5 décisions industrielles à simuler avant de vous engager
Cinq décisions industrielles méritent d'être simulées avant de vous engager : une modification d'implantation, la résolution d'un goulot d'étranglement, un investissement dans un robot ou dans l'automatisation, une adaptation de capacité à une nouvelle demande, et un changement d'effectifs ou d'organisation des équipes. Elles ont trois points communs. Elles sont coûteuses à annuler, plusieurs options paraissent plausibles, et le résultat dépend de la façon dont machines, personnes, chariots élévateurs et stocks tampons interagissent dans le temps. Un tableur de moyennes ne peut pas montrer cette interaction. Une simulation, si.
Pourquoi les moyennes échouent précisément sur ces décisions
La plupart des décisions industrielles se préparent dans un tableur : temps de cycle moyen, demande moyenne, temps de transport moyen. Les moyennes fonctionnent pour des étapes simples et indépendantes. Elles échouent quand les étapes dépendent les unes des autres.
Supposons, à titre illustratif, que deux postes successifs aient chacun un temps de cycle moyen de 55 secondes pour un takt de 60 secondes. Sur le papier, la ligne dispose d'une capacité de réserve. Dans l'atelier, le premier poste a parfois besoin de 70 secondes et le second attend parfois des pièces. Puis un chariot élévateur arrive en retard avec une palette, et une file se forme que le tableur n'a jamais montrée. La production en fin de poste est inférieure au plan, alors qu'aucun poste n'est à lui seul « trop lent ».
Une simulation stochastique fait tourner la même ligne sur toute une semaine de commandes, avec des temps de cycle sous forme de plages, les arrêts et le transport inclus. Elle montre où se forment les files, combien de temps les pièces attendent et ce que la ligne livre, ce dont dépend chacune des cinq décisions ci-dessous.
1. Une modification d'implantation ou un nouveau bâtiment
Un plan vous dit si une nouvelle implantation tient dans l'espace. Savoir si elle fonctionne bien est une autre question. Des trajets qui semblent courts peuvent se croiser dans une allée très fréquentée. Un stock tampon supprimé pour gagner de la place peut laisser des semi-finis attendre un chariot élévateur entre deux processus.
Comparez chaque variante d'implantation avec l'implantation actuelle sur la production par jour, le temps de flux des matières, le temps d'attente entre processus et la charge des chariots élévateurs ou des chariots autonomes. Chaque variante doit tourner avec le même mix de commandes et les mêmes règles d'équipes, sinon la comparaison est faussée. Nous montrons comment la mettre en place dans Comment comparer des variantes d'implantation sans approximations.
2. Résoudre un goulot d'étranglement
Quand on résout un goulot d'étranglement, la contrainte se déplace généralement ailleurs. Une machine plus rapide peut saturer le stock tampon suivant, priver de pièces un poste en aval ou envoyer davantage de palettes vers un chariot élévateur partagé. L'amélioration produit alors moins que ce que promettait le business case.
Dans le modèle, regardez où le travail s'accumule avant et après la correction et comment évolue le taux d'utilisation des postes voisins. Jugez le résultat sur la production de toute la ligne. Relancez ensuite le modèle après chaque correction pour voir où la contrainte se déplace ensuite. La méthode est décrite dans Comment repérer les goulots d'étranglement de production avant qu'ils n'apparaissent.
3. Acheter un robot ou automatiser un poste
Un robot se justifie généralement par son temps de cycle. Qu'il atteigne réellement cette production dépend de ce qui se passe autour de lui : l'approvisionnement en matières, le stock tampon en amont, le poste suivant, et la personne qui le charge et le décharge.
Une entreprise d'injection plastique du centre de la Pologne, travaillant en trois équipes, a étudié l'automatisation de plusieurs postes sur une ligne. La simulation a situé le goulot d'étranglement sur une étape manuelle effectuée par le premier opérateur : 90 secondes d'activité et 98 secondes d'attente. Remplacer cet opérateur par un chariot autonome a augmenté l'efficacité de plus de 100 %, ce qui a créé les conditions de la viabilité économique de l'investissement. Le problème était l'attente, pas le temps de travail, et aucune fiche de temps de cycle ne le montrait.
Ici, le modèle doit faire tourner la ligne avec et sans le robot et indiquer pour chaque cas la production, le temps d'attente et le temps de travail, ainsi que pour d'autres variantes d'automatisation, comme le transport automatisé. Plus de détails dans Avant d'acheter un robot, simulez-le.
Découvrez ces décisions dans de vraies usines
Plusieurs des cas derrière cette liste, du transfert de machines dans un nouveau bâtiment à l'automatisation d'une ligne d'injection, sont décrits avec les chiffres produits par DBR77 Digital Twin.
4. Ajouter de la capacité face à une évolution de la demande
Quand la demande augmente ou que le mix produits évolue, les réponses habituelles sont une nouvelle machine, une nouvelle ligne, une équipe supplémentaire ou un bâtiment plus grand. Chaque option modifie aussi les trajets de transport, les besoins en stocks tampons et la charge des ressources partagées.
