Guide stratégique pour l'amélioration des process par la data

Guide stratégique pour l'amélioration des process par la data

Intégration de ProcessMind avec Six Sigma

Pour les nouveaux venus au Lean Six Sigma/DMAIC

Lean Six Sigma est une stratégie d’entreprise synergique qui combine la production allégée/entreprise Lean et Six Sigma pour éliminer les gaspillages (processus et activités sans valeur ajoutée) et réduire la variabilité (pour améliorer la qualité et la prévisibilité). Elle se concentre sur l’amélioration de la vitesse, de la qualité et du coût des processus en traitant les inefficacités et les défauts, visant la quasi-perfection dans tous les processus de l’entreprise.

Les principes Lean se concentrent sur le mapping de flux de valeur, identifiant les gaspillages omissibles pour s’assurer que chaque étape de processus apporte de la valeur au client.

Six Sigma utilise une approche pilotée par les données, en utilisant le cadre DMAIC (Définir, Mesurer, Analyser, Améliorer, Contrôler) pour améliorer systématiquement les processus en éliminant les défauts et en réduisant la variation.

Lean Six Sigma offre une approche complète qui se concentre non seulement sur les améliorations de la qualité (via Six Sigma) mais aussi sur la vitesse et l’efficacité (via Lean), en faisant un outil puissant pour l’amélioration organisationnelle et la satisfaction du client.

Comment l’appliquer ?

Ce guide complet optimise l’amélioration des processus en combinant Six Sigma, Process Mining, design et simulation. Chaque étape DMAIC (Définir, Mesurer, Analyser, Améliorer, Contrôler) est renforcée par ces approches, pour un cycle d’amélioration solide, itératif et piloté par la data.

Schéma du cycle d'amélioration DMAIC Lean Six Sigma et Process Mining ProcessMind

1. Phase de Définition

  • Objectif : Définir clairement le périmètre, les objectifs, et les indicateurs clés pour votre projet d’amélioration des processus.
  • Process Mining : Utilisez des outils d’exploration de Process Mining pour comprendre vos processus actuels. Analysez les données historiques pour les indicateurs de performance, les écarts et les problèmes de workflow.
  • Conception des Processus : Commencez à concevoir des refontes ou modifications potentielles pour résoudre les inefficacités. Planifiez les changements potentiels en utilisant des diagrammes BPMN.
  • Capacité : Visualisez efficacement les processus actuels pour définir des objectifs d’amélioration précis, en créant des cartes détaillées et des diagrammes pour un aperçu complet du workflow.

2. Phase de Mesure

  • Objectif : Collecter des données pour établir une ligne de base de la performance des processus.
  • Process Mining : Utilisez des techniques de Process Mining détaillées pour mesurer précisément la performance actuelle du processus. Concentrez-vous sur les indicateurs clés en phase avec les objectifs du projet. Cela implique d’extraire et d’analyser des données de diverses sources pour comprendre le flux et l’efficacité des processus actuels.
  • Conception des Processus : Affinez les refontes de processus sur la base des connaissances tirées des données recueillies. Mettez l’accent sur les aspects mesurables pour garantir que les changements peuvent être évalués quantitativement. Utilisez des diagrammes BPMN pour planifier ces refontes et visualiser les améliorations potentielles.
  • Simulation de Processus : Mettez en œuvre des simulations de base pour prédire les résultats des ajustements mineurs de processus sur les indicateurs clés. Cela aide à comprendre l’impact potentiel des changements avant leur mise en œuvre dans le monde réel.
  • Capacité : Établissez une mesure précise et une base de référence pour le processus actuel. Cela prépare le terrain pour une analyse approfondie et garantit que les phases suivantes reposent sur des données fiables.

3. Phase d’Analyse

  • Objectif : Mener une analyse approfondie des données de performance des processus pour identifier les causes profondes des inefficacités et variations.
  • Process Mining : Utilisez des techniques avancées de Process Mining pour découvrir les causes des déviations, goulets d’étranglement, et inefficacités dans le workflow. Cela implique une analyse détaillée des données de processus pour identifier où et pourquoi les problèmes se produisent.
  • Conception des Processus & Simulation de Processus : Développez des modèles détaillés de solutions potentielles ou de refontes. Utilisez la simulation de processus pour tester l’impact de ces changements sur la performance du processus, en considérant plusieurs scénarios et contraintes. Cela aide à visualiser comment les changements proposés affecteront le workflow avant leur mise en place.
  • Capacité : Identifiez les causes profondes et testez les solutions hypothétiques par simulation. Cette phase garantit que les changements proposés reposent sur des données solides et ont été soigneusement évalués quant à leur impact potentiel sur le processus.

