Industrie: Process Mining Manufacturing

Amélioration des processus industriels - Manufacturing

Introduction

L’industrie manufacturière, pilier du développement économique mondial, se concentre sur la production de biens via des procédés et technologies avancés. Malgré les progrès de l’automatisation et de la technologie, de nombreuses entreprises font face à des inefficacités opérationnelles, des coûts élevés et des perturbations de la supply chain. Pour répondre à ces défis, les leaders du secteur lancent des projets d’optimisation avec le Process Mining, le design de process et la simulation de process.

Problématique

L’industrie manufacturière rencontre des défis majeurs :

• Processus de production inefficaces : Les cycles longs et les goulots d’étranglement entraînent des retards et des coûts supplémentaires.
• Coûts opérationnels élevés : Les inefficacités dans la production, la supply chain et la maintenance augmentent les dépenses.
• Perturbations de la supply chain : Des performances irrégulières perturbent la planification et la disponibilité des produits.
• Visibilité limitée des processus : Le manque de visibilité freine la prise de décision et l’optimisation des process.

Méthodologie

Les projets d’amélioration des processus suivent une méthode structurée adoptée par de nombreuses entreprises manufacturières :

1. Process Mining :

• Déploiement d’outils de Process Mining pour analyser production, gestion de la supply chain et maintenance.
• Collecte des data depuis les ERP, MES et logs opérationnels pour cartographier les process actuels.
• Identification des goulots d’étranglement, écarts et inefficacités dans les workflows clés.

2. Process Design :

• Ateliers avec parties prenantes pour recueillir des insights et cibler les axes d’amélioration.
• Redesign des process : optimisation des workflows, réduction des interventions manuelles et automatisation lorsque possible.
• Élaboration de modèles standard intégrant les best practices et normes de conformité.

3. Process Simulation :

• Simulation des process repensés via des softwares avancés pour prédire la performance et repérer les risques.
• Tests de scénarios pour mesurer l’impact sur le cycle de production, les coûts et la fiabilité de la supply chain.
• Ajustement précis des modèles selon les résultats de simulation pour maximiser l’efficacité.

Résultats

L’optimisation des processus industriels apporte des bénéfices majeurs :

• Réduction du cycle de production : Diminution moyenne de 35 % du cycle pour des livraisons accélérées et une satisfaction client accrue.
• Baisse des coûts opérationnels : Suppression des inefficacités, réduction de 30 % des coûts.
• Fiabilité accrue de la supply chain : Diminution de 40 % des perturbations, planning mieux maîtrisé.
• Visibilité améliorée : Le Process Mining offre des insights en temps réel, facilitant la prise de décision et l’amélioration continue.
• Efficacité renforcée : L’automatisation réduit de 50 % les efforts manuels, les équipes se concentrent sur l’innovation.

Grâce au Process Mining, au design et à la simulation de process, l’industrie transforme ses opérations : gains d’efficacité, réduction des coûts et meilleure livraison. Ce cas d’usage montre tout le potentiel du Business Process Management pour optimiser les fonctions industrielles et accompagner la croissance et l’innovation du secteur.