remarque que comme pour le « kanban », plus les temps de changement de série sont faibles, plus les tailles de lot sont réduites et plus le pitch correspond à un laps de temps réduit.

Ainsi, dans cet exemple, si le temps de changement de série passe à 5 minutes, on pourra réduire le pitch à 30 minutes et niveler 2 fois plus la production.

 

EXEMPLE 2 : nivellement de ressources amont grâce à une boîte Heijunka

Soit un poste d’assemblage de 3 produits A,B et C différents faisant appel à la fabrication d’ébauches A’, B’ et C’ réalisées par des postes différents avec les temps de cycles suivants :

·       TC1 (ébauches A’) = 10 minutes

·       TC2 (ébauches B’) = 20 minutes

·       TC3 (ébauches C’) = 40 minutes

L’usine est ouverte 16 jours par mois, 10h par jour avec 2x15 minutes de pause (soit 570 minutes/jour). La demande moyenne mensuelle de produits A, B et C est la suivante :

·       A = 896 soit 56 unités/jour

·       B = 464 soit 29 unités/jour        TOTAL = 114 unités/jour donc : Takt Time (TT) = 570/114= 5 minutes

·       C = 464 soit 29 unités/jour

Conformément aux règles d’équilibrage du Lean, le poste d’assemblage est ajusté pour avoir un temps de cycle de 5 minutes afin de répondre à la demande client.

Exemple heijunka

Cas 1 : sans nivellement de la production

Si chaque jour, tous les produits A sont réalisés puis tous les B et enfin tous les C, cela conduit à des vagues de travail en amont, nécessitant des pics de ressources :

·       Poste 1 (ébauches A’) = TC/TT = 2 personnes employées pendant 4h40 puis inoccupées

·       Poste 2 (ébauches B’) = TC/TT = 4 personnes employées pendant 2h25 puis inoccupées

·       Poste 3 (ébauches C’) = TC/TT = 8 personnes employées pendant 2h25 puis inoccupées

Soit au total 14 personnes partiellement occupées au poste amont.

Cas 2 : avec nivellement de la production

Le pitch est ici impulsé par la demande client soit 5 minutes

(114 produits à assembler par jour avec un temps de cycle de 5min sans C/O = temps requis du poste d’assemblage).

En revanche, le prélèvement au niveau de chaque poste peut être ajusté afin de niveler la production sur toute la journée :

·       Poste 1 (ébauches A’) = 570/56 ≈ 1 pièce toutes les 10 minutes (1 picth sur 2)

·       Poste 2 (ébauches B’) = 570/29  ≈ 1 pièce toutes les 20 minutes (1 picth sur 4)

·       Poste 3 (ébauches C’) = 570/29 = ≈ 1 pièce toutes les 20 minutes (1 picth sur 4)

Ce qui conduit à la boîte Heijunka suivante :

Produits 8h00 8h05 8h10 8h15 8h20 8h25 8h30 8h35 8h40 8h45 8h50 8h55 9h00 ...
A 1   1   1   1   1   1   1  
B   1       1       1        
C       1       1       1    

Compte tenu d’un prélèvement d’ébauches plus régulier à chaque poste, les ressources nécessaires sont :

·       Poste 1 (ébauches A’) = TC/10 = 1 personne employée à plein temps

·       Poste 2 (ébauches B’) = TC/20 = 1 personnes employée à plein temps

·       Poste 3 (ébauches C’) = TC/20 = 2 personnes employées à plein temps

Soit au total 4 personnes employées à plein temps au poste amont (donc 3,5 fois moins que sans le nivellement).

La boîte Heijunka permet ainsi d’éviter le gaspillage de ressources.

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DDMRP / demand-driven MRP

DDMRP : une méthode d’ordonnancement de la production tirée par la demande

 

Introduction

 

Le DDMRP, Demand Driven MRP ou « MRP piloté par la demande », est un outil d’ordonnancement  de la production, qui a été détaillé en 2011 dans le livre « Orilcky’s Material Requirement Planning » écrit par Carol PTAK et Chad SMITH.

Le DDMRP a pour particularité de réhabiliter la notion de stocks, comme moyen permettant de dissocier la production de la demande.

Le DDMRP acte des défauts inhérents au modèle MRP : en effet, celui-ci a tendance à générer  de nombreux stocks inutiles et donc des coûts importants. Cela résulte du fait que le MRP s’appuie sur une prévision plus ou moins juste de la demande (on estime que les meilleures entreprises atteignent une qualité de prévision de 75 à 80% par article par mois – autrement dit, qu’elles se trompent de 20 à 25% !) pour produire en « flux poussé » (accumulation de stock). Le MRP a également du mal à tenir compte des aléas de production, ainsi que de la variabilité des processus et de la demande.

