Théorie des contraintes

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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Les principaux symptômes d'une production sans Lean

La majorité des entreprises qui n’ont pas connu de transformation Lean est organisée autour d’un système de gestion de la production centralisé (généralement un MRP - material requirements planning) qui compare les prévisions de commandes à long terme (PIC et PDP) avec les commandes effectives pour établir un programme de production. Le MRP transmet alors quotidiennement aux divers services de production, généralement organisés par fonction ou métier, des ordres de fabrication en cohérence avec ces prévisions.

Chaque service fonctionne alors en îlot de production, ayant ses propres objectifs et répondant au besoin théorique établi par le MRP. Dans un monde parfait, cela devrait parfaitement fonctionner.

La réalité du terrain est que les processus connaissent des défaillances ponctuelles (rebuts, retouches, micro-arrêts, maintenance curative, instabilité des processus, évolution de la demande,…). La production ne se déroule pas comme l’avait planifié le MRP qui n’est pas architecturé pour réagir à des aléas pouvant survenir plusieurs fois par jour. Des stocks se forment en amont des processus qui prennent du retard et les processus en aval ne sont plus alimentés suffisamment.

Des manquants apparaissent un peu partout, ce qui est étonnant compte tenu de l'accroissement des stocks. Taïchi Ohno (voir une mise en perspective du Lean), le fondateur de l’approche Juste-à-temps, avait ainsi constaté que « plus les stocks sont importants, moins on a de chance d'avoir la pièce dont on a vraiment besoin ! ». On crée, d'ailleurs dans de nombreuses entreprises, une nouvelle fonction, transverse aux divers services, le « chasseur de pièces », dont le rôle est de courir après les manquants à l'intérieur de l'entreprise afin d'endiguer les livraisons en retard. Son action, bien que nécessaire en pareille urgence, vient fausser, chaque jour un peu plus, les données du MRP relatives aux niveaux de stocks de pièces dans l'entreprise.

D’autre part, la demande client étant variable, en volume et en mix produits, les produits finis ne correspondent pas complètement aux besoins de consommation. On accumule des stocks de produits dont on n’a pas immédiatement besoin et on manque de produits demandés par le client. Dans la mesure où la taille des lots de production, calculée grâce à la formule de Wilson, ne correspond pas au pas d’évolution de la demande, l’entreprise n’a pas la flexibilité pour s’adapter à celle-ci. On constate que les stocks engendrés par les variations de la demande sont d'autant plus importants que l'on remonte la chaîne de production.

S’enclenche alors un cercle infernal: les délais n’étant pas tenus, on ajoute une marge de sécurité en augmentant le délai prévisionnel paramétré dans le MRP. Le calcul des besoins demande, en conséquence, de lancer plus tôt de nouveaux ordres de fabrication. Ces nouveaux ordres de fabrication sont alors mis en production, ce qui augmente l’en-cours, … et le délai de traversée, conformément à la loi de Little. Les dates ne sont à nouveau plus tenues, malgré la marge de sécurité !

La production est alors mise sous tension: pour rattraper les commandes en retard, les heures supplémentaires s’enchaînent et les expéditions en urgence s’accroissent. La maîtrise passe son temps à revoir la planification de la production et l’atelier ne fait plus confiance aux plannings. N'arrivant pas à satisfaire la demande client, on songe même à investir dans de nouvelles capacités de production (équipements, machines,...) ! Le déséquilibre n'étant pas uniforme, certains services prennent de l'avance sur les commandes client futures et s'attachent à constituer consciencieusement des stocks intermédiaires, au cas où l’avenir leur réserverait de mauvaises surprises.

La production a du mal à répondre aux réclamations client dont le taux ne s'améliore pas: les défauts qualité sont repérés tardivement dans la mesure où les pièces défectueuses sont noyées dans des lots dont la taille ne les rend visibles que bien longtemps après la genèse du défaut.

