Industrie: Manufacturing

Cas d’utilisation : Amélioration des processus dans l’industrie manufacturière

Introduction

L’industrie manufacturière, un pilier du développement économique mondial, implique la production de biens à travers divers processus et technologies. Malgré les avancées en automatisation et technologie, de nombreuses entreprises manufacturières font face à des inefficacités opérationnelles, des coûts élevés, et des perturbations de la chaîne d’approvisionnement. Pour relever ces défis, des entreprises de pointe ont lancé des projets d’amélioration de processus en utilisant le Process Mining, la conception de processus et la simulation de processus.

Énoncé du problème

L’industrie manufacturière a rencontré plusieurs défis communs parmi les entreprises :

• Processus de production inefficaces : Des cycles de production prolongés et des goulots d’étranglement fréquents ont entraîné des retards et des coûts accrus.
• Coûts opérationnels élevés : Les inefficacités dans la production, la chaîne d’approvisionnement et la maintenance ont entraîné des dépenses opérationnelles élevées.
• Perturbations de la chaîne d’approvisionnement : Des performances incohérentes de la chaîne d’approvisionnement ont affecté les plannings de production et la disponibilité des produits.
• Visibilité limitée des processus : Une visibilité inadéquate sur les processus de production et de la chaîne d’approvisionnement a entravé la prise de décision efficace et l’optimisation des processus.

Méthodologie

Les initiatives d’amélioration de processus ont suivi une méthodologie structurée à travers plusieurs entreprises manufacturières, comprenant les étapes suivantes :

1. Process Mining :

• Implémentation d’outils de Process Mining pour analyser divers processus tels que la production, la gestion de la chaîne d’approvisionnement, et la maintenance.
• Collecte des données des systèmes ERP, des systèmes d’exécution de la fabrication (MES), et des journaux opérationnels pour cartographier les processus actuels.
• Identification des goulots d’étranglement, des écarts, et des inefficacités dans les flux de travail critiques.

2. Conception de processus :

• Organisation d’ateliers avec les parties prenantes clés pour recueillir des informations et identifier les domaines communs d’amélioration.
• Refonte des processus pour rationaliser les flux de travail, réduire l’intervention manuelle et introduire l’automatisation là où elle est faisable.
• Développement de modèles de processus standardisés incorporant les meilleures pratiques de l’industrie et les exigences de conformité.

3. Simulation de processus :

• Simulation des processus repensés à l’aide de logiciels avancés pour prédire les résultats de performance et identifier les problèmes potentiels.
• Test de divers scénarios pour évaluer l’impact des changements proposés sur les indicateurs clés de performance tels que le temps de cycle de production, les coûts opérationnels, et la fiabilité de la chaîne d’approvisionnement.
• Affinement des modèles de processus basés sur les résultats de simulation pour assurer une efficacité et une efficacité optimales.

Résultat

La mise en œuvre des initiatives d’amélioration des processus dans l’industrie manufacturière a généré des avantages significatifs :

• Réduction du temps de cycle de production : Le temps de cycle de production moyen a diminué de 35 %, conduisant à une livraison plus rapide des produits et à une satisfaction accrue des clients.
• Réduction des coûts opérationnels : La rationalisation des processus de production et de chaîne d’approvisionnement a entraîné une réduction de 30 % des coûts opérationnels.
• Fiabilité améliorée de la chaîne d’approvisionnement : L’amélioration des processus de la chaîne d’approvisionnement a abouti à une réduction de 40 % des perturbations, garantissant des plannings de production plus fluides et une meilleure disponibilité des produits.
• Visibilité accrue des processus : Les outils de Process Mining ont fourni des informations en temps réel sur les processus de production et de chaînes d’approvisionnement, facilitant une meilleure prise de décision et une amélioration continue.
• Efficacité améliorée : L’automatisation et l’optimisation des flux de travail ont réduit les efforts manuels de 50 %, libérant des ressources pour l’innovation et les initiatives stratégiques.

En exploitant le Process Mining, le design processus et la simulation de processus, l’industrie manufacturière a transformé ses opérations, atteignant une efficience opérationnelle significative, des économies de coûts, et une livraison de produit améliorée. Ce cas d’utilisation met en évidence le potentiel transformateur des techniques de gestion des processus métier dans l’optimisation des fonctions manufacturières et le soutien à la croissance et l’innovation de l’industrie.