Ainsi, le modèle MRP conduit à une répartition générale des articles dans l’usine oscillant entre « trop peu » et « trop », en fonction des variations de la demande. L’effet « coup de fouet » est un parfait exemple de cette oscillation, d’autant plus importante que l’on remonte vers l’amont de la Supply Chain, en réaction à une simple variation de la demande.

Coup de fouet 1

C’est en réaction à ces défauts que les démarches Lean, 6 sigma et théorie des contraintes se sont développées, avec pour point commun « une vision flux » de la production, suggérant d’abandonner le MRP pour l’ordonnancement quotidien de la production.

Le DDMRP combine ainsi ces trois méthodologies et les réconcilie avec le modèle MRP.

 

1) Le principe DDMRP

 

Le DDMRP vise à comprimer les cycles pour répondre à la demande client tout en absorbant les variabilités (aléas, variations de la demande) par la mise en place de buffers. Il a pour conséquence de tirer le flux de production de l’aval vers l’amont.

C’est un processus en 5 étapes.

1-Positionner les buffers

2-Dimensionner les buffers

3-Ajuster dynamiquement les buffers

4-Planifier les réapprovisionnements à partir de la demande réelle

5-Exécuter les ordres avec l'appui d’alertes paramétrées

Le MRP n’est cependant pas abandonné : en effet le processus, PIC/PDP reste valable pour prévoir le niveau des ressources. L’ordonnancement de la production suivant le DDMRP ne concerne que les articles aux points de commande stratégiques de la Supply Chain, les autres restants déterminés par la méthode classique MRP

Les approches Lean ou 6 sigma, ne sont pas non plus remises en cause par le DDMRP et restent totalement nécessaires à l’amélioration continue car, comme le montrent les règles de dimensionnement des buffers, ces derniers sont directement liés au délai de réapprovisionnement de fabrication et à la variabilité des processus. Donc plus on tend à les réduire, plus les buffers, et donc le stock moyen, sera faible.

 

2) Les 5 étapes DDMRP

 

2.1- Positionner les buffers

On commence par identifier les « points de commande » stratégiques qui ne permettent pas d’atteindre le cycle demandé par le marché et y positionner des buffers (ce sont finalement des stocks « virtuels ») qui vont raccourcir le cycle apparent et absorber la variabilité.

Ces buffers sont positionnés sur l’ensemble de la chaîne de production, de l’entrée matière à la livraison client. On les symbolise par le sigle suivant :

Buffer ddmrp

L’objectif est de découpler les étapes de production (ou boucles découplées) pour fiabiliser le flux.

Le « cycle découplé », pour chaque boucle découplée, correspond à la plus longue chaîne non protégée de la gamme permettant de satisfaire les besoins du marché (une fois les buffers mis en place). Il est caractérisé par un Lead Time correspondant au temps de traversée le plus long dans la nomenclature entre 2 points de découplage : on l’appelle l’ASR Lead Time (pour actively synchronized replenishment LT) ou DRAS en français.

Exemple : voici les buffers à positionner dans la nomenclature de production suivante avec une contrainte de délai de livraison client de 10 jours

Ddmrp nomenclature 1

Voici les principaux critères pour sélectionner les points de commandes stratégiques où il est nécessaire de placer un buffer :

  • Le délai de livraison exigé par le client ou imposé par le marché,
  • La variabilité de la demande ou de la Supply Chain,
  • La flexibilité des stocks,
  • La structure de la Supply Chain (risque fournisseur par exemple),
  • La protection des « goulots » (voir gestion de production selon la méthode DBR).

 

2.2- Dimensionner les buffers

Les buffers sont calculés en fonction de la consommation moyenne journalière (CMJ ou ADU = average daily usage - la CMJ est généralement calculé sur la base d'un historique des consommations sur un horizon de 6 mois), du temps cycle découplé de la boucle en amont du buffer (ASR LT) et de la variabilité (sur les délais ainsi que sur la demande).

Ils sont constitués de 3 zones. Le buffer total correspond à la somme de ces 3 zones. Nous retrouvons en commençant par la base du buffer :

  • La zone ROUGE

Elle correspond au stock de sécurité et est dimensionnée comme suit :

Lead Time de la boucle (cycle découplé) x demande/consommation moyenne x facteur Lead Time

x (1 + facteur de variabilité volume)

Au sein de la zone rouge, on distingue une zone rouge de base qui correspond à la première partie de la formule (variabilité délai) sans multiplication par « (1 + facteur de variabilité volume) ». Cette seconde partie est appelée la zone rouge de sécurité : elle correspond à la sécurité à apporter pour cause de variabilité de la demande (risque externe).

