Lean Six Sigma et DMAIC : améliorer les processus lean grâce aux données

L’amélioration des processus selon les principes du Lean permet de repérer où le travail perd du temps ou en qualité, puis de tester des changements à partir de faits. Ce guide présente le rôle du Lean Six Sigma et de la méthode DMAIC, les données nécessaires à chaque étape et l’application du cycle à un processus de commande à encaissement. Vous découvrirez comment établir une référence fiable, vérifier les hypothèses par l’analyse et mettre en place des contrôles pour pérenniser les améliorations.

L’amélioration des processus Lean ne se résume pas à une collection d’outils. DMAIC fournit un cadre pratique pour étudier un processus et décider des changements à apporter.

Ce qu’est le Lean Six Sigma, et ce qu’il n’est pas

Le Lean, Six Sigma et le Lean Six Sigma sont liés, mais répondent à des problèmes différents.

Le Lean vise à éliminer les tâches sans valeur ajoutée, comme les attentes, les transferts inutiles et les reprises. Six Sigma vise à réduire la variation et les défauts. Le Lean Six Sigma réunit ces objectifs dans une démarche d’amélioration structurée.

La cartographie Lean, notamment la Value Stream Mapping, vous aide à représenter le déroulement attendu du travail. Les données de processus montrent comment les cas circulent réellement entre les systèmes. En associant la carte aux données, votre équipe peut examiner où le processus réel s’écarte des attentes.

Il est également utile de préciser ce que le Lean Six Sigma n’est pas :

• Ce n’est pas un programme de certification. Les ceintures correspondent à un format de formation. Une certification ne remplace ni une situation de référence mesurée ni un véritable projet d’amélioration.
• Ce n’est pas un substitut à la connaissance des processus. Le DMAIC structure l’analyse, mais votre équipe doit toujours comprendre le travail et ses contraintes.
• Ce n’est pas un projet ponctuel. La phase Contrôle permet de suivre le processus une fois le projet terminé.
• Il ne se limite pas à l’industrie manufacturière. Les processus administratifs comportent eux aussi des attentes, des reprises, des transferts et des étapes superflues.

Pourquoi le DMAIC a besoin de données, pas d’opinions

Le DMAIC comprend une phase Mesurer, car il faut établir une situation de référence avant de pouvoir déterminer si un processus s’est amélioré. Sans cette référence, la phase Analyser risque de se transformer en débat sur la fiabilité des souvenirs de chacun.

L’observation manuelle et l’échantillonnage peuvent vous aider à comprendre un processus, mais ils ne couvrent que les cas et les étapes observés. Dans les processus administratifs, le travail peut passer par un ERP, un CRM, un système de gestion des tickets et des feuilles de calcul. Aucun observateur ne voit tous les cas du début à la fin.

Lorsque les systèmes enregistrent un identifiant de cas, une activité et un horodatage, vous pouvez reconstituer le parcours des cas dans le processus à partir de ces événements. Au lieu de recueillir chaque observation manuellement, il s’agit alors de vérifier les données et d’interpréter les résultats. Le Process Mining permet notamment d’examiner ces événements à l’échelle du processus.

La comparaison entre le travail documenté et le travail réellement effectué peut révéler deux types d’écarts :

• Des étapes prévues dans le diagramme, mais absentes de la pratique. Un contrôle peut ne plus être effectué ou une approbation ne plus être nécessaire.
• Des étapes réalisées en pratique, mais absentes du diagramme. Une solution de contournement peut être devenue une habitude sans responsable clairement désigné ni vérification.

Les cinq phases du DMAIC pour améliorer les processus selon le Lean

Le DMAIC suit cinq phases standard : Définir, Mesurer, Analyser, Améliorer et Contrôler. Chacune répond à une question différente et aboutit à un livrable spécifique. Ces étapes d’amélioration des processus selon le Lean vous font passer d’un problème défini à un changement suivi dans le temps.

Définir : préciser le problème, le périmètre et les CTQ

Ce que les données remplacent : les suppositions sur les cas et les activités à inclure dans le périmètre.

Définissez le problème à résoudre, les limites du processus et les critères critiques pour la qualité (CTQ) qui comptent pour le client ou l’entreprise. Commencez par vous mettre d’accord sur ce qui constitue un cas : une commande, un ticket, une facture ou une réclamation, par exemple. Ce choix détermine les événements regroupés et influe sur toutes les mesures qui suivent.

Appuyez-vous sur les données de processus pour vérifier si la première représentation de l’équipe correspond au déroulement actuel du travail. L’analyse peut faire apparaître des variations ou des mesures qui n’avaient pas été évoquées en atelier. Documentez le périmètre dans une cartographie des processus ou un diagramme BPMN afin que l’équipe puisse s’appuyer sur une représentation commune.

Résultat attendu : un périmètre dont une équipe peut être responsable, une définition du cas comprise de tous et des CTQ mesurables à partir des données disponibles.

