9 Mar
2021

Le lean manufacturing c'est beaucoup plus que simplement mesurer le TRG

Le lean manufacturing c'est beaucoup plus que simplement mesurer le TRG. Apprenez-en davantage sur les composants du lean incluant le rendement!

Lean Manufacturing
Throughput
Production Monitoring
Manufacturing
Yield
Le lean manufacturing c'est beaucoup plus que simplement mesurer le TRG

Le TRG donne une vue d'ensemble de la performance des équipements, en mesurant le débit (productivité), la qualité du produit et les temps d'arrêt des équipements. De nombreux fabricants se concentrent sur le ratio de qualité et le débit (productivité) en tant que paramètres primaires pour améliorer leurs opérations manufacturières et réduire les temps d'arrêt. Le ratio de qualité ou taux de qualité est le rapport entre les produits de bonne qualité qui ne comportent aucun défaut et le total des produits fabriqués. Il s'agit d'un indicateur de qualité qui démontre l'efficacité et la précision du processus de fabrication d'une usine ou d'une ligne. Le débit ou taux de production est le rapport d'unités produites dans une période de temps.

Dans une gestion axée sur le lean manufacturing, cependant, on prend en considération beaucoup plus de mesures et de critères que le rendement et le débit de production. Cette approche permet donc d'optimiser une ligne de production différemment que si l'on se concentrait uniquement sur le débit de production et le rendement.

 

Le lean manufacturing est une méthode utilisée dans l'industrie manufacturière qui vise à réduire le gaspillage et améliorer l'efficacité.

En utilisant des méthodes de lean manufacturing, vous pouvez générer des profits plus élevés, offrir des environnements de travail plus sécuritaires et satisfaire vos clients davantage.

Le lean manufacturing vise à éliminer huit types de gaspillage dont on peut se souvenir avec l'acronyme DOWNTIME:

Nous pourrons commencer à comprendre les avantages d'un modèle de lean manufacturing plutôt qu'une approche qui se concentre uniquement sur le monitoring du rendement et du débit de production en s'attardant sur un simple exemple hypothétique de ligne de production. Dans notre exemple, il y a un dépalettiseur qui transfère les conteneurs vides d'une palette sur une ligne de production en vue de leur remplissage. Ensuite, il y a un remplisseur qui remplit ces conteneurs et une étiqueteuse qui applique les étiquettes. Afin de simplifier notre exemple, nous n'avons pas tenu compte des autres machines typiques qui pourraient se retrouver sur une ligne de ce type.

Supposons que les débits maximaux de chaque machine sont les suivants:

Étape de la production

Conteneurs/Heure

Dépalettiseur

800

Remplisseur

500

Étiqueteuse

1 000

 

Une analyse simple vous indique que le débit maximal que vous pourriez atteindre avec cette ligne est de 500 conteneurs par heure car le remplissage crée un goulot d'étranglement.

Cependant, rendons l'exemple un peu plus précis et réaliste en tenant compte des temps d’arrêt de chaque machine.

Lorsqu'on évalue les temps d'arrêt, deux facteurs sont importants. Le premier est le temps moyen entre les pannes (MTBF), c'est-à-dire le temps moyen pendant lequel une machine fonctionne avant qu'une panne ne se produise. Le second est la durée moyenne de réparation (MTTR), ou combien de temps il faut pour remettre la machine en marche.

Pour les besoins de cet exemple, nous ferons quelques hypothèses sur notre modèle. Le dépalettiseur a des temps d'arrêt plus longs et moins fréquents car ces temps d'arrêt sont basés sur le déchargement d'un camion dans la zone de transit. Dans notre modèle, le dépalettiseur est par ailleurs une machine très fiable. Le remplisseur a des temps d'arrêt plus fréquents et tout aussi longs car il nécessite périodiquement un démontage, un nettoyage et un remontage. L'étiqueteuse a des temps d'arrêt fréquents et courts car elle se bloque et doit être nettoyée et remplie périodiquement. 

 

Étape de la production

MTBF

MTTR

Dépalettiseur

23 heures

1 heure

Remplisseur

12 heures

1 heure

Étiqueteuse

4 heures

15 minutes

 

Nous pouvons calculer le pourcentage de temps de fonctionnement de chaque machine en prenant le temps de fonctionnement et en le divisant par le temps total, ou le temps de fonctionnement/temps total.

 

Étape de la production

MTBF

MTTR

% du temps de fonctionnement

Débit Maximal

Débit réel

Dépalettiseur

23 heures

1 heure

23/24 = 95,8%

800

766

Remplisseur

12 heures

1 heure

12/13 = 92,3%

500

461

Étiqueteuse

4 heures (besoin d'être remplie)

15 minutes

4/4.25 = 94,1%

1 000

941

 

Notre exemple est maintenant plus réaliste puisqu'il inclut certaines hypothèses de temps d'arrêt. Dans ce modèle, le remplissage est toujours le goulot d'étranglement, et le débit maximal que nous pensons atteindre est de 461 conteneurs par heure car le débit est toujours limité par le remplisseur. Cela suppose que notre rendement est de 100%.