 

On retrouve dans cette formule la loi de Little : la zone rouge de base correspond ainsi à une fraction (% = facteur de Lead Time) de la quantité d’en-cours nécessaire au sein de la boucle pour tenir le débit journalier.

Facteur Lead Time (ou facteur de délai de 0,2 à 0,7) : plus le cycle est court, plus le facteur de cycle Lead Time doit être grand : en effet, si le cycle découplé est très court, il faut beaucoup plus le protéger des petits aléas susceptibles d’avoir un impact relativement important sur le délai de commande.

>  Facteur de variabilité en volume (de 0,2 à 0,75) : la variabilité en volume est relative à l’environnement de chaque production. Afin de l’appréhender pour chaque article relativement aux autres articles, il suffit de classer (diagramme de Pareto) tous les articles en fonction de leur CoV (coefficient de variabilité), i.e. le ratio écart-type de consommation / CMJ. Plus le CoV est élevé, plus le facteur de variabilité doit être important.  

Attention : le Lead Time de la boucle correspond bien au temps de traversée de la boucle (et non pas au temps de cycle du poste amont … même si dans certains cas, cela peut correspondre à la même valeur !).

.

  • La zone JAUNE

Cette zone correspond à la quantité minimum prévue par la loi de Little pour tenir le temps de cycle en consommation « habituelle » augmentée de la marge pour variabilité et des aléas de délais (la zone rouge)

Elle est calculée comme suit :

Lead Time de la boucle (cycle découplé) x demande/consommation moyenne

  • la zone VERTE

Il s’agit de la zone de production « normale » puisque dans cette zone on est au dessus de la quantité fixée par la loi de Little augmentée de la marge pour variabilité et aléas de délais (zone rouge + jaune).

 

On fixe une limite supérieure à la zone verte afin de garder une maîtrise du niveau de stock (le juste nécessaire).

Elle correspond au maximum entre les 2 valeurs suivantes :

·       Lead Time de la boucle (cycle découplé) x Facteur Lead Time x demande/consommation moyenne

·       Quantité minimale d’un ordre (MoQ / taille de lot)

Nota : Si la fréquence de passation de commande auprès du fournisseur est imposée (ex : commande 1 fois par semaine) et que celle-ci conduit à un en-cours théorique (pour notre exemple : 7 jours x CMJ) supérieur à la quantité calculée précédemment, c’est celle-ci qui sera retenue pour la zone verte.  

 

On représente alors le buffer par un bar-chart intégrant les différentes zones définies au dessus.

Dans les calculs précédents, on veillera à convertir les Lead Time en jours (si les consommations moyennes sont bien des consommations journalières).

 

Exemple : Considérons l'artcile 220 dans la nomenclature présentée au §2.1avec les données suivantes :

  • CMJ = 100 pièces / jour
  • Taille de lot = 100
  • Facteur de LT = 40%
  • Facteur de variabilité de la demande = 50%

Compte tenu d'un ASR LT de 10 jours, le buffer DDMRP est alors défini comme suit (avec une zone rouge que l'on peut scinder en une zone rouge base de 400 pièces et une zone rouge de sécurité de 200 pièces) :

Exemple ddmrp 1

2.3- Ajuster dynamiquement les buffers

Il s’agit d’intégrer certains phénomènes temporels liés à l’activité de l’entreprise. On distingue plusieurs causes d’ajustements dynamiques :

·       la saisonnalité,

·       les promotions,

·       les contraintes de capacités, et,

·       les phases de lancement/obsolescence.

Pour ce faire, on affecte un coefficient d’ajustement à la consommation moyenne journalière.

Voici quelques exemples d’ajustements tirés d’une présentation de C. Ptak :

Ddmrp ajustement dynamique

 

2.4- Planifier les réapprovisionnements à partir de la demande réelle

Le principe est de relancer l’approvisionnement dès que le « stock disponible » sort de la zone verte vers la zone jaune ou rouge : on planifiera alors un ordre de fabrication (en amont de la boucle correspondant au cycle découplé) permettant ainsi de revenir dans la zone verte.

La comparaison du stock disponible à l’échelle des buffers rouge/jaune/vert est réalisée quotidiennement et à chaque point de commande.

Le stock disponible est obtenu grâce à l’équation du flux disponible suivante :

Stock disponible (ou flux net) =

Stock réel disponible au buffer + En-cours de la boucle – Demande client qualifiée

  • L’en-cours de la boucle correspond donc aux ordres de fabrications déjà lancés, et,
  • La demande qualifiée correspond aux commandes fermes du jour + les pics. Les « pics » en langage « DDMRP » correspondent aux commandes fermes à venir ayant une quantité supérieure à la moitié de la zone rouge à l’intérieur du cycle découplé (ASR Lead Time).

