Lean Machine Square

Il y a quasiment trois ans, j’ai présenté dans un post une méthode mnémonique pour retenir les 7 + 1 gaspillages du lean. Cette méthode, dont je ne suis pas l’auteur*, correspondait aux premières lettres des 7 + 1 gaspillages en anglais. Il s’agissait de TIM WOOD (UP) soit T pour Transportation, I pour Inventory, M pour Motion, W pour Wait, O pour Overproduction, O pour Overprocess, D pour Defect et UP pour Underutilization of People. J’avais alors lancé un appel afin que toute personne connaissant une méthode mnémonique « française » puisse la partager sur LMS. Je n’ai pas eu de contribution sur ce sujet à ce jour. Toutefois, j’ai continué à en chercher de mon coté et je pense en avoir trouvé une sur le modèle de TIM WOOD. Il s’agit de TED DASSE. Comme TIM WOOD c’est également un américain. Pour info, TED est le diminutif d’Edward. TED DASSE soit :

 T pour Transport

E pour Encours ou stock

D pour Défauts

D pour Déplacements

A pour Attentes

S pour Surproduction

S pour Surqualité ou Suractivité

E pour mauvaise utilisation des Employés.

Il peut y avoir une version pour les 7 gaspillages uniquement : TED DASS.

Voilà, j’espère que cela aidera certains à se souvenir plus facilement des 7 +1 gaspillages, le point de départ de l’apprentissage du lean. Si elle vous plaît et vous souhaitez l’utiliser dans vos formations, vous n’hésitez pas référencer LMS comme étant la source.

 * Je ne suis pas certain des origines de cette méthode mnémonique.

Dans la politique américaine on parle quelquefois du «3 am call». Il s’agit, en quelques mots, d’une info qui engage la sécurité de l’état communiquée à un homme d’état (typiquement, le président) à 3 heures du matin. Ce responsable politique doit alors être capable de réagir avec calme et prendre la bonne décision. Sur le même principe j’ai quelquefois pensé au « 3 am posture » qui pourrait être traduit en français par « comportement de 3 heures du matin ». Il s’agit de ce que font les gens à 3 heures du matin dans leur lieu de travail (usine) quand ils se retrouvent tout seul sans aucun témoin. « 3 heures du matin » est bien sûr symbolique. En réalité, il y a plusieurs lieux, situations et moments dans la journée où l’on se retrouve seul. Ce que l’on fait en ce moment est révélateur de l’état d’esprit de l’organisation.

Reprenons le sujet par un autre bout (pas si différent du précédent). Vous avez certainement entendu dire que la propreté des toilettes d’un restaurant était révélatrice de celle de la cuisine. Au passage, depuis que l’on en parle, même les restaurants « sales » devraient avoir compris que s’il y a un seul endroit qu’il faut tenir propre ce n’est pas la cuisine mais bien les toilettes. Ces dernières années, je me suis « amusé » à faire une corrélation  entre la propreté des toilettes (et autres lieux de vie tels que les réfectoires) et la performance de l’usine voire le moral et/ou le niveau de motivation des employés. Je me suis rendu compte que le niveau de corrélation était très élevé. En d’autres termes, dans les usines les moins performantes le niveau de propreté des lieux de vie (notamment les toilettes) laissait à désirer… Inversement, dans les usines très performantes, les mêmes endroits étaient très propres. Soyons clairs, je n’affirme pas qu’il suffit de nettoyer et de repeindre ou refaire les toilettes pour faire de votre usine une organisation performante… Quoique… Quand on y réfléchit, cela peut aider et marquer un nouveau départ. En effet, en nettoyant les toilettes crasseuses, les employés pourraient se dire « enfin quelqu’un s’occupe de nous » et être encouragés à se prendre en mains. Enfin, n’oublions pas les basics de management : dans les facteurs hygiéniques de Herzberg figurent la propreté (les conditions de travail)! Ainsi, des mauvaises conditions de travail ruinent la motivation et inversement, le manque de motivation pousse les employés à ne pas prendre soin des lieux communs, surtout, quand ils sont seuls sans aucun témoin, quels que soient l’endroit ou l’heure. Petit conseil, si je puis me permettre, lors de votre prochaine visite d’usine si vous vous posez des questions sur sa performance, la meilleure réponse se trouve peut-être dans les toilettes (juste comme au restaurant).