Mesurer : établir une situation de référence pour le temps de cycle, les coûts et les reprises

Ce que les données remplacent : des estimations et de petits échantillons utilisés pour représenter la performance actuelle.

Mesurez le processus à l’aune des CTQ définis lors de la phase Définir. Selon les données disponibles et le périmètre du projet, une situation de référence utile peut inclure le temps de cycle, le coût et les reprises par cas.

Si le processus s’étend sur plusieurs systèmes, déterminez comment relier leurs enregistrements. Le rapprochement des journaux à l’aide d’un identifiant de cas convenu peut permettre de suivre un cas d’un système à l’autre. Validez ce rapprochement et les horodatages sous-jacents avant de vous fier aux résultats : un rapprochement incomplet ou erroné peut donner une impression de certitude trompeuse.

Utilisez la situation de référence pour décrire la performance actuelle avant de fixer un objectif. Veillez à ce que les mesures soient liées à l’énoncé du problème, plutôt que de choisir des métriques uniquement parce qu’elles sont faciles à extraire.

Résultat attendu : une situation de référence que le responsable du processus peut examiner, avec les hypothèses et les limites des données qui la sous-tendent.

Découvrez comment établir une référence à partir de données réelles sur vos processus.

Analyser : repérer les goulots d’étranglement, les variantes et les écarts de conformité

Ce que les données remplacent : des hypothèses formulées en atelier, mais non vérifiées au regard du fonctionnement réel du processus.

Analysez les éléments disponibles pour comprendre les variations de performance. Repérez les endroits où les retards s’accumulent, les variantes du processus, la part des cas qui suivent des parcours moins fréquents et les écarts entre les cas et le processus prévu.

Une variante de processus correspond à l’un des parcours suivis par les cas. La comparaison des variantes permet de déterminer si un retard est généralisé ou concentré sur un parcours particulier. L’analyse de conformité compare le fonctionnement réel au processus prévu et met en évidence leurs différences.

Classez les causes possibles selon leur impact et vérifiez-les à partir des données. Une analyse rigoureuse peut confirmer l’hypothèse initiale de l’équipe, mais aussi révéler que la principale contrainte se situe ailleurs. Pour découvrir la démarche en pratique, consultez notre guide d’analyse des processus et de détection des goulots d’étranglement.

Résultat attendu : une liste hiérarchisée de causes profondes possibles, étayées par des éléments probants et pouvant être remises en question.

Améliorer : hiérarchiser et tester les changements avant leur déploiement

Ce que les données remplacent : le choix d’un changement parce qu’il est familier ou facile à annoncer.

Appuyez-vous sur l’analyse pour définir des changements qui s’attaquent aux causes repérées. Comparez leur impact attendu aux efforts et aux risques associés. Lorsque c’est possible, modélisez le processus envisagé et simulez différents scénarios avant le déploiement. Vous pourrez ainsi examiner les effets possibles d’un changement, sans considérer la simulation comme une garantie de résultat.

Documentez le processus cible afin que les personnes qui effectuent le travail comprennent le nouveau déroulement. Après la mise en œuvre, mesurez les mêmes indicateurs que pour la situation de référence. Cette comparaison vous aidera à déterminer si le changement a amélioré la performance ou créé une nouvelle contrainte ailleurs.

Résultat attendu : un changement testé par rapport à la situation de référence, accompagné d’un plan de vérification de la performance réelle après son déploiement.

Contrôler : suivre la performance, les Dashboards et les responsabilités

Ce que les données remplacent : le recours à des audits ponctuels ou à la mémoire pour repérer les changements de performance.

La phase Contrôler permet de pérenniser une amélioration. Choisissez les mesures à suivre, fixez des seuils qui déclenchent une revue et désignez la personne chargée d’intervenir. Un Dashboard peut aider le responsable du processus à repérer les évolutions de la performance et à déterminer les points à examiner.

Convenez de la fréquence des revues et des mesures à prendre lorsqu’un indicateur sort de la plage attendue. Lorsque les volumes ou la composition des cas évoluent, vérifiez que le processus et ses objectifs restent pertinents.

Un résultat utile : un responsable désigné, des modalités de suivi clairement définies et des mesures qui vous aident à repérer les régressions et à décider de la suite. Pour en savoir plus sur le suivi continu, lisez notre guide du suivi continu des processus.

Exemple détaillé : du traitement de la commande à l’encaissement

Voici comment les cinq phases pourraient s’appliquer à un processus allant de la commande à l’encaissement. Les chiffres ci-dessous illustrent un exemple et ne constituent pas un résultat garanti.

Définir. Le projet porte sur le processus allant de la commande à l’encaissement pour une gamme de produits. Un cas commence à l’acceptation d’une commande et se termine au paiement de la facture correspondante. Les CTQ sont l’exactitude de la facture et le délai d’encaissement. Puisque le problème concerne les retards de paiement, le paiement est un point de fin plus pertinent que l’expédition.