On compare le résultat de l’équation de flux à l’échelle des buffers :

- Dans la zone Verte : pas de lancement d’OF ;

- Dans la zone Jaune : lancement d’OF pour une quantité permettant d’atteindre le top du vert (TOG = top of green);

- Dans la zone Rouge : lancement prioritaire d’OF pour une quantité permettant d’atteindre le top du vert (TOG = top of green);

 

Exemple : considérons les données du jour suivantes pour l'article 220 de la nomenclature présentée au §2.1 

  • commande du jour = 80 pièces,
  • stock physique = 500 pièces,
  • en-cours physique = 400 pièces
  • carnet de commandes fermes à 15 jours 

Ddmrp pics

L'équation de flux indique le stock disponible : 400 + 500 - 80 - 320 (1 seul pic à prendre en compte) = 500 pièces. Ce niveau correspond à la zone rouge du buffer : il faut donc lancer en priorité un OF en amont de la boucle d'une quantité à produire de 1500 pièces.

Ddmrp exemple final

Une schématisation de « type VSM » conduirait à présenter le pilotage DDMRP de cette boucle de la manière suivante :

Ddmrp modelisation vsm

 

La différence avec le modèle MRP est que l’exécution des OF ne dépend plus d’une planification prévisionnelle de la demande, plus ou moins juste, mais du taux de remplissage d’un buffer en fonction de la demande réelle et de la quantité réelle circulant dans la boucle découplée (tenant compte des éventuels aléas que la production a subi).

Ainsi, la planification DDMRP va conduire à piloter un stock disponible entre la base de la zone verte et le top de la zone verte (lorsque la consommation est stable et sans pic) : le dimensionnement de la zone verte détermine donc la quantité moyenne de l’ordre de fabrication et sa fréquence de lancement (CMJ/zone verte - elle diminue lorsque la quantité moyenne augmente). On remarquera également que le rapport (buffer jaune / buffer vert) rend compte du nombre moyen d’OF ouverts dans l’en-cours.

Dans l’exemple étudié, cela conduit à maintenir un « en-cours + stock » de la boucle à 1600 pièces minimum (article 220) avec des OF moyens de 400 pièces, lancés tous les 4 jours soit 2,5 OF en moyenne dans l'en-cours. C'est ce que présente la simulation suivante du flux de la boucle étudiée avec une consommation constante de 100 pièces 220 par jour (sans pic):

 

Ddmrp simulation

 

L’analyse de la formule du buffer « vert » montre que pour les pièces à long ASR Lead Time, le coefficient de lead time est faible ce qui indique une fréquence de recomplètement courte. Le DDMRP tend à créer artificiellement pour ces pièces, un système de livraison continue de type « convoyeur ». 

 

2.5- Exécuter les ordres avec l'appui d’alertes paramétrées

L’exécution des ordres de fabrication est réalisée quotidiennement en fonction du résultat de l’équation de flux appliquée à chaque buffer. Afin d’avoir une vision synthétique et partagée du flux, on mettra en place un management visuel au travers 2 indicateurs :

- Les résultats de l’équation de flux disponible ;

- Le stock physique de l'article.

Ddmrp management visuel

L’expérience montre que pour le stock physique de chaque artricle, la cible (appelée « on hand target position ») devrait correspondre à la zone rouge + la moitié de la zone verte. La zone d’évolution du stock devrait osciller autour de cette position +/- 50% de la zone verte.

Ddmrp management visuel 2

 

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L'analyse de déroulement

L'analyse de déroulement (AD) ou analyse en profondeur de processus (APP) est une analyse chronologique de processus, plus détaillée qu’une VSM et sur un périmètre plus restreint, visant à identifier de manière exhaustive les différentes étapes de réalisation du processus.

La méthodologie de l’analyse de déroulement peut également être mise en œuvre pour réaliser une analyse de poste de travail : il ne s’agit plus de suivre les étapes d’un processus mais les tâches, dans un ordre chronologique, réalisées par un opérateur pour réaliser une gamme de travail.

L’analyse de déroulement a pour objectif de déterminer et d'améliorer l’efficience du processus actuel en catégorisant chacune des étapes en tâche à valeur ajoutée (VA) ou à non valeur ajoutée (NVA).

L’analyse de déroulement est standardisée par l’utilisation des symboles suivants pour qualifier les étapes constitutives du processus :

Symboles ad

Les quatre derniers symboles sont dédiés aux étapes à non valeur ajoutée.

Ces symboles sont utilisés à la fois pour établir le graphique de flux (enchaînement des tâches) et la matrice de déroulement (quantifiant les temps dédiés à chaque étape mais aussi les distances parcourues, les quantités de matière transformées, les poids en jeu et le nombre d’opérateurs impactés). 

