La question qui me taraude est : « pourquoi cette redondance est née et persiste-elle ? ». Je n’ai pas de réponse. Peut-être que les personnes qui ont initié cette définition n’y avaient pas prêté attention ou alors elles ont simplement considéré que la redondance, comme « la répétition était la mère de l’apprentissage » -dixit un proverbe russe.

 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.

• 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.

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

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.

• 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.

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…