Face à ces difficultés, quelques initiatives sont lancées ici et là pour améliorer la productivité de tel ou tel service. Malheureusement, ces optimums locaux ne font qu’aggraver la situation (voir théorie des contraintes). En effet, le flux n’étant pas équilibré, les améliorations locales de productivité viennent abonder des stocks intermédiaires que les processus amont ne peuvent exploiter.

Compte tenu des stocks accumulés, les temps de traversée grimpent à tel point que les demandes client ont le temps d’évoluer entre le moment où elles entrent en fabrication et le moment où elles sortent de l’usine !

Les coûts de gestion des stocks (manutentions, inventaires, surfaces), la baisse de productivité globale (augmentation des heures supplémentaires et des heures de main d'œuvre indirecte pour les activités de planification), les coûts engendrés par les retouches, le traitement des réclamations client et les expéditions urgentes viennent augmenter les coûts d'exploitation et réduire un bénéfice, déjà impacté par la contraction des ventes (dans la mesure où la production n'arrive pas à répondre à la demande). Les niveaux de stocks conduisent à augmenter le besoin en fonds de roulement et à mettre sous tension la trésorerie.

La direction commerciale décide alors de lancer une campagne de promotion sur les produits afin de redonner des couleurs au chiffre d'affaires. Les commandes repartent bien à la hausse induisant une forte variabilité de la demande que la production est bien incapable de suivre. Il s'en suit de nouvelles livraisons en retard et des clients toujours plus mécontents. 

La situation devient hors de contrôle … il est temps de lancer une démarche d’excellence opérationnelle !

Cercle infernal

Pour résumer, les principaux symptômes d’une organisation classique n’ayant pas connu de révolution Lean 6-sigma ou de pilotage de la production par les contraintes sont:

·       Un sentiment d’urgence permanent,

·       Une augmentation de l’en-cours et des stocks,

·       Une baisse du taux de service,

·       Un taux de qualité en berne,

·       De nombreux manquants,

·       De nombreuses heures supplémentaires et expéditions urgentes,

·       Une augmentation du besoin de fonds de roulement et une trésorerie sous tension,

·       Des améliorations locales de la productivité sans aucune incidence sur le chiffre d’affaires,

·       Une organisation par service, fonction ou métier ne favorisant pas la fluidité du flux de production,

·       La création d'une fonction de chasseur de pièces,

·       Des campagnes de promotion que le système de planification de la production est incapable de lisser,

·       Des investissements en capacité de production pour répondre à une demande que l'on n'arrive pas à satisfaire.

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Lean et TOC : compétition ou complémentarités ?

L’approche Lean et la méthode 6-sigma ont naturellement été associées pour donner naissance au « Lean Six Sigma » (ou LSS) au début des années 2000 (cf. «LSS : Combining lean speed and six sigma quality » - M. George - 2002).

S’est alors posée la question de la complémentarité du LSS avec la théorie des contraintes développée par E. Goldratt dans le livre « Le but » (1984).

L’approche Lean et la méthode 6-sigma ont naturellement été associées pour donner naissance au « Lean 6-sigma » (ou LSS) au début des années 2000. S’est alors posée la question de la complémentarité du Lean avec la théorie des contraintes développée par E. Goldratt dans le livre « Le but ».

La réponse a été apportée par D. Jacob et S. Bergland, dans le livre « Velocity » en 2010, qui suggèrent de combiner les trois disciplines afin d’obtenir de véritables percées dans l’amélioration des performances.

TOC et Lean sont deux approches d’amélioration continue qui partagent de nombreuses valeurs (réduction des tailles de lot, réduction des stocks, flexibilité,…) et un même objectif de production juste-à-temps: produire le juste nécessaire dans des délais les plus courts.

Ce qui les distingue, c’est la manière d’atteindre cet objectif.

Le Lean professe d’équilibrer les capacités de production pour répondre au Takt Time8 correspondant à la demande client. Chaque poste de production est dimensionné (équipement, RH,…) en conséquence et est exploité à 100% de sa capacité (pas de gaspillage) pour répondre au Takt Time.