En fin d’analyse du processus actuel, on définit les paramètres suivants que l’analyse de déroulement vise à améliorer :

·       Efficacité du processus = nbr étapes à VA / nbr étapes VA + NVA

·       Temps de traversée du processus = ∑ VA + NVA (temps) = LT

·       Efficience du processus = ∑ VA (temps) / LT

·       Indice de tension du flux = 1 / Efficience

L’amélioration du processus consiste à imaginer les actions à conduire pour simplifier le processus en éliminant les gaspillages qui le polluent. Pour ce faire, chaque étape est analysée afin d’évaluer s’il est pertinent de l’éliminer, de la combiner ou permuter avec une autre étape ou encore de la simplifier.

On construit alors le processus futur avec les symboles ci-dessus et on détermine les ratios d’amélioration des paramètres présentés plus haut.

L’analyse de déroulement peut être complétée par un diagramme Spaghetti afin de visualiser graphiquement les déplacements nécessaires à la réalisation du processus (mouvements de matière et/ou d’opérateurs) : celui-ci pourra servir à imaginer une nouvelle implantation du processus de production participant à la simplification du flux.

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Le taux de rendement synthétique (TRS)

Le taux de rendement synthétique (TRS) ou OEE (overall equipement efficiency) mesure le rendement d’un moyen de production, d’une cellule voire même d’une chaîne complète.

Cet indicateur de productivité, au coeur des attentions de la démarche TPM (Total Productive Maintenance) permet non seulement de tracer et quantifier l’efficience d’une machine mais également d’identifier les axes d'amélioration pour faire progresser la productivité du moyen. Il est défini par la norme AFNOR NF E60-182.

TRS = nombre de pièces conformes produites / nombre de pièce théoriquement réalisables pendant le temps requis

(temsp requis = temps de mise à disposition de la machine pour produire)

On appelle « non-TRS » le complément entre le TRS et 100% : le non-TRS représente la capacité installée non utilisée pour produire ; c’est un gaspillage que le Lean vise à supprimer.

On peut faire apparaître dans l’égalité précédente des facteurs intermédiaires :

TRS = Taux de qualité (Tq) x Taux de performance (Tp) x Disponibilité opérationnelle (Do)

Avec :

·       Tqualité = Nombre de pièces conformes produites / Nombre total de pièces effectivement produites.

Le taux de qualité peut être déduit des facteurs Cp et Cpk (leur combinaison permet, en effet, de calculer la probabilité DPMO de produire en dehors des tolérances : Tqualité = 1 – DPMO x 10-6)

·       Tperformance = Nombre total de pièces effectivement produites  / Nombre de pièces qui auraient dues être produites pendant le temps consacré à la production

·       Disponibilité opérationnelle (Do) = Nombre de pièces qui auraient dues être produites pendant le temps consacré à la production / Nombre de pièces théoriquement réalisables pendant le temps requis

Le TRS est donc la combinaison de 3 taux inférieurs à 1 : il est donc toujours inférieur au taux le plus faible qui le compose. Les ordres de grandeurs cible sont les suivants :

-      Perte de qualité < 1 % (Tq = 99,9%)

-      Perte de disponibilité <10 % (Do = 90%)

-      Perte de performance/efficacité < 5 % (Tp = 95%)

soit un TRS > 85 %.

Ainsi améliorer la productivité d’un moyen consiste à réduire les pertes de TRS en s’attaquant à chacun des 3 ratios participant au TRS :

·       Tqualité : chantier 5S, chantier de déploiement de la MSP (cartes de contrôle et analyse de la chute des capabilités)

·       Tperformance = chantier auto-maintenance, chantier 5S

·       Do = chantier TPM, chantier SMED, management visuel

Les 3 taux composant le TRS peuvent être exprimés en ratio de temps plutôt qu'en ratio de pièces :

·       Disponibilité opérationnelle (Do) = Temps de fonctionnement de la machine / Temps requis

avec : Temps de fonctionnement de la machine = Temps requis - ∑ arrêts (propres et induits)

et Temps requis = nombre de pièces théoriquement réalisables x TC théorique   

La disponibilité opérationnelle peut également être calculée grâce aux indicateurs de maintenance MTBF (moyenne de temps de bon fonctionnement) et MTA (moyenne des temps d'arrêts propres et induits ) : Do = MTBF / (MTBF + MTA)

avec MTBF = ∑ temps de bon fonctionnement / nombre de périodes de bon fonctionnement (entre 2 arrêts)

·       Tperformance = Temps net  de production / Temps de fonctionnement de la machine

avec : Temps net de production = Nombre total de pièces effectivement produites x TC théorique = Temps réel de production x (TC théorique / TC réel)