Je n’ai pas l’intention, dans ce post, de faire l’inventaire de tout ce que la stratégie des jeux nous apprend sur la calibration de performance. Simplement, il se trouve que je suis en train de lire actuellement un livre sur la stratégie des jeux. Une partie du bouquin qui porte sur les jeux à somme de gains nulle m’a fait penser au système de calibration utilisé en fin d’année dans plusieurs entreprises.

Je ne vais pas revenir sur la récompense liée à la performance que j’ai abordée dans plusieurs posts précédents : Motivation des employés : aller au delà de l’argent, Payer les élèves pour réduire l’absentéisme?, Des objectifs à atteindre : Oui, mais par quelle méthode?, Ce que la crise vous apprend sur votre capacité de production. Je ne vais pas revenir, non plus, sur tout le travail d’Alfie Kohn ou une présentation bien connue de TED. Je vais aller plus loin et commenter la méthode qui consiste à forcer la performance des employés d’une entité dans une distribution gaussienne. Cette approche est non seulement erronée du point de vue statistique et mathématique mais peut (surtout) entrainer la même réaction que celle qu’ont les personnes qui participent a un jeu à somme de gains nulle (« zero-sum game »). Dans ce type de jeu, si l’autre gagne alors vous perdez. Tout se passe comme dans un match de tennis, si votre adversaire gagne le point vous le perdez. L’utilisation de la distribution gaussienne dans la calibration vient de la volonté de maitriser la masse totale de la somme distribuée –on a en général 5 classes.  En toute rigueur, il s’agit donc d’un jeu à somme de gains constante mais cela obéit aux mêmes règles que les jeux à somme de gains nulle. Prenons un exemple. Si vous êtes dans une équipe de 10 personnes, alors un seul d’entre vous aura probablement la classe maximale (meilleur performeur). Si ce meilleur performeur est un autre alors ce n’est pas vous. Par conséquent, selon la théorie des jeux vous aurez tout intérêt à saper le travail de tout collègue que vous percevez comme potentiel candidat à la classe maximale afin de renforcer vos chances. Dès lors, votre chef peut dire « bye – bye » à l’esprit d’équipe. Pas nécessaire de vous expliquer que la grande perdante dans tout cela est l’entreprise… Résultat de tout cela : la « belle idée » de motiver les meilleurs performeurs entraîne la discorde dans l’équipe est devient contre productive.

La semaine dernière j’étais à Boston pour des raisons privées. J’avais également été invité à donner un talk/ lecture à quelques étudiants du MIT. Le talk portait sur la conception des systèmes de production. J’y ai abordé l’utilisation de méthodes analytiques et tracé le lien avec le lean. Je ne vais pas revenir dans ce post sur les détails de mon intervention. Je voudrais surtout partager avec vous les trois challenges que j’ai soulignés en conclusion.                                                                                                                 

• Premier challenge : dépasser les gurus et les slogans. Ma prémisse est la suivante : les systèmes de production sont d’une grande complexité – entre autres, parce que cela implique des machines et des hommes. Face à cette complexité, de nombreuses personnes se tournent vers des slogans ou la parole de gurus pour les comprendre, les exploiter et les améliorer. Quelquefois cela marche, quelquefois cela ne marche pas… Même quand cela marche, le succès va jusqu’à certain point. Alors on  se remet, de nouveau, à la recherche du nouveau slogan ou de la parole du nouveau guru… ainsi de suite. Mon conseil aux étudiants du MIT était d’aller au delà de cette facilité et plutôt chercher à accéder à la réelle compression des systèmes de production via la maîtrise de leur physique. Je leur ai également dit que le TPS (Toyota Production System) donnait de bons résultats parce que cela reposait sur une profonde compression de cette « physique de systèmes de production ». Malheureusement certains cherchent à en faire une « doctrine » ce qui réduit sa puissance et son impact.
• Deuxième challenge : la nécessite d’avoir une approche holistique. Ce point est également lié à l’item précédent car sa prémisse est la même : la complexité des systèmes de production. La bonne illustration de cela est l’importance du facteur humain. La « la physique humaine » n’est pas simple et conduit à des résultats à la fois tangibles et non tangibles… D’où l’importance d’avoir une approche holistique et surtout d’avoir des professionnels capables de comprendre et d’opérer cette complexité.
• Troisième point challenge : l’importance pour chacun de se construire une intuition correcte des systèmes de production. Je considère que le cœur de cela doit être la compréhension de la variabilité. Comme dans toute discipline, la construction de cette intuition vient à la fois du savoir et de la pratique.