La TOC reproche au Lean de ne pas prendre en compte les aléas et autres événements aléatoires (tels que la variation de la demande client) susceptibles de créer des surstocks ou des « manquants » dans une chaîne où les postes de production sont interdépendants. En conséquence, la demande client n’est pas honorée (parce que la chaîne de production n’a pas de réserve de capacité) et les en-cours augmentent. L'objectif « Juste-à-temps » du Lean est finalement considéré en TOC comme un idéal inatteignable en réalité.

C’est pourquoi la TOC préfère optimiser le flux en maximisant la production au niveau de la contrainte (élément de la chaîne qui limite le plus le flux global) et en subordonnant les autres ressources aux besoins de celle-ci. L’effet des aléas de production est alors « amorti » grâce aux réserves de production des ressources non contraintes. La chaîne est donc déséquilibrée en termes de capacité contrairement à une chaîne répondant aux principes Lean.

La TOC suggère finalement de piloter la contrainte naturelle de la chaîne de production plutôt que de voir apparaître des goulots de production non maîtrisés ici et là (« pop up bottlenecks »), aux grés des aléas de production.

L’approche TOC nécessite de protéger le goulot (contrainte ne répondant pas à la demande lorsque le flux augmente) car toute perte de production au niveau du goulot est une vente de moins. Ainsi, des actions Lean (élimination des gaspillages) et 6-sigma (réduction de la variabilité) appliquées au goulot auront une efficacité maximale sur l’ensemble de la chaîne de production.

A contrario, on comprend que les actions Lean d’amélioration des flux appliquées à un non-goulot sont vaines puisqu’elles n’entraînent pas d’amélioration globale du flux sur la chaîne, limité par le goulot.

Ainsi TOC et Lean sont complémentaires. La TOC permet de stabiliser la production au rythme du goulot et la rendre robuste aux aléas alors que le Lean et le 6 sigma permettent de porter des efforts ciblés et efficaces:

·       d'amélioration de la productivité sur le goulot, source de croissance pour l'entreprise et,

·       de réduction de la variabilité, des en-cours et du temps de cycle sur les ressources non-goulot, afin de protéger le goulot.

Il ne faut pas oublier, en outre, les autres dimensions du Lean, absentes de la TOC, que sont « l’intelligence collective » et « le progrès permanent ». Celles-ci permettent à l’ensemble des acteurs de participer à l’amélioration continue et à l’entreprise de devenir une « organisation apprenante ».

En conclusion, le Lean fonctionne mieux dans le cadre de la TOC que hors de ce cadre parce que les efforts d’élimination des gaspillages se concrétisent par des gains globaux sur la chaîne de production (l’élimination des gaspillages n’étant pas une fin en soi).

Cette complémentarité est appelée « vélocité » par l’institut Goldratt en référence au vecteur « vitesse », qui porte à la fois une information de vitesse (LSS) et une information de direction (la TOC).

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Une mise en perspective historique du lean et de la théorie des contraintes

Nombreux sont ceux qui se sont intéressés aux organisations à déployer pour optimiser la production depuis la révolution industrielle qui a débuté au milieu du XIXème siècle.

Le premier qui marqua l'histoire fut l'ingénieur américain Frederick Taylor qui mit en place, dès 1880 dans la sidérurgie, une organisation scientifique du travail (OST), c’est-à-dire une approche rationnelle et planifiée de la production. Son approche, appelée le taylorisme, comporte deux axes indissociables:

·       un axe vertical qui fait la distinction entre les tâches de conception du travail (dévolues aux cols blancs = cadres) et celles d'exécution (réalisées par les cols bleus = ouvriers).

·       un axe horizontal pour lequel la production est décomposée en tâches élémentaires (division du travail) réalisées par les ouvriers qui sont chronométrés pour les réaliser et payés au rendement.

Taylor

F. Taylor

Henry Ford s'appuya sur le taylorisme pour développer une organisation propre à la production de masse de produits manufacturés: le travail à la chaîne dont l'avènement date des années 1910 avec la mise en place de la chaîne de production de la « Ford T ». Le fordisme s'est également attaché à mettre en œuvre un « compromis économique et social vertueux » en indexant le salaire des ouvriers aux gains de productivité de l'usine. Au delà du développement de la standardisation, le fordisme est la première organisation industrielle en flux qui vise la réduction des temps de production et des stocks.