·       Tqualité = Temps utile de production sans défaut / Temps net de production

où Temps utile de production = Nombre de pièces effectivement produiconformes x TC théorique

NB : Le temps utile ne correspond donc pas au temps réel passé pour réaliser les pièces conformes (qui ferait intervenir TC réel)

Si le temps de mise à disposition de la machine (appelé temps requis) ne correspond pas au temps d'ouverture, on peut calculer de manière différenciée un TRS (par rapport au temps de mise à disposition = temps requis) et un TRG (par rapport au temps d'ouverture). Cela peut se produire en particulier lorsque l'usine est en surcapacité (par rapport à la demande du marché : on contraint la production sur un temps requis plus faible afin de ne pas produire de gaspillage (en surproduisant).

TRG = TRS x TR/TO

On parle également de TRE (taux de rendement économique) lorsque le calcul est réalisé sur un temps théorique d'ouverture de 24H/jour (point de vue économique).

TRE = TRG x TO/TT

On a donc toujours : TRS ≥ TRG ≥ TRE

Ces ratios sont souvent résumés par le schéma ci-après :

Trs 5

On comprend ainsi qu’améliorer le TRS consiste à réduire l’ensemble des pertes qui ont pour conséquence de réduire le temps requis au temps utile. La TPM classe ces pertes en 6 catégories :

Pertes participant au taux de disponibilité

  • les arrêts propres fonctionnels (pannes supérieurs à 10 minutes)
  • les arrêts d'exploitation (changement de série, d'outils,réglages, contrôles)
  • les arrêts induits (manque de pièces ou de ressources, défaut d'énergie,...)

Pertes participant au taux de performance

  • les micro-arrêts
  • les ralentissement et marches à vide

Pertes participant au taux de qualité

  • les défauts de qualité
  • les pertes (qualité) au démarrage

On passe de la vision « nombre de pièces » à la vision « temps » en multipliant le numérateur et le dénominateur de la première égalité définissant le TRS par le temps de cycle théorique (ou de référence) de la machine :

TRS = TU / TR

avec

·       TU = nombre de pièces conformes x TC théorique

·       TR =  nombre de pièces théoriquement réalisables x TC théorique

Le suivi du TRS d’une machine peut être réalisé manuellement ou par l’intermédiaire d’une solution informatisée au sein d'un MES (manufacturing execution system). Le suivi manuel consiste :

  • à relever à intervalle de temps régulier (le pas est à adapter en fonction du TC) l'état de la machine et à affecter un code d'arrêt spécifique lorsque la machine ne produit pas, et,
  • à relever le nombre de pièces produites dont le nombre de pièces non conformes.

Releve trs 1

Le calcul du TRS ne pose pas de grandes difficultés si l’on connait le TCthéorique, le temps d’ouverture (ou plus précisément le temps requis) et que l’on compte le nombre de pièces produites conformes aux spécifications sur une durée suffisamment représentative :

TRS = nombre de pièces conformes pendant le temps requis / (temps requis/ TCthéorique)

Exemple : Usine ouverte 8h/jour avec 2 x 10 minutes de pause – TC = 10’’ – nombre de pièces conforme en fin de journée : 2200 soit TRS = 2200 / (460’ x 60’’/10’’) ≈ 80%

Il est, en revanche, souvent beaucoup plus difficile d'évaluer les 3 ratios composant le TRS alors qu’ils sont indispensables pour décider des mesures d’amélioration pertinentes à conduire. Il peut alors être intéressant d’approcher ceux-ci par une estimation des causes de non-TRS exprimées en temps (sur une période suffisamment représentative de la production comme la journée ou la semaine) en distinguant les diverses cause de sous-performance : temps de panne, temps d’attente de personnels, temps de changement de série, autres temps d’attente, temps de réglage … Un diagramme de Pareto de ces causes permet alors de hiérarchiser les causes de sous-performance.

Le TRS est également utile en équilibrage de ligne de production ou pour le calcul du nombre de cartes Kanban car il permet de passer du TCthéorique au TCapparent compte tenu des pertes de disponibilité (pannes), de performance (écarts de cadence) et de qualité (tri des rebuts) : TCapparent = TCthéorique / TRS.

