Une version de cet article a été initialement publiée dans Reliable Plant.
La plupart des professionnels de l'industrie savent quele taux de rendement global(OEE) est un indicateur synthétique de la production totale de vos équipements, c'est-à-dire de ce que vous pouvez réellement utiliser ou vendre. Les entreprises manufacturières affichent généralement un OEE compris entre 60 et 65 %. Un OEE de classe mondiale est égal ou supérieur à 85 %. Bien que l'OEE soit un excellent indicateur pour évaluer la productivité, il doit être redéfini à l'ère moderne.
Les origines de l'OEE
À l’origine, l’OEE concernait davantage l’humain que la machine. Si le terme a été inventé au début des années 1980 par Seiichi Nakajima, fondateur dela maintenance productive totale (TPM), le concept trouvait ses racines dans les travaux de Harrington Emerson, un ingénieur américain spécialiste de l’efficacité dont les recherches ont abouti à la publication, en 1912,de son ouvrage intitulé*The 12 Principles of Efficiency* (Les 12 principes de l’efficacité),qui traitait de l’optimisation globale de l’efficacité dans le domaine industriel.
L'un des principaux avantages du calcul de l'OEE réside dans le fait qu'il permet de comparer différents types d'entreprises et d'identifier l'ampleur des problèmes sous-jacents.
Le problème, cependant, est que ce calcul est étroitement lié aux machines. Cette vision du monde, issue des travaux de Nakajima, a conduit la plupart des entreprises à considérer les personnes travaillant dans un atelier de production comme faisant partie intégrante de la chaîne sur laquelle elles travaillent.
Cela avait tout son sens à une époque où les humains devaient intervenir beaucoup plus souvent pour pallier les défaillances de machines peu fiables. C'était une vision optimiste du monde industriel, qui partait presque du principe que les humains agissaient de manière parfaite et tiraient le meilleur parti possible de leur équipement capricieux. En effet, les six accidents majeurs répertoriés par Nakajima étaient tous, sans doute, dus à des défaillances techniques :
La nécessité d'un mode de calcul plus moderne
Le problème avec la formule actuelle de l'OEE est que les machines sont environ 20 fois plus fiables qu'elles ne l'étaient il y a quelques décennies, selon une étude récente menée par les Académies des sciences, de l'ingénierie et de la médecine.
Si l'on creuse davantage et que l'on se concentre uniquement sur les gros moteurs industriels, on constate que seuls 3,4 % d'entre eux tombent en panne chaque année – et que la moitié de ces pannes se produisent dans seulement 17 % des usines. Cela suggère qu'il faudrait écarter ces usines « à la traîne » de l'analyse. En fin de compte, on ne peut plus rejeter la faute sur les machines.
Mais surtout, l'image que l'on se fait aujourd'hui d'une usine est bien différente de ce qui était considéré comme à la pointe de la technologie dans les années 1980.
Voici quelques-unes des principales différences :
Davantage de produits –Les installations sont constamment reconfigurées pour fabriquer davantage de produits, dont beaucoup n’étaient pas prévus à l’origine par les équipements. Cela signifie que les opérateurs doivent désormais être formés et mémoriser de nombreuses configurations et paramétrages pour fabriquer tous ces produits comme prévu.
Moins de personnel qualifié –Dans de nombreuses usines, la main-d’œuvre vieillit ; la proportion de salariés syndiqués âgés de plus de 45 ans s’élève à 64 %. Les jeunes travailleurs qui font aujourd’hui leur entrée dans le secteur industriel doivent apprendre à maîtriser des systèmes complexes en partant de zéro et ne bénéficient pas forcément des années d’apprentissage et des connaissances tacites dont disposent leurs aînés.
Des machines plus fiables –Comme mentionné précédemment, dans l'usine moderne, il s'agit moins des interventions de dernière minute que les humains effectuent pour les machines que de celles qu'ils réalisent pour d'autres humains.
Ainsi, des personnes moins expérimentées effectuent des tâches plus complexes à l'aide d'équipements à la fois plus sophistiqués et plus fiables. Si l'on décompose ensuite le Taux de rendement global (TRG) selon la méthode de calcul traditionnelle, celui-ci reste certes précis, mais il est aujourd'hui moins à même de mettre en évidence les problèmes sous-jacents.