Henri ford

H. Ford

Nous étions à une époque où la demande du marché était « sans limite » et les séries si importantes que les lignes de production pouvaient être dédiées à un produit.

Le génie de Taïchi Ohno qui a développé au sein de Toyota, à partir des années 1950, le Juste-à-temps est d'avoir su adapter les principes du fordisme à de plus petites séries et d'avoir maintenu l'organisation en ligne de production pour des chaînes multiproduit. L'approche d'Ohno fondamentalement construite sur la notion de flux tiré (kanban), de réduction des délais (SMED), équilibrage par les flux) et d'amélioration de la qualité (cercles de qualité, JIDOKA) a résisté à l'effondrement de la demande après le choc pétrolier de 1973. Elle a permis à Toyota de devenir le premier constructeur automobile en 2007, au niveau mondial. D'abord connue sous l'appellation Toyota Production System (TPS - 1975), cette organisation fut théorisée par le M.I.T. en 1990 (J. Womack et D. Jones) et a pris l'appellation Lean manufacturing.

Ohno

T. Ohno

La théorie des contraintes (ou TOC) développée à la fin du XXème siècle par Eliyahu Goldratt s'inscrit pleinement dans la logique d'organisation en flux mise au point par Ford et adaptée à un environnement plus contraint par Ohno. Elle insiste sur la vision systémique de l'entreprise qui doit rejeter toute optimisation locale (rendement des postes de travail, réduction des coûts locaux ou comptabilité analytique) pour se focaliser sur le Throughput (produit des ventes) et l'amélioration du flux en exploitant les goulots de production. Ainsi la TOC et plus particulièrement l'approche DBR (drum - buffer - rope) permet de booster les effets des démarches Lean et 6 sigma dans la mesure où elle permet:

  • de cibler les efforts d'amélioration des flux et,
  • d'élever la capacité du goulot.

(voir TOC et LSS : compétition ou complémentarité ?)

Goldratt

E. Goldratt

Il apparait ainsi une véritable continuité de pensée de Taylor (1880) à Goldratt (1980-2000) en passant par Ford (1910) et Ohno (1970) qui chacun s'est appuyé sur les travaux de son prédécesseur pour développer une méthode de gestion de la production efficace et pertinente dans son environnement, ceci dans une logique d'amélioration continue.

L’approche 6 sigma, quant à elle, a été développée aux USA, dans les années 80 au sein de l’entreprise Motorola en prenant appui sur les outils de la maîtrise statistique des processus. Elle a très rapidement été reprise par General Electric puis partagée par un grand nombre de géants industriels (IBM, Sony, Texas Instrument) dans le monde. L’approche Lean et la méthode 6-sigma ont naturellement été associées pour donner naissance au « Lean 6-sigma » (ou LSS) au début des années 2000.

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La gestion de projet par la chaîne critique ou méthode CCPM

La gestion de projet par la chaîne critique (CCPM - critical chain project management) est l'une des composantes de la théorie de contraintes.

La méthode DBR, adaptée aux productions par lot et en série, se révèle moins pertinente pour la réalisation de projets complexes. Ces derniers seront plus volontiers conduits suivant les principes de la chaîne critique présentée par Eliyahu Goldratt dans son livre « Critical Chain » (1997).

Les méthodes classiques de gestion de projet sont construites sur la base d’un enchaînement de tâches (diagramme de GANTT), généralement programmées au plus tôt, comportant chacune une marge et ne tenant pas compte de la disponibilité réelle des ressources.

Elles conduisent à des projets qui se terminent au mieux à l’heure, souvent en retard et rarement en avance. Il arrive également que pour tenir les délais ou ne pas les dépasser de manière trop importante, on renonce, au cours du projet, à une partie des exigences initiales du cahier des charges.