Le ratio entre le TCthéorique et le TCréel résultant des écarts de cadence ou sosu-vitesses est appelé le taux d'allure. Il vérifie :

Tp = Taux d'allure x  TCréel x Nbr de pièces réellement produites / TR

Le TRS d'une ligne de production composée de plusieurs machines de taux de rendement synthétique TRSi (Tqi , Tpi et Doi) est donné par :

TRS = Do x Tp x Tq

avec :

  • Tq = ∏ Tqi
  • Tp = ∏ Tpi
  • Do= 1 / (∑ 1/Doi - (n-1)) - si les valeurs de Doi sont proches de 1, Do = ∏ Doi 

 

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La courbe d'apprentissage ou courbe de Wright

La courbe d'apprentissage est une loi empirique observée et étudiée par l'ingénieur américain en aéronautique Théodore Wright en 1936 : chaque fois que la quantité d'aéronefs produits double, le nombre d'heures nécessaires à leur production diminue d'un facteur constant. Le coefficient observé par Wright était de l'ordre de 15%.

Soit :

  • H(n) = Nombre d'heures de production nécessaires à la production de la n-ème unité

L'observation de T. Wright s'écrit : H(2n) - H(n) = w x H(n) avec w < 1

  • Ce qui implique que : H(n) = H(1) x nLog2(1-w)

Wright

Le Boston Consulting Group (BCG) a théorisé et généralisé dans les années 1960 cette observation (nommée alors "courbe d'expérience") du point de vue des coûts avec l'équation suivante :

C(n) = C(1) x n-a

  • C(n) = Coût unitaire de la n-ème pièce produite
  • Le coefficient a de la courbe d'expérience a été évalué par le BCG pour divers secteurs industriels et varie de 75% à 90%
    • Aéronautique : a=85%
    • Constructions navales : a= 80%
    • Electronique : a=90%

Cet effet s'explique par l'expérience accumulée, la dextérité acquise (moins d'hésitations, plus d'automatismes) mais aussi par les gains obtenus par la mise en place de procédures et de standards ainsi que la capacité à mieux exploiter les machines comme le système d'information mis en place. En production de masse, il est difficile de distinguer la courbe d'expérience des gains d'échelle.

Exemple :

Une étude dans le secteur automobile a été conduite par B. Henderson (BCG) concernant la production de la Ford T (1906-1916) et fait apparaitre un coefficient de 77%:

Ford t experience effect

 

En production, à dominante "main d'oeuvre", la courbe d'apprentissage permet d'anticiper une amélioration de la productivité lors de la mise en place d'une nouvelle ligne de production.

A noter cependant que la courbe d'apprentissage étant une loi scalante, son effet s'estompe avec le temps : ainsi, si on observe en un mois un gain de 15% entre la production de la 100ème pièce et la 200ème pièce, ce même gain au bout d'un an après avoir produit 1200 pièces ne sera retrouvé qu'une nouvelle année plus tard lorsque la production atteindra la 2400ème pièce. 

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Vocabulaire anglais utilisé en production (lean)