Comme je l’ai mentionné dans quelques uns de mes précédents posts, je travaille depuis quelques années sur un projet qui vise à aider un maximum de personnes à développer leur intuition des systèmes de production. J’en reparlerai plus longuement le moment venu. Les trois points mentionnés dans ce post sont au cœur de ce projet.

Takahiro Fujimoto est l’un des grands experts mondiaux du lean. Il est, entre autres, l’auteur de plusieurs bouquins sur le lean dont le plus connu est The Evolution of a Manufacturing System at Toyota, Oxford University Press, New York, 1999. J’ai eu l’occasion de le rencontrer plusieurs fois. La dernière fois devrait être en début 2007. A cette occasion, il m’avait remis un chasse-mouche japonais et une copie d’un de ses récents articles paru dans un grand journal japonais, fidèle à la tradition japonaise qui consiste à offrir des cadeaux à ses hôtes. Je n’ai malheureusement jamais retrouvé cet article –certainement victime du 5S des déménageurs. Il avait heureusement pris le temps de me résumer rapidement le sujet principal de son article qui portait sur l’importance de l’industrie dans l’économie. Cela a été le début de ma réflexion sur les possibles points communs entre les principes du lean et l’économie. Je me suis également nourri des travaux de Paul Krugman. Cet éditorialiste du New York Times est surtout le prix Nobel 2008. Il est, selon moi, avec Joseph E. Stiglitz, l’un des « best minds » actuels dans le domaine de l’économie. Les deux sont d’ailleurs prix Nobel mais Krugman a, en plus, un exceptionnel talent de vulgarisation.

 A l’heure où l’économie de marché se cherche un peu, je me sui demandé ccomment regarder la avec les « lunettes du lean » ? Toute personne qui connait les basiques du lean sait que l’on peut classer toute activité en Valeur ajoutée (VA) ou non valeur ajoutée (non VA) et qu’il existe deux types de non VA. La non VA nécessaire (liée au business model) que l’on essaie de réduire et la non VA pure qu’il faut supprimer. Je ne vais pas vous refaire un cours sur ces basiques. Partant de ces basiques, je me suis demandé alors comment cette structure pouvait être transférée dans l’activité économique de tous les jours. J’ai donc imaginé les correspondances présentées dans la figure ci-dessous.

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De même que dans le lean on parle de VA et de non VA on parle en économie des activités de création de la valeur et d’extraction de valeur. Dans ce modèle je rapproche la VA de toutes les activités de création de la valeur de l’économie. Un industriel qui fabrique un vélo, un paysan qui fait pousser des tomates ou élève des poulets créent de la valeur. Le distributeur qui vent le vélo, la tomate ou le poulet extrait de la valeur. Comme la non VA nécessaire, le distributeur n’est pas indispensable mais l’économie en a besoin pour fonctionner. Comme la non VA nécessaire on peut réduire le nombre de distributeur en établissant un lien plus direct entre le créateur de la valeur et le consommateur –voir le modèle de Dell, « be direct ». Enfin, vient la non VA inutile (e.g., la surproduction) dont l’équivalent dans l’économie serait certains types d’activité d’extraction de valeur. L’exemple naturel qui me vient à l’esprit est la spéculation. Paul Krugman considère que la spéculation est une taxe sociale nuisible à l’économie. Pour résumer, l’industrie manufacturière ou agricole apporte de la VA dans l’économie. Le distributeur et le spéculateur extraient de la valeur. Ils sont des « équivalents » de la non VA. Simplement « le spéculateur a encore une action pire », dixit Krugman. Inutile d’insister sur le fait qu’une économie qui basée sur l’extraction de valeur (économie de UK) est plus fragile (virtuelle aussi) qu’une économie qui crée de la valeur (économie allemande). Inutile également d’insister sur le fait que la création de la valeur est le noyau de l’économie sans lequel l’extraction de la valeur n’est que du « vent ». Avec la correspondance du modèle lean et de l’économie vous pouvez appliquer le reste de ce que vous avez appris sur la VA et les non VA aux notions de création et extraction de la valeur. Dans chaque cas cela semble s’appliquer…

Quel est l’effet de la pause sur la productivité d’un opérateur?