A contrario, la méthode de la chaîne critique préconise:

1) de mutualiser les marges au niveau du projet et de les supprimer au niveau des tâches composant le projet (en divisant le temps alloué à chaque tâche par deux). Ceci aura pour vertu de contrer les effets pervers:

- de la loi de Parkinson (tendance à utiliser la totalité du délai pour exécuter une tâche, quel que soit le délai planifié)

- du syndrome de l'étudiant (tendance à démarrer une tâche au dernier moment et donc à consommer la marge associée à cette tâche)

E. Goldratt montre que les activités au sein d’un projet comportent toujours une marge de sécurité. Celle-ci est mise en place pour tenir compte de l'imprévisible et de l'aléatoire, des mauvaises expériences passées et des contractions de délais exigées par le management et ce, à chaque niveau hiérarchique de l'entreprise.

Il montre également que la majorité de ces sécurités sont vaines: c'est le retard le plus important qui se répercutera sur les tâches suivantes et toute avance sur un chemin secondaire ne pourra compenser un retard pris sur le chemin principal.

2) de démarrer les chemins secondaires au plus tard (avec un buffer auxiliaire pour protéger le chemin principal), ceci afin de réduire au maximum le multitâche. En effet, non seulement le multitâche est source d'interruption de tâches donc de gaspillage mais il entraîne aussi un allongement du temps moyen de traitement de chacune des tâches. Il s'agit de l'application de la Loi de Little aux projets.

3) de prendre en compte l’allocation des ressources dans la planification du projet quitte à revoir la planification de certaines tâches si une ressource est un goulot.

Ceci permet d’identifier la chaîne critique, c'est-à-dire le plus long enchaînement de tâches compte tenu de l’interdépendance des tâches et des ressources.

La chaîne critique est la contrainte de gestion d'un projet. La théorie des contraintes préconise de la protéger par la mise en place d'une marge temporelle (ou buffer principal représentant environ 1/3 de la durée totale du projet) et d'un tampon « ressources ». Ce dernier consiste à veiller à l'avance que les ressources qui doivent intervenir sur le chemin critique seront disponibles au moment voulu.

L'avancement du projet est mesuré grâce au pourcentage d'avancement de la chaîne critique et le pilotage du projet revient à piloter le pourcentage de consommation du buffer principal en fonction de l'avancement du projet, grâce à un "fever chart".

Fever chartSource : Theory of Constraints Handbook - page 65

Dans leur livre « Advanced multi-project management », Kendall & Austin ont analysé les résultats d’une soixantaine d’entreprises qui ont appliqué la méthode CCPM : en moyenne la durée des projets a été réduite de 40% et le nombre de projets terminés à l’heure a augmenté de 70% !

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La gestion de production en théorie des contraintes ou la méthode DBR

Le fondement de la théorie des contraintes est que tout système de production connait une contrainte, c'est-à-dire un point de déséquilibre entre charge et capacité. Lorsque cette contrainte ne permet pas de répondre à la demande client, on la nomme « goulot ».

E. Goldratt affirme dans « Le but » qu’ « une usine parfaitement équilibrée, ça n’existe pas ». Les raisons de ce déséquilibre sont multiples: le manque de fiabilité des processus et des ressources, l’évolution de la demande et le manque de flexibilité de la production, les capacités discrètes des ressources et les tailles de lot importantes, les fluctuations aléatoires et l’interdépendance des ressources ou encore les calculs de charges simplifiés et des ERP rarement à jour.

Partant de ce postulat, la théorie des contraintes appliquée à la gestion de production a développé un processus de pilotage du goulot. Il s'agit, en fait, d'un véritable processus d'amélioration continu tel qu'il est professé en Lean. Il obéit aux 5 étapes suivantes:

1.       Identifier le goulot

Les symptômes qui permettent l'identification du goulot sont les suivants: ressource en manque de capacité, ressource à l’origine des pièces correspondant aux « manquants » dans l’entreprise et/ou ressource précédée d’un fort en-cours.

Cependant l'identification du goulot n'est pas toujours chose aisée dans la mesure où le goulot peut évoluer d'un poste à l'autre en fonction de l'avancement de la production lorsque la production est organisée en lots de taille importante. 