Un fabricant de feux automobiles du sud de la Pologne a ajouté un nouveau bâtiment de production et a dû y transférer des machines sans interrompre la production. La simulation a montré que l'allongement des trajets de transport était la principale source de pertes de production, que l'implantation finale des machines différait de l'hypothèse initiale, et que la bonne séquence de transfert permettait à certains processus de tourner en parallèle. Rien de tout cela n'apparaissait dans un tableau de capacité.
Testez la production selon plusieurs scénarios de demande au-delà du scénario attendu, et suivez les niveaux des stocks tampons, la charge de transport et l'ordre des changements. Voir Comment tester votre capacité avant la prochaine variation de la demande.
5. Modifier les effectifs et les équipes
Passer de deux à trois équipes, ou déplacer des opérateurs d'une zone à l'autre, ressemble à une simple opération arithmétique. En pratique, la production dépend de l'endroit où se trouvent les personnes quand le travail arrive. Un opérateur qui dessert deux postes peut devenir le goulot d'étranglement aux heures de pointe, alors que l'effectif sur le papier paraît suffisant.
Pour chaque variante d'effectifs, le modèle doit montrer la production, le temps d'attente et le taux d'utilisation de chaque opérateur, ainsi que ce qui se passe quand une personne manque ou qu'un poste démarre en retard. Alimenté par votre mix de commandes réel, il vous dit si l'équipe supplémentaire ajoute de la production ou seulement du coût. Voir Comment utiliser la simulation pour planifier les effectifs et les équipes.
Comment choisir votre premier scénario
Inutile de tout simuler. Commencez par la décision la plus proche, la plus coûteuse et la plus difficile à annuler. Le tableau ci-dessous résume ce que les moyennes ne voient pas dans chaque cas.
| Décision | Ce que les moyennes ne voient pas | Ce qu'il faut comparer dans le modèle |
|---|---|---|
| Modification d'implantation ou nouveau bâtiment | Attente du transport, croisement des trajets | Production par jour, temps de flux, attente, charge des chariots élévateurs |
| Résolution d'un goulot d'étranglement | L'endroit où la contrainte se déplace ensuite | Files d'attente et taux d'utilisation avant et après la correction |
| Robot ou automatisation | L'attente autour du nouveau poste | Production et attente avec et sans automatisation |
| Capacité pour une nouvelle demande | Stocks tampons, trajets, ordre des changements | Production selon plusieurs scénarios de demande |
| Effectifs et équipes | L'endroit où se trouvent les personnes quand le travail arrive | Production, attente et taux d'utilisation des opérateurs |
Les changements mineurs et réversibles n'ont pas besoin de modèle. Si vous pouvez déplacer un rack le samedi et le remettre en place le lundi, essayez directement dans l'atelier. Simulez quand un mauvais choix coûte une reconstruction, une montée en cadence ratée ou une machine qui reste à l'arrêt.
Questions fréquentes
Quelle décision faut-il simuler en premier ?
Celle qui arrive le plus tôt et qui est la plus difficile à annuler. Pour la plupart des usines, il s'agit d'une modification d'implantation, d'un investissement de capacité ou d'un projet d'automatisation déjà à l'ordre du jour.
Faut-il un modèle de toute l'usine pour ces décisions ?
Non. Modélisez la zone où a lieu le changement, plus tout ce qui partage avec elle des chariots élévateurs, des stocks tampons ou du personnel. Vous pourrez étendre le modèle pour la décision suivante.
Un même modèle peut-il répondre à plusieurs de ces questions ?
Oui. Une fois le flux de matières d'une zone modélisé, le même modèle peut tester une variante d'implantation, un robot, une équipe supplémentaire ou un nouveau scénario de demande. C'est cette réutilisation qui fait d'un modèle un jumeau numérique.
Combien de temps prend une simulation par rapport à la décision elle-même ?
Cela dépend du périmètre. Dans les études de cas publiées par DBR77, une analyse d'implantation de ligne portant sur plusieurs variantes a pris environ une semaine, et une analyse de variantes d'automatisation quelques jours.
Conclusion
Reprenez les projets d'investissement et de changement des douze prochains mois et repérez ceux qui relèvent des cinq types ci-dessus. Pour le plus proche et le plus difficile à annuler, notez les options déjà sur la table et l'indicateur qui doit les départager. C'est le cahier des charges d'un premier modèle.
L'une de ces décisions est sur la table ?
Qu'il s'agisse d'une cellule robotisée, d'une troisième équipe ou d'un nouveau bâtiment, la démo montre comment DBR77 Digital Twin présente ce type d'options côte à côte. Nous pourrons ensuite voir comment votre décision serait modélisée.
Sources
Vous voulez tester une décision de votre usine ?
Réservez une démo : nous vous montrons comment DBR77 Digital Twin compare les options sur la production, l'attente et la charge de transport.