4. Phase d’Amélioration

  • Objectif : Mettre en œuvre et valider l’efficacité des améliorations de processus choisies.
  • Process Mining : Surveillez les changements de processus dans un environnement en direct pour recueillir des retours immédiats sur l’impact des améliorations. Cette collecte de données en temps réel aide à comprendre comment les changements affectent le workflow et à identifier les problèmes non anticipés.
  • Conception des Processus & Simulation de Processus : Finalisez la refonte du processus basée sur l’analyse et les résultats simulés. Utilisez les simulations pour affiner et optimiser la stratégie de mise en œuvre, garantissant que les changements mènent aux améliorations souhaitées. Cette étape implique la création de diagrammes BPMN détaillés pour planifier le nouveau flux de processus et l’utilisation d’outils de modélisation pour tester divers scénarios.
  • Capacité : Suivi continu des améliorations et ajustement des stratégies sur la base des retours de données immédiates. Cela garantit que le processus reste efficace et que les ajustements nécessaires peuvent être effectués rapidement.

5. Phase de Contrôle

  • Objectif : Assurer la durabilité des améliorations dans le temps et que le processus reste dans les seuils de performance souhaités.
  • Process Mining : Surveillez continuellement le processus après la mise en œuvre pour garantir que les améliorations sont maintenues et identifier rapidement toute régression. Cela implique l’utilisation d’outils avancés de Process Mining pour suivre les indicateurs de performance et détecter toute déviation par rapport aux résultats attendus.
  • Simulation de Processus : Simulez régulièrement des scénarios “et si” pour identifier proactivement les améliorations futures potentielles et réagir aux besoins d’affaires changeants ou facteurs externes. Cela aide à maintenir l’efficacité et l’efficience du processus dans le temps.
  • Capacité : Surveillance à long terme et amélioration continue par des simulations itératives. Cette phase se concentre sur le maintien des gains réalisés pendant la phase d’amélioration et sur l’adaptation du processus à de nouveaux défis ou opportunités.

Conclusion

Associer Six Sigma au process mining, à la conception et à la simulation de processus offre une approche complète du business process management. Cette intégration exploite les atouts de chaque méthode pour atteindre et maintenir une performance optimale. En suivant ce guide, votre organisation adopte une démarche structurée et orientée data, afin d’améliorer ses processus et de gagner en efficacité et compétitivité.

Notre solution SaaS process insights réunit process mining, conception et simulation de processus pour renforcer la gestion de vos processus métiers. Nous proposons des outils complets pour le Process Modeling, BPM, l’exploitation des workflows et l’amélioration des processus. Notre software vous permet de suivre, analyser et optimiser vos workflows pour un gain réel d’efficacité et de productivité.

Où trouver plus d’informations :

  1. ASQ (American Society for Quality) : Propose de nombreuses ressources et des formations sur les principes Lean Six Sigma. (asq.org).
  2. Lean Six Sigma Institute : Offre formations, certifications et ressources sur le Lean Six Sigma. (leansixsigmainstitute.org).
  3. Livres : Consultez des références comme « The Lean Six Sigma Pocket Toolbook » de Michael L. George et al., ou « Lean Six Sigma For Dummies » de John Morgan et Martin Brenig-Jones.
  4. Cours en ligne : Des plateformes comme Coursera, Udemy ou LinkedIn Learning proposent des cours Lean Six Sigma pour tous les niveaux.

Ces ressources offrent une base solide sur les principes, outils et applications Lean Six Sigma. Que vous découvriez le sujet ou souhaitiez développer votre expertise, elles vous aideront à comprendre et mettre en œuvre des stratégies efficaces de business process management.

Avec notre solution SaaS process insights, cartographiez, suivez et optimisez vos workflows pour améliorer l’efficacité opérationnelle, la prise de décision et votre avantage concurrentiel.

Avantages et inconvénients

Approche traditionnelle
VS.
Méthode ProcessMind


Dans le monde professionnel actuel, la clarté et la transparence sont essentielles. La puissance combinée du Process Modeling, du Process Mining et de la Process Simulation ouvre de nouvelles possibilités à chaque équipe.

Le Process Modeling vous offre une carte visuelle, Process Mining révèle des insights cachés dans vos data, et la Process Simulation permet de tester des changements avant de les mettre en place. Jadis séparés, ces outils sont désormais réunis sur une plateforme SaaS intégrée par ProcessMind.

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Guide stratégique pour l'amélioration des process par la data

Process Modeling

  • Apporte clarté et structure à tous
  • Visuel, intuitif et rapide à mettre en œuvre
  • Rassemble toutes les activités, même non digitales
  • Collaboratif et économique
  • Les modèles se démodent rapidement
  • Peut omettre des variations et exceptions
  • Manque d’insights quantitatifs
  • Création manuelle et subjective des modèles
Process Modeling

Process Mining

  • Modèles de processus pilotés par la data
  • Révèle les variations et exceptions cachées des processus
  • Détecte les vraies complexités et goulots d’étranglement
  • Suit les améliorations au fil du temps
  • Visualisations de processus complexes
  • Peut manquer de contexte sur les activités
  • Nécessite une expertise data et formation
  • Délai long avant valeur avec les outils classiques
Process Mining

Process Simulation

  • Permet d’expérimenter sans risque et de tester des scénarios
  • Prédit les résultats business pour de meilleures décisions
  • Favorise une meilleure communication et collaboration
  • Peut manquer de précision data et de dépendances
  • Scénarios réels complexes à modéliser
  • Risque de mauvaise interprétation
  • Contexte parfois absent
Process Simulation
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