Si une entreprise ne présente pas de goulot, alors elle présente un excédent de capacité par rapport au marché qui devient la contrainte (externe) de l’entreprise.

2.       Exploiter le goulot pour maximiser sa production

Il s’agit de mettre en place les actions de progrès pour maximiser le temps utile du goulot:

·       Supprimer les temps morts : pas de pause quitte à transférer des personnels des ressources non-goulot vers le goulot,

·       éviter les pannes en développant la TPM10, par exemple,

·       réduire sa charge en transférant une partie de celle-ci à des ressources non-goulot,

·       sécuriser sa production (par la mise en place d’un buffer ou le positionnement d’un contrôle qualité avant le goulot).

Il est également important de fiabiliser le goulot afin de garantir la meilleure exploitation possible de celui-ci: on cherchera donc à améliorer son TRS9 en évitant les pannes (actions TPM10, par exemple) et en améliorant la qualité (actions JIDOKA). 

Si la production est caractérisée par 2 contraintes, le goulot que l'on cherchera à exploiter correspondra à la contrainte ayant la meilleure fiabilité. 

3.       Subordonner tous les processus à la décision précédente

Faire produire les ressources non-goulot afin d’alimenter le goulot à son rythme avec des pièces de qualité: une synchronisation est donc mise en place entre le goulot et la première ressource en amont de la chaîne afin de limiter le flux à ce que le goulot est capable de produire.

La TOC se distingue de l'approche Lean dans la mesure où la TOC préconise de maintenir des excédents de capacité sur les ressources non-goulot: leur activation en cas de « fluctuations aléatoires » de la production permet de garantir une alimentation suffisante du goulot pour ne pas réduire le Throughput de la chaîne.

Lorsque l’activation de ces capacités excédentaires n’est pas nécessaire, la TOC préconise d’employer les ressources humaines correspondant à des actions d’améliorations continues. 

4.       Élever la performance du goulot (réduire la contrainte)

Améliorer la capacité du goulot en investissant des ressources et de l’argent pour accroître le Throughput (redondance de moyens de production, sous-traitance, SMED6,...)

5.       Recommencer à l’étape 1 si le goulot a changé

Ce processus itératif conduit au pilotage de divers goulots se résorbant au profit de nouveaux goulots jusqu’à atteindre un déséquilibre stable avec un goulot « idéal ». Celui-ci permet alors un meilleur pilotage de la production. Ce goulot « idéal » devrait correspondre à la ressource dont le coût de transformation en ressource non-goulot (par l'achat d'une capacité supplémentaire, par exemple) est le plus élevé.

Ce pilotage est également appelé « drum - buffer –rope » (DBR) en référence:

·       au tambour (drum) que constitue le goulot qui donne le rythme de la chaîne de production, servant de référence à l'ensemble des ressources, y compris les ressources non-goulot,

·       au tampon (buffer) à mettre en place juste en amont du goulot afin de le protéger de toute rupture d'approvisionnement,

à la corde (rope) à établir entre le goulot et les ressources en amont de celui-ci afin de limiter les approvisionnements en fonction de la consommation du goulot et de prévenir les surstocks.

Methode dbr

Ce qui rend cette approche novatrice, c'est qu'admettant et exploitant la présence d'un goulot, la gestion de production suivant la théorie des contraintes s'attache à équilibrer les flux le long de la chaîne de production et non les capacités. On ne cherche pas le plein emploi de chaque ressource mais la maximisation de l'utilisation du goulot quitte à détériorer les performances des ressources non-goulot. Le goulot détermine, à la fois, le débit de la chaîne (tambour) et les niveaux des stocks (buffer et rope). 

La gestion de production selon la théorie des contraintes, se pose en rupture des méthodes traditionnelles dans la mesure où:

·       La TOC ne vise pas à équilibrer les capacités mais le flux de produits à la demande du marché. Il est donc normal que des ressources soient en sous-charge.

o   Une heure gagnée sur un non-goulot est un leurre.

