Avec 15 ans d’expérience en tant que ceinture noire Lean Six Sigma, nous avons constaté de visu l’importance cruciale des phases Définir et Mesurer pour la réussite de l’amélioration des processus à l’aide de la méthodologie DMAIC (Définir, Mesurer, Analyser, Améliorer, Contrôler). Bien que l’envie de passer directement à l’étape « Améliorer » soit forte, négliger ces étapes fondamentales conduit souvent à un gaspillage d’efforts et à des résultats sous-optimaux. Dans cet article, nous avons distillé les meilleurs conseils et les pièges courants que nous avons rencontrés dans d’innombrables initiatives d’amélioration des processus, en nous concentrant spécifiquement sur la maîtrise de ces deux phases initiales cruciales.
Les dangers d’un chemin errant : La phase Définir
Un piège courant consiste à se sentir dépassé par une pléthore d’opportunités d’amélioration potentielles. En tant que praticiens Lean Six Sigma, nous développons souvent un œil pour l’inefficacité, tant au travail que dans notre vie quotidienne ! Cependant, tenter de s’attaquer à tout en même temps est la recette du désastre.
Revenons sur un échange intemporel d’Alice au pays des merveilles :
« Pourriez-vous me dire, s’il vous plaît, quel chemin je devrais prendre pour sortir d’ici ? »
« Cela dépend beaucoup de l’endroit où vous voulez aller », répondit le Chat.
« Peu m’importe où – » dit Alice.
« Alors peu importe quel chemin vous prenez », dit le Chat.
« – tant que j’arrive QUELQUE PART », ajouta Alice pour s’expliquer.
« Oh, vous êtes sûr d’y arriver », dit le Chat, « si vous marchez assez longtemps. »
Cela illustre la nécessité de préciser clairement vos objectifs d’amélioration. Sans une destination définie, vous risquez d’errer sans but, perdu dans une forêt de données, comme souligné dans mon article précédent. Il ne s’agit pas de demander « Que pouvons-nous améliorer ? », mais « Que devons-nous améliorer ? », en reconnaissant nos ressources et notre temps limités.
Point clé n° 1 : Définir clairement votre objectif d’amélioration.
Une autre erreur consiste à tenter d’améliorer un processus présentant une instabilité et une variabilité importantes. La stabilité du processus est primordiale. Elle fournit la base de référence par rapport à laquelle vous mesurerez toute amélioration ultérieure. Un processus instable, dont la variation d’une période à l’autre est imprévisible, doit être stabilisé avant de se lancer dans tout projet d’amélioration.
Les stratégies de réduction de la variation des processus comprennent :
• La normalisation et la documentation des étapes clés du processus.
• S’assurer que les employés reçoivent une formation approfondie sur le processus normalisé.
• Identifier les sources importantes de variation et mettre en œuvre des contrôles et des avertissements pour détecter rapidement les erreurs.
Point clé n° 2 : S’assurer de la stabilité du processus avant de tenter de l’améliorer.
Considérez une perspective complète de la chaîne de valeur, plutôt que d’essayer d’optimiser un seul élément isolé. Cette approche donne des résultats plus puissants et durables. L’utilisation des données provenant de divers systèmes d’entreprise (PLM, CRM, ERP), associée à un jumeau numérique (une réplique virtuelle du processus physique), permet de simuler divers segments de processus et de favoriser une vision holistique. Ce jumeau numérique permet de tester les améliorations à un stade ultérieur, en imitant le comportement, les performances et les caractéristiques du processus réel en temps réel.
Mesurer ce qui compte : La phase Mesurer
Une fois que vous avez clairement défini le processus, établi sa stabilité et formulé l’objectif d’amélioration, vous pouvez passer à la phase Mesurer. Cette phase est centrée sur la détermination des performances actuelles du processus et la quantification du problème à résoudre.
Une erreur courante dans cette phase consiste à se fier simplement aux mesures existantes. Il est essentiel de se demander quelles mesures de performance sont nécessaires. Les mesures choisies sont-elles vraiment essentielles à la performance du processus et sont-elles exactes ? Ici, le jugement d’expert est inestimable. Bien que les données puissent être abondantes, la sélection rigoureuse des bonnes mesures et la garantie de leur pertinence sont primordiales.