Basé sur ce qui précède, vous pouvez peut-être conclure que ce modèle est quand même efficace! Notre pourcentage de temps de fonctionnement à chaque étape de la production est assez élevé, dans les 90.

En faisant quelques petits ajustements, nous pourrions possiblement améliorer nos marges. Ou peut-être devrions-nous envisager d'ajouter un autre remplisseur en parallèle à notre machine existante ou simplement remplacer celui que nous avons par un modèle permettant une production plus élevée et de faire en sorte que cette partie de la ligne atteigne le même débit que le reste de la ligne. Qui sait? Nous pourrions possiblement doubler notre débit!

Malheureusement, il existe au moins un problème avec cette analyse telle que décrite ci-haut et c'est que chaque machine ne tombe pas en panne et ne s'arrête pas au même moment. Ce serait trop pratique!

Dans notre modèle, comme il s'agit d'une seule ligne et que chaque étape de production dépend des autres, notre pourcentage réel de temps de fonctionnement est fort probablement plus fonction de tous les temps de fonctionnement ensemble. Par conséquent, le temps de fonctionnement de notre ligne est probablement plutôt de l'ordre de 95,8% x 92,3% x 94,1%, soit environ 83%. Maintenant, les choses deviennent un peu plus intéressantes!

En utilisant ce pourcentage de temps de fonctionnement, notre débit réel est probablement plus proche de 83% x 500, soit 383 conteneurs par heure. Ajouter un deuxième remplisseur ou remplacer l'existant améliorerait certainement les choses, mais cela demanderait un investissement considérable. Y a-t-il d'autres options?

Souhaitez-vous en savoir plus sur la façon d'améliorer le TRG de votre usine?

Examinons ce qui se passe avec cette analyse du rendement lorsque nous considérons les principes du lean manufacturing.

Étant donné que chaque machine a des débits différents, il est fort probable que nous constaterons qu'il y a beaucoup de gaspillage.

Dans l'exemple du modèle ci-dessus, pendant que le remplisseur est en panne, le dépalettiseur est inactif en raison de ce temps d'arrêt créant du gaspillage d'attente. Il est possible que nous ayons de l'espace disponible pour de l'inventaire tampon du dépalettiseur ce qui permettrait d'accumuler des conteneurs pré-remplis jusqu'à ce que le remplisseur soit de nouveau opérationnel. 

Nous souhaitons peut-être laisser le dépalettiseur fonctionner un peu pendant que le remplisseur est en panne afin d'utiliser cet espace pour créer un peu d'inventaire de tampon. Cela permettrait à notre machine la plus critique dans le processus, le remplisseur, de fonctionner lorsque le dépalettiseur ne fonctionne pas. Bien sûr, le débit réel du dépalettiseur est quand même élevé par rapport à notre goulot d’étranglement, le remplisseur. Nous ne voulons pas générer du gaspillage inutile de surproduction.

Une analyse des tendances des temps d'arrêt du dépalettiseur (si seulement nous avions ces données à portée de main!) nous permettra de mieux planifier. Nous pouvons fixer les objectifs de débit de production du dépalettiseur à un niveau suffisant pour créer le tampon dont nous avons besoin lorsque le dépalettiseur est en panne, mais pas au point de créer une surproduction et, par conséquent, d'accumuler du gaspillage d'inventaire qui figure sur notre bilan et coûte de l'argent.

L'autre défi est que pendant que le remplisseur est en panne, l'étiqueteuse attend les conteneurs et est improductive, accumulant également du gaspillage dû à l'attente. Ce gaspillage peut être mesuré et suivi dans le temps (avec la bonne technologie!).

Si nous découplons les temps d'arrêt des remplisseurs et des étiqueteuses, nous pouvons augmenter le débit de l'ensemble du système. Cela peut être fait en introduisant un tampon (buffer), qui est un moyen d'augmenter l'inventaire produit par une machine dans un système de convoyeurs de ligne ou de chaîne de production afin que, pendant qu'une machine est en panne, la machine suivante n'attende pas de conteneurs (ce qui crée du gaspillage dû à l'attente).

Un tampon typique peut être créé tout simplement en allongeant la longueur du système de convoyeurs entre deux machines. Dans ce cas, nous créons un tampon pour accumuler plus de conteneurs remplis entre le remplisseur et l'étiqueteuse.

Lorsque nous organisons le système en mesurant ces types de gaspillage, nous pouvons nous assurer que le remplisseur et l'étiqueteuse ont tous deux des conteneurs à traiter même lorsque les autres étapes de la production subissent des temps d'arrêt.

Selon ce nouveau modèle de production, nous avons augmenté le débit du système. Au lieu d'être contraint par le temps d'arrêt moyen de l'ensemble du système, le système n'est désormais contraint que par le temps d'arrêt du remplisseur ou de l'étiqueteuse. Le remplissage est toujours le goulot d'étranglement, mais maintenant le système n'est limité que par cette étape de production et non par les temps d'arrêt cumulés de chaque étape.

Cela signifie que le débit peut être augmenté de 83% x 500 (le temps de fonctionnement de l'ensemble du système multiplié par le débit maximal du remplisseur) = 383 conteneurs par heure à 92,3% x 500 (le temps de fonctionnement du remplissage multiplié par le débit maximal du remplisseur) = 461 conteneurs par heure.

