Comment simplifier la complexité croissante des outils industriels ?
Dans le contexte industriel actuel, la digitalisation des entreprises conduit à un accroissement du nombre d’indicateurs de performance. Ces derniers, essentiels à la prise de décision et à l’optimisation des opérations, se retrouvent dispersés dans une multitude d’outils et de systèmes informatiques spécialisés. Bien que l’intention derrière l’usage de ces indicateurs soit l’amélioration de la performance et l’efficacité des processus, la gestion de cette information devient souvent un défi complexe, parfois à l’opposé des principes du Lean Management.
Des systèmes multiples, des indicateurs éclatés
Aujourd’hui, les industries s’appuient sur un ensemble d’applications, chacune avec sa spécialisation. Il y a d’abord les ERP (Enterprise Resource Planning) qui centralisent les données de gestion de l’entreprise et sont le cœur même de l’entreprise. Ensuite, il y a les systèmes de gestion de la production (MES), qui fournissent des informations détaillées sur les flux de production en temps réel associés ou non à de l’IoT et/ou les SCADA( Systèmes de Contrôle et d’Acquisition de Donnée) et PLC (Programmable Logic Controller) dans les machines, tandis que les GMAO (Gestion de la Maintenance Assistée par Ordinateur) se concentrent sur la gestion des interventions de maintenance. De leur côté, les CRM (Customer Relationship Management) supervisent les relations clients et les opportunités commerciales, et les SPC (Statistical Process Control) surveillent en continue la qualité des produits.
À cela s’ajoute souvent plusieurs solutions de Business Intelligence (BI), qui agrègent ces informations pour produire des rapports et des analyses poussées. Cette diversité d’outils met à disposition des utilisateurs une masse d’indicateurs : taux de rendement synthétique (TRS), taux de rendement global (TRG), taux de panne, temps moyen de réparation (MTTR), temps moyen de bon fonctionnement (MTBF), productivité, niveau de stock, en-cours, Service Level Agreement (SLA), satisfaction client, qualité, etc. Si chaque système offre des données essentielles, l’intégration et la centralisation de ces informations deviennent un véritable casse-tête.
Le défi du Lean face à la complexité
Le Lean Management prône la simplicité, l’élimination des gaspillages, et la fluidité des processus. Pourtant, l’usage d’une multitude d’outils et d’indicateurs vient souvent compliquer la prise de décision. Les managers passent de plus en plus de temps à rassembler, organiser et interpréter les données provenant de plusieurs systèmes disparates. Cet éparpillement des indicateurs peut mener à une surcharge d’information (ou information overload) et détourner l’attention des activités à forte valeur ajoutée.
Cette complexité va à l’encontre des principes du Lean, qui visent la transparence et l’efficacité. La perte de temps dans la préparation de réunions ou la difficulté à suivre les actions issues de ces rencontres sont autant d’obstacles à une gestion simplifiée et optimisée.
L’importance de centraliser les informations
Face à ce défi, il devient essentiel pour les industries de repenser leur gestion des indicateurs. La solution réside souvent dans la centralisation et l’automatisation des flux d’informations. L’idée est soit de construire de nouveaux indicateurs globaux dans la BI, soit de regrouper, sur une seule interface, l’ensemble des indicateurs clés, permettant ainsi aux équipes de se concentrer sur l’analyse et la prise de décision plutôt que sur la collecte de données.
Conclusion
Dans un environnement industriel en pleine transformation digitale, la complexité des indicateurs devient un frein à l’efficacité. Le Lean Management doit être accompagné de solutions innovantes permettant de centraliser et de simplifier la gestion des données. À une époque où la performance est primordiale, investir dans des outils de centralisation des indicateurs pourrait bien être la clé d’une gestion plus fluide et efficace.
Leave a Reply