Se concentrer sur :
• L’efficacité du processus : Dans quelle mesure les résultats du processus répondent-ils aux besoins et aux attentes des clients (par exemple, qualité, rapidité, satisfaction du client) ?
• L’efficience du processus : Dans quelle mesure les ressources sont-elles utilisées efficacement pour produire les résultats du processus (par exemple, coût, délai d’exécution) ?
J’ai personnellement rencontré des situations où j’ai dû définir un tout nouvel ensemble de mesures parce que les mesures existantes étaient inadéquates pour capturer les attentes des clients. Heureusement, des années de données opérationnelles historiques nous ont permis de reconstituer la base de référence et de continuer à surveiller avec les nouvelles mesures.
Point clé n° 3 : Évaluer de manière critique et sélectionner les bonnes mesures de performance.
Une autre erreur courante consiste à utiliser des données brutes sans préparation appropriée. L’importance d’un processus stable devient claire ici. Les processus instables génèrent des données dénuées de sens qui ne peuvent servir de base à l’amélioration.
Vous pouvez rencontrer une variation exceptionnelle due à des événements spécifiques et explicables (par exemple, des pannes de courant, des dysfonctionnements techniques). Ces événements, également appelés causes spéciales, doivent être identifiés et supprimés de l’ensemble de données par le biais du nettoyage des données. Le nettoyage des données consiste à supprimer les données incorrectes, dupliquées et incomplètes, ainsi qu’à corriger les erreurs structurelles et les événements exceptionnels. L’IA peut grandement aider à ce processus de nettoyage, mais la validation humaine reste essentielle. L’IA peut également proposer des extrapolations pour les ensembles de données incomplets, sur la base de directives définies par des scientifiques des données, ce qui accélère la collecte de données et la phase Mesurer, en particulier lorsque les temps de cycle sont longs.
Point clé n° 4 : Nettoyer et préparer les données avant l’analyse.
Lors de la sélection de l’ensemble des mesures, évitez de vous concentrer uniquement sur les mesures que vous avez l’intention d’améliorer. Identifier :
• Les mesures primaires : Les mesures directement ciblées pour l’amélioration et utilisées pour évaluer la réussite des efforts d’amélioration.
• Les mesures secondaires : Les mesures utilisées pour la surveillance continue afin de s’assurer que les améliorations des mesures primaires n’ont pas d’incidence négative sur d’autres aspects du processus.
Par exemple, j’ai dirigé un projet axé sur l’amélioration de la qualité des processus, avec le nombre d’erreurs et la satisfaction du client comme mesures primaires. Nous avons surveillé le coût du processus comme mesure secondaire pour nous assurer que les améliorations de la qualité n’entraînaient pas d’augmentation des dépenses.
Ces mesures peuvent être affichées en temps réel sur des tableaux de bord numériques au sein d’un jumeau numérique, ce qui permet aux utilisateurs de surveiller et d’analyser les performances dans diverses dimensions. Lorsqu’ils sont connectés aux systèmes de l’ensemble de la chaîne de processus (CRM, ERP, etc.), ces tableaux de bord offrent une vision holistique des performances du processus.
En conclusion : Bâtir sur des fondations solides
Tout comme un bâtiment a besoin de fondations solides, la réussite de l’amélioration des processus repose sur des phases Définir et Mesurer bien exécutées. En évitant ces erreurs courantes et en intégrant ces bonnes pratiques, vous augmenterez considérablement vos chances d’obtenir des résultats percutants et durables.
Restez à l’écoute pour notre prochain article, dans lequel nous nous plongerons dans les phases Analyser, Améliorer et Contrôler (AIC) du DMAIC. Avant de vous lancer dans l’analyse, l’amélioration et le contrôle, êtes-vous sûr que votre processus est même capable d’être amélioré ? Nous dévoilerons les critères clés pour déterminer si un processus est suffisamment stable pour être un bon candidat au DMAIC, ce qui vous permettra d’économiser du temps, des ressources et d’éviter des frustrations potentielles.
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