Lean Machine Square

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…

La bonne réponse à la question posée dans mon antépénultième post est B. Mais si le calcul avait été effectué en integrant le 1,5 sigma de la marge de sécurité suggerée par Motorola il aurait fallut initialement avoir 0.00098 DPMO (Defects Per Million Opportunities) sur l’echantillon de depart et non 3,4 DPMO .  Cela veut dire que le niveau de six sigma “officiel” au depart aurait éte de 7.5 sigma.

En réalité, quand les ingénieurs de Motorola ont « inventé » le Six Sigma  en 1981, ils ont estimé qu’il fallait prendre une marge de sécurité de 1,5 sigma pour anticiper toutes les possibles déviations sur le long terme. « Alors pourquoi 1,5 sigma et pas 1 ; 1,2 ; 1,6 ; 2 ; 2,5 ou autre ? », me demanderiez-vous ? La réalité est que personne ne sait l’expliquer de manière absolument logique et inattaquable. Il s’agit de résultats empiriques issus des expérimentations de Motorola. Je n’essaie pas de faire du « purisme » ici, je suis ingénieur de formation ; je sais donc que ce genre d’approche du type « recette de cuisine » est courant dans l’industrie et cela ne me pose pas de problème. Alors supposons que Motorola ait identifié cette valeur (1,5 sigma) comme étant bonne pour eux. Est-ce que ce qui est bon chez Motorola l’est également ailleurs ? Avant même de discuter encore plus du fameux « long term shift » de 1,5, qu’en est-il du 6 sigma lui-même ? Pourquoi 6 pourquoi pas 5 ? Et, est-ce que ce nombre de défauts acceptables pour un stylo l’est également pour la sécurité par exemple (cf. mon post sur l’accident dans le métro de Paris) ? En d’autres termes, ne serait-il pas raisonnable d’exiger 6, 7 voire 8 sigma, voire plus, pour la sécurité et se contenter de 3, 4 pour des stylos ? En tant que fournisseur de stylos ne serait-ce pas de la surqualite (l’un des 7 gaspillages de Toyota) que de livrer de produits 6 sigma ? Autre question classique si l’on veut parler des défauts : Comment les compte-t-on ? Dois-je compter une petite aspérité sur le capuchon d’un stylo comme un défaut ou pas ? Même si ce stylo fonctionne bien ? Alors je vois d’ici les praticiens du six sigma rentrer en furie et m’expliquer ce qui est important ici est la méthodologie utilisée : DMAIC. Parlons de la méthodologie phare (far ?) du Six Sigma : DMAIC (Define, Measure Analyze Improve and Control). Il s’agit simplement d’une reformulation du PDCA (Plan Do Check and Act) de Deming. De manière générale le Six Sigma s’est largement inspiré de méthodologies du type Quality Control, TQM et Zero Defects, … issues d’illustres statisticiens et scientifiques tels que Juran, Deming et autres. « Mais le plus important est que cela marche », me diraient les chantres du Six sigma. Si j’étais cynique, je répondrais alors que toutes les méthodes marchent voir mon post sur le « The Hawthorne effect ». : “Toutes les méthodes marchent…”. Alors, le Six sigma est-il bon pour la poubelle ? Ma réponse est NON. Ce que j’aime bien dans le Six sigma c’est la focalisation sur la variation qui pour moi est l’un des « concepts » les plus importants dans le monde du manufacturing. Ce que j’aime bien dans le Six sigma c’est qu’il insiste sur la décision basée sur les données réelles par des sentiments (quoique quelquefois certains jeune praticiens se laissent distraire par cela et oublient  la finalité même). L’ironie dans tout cela  est que le Six sigma s’est largement inspiré de Deming (PDCA,  statistique des variations,…) mais en a fait un outil qui sur plusieurs points est contradictoire aux principes de management de Deming. Par exemple : le six sigma focalise plus sur les chiffres moins sur le process. Voir ce qu’en pense Deming dans ce post : Le management par les chiffres. Ne représente-t-on pas le process par une boîte noire dans laquelle rentrent des X et ou en ressortent des Y ? Autre exemple : l’extrême focalisation sur le retour financier, fut-il à court terme. Cela s’oppose à certains principes de management de Deming : voir Les 14 principes de management de Deming : deux sites de « référence » prennent quelques libertés sur leur traduction.). En somme, Motorola a récupéré tous les outils de Deming, le statisticien, et oublié les principes de management de Deming, l’expert du management. Sur ce point je trouve que les japonais (Toyota) on eu un approche plus équilibrée. Dernier élément au dossier : Jack Welch, le grand champion du Six Sigma. Un rapide résumé de sa bibliographie et de son style de management est disponible ici. Je ne suis pas certain que l’expert du management Deming lui aurait donné les plus hautes appréciations. 

Dans la série des réserves que l’on peut avoir sur le Six sigma, je vous passe le questionnement sur la nature gaussienne présupposée des variations qui est la fondation même du six sigma.  En clair : toutes les variations ont-elles une distribution gaussienne ? J’ai analysé des nombreuses données de pannes. Je peux affirmer que leur distribution est plutôt exponentielle et certainement pas gaussienne.