Je vous propose quatre réponses :

a-    son efficacité est meilleure au retour de la pause

b-    son efficacité est pire au retour de la pause

c-     son efficacité ne change pas au retour de la pause

d-    autre

Essayez d’y répondre avant de lire la suite.

Avez-vous répondu ?

Si oui, notez votre réponse sur un papier. Et maintenant lisez la suite…

Selon les études réalisées par Benjamin W. Niebel* l’efficacité d’un operateur « bondit » au retour de la pause. L’exemple de la figure ci-dessous, tirée de ses travaux montre un saut d’environ 10% au retour des pauses. Selon ces mêmes études, l’efficacité moyenne de l’opérateur diminue au fil de la journée. Ainsi sur la Figure 3.10, on note que l’efficacité moyenne dans la matinée est d’environ  92% contre 86% environ dans l’après-midi.

Sur la figure ci-dessous la partie de la courbe en pointillé montre ce qu’aurait pu être l’efficacité de l’operateur sans les pauses. Les quatre morceaux de courbe sont mis bout à bout. Cette courbe est certainement très optimiste car il semble raisonnable de penser qu’un opérateur qui ne prend pas de pause verrait son efficacité chuter avec une pente supérieure à celle des quatre morceaux de courbe mis bout à bout. Dans cette hypothèse très optimiste, l’arbitrage se ferait entre la surface hachurée de et la somme de celles représentant Pause 1, Repas et Pause 2. Dans tous les cas, il est nécessaire de faire un test suivi de mesures avant de valider toute organisation. En effet nous sommes ici en plein dans une dynamique fortement impactée par des comportements humains qui peuvent être complexes et dépendre de bien d’autres facteurs. Il est toutefois important de retenir qu’en agissant sur les facteurs humains il est possible d’obtenir des gains très importants. Très souvent cela signifie regarder au delà des « pertes tangibles ». C’est par exemple le cas la non production due au pauses et repas. Il faut également intégrer des gains moins tangibles. Dans ce cas, il s’agit de l’augmentation de l’efficacité. En effet l’on a tendance à oublier ces gains non tangibles dans le bilan global. Cet exemple souligne l’importance d’une approche holistique dans une usine. C’est-à-dire une approche qui intègre toutes les dimensions du problème.

Dans la majorité des entreprises l’organisation de travail est effectuée par les méthodes sur la base de temps pris par des AET (Agent d’Etude du Travail) qui ont très souvent une approche technique dénuée de toute prise en compte de facteurs humains, trop peu tangible. Pour tout dire, dans l’industrie, très peu de personnes (encore moins de fonctions) possèdent la multi-compétence nécessaire à cette approche holistique. Ceci est un autre sujet sur lequel je reviendrai dans un prochain poste…

