Comment améliorer la productivité d’une entreprise
La productivité ou le rendement
Si l’on considère une usine de transformation, nous avons en entrée de la matière première, en sortie des produits finis et entre ces deux extrémités, un outil de production.
La productivité peut être perçue comme le ratio entre l’effort fourni et le produit fini. L’effort étant dans notre exemple la somme matière première et outil de production.
Cette notion de productivité est apparente au rendement.
Les axes d’amélioration
Si nous reprenons l’exemple ci-dessus, pour faire progresser l’entreprise il convient de jouer sur les données présentes. Soit :
- Diminuer la matière première,
- Diminuer l’effort de l’outil de production,
- Augmenter la quantité de produits finis.
Une valorisation en euros de ces données peut conduire à une redistribution plus ou moins globale des éléments mis en jeu.
Notre expérience a montré qu’une chaine de production à fort rendement pourrait se montrer peu rentable par rapport à une autre chaine qui aurait un rendement moindre mais qui aurait de meilleures qualités financières.
Le logiciel MES myScore permet de dessiner le paysage global de l’outil industriel et va plus loin en donnant les leviers d’action.
Améliorer la productivité d’une entreprise avec le MES myScore
Pour faire progresser le rendement global de l’usine, il est nécessaire réduire l’effort de l’outil de production.
Cet effort peut être vu comme l’ensemble des composantes de ressources (hommes, énergie, machines, maintenance, pièces détachées, outils, temps, eau et autres matières) nécessaires au fonctionnement des chaînes de production et de la logistique. Pour atteindre un objectif d’amélioration, il faut avant tout connaître ces données.
Première étape : mesurer les données
L’usine 4.0 introduit les outils qui captent l’information directement à la source. Ces mesures peuvent être de natures différentes (intensité électrique, débit, comptage, …) et sont réalisées en continu. Les données ainsi recueillies sont traitées et enrichies pour élaborer des ensembles exploitables.
Deuxième étape : traiter les données
Les données sont remontées sur des tableaux de bord soit directement sur le poste de travail soit au niveau décisionnaire. La suite myScore propose des tableaux pré-définis ainsi que la possibilité de définir des tableaux sur mesure.
Un opérateur peut voir en temps réel la cadence de son poste et enrichir les données de ses remarques.
Par exemple, il peut qualifier un arrêt ou encore réaliser des opérations de contrôle au sein même du process.
Un décisionnaire pourra comparer le rendement de plusieurs chaînes de production ou observer des pertes / gains en temps réel.
Troisième étape : Mise en place d’actions correctives
- Par exemple, la consommation électrique d’une machine peut être comparée à la quantité de pièces produites. Cela permet d’envisager un ratio optimal.
- Autre cas de figure: un niveau de stock pourra être corrélé à des coûts au mètre cube.
- Ou encore le nombre d’arrêts et leurs durées qualifiés peuvent déclencher des actions de maintenance préventive.
Lorsque les données sont valorisées, les tableaux sont exprimés en euros.
Conclusion
Tous les scénarii peuvent être envisagés, il est alors important d’avoir défini au préalable un objectif et un plan d’action. Une mise en pratique par itération est conseillée afin de mener des actions concrètes rapidement dans une démarche agile.