Pour finir sachez que le six sigma est un excellent outil mais qu’il existe beaucoup d’autres outils qui peuvent être plus efficaces et rentables pour votre business (voir mon post : Le terme « Lean Six Sigma » est-il un oxymore?).  

En conclusion, Six Sigma, Lean, Lean Six Sigma, TOC et autres ne sont que des méthodologies à appliquer en connaissance de leurs faiblesses et sans dogmatisme. Le dogmatisme est « péché » si tentant….  En ce qui me concerne, j’essaie de les utiliser comme un chercheur (scientist en Anglais) le ferait tout en cherchant en apprendre le plus en appuyant sur une démarche du type PDCA…

Dans la continuité de mes deux précédents posts, je voudrais discuter d’une démarche bien connue : le Six Sigma.

Comme nous le savons tous, le Six Sigma a été développé par Mororola en 1981. L’un de ses fervents disciples est Jack Welch dont les succès chez GE à la fin des années 90 a été l’objet de nombreux bouquins. Cette méthodologie qui est créditée de beaucoup de succès dans le domaine industriel a également quelques points faibles. Dans ce post et le suivant, je reviens sur l’un d’eux sous forme de quizz et en prenant un exemple concret.

Voici l’exemple : je suis un distributeur de stylos qui a entendu parle du Six Sigma. Convaincu que je fabrique des stylos de qualité, je collecte des informations sur la qualité des stylos livrés au cours des 10 dernières années. Je me rends compte qu’il y a eu 3,4 DPMO. Quel a été le nombre de sigma de mon service au cours des 10 dernières années ?

• A : 4,5 sigma
• B : 6 sigma
• C : 7,5 sigma
• D : Autre

Bonne chance! Suite au prochain post.

Un accident mortel à eu lieu à la gare de St-Michel Notre-Dame (RER ligne C) il y a 3 jours. Une femme aurait essayé de rentrer à la dernière minute dans un des wagons du train. Selon RTL, la lanière du sac à main de la dame aurait été coincée dans la porte et l’aurait entraînée à la suite du train. La victime aurait ensuite glissé après le départ du train. Cette femme de 52 n’aurait pas survécu à ses blessures. Des conducteurs de trains, interrogés sur RTL, affirment qu’ils ne vérifient pas toujours la sécurité des voyageurs avant de démarrer. Apparemment ils démarrent à l’écoute de la double sonnerie. Or cette double sonnerie peut retentit même si le bras d’un passager est coincé entre les bandes de caoutchouc des bords de porte.

Je dois avouer que j’ai été très surpris d’entendre cela. Je serais très intéressé de voir la feuille d’instruction standard du machiniste. Si je devais établir les documents du travail standard du machiniste, je mettrai certainement un point sécurité sur cette étape : vérification de la sécurité des voyageurs avant départ. En réalité, je n’ose pas croire que l’on puisse lancer une machine aussi puissante sans, d’une manière ou une autre, valider que tous les passagers sont complètement en sécurité. Les responsables de la SNCF, comme d’habitude font valoir qu’il s’agit d’un événement extrêmement rare. Ce qui d’une certaine manière est vrai. En effet le dernier accident mortel de se genre a eu lieu en 2003. On sait également que le RER transporte des millions de personnes par an. Cela me donne l’occasion d’égratigner un peu le Six sigma en posant la question la suivante: Est-ce un niveau Six Sigma ? Si l’on se base sur ces chiffres on pourrait affirmer que la prestation est bien du niveau Six Sigma. Alors que fait-on ? Peut-on s’en tenir à l’argument des dirigeants de SNCF « validée » par le Six Sigma. J’aimerais avoir l’avis des praticiens du Six Sigma.

Il y a quelques semaines, Florent FOUQUE du blog Lean Six Sigma m’a contacté pour me proposer un partenariat entre nos deux blogs. J’ai naturellement accepté cette offre. L’une des raisons est le positionnement de nos deux blogs. Florent l’a très bien décrit dans le post qu’il a consacré à ce partenariat sur son blog :
« …nos deux blogs sont très complémentaires… Ici je traite du lean six sigma sur les processus transactionnels (Service, Supply Chain) alors qu’Alain traite du Lean Manufacturing. De mon côté, j’essai d’avoir une approche pédagogique en vous présentant les outils. Du côté de “Lean Machine Square” il est plus question d’actualité. Et enfin quand moi je poste un article une fois de temps en temps, Alain trouve tous les jours quelque chose à dire…! »

Une autre raison, et non la moindre, vient de Florent lui-même. Il est non seulement un passionné des sujets sur le Six Sigma et le Lean mais aussi quelqu’un qui soulève les bonnes questions comme le prouve ses commentaires sur Lean Machine Square. Bien que Florent ait publié un post très généreux à mon égard, ceci, n’est pas un «échange de bons procédés».

Pour le moment, le notre partenariat se traduit par notre décision de donner un accès direct aux articles de l’autre blog. Par conséquent, Lean Six Sigma est accessible directement via la sidebar de mon blog, à droite.