*B. Niebel, “Motion & Time Study 8TH Edition”, Richard D. Irwin, Inc., 1988

Très peu de gens en France connaissent Jayson Blair. Jayson Blair était un jeune journaliste prometteur Noir du prestigieux quotidien New York Times. Il a dû démissionner de son poste au NYT en 2003 car on avait alors découvert que certains de ses articles étaient plagiés et/ou fabriqués. Dans les milieux intellectuels américains, cela est considéré comme le crime absolu. Cet épisode avait relancé le débat sur l’affirmative action car un certain nombre de personnes (y compris dans l’exécutif du NYT) considéraient que Jayson Blair devait sa position au NYT tout d’abord au fait qu’il était Noir. Qu’est que tout cela a à voir avec le lean ? Pas grand-chose à l’exception du bouquin que Jayson Blair a écrit après cette expérience et qui est sorti en 2004 : « Burning Down My Masters’ House: My Life at the New York Times ». Dans ce livre il reconnaissait, entre autres, le gâchis de potentiel dont il s’est rendu coupable. Toyota vient d’être sanctionnée d’une somme record de 16,4 millions de dollars pour n’avoir pas déclaré aux autorités américaines les problèmes constatés sur la pédale d’accélérateur dans les cinq jours, comme le lui demande la loi. Il y a eu des morts dans cette histoire et le pire est à venir pour Toyota avec les class actions. Toyota a eu beaucoup de déboires ces derniers temps, pourquoi cette sanction représente-elle quelque chose de spécial ? Eh bien, tout simplement parce qu’elle confirme que Toyota s’est mise en défaut du point de vue éthique. On peut commettre des erreurs et mettre sur le marché des véhicules peu fiables, voire faire de nombreux rappels mais la violation d’une loi n’est pas du domaine des erreurs dites humaines… Toyota n’a déclaré le problème que 4 mois après.  Loin de moi la volonté de faire le procès de Toyota ici. Pour être complet, Toyota a accepté de payer cette amende tout en contestant les reproches qui lui sont faites. Ceci est terrible pour les praticiens et autres « adeptes » du lean. Je me souviens de ce bon vieux temps où comme argument suprême pour convaincre un manager d’adopter ou appliquer les principe lean, on pointait l’exemple de Toyota : dont l’éthique (respect des lois, aide à la communauté) et le respect des employés n’empêchaient pas d’avoir les meilleurs résultats du secteur de l’automobile. C’était la preuve vivante qu’une autre approche de management d’entreprises était possible. Aujourd’hui on est plutôt sur la défensive ; il ne nous reste plus qu’à défendre Toyota… On a ainsi entendu, ici et là, dire que les déconvenues de Toyota n’étaient pas dues au respect du lean mais, au contraire, à l’oubli de certains principes du lean. Il s’agit là d’un vieil argumentaire qu’ont utilisé certains communistes pour défendre ce qui s’est passé à l’Est après la fin de l’URSS: « ce n’est pas vraiment du communisme ». La vérité est que je crois très peu aux philosophies désincarnées. La valeur d’une philosophie de vient pas simplement de sa formulation théorique mais surtout de ce que ses praticiens en font. Cela est vrai pour le lean comme pour le Six Sigma… Le lean sur le papier sans un champion qui l’applique et montre que cela est possible devient plus vulnérable. Malheureusement Toyota, par ses erreurs, a sérieusement endommagé cette maison que nous montrions très souvent comme la preuve d’un « autre possible »…

Pour finir, parce qu’il faut trouver du bien dans toute chose, je dirais qu’un des points positifs est que cela conforte la position de tous ceux qui pensent que l’approche « dogmatique » du lean n’est pas la meilleure. Toyota peut faire des erreurs et même de graves erreurs…

Dans mon précédent post, j’avais promis de revenir sur l’importance entre la variabilité spéciale et commune dans le management. Dans ce post, je ne me focaliserai pas sur la variabilité liée aux processus purement techniques qui peut être adressée via les méthodes mentionnées dans mon post précédent. Dans l’entreprise, la plupart de variations sont communes et pourtant nous les traitons quasi-systématiquement comme des variations spéciales. L’une des raisons, au delà de l’ignorance, est notre volonté de trouver des solutions rapides aux problèmes qui se présentent à nous. Cause commune veut dire résolution sophistiquée et dont besoin de plus de temps pour comprendre et appliquer une ou plusieurs des solutions mentionnées dans mon post précédent. Prenons un exemple concret. Votre comptable fait une erreur sur un oubli qui vous coûte une somme importante (1 million d’euros, par exemple). La question est la suivante : allez-vous le virer ? Un certain nombre de managers le feraient sans hésiter. Il est bien le responsable et le responsable doit payer son erreur n’est-ce pas ? La recherche puis le « châtiment » du responsable est si convenable, voire logique à première vue… Avant de prendre une telle décision, la question que Deming suggère de se poser est la suivante : « si je vire cette personne et la remplace par une autre, suis-je certain que cela ne se répétera plus ? ». Si la réponse est « non » alors la cause de cette variation est très probablement commune et cela ne sert à rien de virer cette personne. Il en est ainsi de la plupart des problèmes que l’on rencontre dans l’entreprise. La politique regorge d’exemples de ce type –toutefois, j’ai posté récemment un contre-exemple. Selon Deming, dans de nombreuses situations la cause est le système et non la personne. C’est ici que l’on peut constater la « jonction » entre le Deming l’expert en management et le Deming le statisticien. En effet, le “système” veut dire que la cause est diffuse et est probablement une combinaison de plusieurs micro-effets. C’est exactement ce qu’est la définition de cause commune…