Les « erreurs » des plantes d’aujourd’hui
Si l'on réfléchit à ce qui semble mal tourner dans une usine aujourd'hui, la complexité même de la fabrication d'un grand nombre de produits et la nécessité de savoir quoi faire à chaque fois que l'on se lance dans la production d'un nouveau produit sont devenues trop lourdes à gérer mentalement.
Lorsque l'on reconfigure des machines pour fabriquer de nouveaux produits à un rythme soutenu, des incidents inattendus peuvent se produire. Les réglages peuvent être erronés, les nouvelles fournitures peuvent être chargées de manière incorrecte, et les gabarits ainsi que les pièces peuvent être mal positionnés.
Les directeurs d'usine et les responsables de production évoquent souvent les « points sensibles » d'une chaîne de production. Ceux-ci apparaissent lorsque les équipements présentent des défauts de conception ou lorsqu'une reconfiguration a entraîné des anomalies provoquant des pannes de machines.
Prenons l'exemple d'une usine de céréales où une roue de convoyeur se bloquait à un certain endroit de la chaîne et devait être lubrifiée quotidiennement avec de l'huile minérale. Il ne s'agissait pas tant d'un défaut de la machine que d'une conséquence de son utilisation pour un autre produit.
Il s'agissait d'un problèmed'entretien préventifconnu et gérable, que l'opérateur concerné pouvait résoudre lui-même ; mais si cela n'était pas fait, la chaîne de production tombait en panne et, potentiellement, toute une ville risquait de ne pas recevoir ses céréales au son et aux raisins secs cette semaine-là.
On pourrait facilement considérer ces problèmes comme des erreurs humaines, mais ce n’est pas aussi simple que cela. W. Edwards Deming, figure de proue de la qualité, affirmait que 94 % des erreurs provenaient du système lui-même, et que seules 6 % étaient directement imputables aux humains. Par « système », il entendait l’ensemble des consignes et l’environnement de travail mis en place par l’équipe de direction pour les employés.
Donc, si ce ne sont ni les machines ni les ouvriers, ce sont bien la direction et les ingénieurs d'organisation du travail qui ont conçu, au départ, ce dispositif (l'usine) et la théorie permettant de le faire fonctionner (les consignes de travail).
OEE 2.0 : prendre en compte la dimension humaine
Cependant, c'est là une affirmation un peu trop simpliste. L'usine moderne et les conditions nécessaires à son bon fonctionnement sont complexes. Ajoutez-y une multitude de produits, et vous obtenez une situation chaotique qu'il est très difficile, voire impossible, de maîtriser du premier coup.
Ce que vous devez déterminer, c'est comment accepter cette réalité et en tirer le meilleur parti. Vous devez renforcer les capacités des humains afin qu'ils puissent accomplir davantage de tâches avec précision, tout en nécessitant moins de connaissances préalables, et agir avec exactitude.
Les données permettront de mettre en évidence des possibilitésd'amélioration continue. En considérant votre entreprise sous cet angle, vous pourrez identifier les micro-pertes qu'il est possible de réduire ou d'éliminer.
Une refonte de l'OEE – que l'on pourrait qualifier d'« OEE 2.0 » – devrait s'attacher à identifier l'origine de ces micro-pertes afin que les équipes puissent se concentrer sur l'élimination de leurs causes profondes.
En fin de compte, vous devez vous efforcer d'éliminer ce qui peut l'être : les erreurs dues à la conception des processus ou des postes de travail, les procédures incorrectes ou manquantes, les lacunes en matière de formation, les défaillances de la chaîne d'approvisionnement, etc.
Grâce aux technologies émergentes capables de générer des données détaillées sur le travail effectué par les humains, ces micro-pertes peuvent être mises en évidence pour la première fois. Vous avez désormais les moyens de les identifier, de les classer par catégorie et de les hiérarchiser en vue de leur analyse et de leur élimination.
Même s'il est peut-être prématuré de proposer une nouvelle méthode de calcul de l'OEE, nous sommes assurément prêts à cerner plus précisément les défis et à prendre des mesures. Un jour, vous pourrez peut-être à nouveau reprocher à un robot humanoïde d'être à l'origine d'un problème, mais en ce début deXXIesiècle, les machines sont pratiquement irréprochables, car elles sont sacrément performantes.
Ce sont les endroits où nous (les humains) les installons, la manière dont nous les configurons, dont nous les exploitons et dont nous les entretenons qui doivent être évalués – cette fois-ci à l'aide de données.