Mesurer. L’équipe rapproche les données d’événements de l’ERP et du système de facturation à l’aide du numéro de commande. La situation de référence indique un délai médian de 34 jours entre l’acceptation de la commande et le paiement. Onze de ces jours s’écoulent entre la création et l’envoi de la facture.

Analyser. Le retard se concentre sur certains parcours. Dans cet exemple, 22 % des commandes font l’objet d’une vérification manuelle du crédit, qui ajoute neuf jours, et une facture sur six est réémise, ce qui relance le délai de paiement. Aucun de ces parcours ne figure dans le modèle de processus documenté.

Améliorer. L’équipe envisage de relever le seuil de crédit afin de réserver les vérifications manuelles aux cas exceptionnels. Une simulation fondée sur des données historiques laisse penser que cette mesure pourrait réduire le délai de neuf jours pour 18 % des commandes, sans augmenter les créances irrécouvrables dans ces données. L’équipe devrait néanmoins vérifier la performance réelle après la mise en œuvre.

Contrôler. L’équipe suit la part des commandes qui empruntent le parcours manuel et fixe un seuil de déclenchement pour les revues. Le service chargé des commandes est responsable de cette mesure, et son Dashboard est accessible à l’équipe qui gère le processus.

Les écueils fréquents de l’amélioration des processus selon le Lean

Un projet DMAIC peut suivre les bonnes étapes sur le papier sans pour autant produire de changement utile. Soyez attentif aux situations suivantes :

• Une bureaucratie centrée sur les ceintures. L’équipe consacre du temps aux documents du projet avant d’examiner le processus ou ses données. Les chartes et les cartographies des parties prenantes peuvent être utiles, mais ne constituent pas à elles seules une preuve d’avancement.
• Aucune situation de référence défendable. Si la phase Mesurer est omise ou repose uniquement sur une enquête, la phase Analyser n’a guère d’éléments à vérifier. Sans point de départ, aucune comparaison fiable n’est possible par la suite.
• Un périmètre défini à l’échelle du programme. Un programme trop vaste peut ne pas avoir de responsable unique, de définition des cas ni de mesure sur laquelle une équipe peut agir. Limitez le périmètre à un processus dont les limites et les responsabilités sont claires.
• L’amélioration est choisie avant l’analyse. Si l’équipe a déjà décidé ce qu’il faut automatiser ou repenser, elle risque de ne retenir que les éléments qui confortent ce choix. Servez-vous de la phase Analyser pour vérifier la cause envisagée, et non pour justifier une solution décidée à l’avance.
• La phase Contrôler est absente. Si personne n’est responsable des mesures à la fin du projet, les changements de performance risquent de passer inaperçus. Avant de clôturer le projet, désignez un responsable et définissez les seuils ainsi que la fréquence des revues.

Comment ProcessMind accompagne chaque phase du DMAIC

ProcessMind vous aide à examiner les données de processus, à documenter les flux de processus, à analyser la performance et à simuler les changements envisagés. La plateforme accompagne l’analyse ; votre équipe choisit les changements à apporter et les met en œuvre. Ces outils d’amélioration des processus selon le Lean apportent des éléments probants au cycle DMAIC, sans remplacer l’expertise ni la responsabilité de votre équipe.

Les phases s’appuient sur une définition commune du processus. Si chacune utilise des données différentes ou une représentation différente, votre équipe risque de passer du temps à rapprocher ces écarts plutôt qu’à évaluer l’amélioration.

Pour une vue d’ensemble de la démarche d’analyse, consultez comment analyser les données de processus. Pour comprendre comment la modélisation des processus et le Process Mining se complètent, lisez le rôle complémentaire de la modélisation des processus et du Process Mining.

Lancer un projet DMAIC

Suivez ces étapes pour passer d’un objectif général d’amélioration à un projet dont votre équipe peut mesurer les résultats. Ce modèle d’amélioration des processus selon le Lean permet de concentrer le premier cycle sur un processus que votre équipe peut définir, mesurer et examiner :

1. Choisissez un processus doté d’un responsable clairement désigné. Sans responsable, il sera difficile d’attribuer les responsabilités de la phase Contrôler.
2. Mettez-vous d’accord sur la définition d’un cas. Indiquez ce qui marque le début et la fin d’un cas, puis repérez les systèmes qui enregistrent ces événements.
3. Mesurez avant d’améliorer. Établissez une situation de référence avant que les ateliers ou la refonte du processus ne définissent une cible.
4. Concentrez-vous sur un premier cycle limité. Commencez par un périmètre que votre équipe peut examiner et évaluer, puis servez-vous de ce que vous apprenez pour décider de la suite.

Une fois la modification testée, passez à la mise en œuvre des améliorations.

Pour aller plus loin

Lancez votre projet DMAIC en établissant une situation de référence mesurée.

Lancez votre projet DMAIC en établissant une situation de référence mesurée