Soyons clairs, à la base je suis plus un homme du Lean que du Six sigma. J’ai, toutefois, publié plusieurs posts abordant ou faisant allusion au Six Sigma (Jouer aux dés ou faire du PDCA, Le terme « Lean Six Sigma » est-il un oxymore?, Les erreurs médicales font “10.000 morts par an” dans les hôpitaux français, Le Retour sous forme de PDCA…, Si vous voulez la qualité il faut y mettre le prix !). L’un d’eux égratignait un peu la formation Six Sigma… Cela dit « Quelle que soit la méthode, le but n’est-il pas d’obtenir de bons résultats ? », dixit « Pourquoi ce blog ? » de Lean Machine Square.

A l’occasion de ce partenariat, j’ai enregistré un podcast (voir ci-dessous) sur la différence entre le Six Sigma et le Lean. La qualité est celle d’une vidéo effectuée avec un téléphone portable… Vous pouvez y voir que le Lean et le Six Sigma permettent de « gagner » la Satisfaction du Client et au passage d’empocher quelques dollars et quelques euros… Et voilà…

Juste un dernier clin d’œil pour préciser que le but ici est bel et bien la Satisfaction du Client (et non gagner des dollars ou des euros).

Le PDCA (Plan, Do, Check and Act), inventé dans les années 50 par W. E. Deming, découle directement de la méthode scientifique développée par Francis Bacon en 1620 (une fois de plus, rien n’est nouveau dans le lean). La méthode scientifique ou le PDCA sont donc de très vielles méthodes d’action (amélioration, déploiement, résolution de problèmes, …). Selon le principe, tout simple, avant de déployer une solution ou un outil il faudrait commencer par définir le problème à résoudre en s’appuyant sur des données réelles (Plan), puis expérimenter (Do), ensuite étudier, apprendre de cet expérimentation (Check) avant d’ajuster (et refaire un autre PDCA, si nécessaire) et de généraliser (Act). Cette méthode a été reprise dans le Six Sigma sous le sigle DMAIC (Define, Measure, Analyse, Improve and Control).Francis Bacon appelait sa méthode “Scientific Method” parce que le strict respect de toutes les étapes garantissait le succès. Comme on dirait chez Toyota « le bon process conduit aux bons résultats ». Là encore, Toyota n’a rien inventé…

Cette fin de weekend a été dominée par la Polémique sur l’utilisation du triangle de sécurité. Le triangle de sécurité et le gilet jaune avaient été présentés comme des étapes importantes dans la sécurité routière. L’histoire du triangle de sécurité illustre assez bien l’absence du PDCA dans l’action politique. Je suppose qu’à l’origine le « Plan » était d’améliorer la sécurité de la circulation et que ce fameux triangle a été identifié comme étant l’une des solutions à mettre en œuvre a cette fin. Simplement, j’ai l’impression que les personnes en charge de ce déploiement sont passées de la phase « Plan » au « Act ». Sinon comment expliquer que maintenant on nous explique que finalement il faudrait renoncer au triangle quand on est à l’arrêt sur la bande d’arrêt d’urgence d autoroute car sa mise en place est très risquée et que de toutes les façons quand bien même on prendrait le risque de la mettre en place, le premier gros véhicule (camion, van…) qui passe le renverserait ? Cela laisse à penser que personne n’a sérieusement testé l’utilisation de ce triangle encore moins étudier les problèmes liés a son utilisation afin d’améliorer.

Une fois encore, en politique le « DO » est très souvent présenté comme la finalité. Il faut communiquer et montrer que l’on travaille. Est-ce que le travail effectué résout effectivement les problèmes ? Cette question ne me semble pas être toujours abordée

Réaliser un projet suivant une méthode quelconque peut quelquefois marcher mais il n’y a aucune garantie de succès (exemple du triangle de sécurité). C’est tout simplement comme jouer aux dés. Soit vous avez de la chance et vous tomber tout de suite sur les bons numéros ou alors vous avez du temps et de l’énergie et vous y jouez jusqu’à obtenir les bons numéros.

Nouveau depart
Pour cette nouvelle phase, je me fixe de nouveaux objectifs (la, je suis en train de passer au « Ajust » tout en ayant bacle la phase « Check » qui est tres importante, il s’agit d’un exemple a ne pas suivre). Faire des posts plus courts et plus ludiques moins academiques. Par contre je reconduis l’objectif qui consiste a vouloir faire de LMS un lieu d’echanges. N’hesitez donc pas a poster vos commentaires

Bille de bois lean
Pour commencer dans l’esprit annonce, je voudrais partager avec vous une methode mnemotechnique pour se souvenir des 7 (voire 8 gaspillages). La methode fonctionne en anglais et je lance un appel afin ceux qui en connaissent d’autres les partagent sur ce blog.

WOOD TIM UP 

Transportation = Transport
Inventory = Stock
Motion = Mouvement

Waitting = attente
Overproduction = Surproduction
Overprocess = Surprocess / Surqualite / Suractivite
Defect = Defaut

UP = Underutilization of People. Il s’agit du huitieme gapillage qui revient le plus souvent dans la litterature lean.

Voila.

PS : J’utilise desormais un clavier QWERTY. Desole pour les accents.