Lean Six Sigma / DMAIC

Introduction

Pour les débutants Lean Six Sigma/DMAIC

Lean Six Sigma est une stratégie qui combine Lean manufacturing/Lean enterprise et Six Sigma pour éliminer les gaspillages (activités/processus sans valeur ajoutée) et réduire la variabilité (pour plus de qualité et de fiabilité). Elle vise à améliorer rapidité, qualité et coûts en supprimant inefficacités et défauts, pour viser un fonctionnement quasi parfait de tous les processus.

Les principes Lean reposent sur la value stream mapping qui aide à identifier et supprimer les gaspillages, en veillant à ce que chaque étape apporte de la valeur pour le client.

Six Sigma s’appuie sur une démarche pilotée par la data, via le cadre DMAIC (Define, Measure, Analyze, Improve, Control) pour éliminer défauts et réduire la variabilité des processus.

Lean Six Sigma offre une approche globale axée sur la qualité (Six Sigma), la rapidité et l’efficacité (Lean) – un outil puissant pour l’amélioration continue et la satisfaction client.

Comment appliquer Lean Six Sigma DMAIC ?

Ce guide présente une approche complète pour booster l’amélioration des processus en combinant Six Sigma, process mining, process design et simulation. Chaque étape du cadre Six Sigma DMAIC (Define, Measure, Analyze, Improve, Control) s’appuie sur des capacités précises issues de ces méthodes, garantissant un cycle d’amélioration robuste, piloté par la data et itératif.

1. Phase Define

• Objectif : Définir le périmètre, les objectifs et les indicateurs clés du projet d’amélioration.
• Process Mining : Utiliser des outils exploratoires de process mining pour obtenir une première vue du processus existant. Analyser la data historique pour faire ressortir des indicateurs de performance, les écarts et problèmes potentiels dans le workflow.
• Process Design : Commencer à réfléchir à des pistes de redesign ou d’ajustement pour résoudre les inefficacités identifiées. Employer des diagrammes BPMN pour cartographier les évolutions possibles.
• Capacité : Visualiser les processus actuels pour fixer des objectifs d’amélioration clairs. Cela inclut la création de maps et de diagrammes détaillés pour donner une vision globale du workflow.

2. Phase Measure

• Objectif : Collecter des données pour établir une base de référence de performance.
• Process Mining : Mettre en œuvre des techniques avancées de process mining pour mesurer précisément la performance actuelle. Se concentrer sur les indicateurs clés en lien avec les objectifs du projet. Cela implique l’extraction et l’analyse de la data issue de différentes sources pour comprendre le flux et l’efficacité des processus.
• Process Design : Affiner les propositions de redesign selon les analyses issues des données collectées. Insister sur les aspects mesurables pour garantir l’évaluation quantitative des changements. Cartographier les évolutions avec des diagrammes BPMN.
• Process Simulation : Lancer des simulations de base pour prédire l’effet de petits ajustements sur les indicateurs. Cela permet d’anticiper les impacts avant le déploiement réel.
• Capacité : Fournir une mesure fiable et une baseline solide du processus actuel, pour préparer l’analyse approfondie et assurer la fiabilité des phases suivantes.

3. Phase Analyze

• Objectif : Analyser en profondeur la data de performance pour identifier les causes racines des écarts et inefficacités.
• Process Mining : Utiliser des techniques avancées de process mining pour détecter les causes des écarts, blocages et pertes dans le workflow. Cela passe par une analyse détaillée des données pour cibler exactement où et pourquoi les problèmes se produisent.
• Process Design & Process Simulation : Élaborer des modèles précis de solutions ou de redesigns. Utiliser la simulation pour tester l’impact de ces options selon plusieurs scénarios et contraintes. Cela permet d’anticiper les effets avant toute mise en œuvre.
• Capacité : Identifier les causes racines et valider des solutions hypothétiques via la simulation. Cette étape garantit que tout changement repose sur de la data solide et a été évalué sérieusement pour son impact potentiel.

4. Phase Improve

• Objectif : Mettre en place et valider l’efficacité des améliorations apportées au processus.
• Process Mining : Surveiller en temps réel les changements et obtenir un feedback immédiat sur l’impact. Cette data directe éclaire l’effet sur le workflow et permet de détecter rapidement tout souci imprévu.
• Process Design & Process Simulation : Finaliser le redesign selon l’analyse et les résultats de simulation. Utiliser les simulations pour affiner la stratégie de déploiement, afin que les changements apportent les résultats souhaités. Cette étape comprend la création de BPMN détaillés et l’utilisation d’outils de modélisation pour tester différents scénarios.
• Capacité : Monitoring continu des améliorations et ajustement des stratégies selon les retours immédiats de la data. Cela garantit un process performant et des adaptations rapides en cas de besoin.

5. Phase Control

• Objectif : Maintenir durablement les améliorations et garantir la stabilité du processus selon les seuils fixés.
• Process Mining : Surveiller en continu après déploiement pour vérifier le maintien des gains et détecter rapidement toute régression. L’utilisation d’outils avancés de process mining permet un suivi précis des indicateurs et des écarts.
• Process Simulation : Tester régulièrement des scénarios “what-if” pour repérer en avance de nouveaux axes d’amélioration et s’adapter aux évolutions business ou externes. Cela permet de préserver l’efficacité dans le temps.
• Capacité : Monitoring sur la durée et amélioration continue par itérations des simulations. Cette phase vise à pérenniser les acquis de l’amélioration et assurer l’adaptation du processus face aux nouveaux enjeux.

Conclusion

L’intégration de Six Sigma avec le process mining, le process design et la simulation des processus offre une approche complète pour la gestion des processus métier. Cette combinaison exploite les forces de chaque méthodologie pour atteindre et maintenir une performance optimale. En suivant ce guide, les organisations adoptent une méthode structurée et pilotée par la data pour optimiser leurs processus, gagner en efficacité et améliorer leur avantage concurrentiel.

Notre solution SaaS d’analyse des processus associe process mining, process design et simulation pour booster la gestion des processus métier. Nous proposons des outils complets de modélisation, BPM, gestion des workflows et amélioration continue. Avec notre logiciel, surveillez, analysez et optimisez vos workflows pour des gains importants en efficacité et productivité.

Pour en savoir plus :

1. ASQ (American Society for Quality) : Ressources, formations et certifications sur les principes Lean Six Sigma (asq.org).
2. iSixSigma : Articles, ressources et forums pour les praticiens Lean Six Sigma (isixsigma.com).
3. Lean Six Sigma Institute : Formations, certifications et ressources dédiées (leansixsigmainstitute.org).
4. Livres : « The Lean Six Sigma Pocket Toolbook » de Michael L. George et al., et « Lean Six Sigma For Dummies » de John Morgan et Martin Brenig-Jones.
5. Cours en ligne : Plateformes comme Coursera, Udemy ou LinkedIn Learning pour tous niveaux.

Ces ressources vous apportent une base solide sur Lean Six Sigma : principes, outils et applications. Débutant ou expert, vous pourrez mieux comprendre et appliquer de bonnes stratégies pour la gestion des processus.

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