La loi de Little & travaux en cours
Quels sont les points communs entre les installations de production, les supermarchés, les bureaux de poste et les réseaux sans fil ? Elles impliquent toutes des files d'attente, qu'il s'agisse d'un ordinateur qui attend de se connecter à un réseau Wi-Fi public, de clients qui font la queue pour passer à la caisse d'une épicerie ou de travaux en cours qui attendent qu'une machine soit disponible dans un magasin - et quelle que soit l'entreprise ou l'activité concernée, personne n'aime attendre. C'est pourquoi de nombreuses recherches ont été consacrées à ce que l'on appelle la "théorie des files d'attente", l'étude de ces types de systèmes, et l'un des théorèmes clés de ce domaine d'étude est connu sous le nom de "loi de Little", une formule simple qui peut avoir un impact important sur la productivité de votre atelier.
Introduite par John Little en 1961, la loi de Little se résume à l'équation L=lW. Le taux d'arrivée moyen des articles dans le système, l, est multiplié par le temps moyen qu'un article passe dans celui-ci, W. Le résultat est le nombre moyen d'articles dans le système, L. Tout comme le célèbre E=MC2 d'Einstein, la simplicité de la formule dément son importance pour le monde des files d'attente - ainsi que pour la rentabilité dans l'industrie manufacturière.
Dans un supermarché, les "articles" du système de file d'attente sont des personnes, mais dans un atelier d'usinage, ce sont des pièces. Les fabricants peuvent considérer la loi de Little comme un moyen de comprendre la relation entre le délai d'exécution (W), le débit (l) et l'encours de production (L). L'enseignement le plus important vient peut-être de l'inversion de la formule : W=L/l. En d'autres termes, lorsque la quantité d'encours dans un système augmente et que le débit diminue, les délais augmentent considérablement.
Ce résultat peut sembler contre-intuitif pour de nombreux fabricants, mais il s'agit d'un élément clé pour réussir dans les environnements de production de petites séries diversifiées (HMLV : High-Mix/Low-Volume). Une bonne façon de l'envisager est de comparer un supermarché à des montagnes russes. Dans un supermarché, les clients arrivent quand ils le souhaitent et entrent dans le magasin immédiatement à leur arrivée ; s'il y a plus de monde, plus de gens se gênent les uns les autres, il faut plus de temps pour traverser le magasin et passer à la caisse. Les montagnes russes ne connaissent pas ce problème, car seul un certain nombre de personnes sont autorisées à monter dans le manège à un moment donné. Ainsi, bien que le temps nécessaire pour monter dans le manège varie, la durée du manège lui-même n'est jamais affectée.
La plupart des ateliers fonctionnent comme des supermarchés : dès qu'un client commande une pièce, l'ordre de fabrication passe directement en production. Comme des clients qui se pressent dans les allées d'un supermarché, le travail en cours s'accumule sur les différentes machines et, dans les ateliers HMLV, chaque pièce peut nécessiter une configuration complètement différente. Par conséquent, toute erreur à un stade quelconque du processus de fabrication ou toute confusion créée par des opérateurs choisissant d'effectuer des tâches dans un ordre inattendu aura un impact sur les délais de production de tout ce qui se trouve derrière ce point de la file d'attente. Or, lorsque les délais sont incertains, il n'est plus possible de faire des promesses aux clients et de les tenir.
Les fabricants devraient plutôt transformer leurs processus en montagnes russes. La limitation des encours permet de créer des délais très prévisibles en éliminant les goulets d'étranglement en milieu de processus, ce qui, à son tour, contribue à un débit beaucoup plus élevé. Toutefois, les couloirs sinueux, semblables à des labyrinthes, utilisés pour les files d'attente des montagnes russes ne permettent pas d'atteindre cet objectif. Et quoi qu'en dise la publicité, il n'existe pas de solution logicielle pour faire tout ce travail difficile à votre place.
Si la première étape consiste à limiter les encours de production en amont en ne mettant en production les nouveaux travaux que lorsqu'il y a de la place dans la file d'attente, chaque opérateur d'un atelier doit se consacrer à cette pratique. La planification visuelle, qui fournit aux opérateurs un retour d'information en temps réel sur les indicateurs clés de performance, est un excellent moyen d'y parvenir ; au lieu de simplement mesurer le nombre de pièces, par exemple, les ateliers peuvent montrer aux opérateurs depuis combien de temps une pièce attend dans leur file d'attente et leur demander de ne pas conserver les pièces pendant plus de deux jours.
La rentabilité de nombreuses entreprises, y compris de l'industrie manufacturière, dépend du respect des promesses faites aux clients. Les clients s'adresseront à un autre atelier s'ils estiment que le délai d'exécution est trop long ; ils ne reviendront jamais pour une autre pièce si un atelier promet un délai d'exécution rapide et livre la pièce en retard. Pour maximiser les profits, il faut minimiser et normaliser les délais autant que possible. Grâce aux travaux de John Little, nous avons la preuve mathématique que la meilleure façon d'y parvenir dans l'industrie est de limiter les encours de production.
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