Français Anglais
à la demande (production) make to order / on request (production)
accumulation / retard backlog
actif / passif asset / liability
actions correctives et préventives corrective (recovery) / preventive actions
amélioration continue continuous improvement
amont upstream
analyse des causes racines root cause analysis
arrêt / interruption stoppage
atelier shop floor / workshop
attentes du client customer expectations
audit de maturité de la supply chain supply chain process management maturity 
augmenter/diminuer les capacités increase/decrease the capacities
automaintenance autonomous maintenance
aval downstream
avance (en) advance (in)
besoins du client customer needs
calcul de besoin net (CBN) material requirement planning (MRP)
calcul des charges détaillées (CCD) capacity requirement planning (CRP)
calendrier / programme schedule
capacité capacity / capability
capacité supplémentaire/de secours
(heures supp, interim, …)
surge capacity
cause racine root cause
cellule ou îlot de production production cell
chaîne d'approvisionnement / chaîne logistique globale supply chain
changement de série change of die
changement de série  changeover (setup)
chaque pièce chaque (jour) = CPC every part every (day) = EPE
charge workload
commande en attente back order
compétence skill
compétent, expérimenté proficient
compromis tradeoff
consommation use / consumption
courbe d'apprentissage learning curve
courbe d'apprentissage (Wright) learning curve
coûts de stockage storage costs
coûts d'exploitation operating expenses
current-state map (VSM) cartographie actuelle
déballer / emballer unpack / pack
débit / produit des ventes throughput
déclencher un réapprovisionnement trigger a replenishment
défaut defect
délai deadline / period of time
dépôt de stockage supermaket
dépôt de stockage de produits finis finished goods market
détecter un écart detect a deviation
diagnostic / audit diagnosis / audit
disponibilité availability
disposition/implantation layout
durée time / period of time
écart discrepency
échéance client customer due date
efficace effective
efficience efficiency
en-cours work in progress (WIP)
entrepôt warehouse
équilibrer le flux balance the flow
équipe (quart de travail) shift
fabrique factory
file d'attente queue
flux continu continuous flow
single (one) piece flow
flux lissé smooth / leveled flow
flux poussé push system
flux tiré pull system
fournir / distribuer supply
fournisseur supplier
frais généraux overhead cost
fréquence des livraisons frequency of shipment
future state map (VSM) cartographie future
gamme de produits product mix
gaspillage waste
gestion charge - capacité workload and capacity management
gestion de la performance de la chaîne logistique supply chain performance management (SPM)
goulot bottleneck
indicateur physique de performance (IPP) key performance indicator (KPI)
indicateurs / mesures metrics
interdépendance et variabilité dependancy and variability
juste nécessaire / juste à temps just in time
kanban de production production kanban
kanban de retrait withdrawal kanban
kanban de signalisation signal kanban
la fiabilité the reliability
la réactivité the responsiveness
la taille de lot économique economic batch size
les meilleures pratiques the best practices
libre-service (LIBS) point of use storage (POUS)
livraison delevery
livraison urgente expedited delivery
lot batch
magasin market
magasin de pièces purchased parts market
main d'œuvre workforce
maintenir/améliorer la performance sustain/improve performance
manquant missing part
manque / pénurie  shortage
manutention handling
matières premières raw materials
méthode de résolution de problème problem solving method
mettre en place un flux tiré implement a pull system
micro-arrets minor stops
Modèle SCOR (supply chain operations reference) SCOR model management processes: plan, source, make, deliver, return
niveler level
nomenclature (produit) bill of material
non-conformité client quality escape
ordonnancement scheduling
panne breakdown / failure / outage
panne equipment failure
pause scheduled break
perte de qualité quality loss
perte de vitesse speed loss
pertes & profits P&L (profit & loss) - business plan
pièce détachée spare part
pilotage de la performance performance management
plan de progrès progress plan
plan directeur de production (PDP) master production schedule (MSP)
plan d'urgence contingency plan
plan industriel et commercial (PIC) sales & operations plan (S&OP)
planification planning
point de commande reorder point
poste de travail workplace / station
premier entré premier sorti (PEPS) firts in firts out (FIFO)
prendre du retard fall behind schedule
préparation de commande picking
problème issue
processus process
processus de fabrication manufacturing process
processus régulateur pacemaker
production stable steady output
production sur stock "make to stock" production
produire par quart de 8 heures run for 8 hours shift
profondeur de retard delay value (DV) / depth of delay (DOD)
quai de déchargement / recette receiving dock
quai de départ / expedition shipping / loading dock
quart de travail shift
quotidiennement on a daily basis
rationaliser / simplifier streamline
réapprovisionnement replenishment
rebuts scraps / rejects / defects
rechercher des fournisseurs to source suppliers
reclamation client claim
réductions de coûts cost savings
réduire le temps de traversée to shorten lead time
réglages setup and adjustments
régler un problème fix a problem
ressource disponible idle resource
ressource occupée busy resource
retard delay
retouche rework
revue de première article (1ère production série) first article inspection
rupture de stock inventory shortage (breaking)
rythme de la demande client takt time
satisfaire la demande client to satisfy the customer demande
se remettre d'événements non désirés to recover from undesired events
site facility
stabiliser un processus stabilize a process
stock inventory
stock de sécurité / tampon safety / buffer stock
supprimer les gaspillages eliminate the wastes
sur étagère on the shelf
système de pilotage de la production production planning/control system
taille de lot batch size
tampon / marge buffer
taux de  profit du capital return on investment
taux de panne failure rate
taux de production "bon du premier coup" / "premier passage" first time yield (FTY)
taux de qualité on quality delivery (OQD)
taux de rendement global (TRG) total effective equipment performance (TEEP)
taux de rendement synthétique (TRS) = qualité x performance x disponibilité overall equipment effectiveness (OEE) = quality x performance x availability
taux de rotation des stocks inventory turns / inventory turnover
taux de service on time delivery (OTD)
temps d'arrêt / d'indisponibilité downtime
temps de cycle cycle time
temps de fonctionnement operating time
temps de fonctionnement (arrêts subis) run time (availability loss)
temps de traversée lead time
temps d'ouverture scheduled time
temps mort slack time
temps net (micro-arrêts) net run time (performance loss)
temps passé elapsed time
temps requis (arrêts programmés) planned production time (schedule loss)
temps total all time
temps utile (pertes qualité) fully productive time (quality loss)
tournée du laitier milk run replenishment
travail en heures supplémentaires overtime
travail standard standardized work
tresorerie cash
un chariot élevateur / monte-charge forklift
un tableau de bord a scorecard
une dérogation a concession
une ligne d'assemblage assembly line
une percée technologique a technological breakthrough
usine plant
valeur ajoutée value-added
variabilité de la demande variability of demand
vision centrée sur les ressources / les flux resources / flow centric view

 

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