·       Elle exploite les goulots afin qu’ils produisent pour répondre à la demande du marché (la capacité de l’entreprise est égale à la capacité du goulot) et pour réguler le flux de l’ensemble de l’entreprise.

  • Une heure perdue sur un goulot est une heure perdue pour toute l’entreprise.
  • Le véritable coût horaire d’un goulot est égal à: OE (de toute l'entreprise !) / heures d’ouverture du goulot. 

·       La maîtrise des coûts horaires n’est pas une fin en soi, voire, peut s’avérer contre-productive si elle concerne une ressource goulot et s’oppose à améliorer sa capacité. En diminuant le rendement des opérations sur les goulots on peut élever la productivité de l’ensemble de l’entreprise !

·       La TOC, comme le Lean, préconise la réduction drastique des tailles de lot sur les ressources non-goulot afin de fluidifier la production et réduire les stocks. Ceci va à l’encontre du calcul de la taille du lot économique (formule de Wilson) et est susceptible de faire augmenter le coût unitaire des pièces dans un modèle de gestion traditionnel. La TOC montre qu’il n’en est rien dans la mesure où l’augmentation des temps de changement de série concerne des ressources non-goulot, utilisées en sous-capacité par rapport à la demande.

La gestion de production selon la théorie des contraintes est adaptée aux productions « par lots » et « en ligne » pour lesquels le temps de travail réel (la valeur ajoutée) est faible (moins de 10%) par rapport au temps de traitement global (lead time). Pour la gestion de projets plus complexes, on lui préférera la gestion de projet par la chaîne critique.

La gestion de production selon la théorie des contraintes et l'approche Lean sont des méthodes de gestion en flux, cohérentes et complémentaires (voir complémentarité Lean et TOC). Le management par les contraintes englobe le pilier JAT du Lean et lui désigne le point de focalisation pour mener des actions « immédiatement payantes » d'amélioration: le goulot.

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Théorie des contraintes - présentation générale

La théorie des contraintes ou TOC (theory of constraints) est née des travaux d'Eliyahu Goldratt qui l’a vulgarisée dans son célèbre livre « Le but » (vendu à plus de 5 millions d'exemplaires depuis 1984 et classé par le magazine TIMES parmi les 25 livres de management les plus influents de tous les temps). 

La TOC part du postulat selon lequel tout système de production présente au moins un point de déséquilibre (ou contrainte) entre charge et capacité. Si cette contrainte ne permet pas de répondre à la demande client, elle prend l’appellation de « goulot ». Cette contrainte limite non seulement le débit du goulot mais l’ensemble de la performance de l’entreprise. La théorie des contraintes propose une méthode visant à optimiser les flux par pilotage de ce goulot: la méthode drum – buffer - rope ou DBR.

La gestion de production selon la théorie des contraintes développée dans « Le But » s’est ensuite enrichie d’autres composantes telles que:

·       les Thinking Processes : processus mentaux basés sur 5 outils destinés à résoudre les problèmes complexes et permettre l'adhésion du plus grand nombre,

·       le Throughput Accounting : comptabilité des produits des ventes, véritable alternative à la comptabilité analytique traditionnelle,

·       le Critical Chain Project Management (CCPM) : gestion de projet par la chaîne critique.

L’ensemble de ces composantes forme aujourd’hui une méthode complète de management, appelée le management par les contraintes.

E. Goldratt a ainsi développé une approche qui vise à atteindre le but de toute entreprise: gagner de l’argent, aujourd'hui et dans le futur. En ce sens, la productivité d’une entreprise se mesure par sa capacité à se rapprocher de son but.

E. Goldratt conseille l’abandon de la logique de réduction des coûts s’appuyant sur la comptabilité analytique des centres de coûts qui permet au mieux des optimisations locales. Il suggère de se focaliser plutôt sur le Throughput (produit des ventes ou quantité de valeur ajoutée achetée par le marché). Il définit alors 3 indicateurs, exprimés en euros, qui permettent de mesurer la performance de l’entreprise à l’aune de son but:

·       Le Throughput, noté T = argent généré par les ventes = chiffre d’affaires  –  consommations pour générer le chiffre d’affaires (achat de matières premières, transports, sous-traitance, …)

C’est l’indicateur de l’argent qui rentre.

