Je suis un grand fan de la citation "si vous ne pouvez pas le mesurer, vous ne pouvez pas l'améliorer". Bien qu'il y ait une certaine controverse sur qui l'a dit à l'origine, son message reste vrai aujourd'hui. Imaginez que vous essayez d'améliorer votre santé en abaissant votre tension artérielle si vous n'avez aucun moyen de la mesurer ! Ce serait une proposition difficile. Il en va de même pour un investissement dans un système d'exécution de la fabrication (MES). Si vous ne choisissez pas la bonne métrique MES pour mesurer les performances, vous ne pourrez pas les améliorer.
De nombreuses entreprises continuent de se débattre avec l'amélioration des processus métier et des performances, notamment lors de la mise en œuvre de nouveaux projets technologiques. Cette lacune a été exaspérée par la quatrième révolution industrielle, communément appelée "Industrie 4.0". L'ensemble de ce mouvement est dirigé par la nécessité d'accéder à davantage de données avec un contexte et une précision accrus pour ensuite contribuer à l'aide à la décision et à l'amélioration des performances.
Pour réussir la mise en œuvre d'un système MES, il ne suffit pas de choisir la bonne technologie, comme nous l'expliquons ici, Fostering Culture Change with MES to a Enable Digital Transformation Framework.
C'est une statistique couramment citée : entre 50 et 70 % des projets de transformation numérique échouent aujourd'hui. Et, malheureusement, beaucoup de ces projets incluent souvent des projets de mise en œuvre ou d'expansion de MES. Alors, que peut-on faire pour aider à surmonter ce problème ?
Voici trois mesures MES possibles que les entreprises pourraient poursuivre, mais qui, pour une raison ou une autre, font fausse route :
- Mesurer les éléments sur lesquels le projet MES ne peut avoir d'impact
- Mesurer les mauvais éléments pour déterminer la réussite d'un projet
- Utilisation de mesures obsolètes qui ne reflètent pas les performances de l'industrie 4.0
La meilleure façon de définir et de saisir les avantages d'un projet MES axé sur l'industrie 4.0 est d'abord d'identifier la bonne métrique MES qui s'aligne sur les objectifs du projet. Ensuite, il faut mettre en place les bonnes méthodologies de mesure et de reporting qui vous permettront de mener les efforts d'amélioration continue qui apporteront ces avantages.
Savoir quelles améliorations un projet MES peut apporter
La transformation numérique promet souvent d'offrir un large éventail d'avantages, tels qu'une meilleure satisfaction des clients, une réduction des coûts de fabrication, une augmentation de la productivité, ou même une capacité à passer à un modèle commercial " as-a-service ". Souvent, cependant, les projets MES sont regroupés avec un projet de transformation numérique plus large pour faciliter l'obtention de financements et/ou des ressources et du personnel nécessaires à la mise en œuvre.
Cela peut présenter le risque de créer de fausses attentes. Les projets MES, tout en étant favorables aux types d'avantages décrits ci-dessus, ne peuvent généralement pas les conduire sans avoir accès à d'autres systèmes, données ou personnel pour rassembler l'ensemble du projet de transformation numérique. Le MES, par sa nature, concerne l'exécution de la fabrication. Les avantages que le MES génère sont plus précisément énoncés comme la construction correcte dès la première fois, la garantie que les bonnes personnes font les bonnes choses, et la garantie que tout ce qui est associé à la construction ou à la production d'un produit est correctement capturé et documenté. Alors que tous ces avantages ont certainement un impact sur la réalisation d'avantages commerciaux à plus grande échelle tels que l'amélioration de la satisfaction du client ou la facilitation d'une transition vers un modèle commercial "as-a-service", ils ne peuvent pas le faire en tant qu'investissement autonome.
Faites la bonne mesure
Comme je l'ai dit au début de cet article, vous devez mesurer quelque chose si vous voulez qu'il s'améliore. Si vous essayez de perdre du poids, vous devez monter sur une balance de temps en temps. Vous pourriez mesurer la taille de vos déchets et, si elle diminue, supposer que vous perdez du poids, mais si votre perte est motivée par un programme d'exercice agressif, il se peut que vous perdiez des centimètres mais que vous preniez du poids, car les muscles sont plus denses que la graisse.
De même, si votre justification pour un projet MES est que vous allez améliorer l'efficacité de la production et la qualité de fabrication des produits et que vous mesurez le rendement au premier passage (FPY) et le volume total de production par équipe comme étant les seuls indicateurs clés de performance (KPI) pour le succès du MES, alors vous pouvez avoir du mal à prouver la valeur du MES.
Un résultat possible est qu'après la mise en œuvre initiale du MES a conduit à une amélioration considérable de la FPY - mais au prix d'une réduction de la productivité. Une plus grande concentration sur la FPY pourrait avoir une répercussion sur la mise en œuvre de nouveaux processus de travail pour conduire l'amélioration de la qualité. Il est important de disposer des bons indicateurs MES, puis de les ajuster au fil du temps, à mesure que la mise en œuvre progresse et que d'autres éléments de votre stratégie globale d'industrie 4.0 sont exécutés.
L'industrie 4.0 et la transformation numérique nécessitent de nouvelles mesures MES
Enfin, les mesures de performance de fabrication actuelles sont basées sur les modèles de fabrication actuels et le niveau actuel de la technologie. En matière de qualité, l'une des principales mesures est le FPY. C'est souvent ce que les projets d'amélioration des processus commerciaux utilisent comme indicateur clé de performance. Mais considérez que dans un monde I4.0 où l'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique (ML) peuvent fournir des conseils préventifs de sorte que le rendement FPY approche les 100%, le FPY en tant que mesure de performance perd de sa valeur. Une métrique alternative telle que le "temps moyen entre les alertes de qualité" ou "l'indice de gravité-fréquence des alertes de qualité" pourrait être une bien meilleure métrique de la performance de la qualité.
Il existe de nombreux autres exemples de mesures de nouvelle génération qui doivent émerger pour mieux évaluer les performances des entreprises dans un avenir d'industrie 4.0. En basant votre mise en œuvre du MES sur certaines des bonnes mesures MES, vous pourriez constater que votre investissement est plus précieux que vous ne le pensiez au départ.
Dan Miklovic est le fondateur et l'analyste principal de Lean Manufacturing Research, LLC. Il possède une riche expérience en tant qu'utilisateur final, fournisseur de logiciels, consultant et analyste d'études de marché. Il a dirigé une équipe de développement et de mise en œuvre d'applications d'usine chez Weyerhaeuser, a été ingénieur système de processus chez Scott Paper, a dirigé l'équipe de conception de réseau dans une grande société d'ingénierie au service des industries des pâtes et papiers et des mines. Son expérience d'analyste industriel comprend des rôles chez Gartner, Sustainable Collaborations Group et LNS Research. Il est actuellement membre de The Analyst Syndicate. Il est l'auteur de dizaines d'articles, a contribué à plusieurs manuels d'ingénierie, a rédigé un texte sur les réseaux industriels et a été co-animateur de World Business Review, un programme télévisé diffusé sur la télévision publique, CNBC et d'autres canaux.
Vous pouvez contacter Dan à l'adresse [email protected].