Il en est de même de l’appréciation que vous pouvez porter sur le travail de vos collaborateurs. Qu’elle soit positive ou négative, quelquefois cela doit plus au système qu’à la personne elle-même. Alors comment apprécier un collaborateur à sa juste valeur (celle due à son action) ? La réponse n’est pas simple… Une piste pourrait se trouver dans un sujet que j’ai traité à plusieurs reprises dans mes précédents posts : le processus. Si l’on suit cette logique, un collaborateur qui suit parfaitement le processus est probablement plus à féliciter que celui qui obtient les bons résultats sans le suivre. Le processus est en effet l’élément du système qui permet de stabiliser toute activité. Le problème, comme dans celui de la résolution des variations communes, est que cela prend du temps et les managers n’ont pas toujours ce temps. Il est bien plus facile et convenable de manager par les chiffres… L’autre piste est celle qui consiste à privilégier la performance d’un système ou un sous-système (un groupe) versus la performance d’un individu. Cela, également, est un peu plus complexe et consommateur en temps, la denrée qui manque le plus aux mangers.

Dans mon précédent post, j’expliquais l’importance de distinguer la variabilité de cause commune de celle de cause spéciale. La principale raison que j’avançais pour justifier cela était le fait que les solutions à appliquer étaient différentes. Pour illustrer cela, prenons l’exemple d’un médecin qui soignerait une angine bactérienne comme une angine virale. Pour information, l’angine virale se guéri toute seule alors que l’angine bactérienne se soigne avec des antibiotiques. Cette ignorance peut être la garantie de mort ou de séquelles graves pour le patient. Autre exemple plus dramatique, celui d’un médecin européen qui essaierait de soigner la malaria (maladie tropicale inexistante en Europe) comme une grippe. Cette ignorance peut être la garantie d’une mort certaine pour le patient –bien que malaria se traite relativement facilement dans les pays tropicaux. Les choses se passent de la même manière pour les variations. Le traitement des variations de causes sont spéciales est relativement aisé car les causes sont en général rapidement identifiables. Il faut alors appliquer l’un des nombreux outils de résolution de problèmes dont le simple et le plus courant est le « 5 pourquoi ». Par exemple, dans une usine, la mise en place de la TPM et de la maintenance préventive permet de réduire le nombre de pannes. Ces deux outils n’auront, en revanche, aucune action sur les variations de causes communes. Quand il s’agit d’une variation de cause commune on peut choisir de ne rien faire (comme dans le cas de l’angine virale) car une mauvaise solution est nettement plus couteuse et pénalisante que « pas de solution du tout » ou alors appliquer l’une des solutions ci-dessous pour identifier la ou les causes cachées :

• La stratification : grouper les données collectées du processus en catégories suivant différents facteurs, les analyser les en recherchant des corrélations, des similitudes ou des schémas de comportement.
• L’expérimentation : modifier certaines variables du processus et afin de mieux comprendre son fonctionnement en utilisant le la méthode scientifique (e.g., Plan Do Check and Act, Define Measure Analyse Improve Control, …)
• La désagrégation : découper le processus en sous-processus afin de traiter le problème

Dans mon prochain post, je reviendrai sur l’importance de la différenciation cause commune – cause spéciale pour un manager au quotidien.

Dans ce post je reviens sur la variabilité dans l’outil de production et ailleurs. Dans un précédent post j’avais souligné l’importance de la maitrise et, surtout, de la compréhension de la variabilité dans tout processus industriel. La compréhension de la variabilité ne doit pas se limiter seulement à quelques spécialistes dans une entreprise mais elle est, à mon humble avis, primordiale à la prise de bonne décision. Par conséquent, cela est un pré-requis pour un bon manager… Avant d’aller plus loin dans les prochains posts, je voudrais aborder très rapidement, dans ce post, la notion de cause commune et cause spéciale qui est très importante dans le traitement et l’analyse de la variabilité. En effet, les conclusions à en tirer ou les solutions à appliquer ne sont absolument pas les mêmes.