Nous gagnons 78 conteneurs supplémentaires par heure sans avoir à acheter un nouveau remplisseur.

Comment cette optimisation du rendement pourrait-elle avoir un impact sur une entreprise?

Dans notre modèle hypothétique, disons qu’un conteneur vaut 10 $. Nous avons désormais augmenté nos revenus de 780 $/heure (461 - 383 = 78 conteneurs par heure x 10 $ chacun).

Pour une usine qui fonctionne 24 heures x 365 jours par année, il s'agit d'un revenu annuel supplémentaire de 6 832 000 $. Vous avez bien lu! Ce sont des chiffres convaincants que de nombreuses lignes de production peuvent atteindre avec peu ou pas de dépenses en capital importantes.

La mise en œuvre d'un système comme celui de Worximity vous aide à mesurer rapidement et de façon économique les principaux facteurs de production tels que le rendement de fabrication et les temps d'arrêt. Un système de haut niveau offre également une visibilité sur les types de gaspillage du lean manufacturing qui sont générés, ce qui peut se traduire en retours sur investissement rapides et substantiels.

En canalisant vos efforts sur la réduction du gaspillage tel qu'on le fait en lean manufacturing, vous pourrez considérablement augmenter le rendement et le débit de production. Par ailleurs, en éliminant du gaspillage, vous pourrez également trouver une capacité latente supplémentaire dont vous ignoriez. 

La mise en œuvre des principes de lean manufacturing offre beaucoup plus d'avantages pour une entreprise que ceux mentionnés ci-haut. Le lean manufacturing cible directement les domaines et/ou les étapes dans lesquels l'efficacité des processus peut s'améliorer. Lorsque vous identifiez ceux-ci, vous pouvez augmenter les vitesses de production et empêcher que les employés et les machines ne soient surchargés de travail ou sur-productifs.

Une telle gestion entraînera un ralentissement de l'usure des machines et moins  de temps d'arrêt inattendus en raison d'une panne de machine. De plus, l'approche lean a le potentiel d'améliorer la sécurité et le moral des travailleurs. Lors de l'amélioration de l'efficacité d'une ligne, il est clair pour les travailleurs quelles tâches leur incombent et il leur est plus facile d'accomplir ces tâches, ce qui conduit à des employés plus heureux et en meilleure santé.

Le modèle ci-dessus présuppose un monde relativement idéal. Il existe une multitude de façons d'améliorer le rendement car il y a généralement au moins quelques produits entachés de défauts de fabrication et des moyens de prévenir ce type de défauts de se reproduire dans le futur.

L'équilibrage des lignes est une pratique importante dans le secteur manufacturier, et nous avons vu qu'il peut générer des retours substantiels. Mais dans certains secteurs manufacturiers dont l'industrie agroalimentaire, si une machine ou une ligne produit un aliment à un rythme plus rapide que la machine ou la ligne suivante ne peut gérer, l'aliment a le potentiel de se gâter lorsqu'il est retenu. Cet aliment gâté peut entraîner du gaspillage supplémentaire (considéré comme du gaspillage en raison de défauts), qui ne serait pas reflété dans un modèle comme celui que nous avons décrit ci-dessus.

Si vous êtes comme la plupart des entreprises avec lesquelles nous travaillons, vous constaterez qu'il existe une capacité cachée au sein votre usine qui peut être libérée en ayant les bonnes données à portée de main pour prendre de bonnes décisions d'optimisation. Cette capacité peut souvent être révélée sans investissements importants en capital.

Le ebook de Worximity, Leveraging Technology to Calculate OEE in Manufacturing (Tirer parti de la technologie pour calculer le TRG dans le secteur manufacturier), est votre guide étape par étape pour mettre en œuvre une solution d'analyses d'usine intelligente. Atteignez vos objectifs de TRG aux niveaux des machines, des lignes de production et de l'usine, et faites concurrence aux meilleurs dans votre secteur d'activité!

 

Want to learn more?
Download the ebook
Related blog articles

Related articles

Back to the blog
Thank you! Your submission has been received!
Oops! Something went wrong while submitting the form.
3
Feb 2022

How Software-Driven Manufacturers Can Take Greater Advantage of Lean Manufacturing Best Practices

English
23
Jun 2021

How to Implement the Top Lean Manufacturing Principles Remotely

English
31
Mar 2020

Le travailleur connecté - Ressources pour les preneurs de décisions dans le secteur manufacturier

French

Related articles

Back to the blog
Thank you! Your submission has been received!
Oops! Something went wrong while submitting the form.
16
Dec 2024

Feuille de route pour réussir la mise en oeuvre de l’IIoT pour les PME manufacturières

French
3
Dec 2024

Optimisation de l’efficacité opérationnelle : créer une culture qui transforme les données en gains mesurables

French
3
Dec 2024

Maximizing Operational Efficiency: Creating a Culture That Transforms Data into Measurable Gains

To create a culture of operational efficiency that turns data insights into measurable improvements, you need two critical elements.

English