·       L’Inventory, noté I = argent investi/immobilisé pour acheter des choses que l’entreprise compte vendre (immobilisations et stocks)

C’est l’indicateur de l’argent immobilisé.

·       Les Operating Expenses, notées OE = argent dépensé pour transformer les stocks en Throughput (masse salariale, impôts, taxes, amortissements,…)

C’est l’indicateur de l’argent qui sort.

En conséquence:

Ø  Bénéfice Net = BN = T – OE

Ø  Retour sur investissement = ROI = BN / I

Le pilotage de l’entreprise consiste alors à prendre les décisions qui permettent de se rapprocher du but, c’est-à-dire augmenter T tout en diminuant I et OE.

Ceci est parfaitement résumé par le slogan « to do the most money by the quickest path with the less investment » tiré du livre « Velocity » (chapitre XVI).

A noter que:

·       la priorité consiste à augmenter le Throughput (qui n’a pas de limite) avant de s’attaquer à OE (qui présente un seuil) contrairement à l’approche traditionnelle de maîtrise des coûts,

·       cette approche ne nécessite pas de tenir directement compte de la valeur ajoutée apportée par la main d’œuvre directe: ceci permet d’éviter la confusion entre investissement et dépense. Toute la main d’œuvre, directe ou indirecte, inoccupée ou inactive, rentre dans OE.

Une étude de la Business Harvard Review (avril 2003) donne raison à E. Goldratt quant au principe d'abandonner le monde (de la réduction) des coûts pour se focaliser sur le monde du Throughput. En effet, l'analyse des performances des 25.000 entreprises américaines cotées à la bourse entre 1966 et 2010 a permis à la Business Harvard Review de dégager 3 règles grâce auxquelles les meilleures d'entre elles ont atteint des résultats exceptionnels:

1.       Better before cheaper

2.       Revenue before cost

3.       No other rules

La théorie des contraintes est une approche systémique de l’entreprise qui analyse la chaîne de la valeur dans sa globalité et refuse les optimums locaux. On lui prête volontiers comme devise un raccourci du théorème de Bellman : « la somme des optimum locaux n'est pas l'optimum global ».

La théorie des contraintes se pose en rupture des méthodes traditionnelles de management dans la mesure où:

·       La productivité ne se mesure pas par centre de coût mais sur l’ensemble de l’entreprise. Ainsi, toute action visant à améliorer les rendements des ressources non-goulots est non pertinente voire contre-productive (OE ↗ et I ↗)

·       La TOC ne vise pas la pleine occupation des ressources et considère même qu’une entreprise dans laquelle tout le monde est occupé en permanence est inefficace car elle génère du stock. Ces stocks se présentent sous forme de files d'attente devant les ressources contraintes (goulots) et génèrent des retards. On entre alors dans une spirale catastrophique puisque le remède prend la forme d'une augmentation de capacité. Les coûts et délais explosent, les ventes ne s'améliorent pas: l'entreprise passe en mode « urgent » permanent.

·       La TOC se distingue par le processus à mettre en œuvre pour forcer la production à ne pas produire afin d'éviter les stocks. Pour améliorer les flux, le fordisme avait contraint l'espace réservé aux stocks. Le Lean professe de piloter le niveau de stock amont par l'aval, en installant un flux tiré (ex: kanban5). La TOC, quant à elle, suggère de piloter un « buffer temps » avant la date de livraison pour déclencher le lancement de la matière nécessaire à la production. De manière empirique, E. Goldratt propose de prendre dans un premier temps un « buffer temps » égal à la moitié du délai de livraison pour une entreprise qui se lancerait dans une gestion selon la théorie des contraintes.

Une étude académique (1999) portant sur 80 cas a permis d'évaluer les gains moyens de performance réalisés grâce à l'implémentation de la TOC :

Performance toc

 

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