Pour illustrer mon propos voici l’histoire de Xavier est un jeune auto-entrepreneur qui en est encore au démarrage de son affaire. Il lui faut travailler de longues heures et se déplacer très souvent chez ses clients. Dans le cadre de son affaire, il est amené à recevoir de nombreux colis encombrants et des lettres recommandées. S’il n’est pas là lors du passage du postier, il lui faut aller au bureau de poste local pour retirer son courrier. Il a compté que cela lui faisait perdre au minimum 1 heure de son précieux temps ; l’obligeant ainsi à déprogrammer des rendez-vous avec des clients dont certains annulent purement et simplement la commande. Cela met en danger sa toute jeune affaire. Après réflexion, Xavier décide que la meilleure solution est d’être présent lors du passage du facteur afin de récupérer son courrier. Il lui faut donc déterminer de la manière la plus précise possible la plage horaire de passage du postier. Pour ce faire, il décide de relever l’heure de passage de son facteur sur 30 jours consécutifs. Les résultats se trouvent dans le tableau ci-dessous. Xavier a également noté que le jour où il a attendu le plus longtemps, le courrier n’avait pas été livré par le facteur habituel mais par son remplaçant. Inversement, le jour où il a le moins attendu, le courrier avait été livré par le facteur habituel accompagné d’une autre personne. La courbe ci-dessous donne est le résultat de son analyse statistique. L’heure de passage du postier varie autour d’une en moyenne égale à 10heures 30.

On considère en générale que les variations ont des causes spéciales ou communes.

• Les causes spéciales correspondent à la situation où l’on a un lien clair entre la cause et la variation elle-même. L’exemple classique est celui de l’usure ou de la casse d’un outil de coupe qui entraine la production de pièces défectueuses ou l’arrêt de la machine. Il y a dans le cas d’une cause spéciale un changement net de l’état du processus. Il ne reviendra à son état initial qu’après intervention extérieure (e.g. réparation d’une panne). D’autres termes utilisés dans la littérature pour caractériser ce type de variations sont : markoviens, systématiques, assignables… Dans le cas de Xavier il s’agit des points 3 et 11 représentés sur le graphique.
• Les causes communes correspondent à une situation résultant d’un ensemble de phénomènes quelquefois diffus et incontrôlables. Il s’agit du résultat de la variation naturelle d’un processus. L’exemple parfait est le salarié qui est interrompu par un coup de fil ou de l’opérateur qui met plus ou moins de temps pour effectuer une opération manuelle sans qu’il n’y ait de justification évidente. Les perturbations qui en résultent suivent très souvent une loi normale. Dans ce sens, il est donc possible de prévoir sa distribution ainsi que les bornes supérieures et inférieures. Apres l’occurrence d’une variation commune, il n’y a pas de changement de l’état du système si bien qu’il peut sans raison apparente retourner à la situation initiale. Tout se passe comme un lancé de pièces (pile ou face). La situation actuelle ne donne aucune information sur le résultat futur. D’autres termes utilisés dans la littérature pour caractériser ce type de variations sont : bernoulliens, aléatoires… Dans le cas de Xavier il s’agit très probablement de tous les points à l’exception des points 3 et 11 représentés sur le graphique.

Pour être complètement précis, on distingue une troisième catégorie de variations dites hybrides. Celles-là sont un peu plus rares. Ici le changement d’état agit uniquement sur la distribution des variations (e.g., différents taux de pannes). Je ne l’évoquerai pas ici.

Revenons aux deux types de variations énumérées ci-dessus. Quand la réponse du processus varie entre les bornes inférieures et supérieures (variations de causes communes) on parle d’un processus stable. Il s’agit d’une forte présomption et non d’une preuve. Si la réponse du processus sort des bornes inférieures et supérieures (variations de causes spéciales) alors le processus est dit instable (voir figure ci-dessus). Là également, il s’agit d’une forte présomption et non d’une preuve. Dans le cas de Xavier, le processus de livraison du courrier n’est pas stable.

Alors quand Xavier doit-il être là pour récupérer sont courrier ?

Il existe des méthodes simples pour calculer la limite de contrôle inférieure et la limite de contrôle supérieure représentées sur le graphique ci-dessus que nous ne développerons pas ici. Le résultat de ce calcul donne comme limites de contrôles inférieure et supérieure respectivement 10:24 et 10:36. Par contre, le processus n’étant pas stable, Xavier ne pourra pas collecter 100% de son courrier entre 10:24 et 10:36. On peut voir sur la figure ci-dessus que les points de passage de 10:20 et 10:48 sont bien hors contrôle, c’est-à-dire à l’extérieur de la zone de causes communes de variation. Pour être certain à 100% il devrait être présent 24 heures sur 24. Rien de bien raisonnable…