Deux des ouvrages de référence pour les praticiens du Lean sont « Learning To See » et, un peu moins connu, « Seeing the Whole Value Stream ».
Ces ouvrages ont été utilisés par des générations de praticiens pour structurer leurs démarches de Cartographie de Flux de Valeur (Value Stream Mapping / VSM), et restent une lecture hautement recommandée !
Ces ouvrages ont mis en avant plusieurs facteurs :
- Pour améliorer un processus, et à fortiori une chaîne d’approvisionnement impliquant de multiples acteurs, il faut commencer par rendre le processus visible – certains disent qu’on n’améliore que ce qu’on mesure, mais avant de mesurer, il faut voir.
- Visualiser de manière graphique un système dans son ensemble, et associer une équipe à l’élaboration de cette vue, permet de créer plus facilement un consensus, et donc de paver la voie pour les démarches d’amélioration à engager collectivement dans la foulée de l’analyse.
La pratique d’établir des VSM – état actuel, état futur, état idéal – s’est répandue au travers des démarches Lean Six Sigma, mais mon observation est qu’elle reste limitée, et parcellaire. De nombreuses PME n’ont jamais mis en œuvre la démarche, et dans des grands groupes, celle-ci est souvent limité à quelques périmètres.
Lorsqu’on démarre un projet Demand Driven on commence par cartographier les flux existants – les représenter visuellement – et donc notre première question est : « disposez-vous d’une cartographie des flux de votre entité / de votre chaîne de valeur ? ».
La réponse est très majoritairement non, et de temps en temps « Ah oui, tu te rappelles, on a eu un consultant qui avait fait ça il y a quelques années – où est-ce que c’est ? »
Il y a sans doute des causes structurelles qui font que cette pratique de visualisation des flux reste limitée :
- Il s’agit d’un effort collectif qui requiert un investissement en temps, on ne le fait pas de manière routinière,
- Il s’agit d’une approche transverse et la majorité des équipes sont concentrées sur le périmètre d’un service, d’une fonction – capter la dimension systémique / transverse nécessite de franchir des frontières,
- On ne dispose pas d’outils qui facilitent cette visualisation, pour l’utiliser de manière routinière,
- Les supply chain et les processus sont de plus en plus complexes, avec de multiples exceptions qui sont difficiles à cartographier,
- Les choses changent de plus en plus vite : nouveaux produits, changements de processus de fabrication et de transport, évolution des délais, changements de la demande – et font que les cartographies établies à la suite de nos efforts sont rapidement caduques.
De fait, les approches traditionnelles de cartographie de flux impliquent par exemple de dérouler un « brown paper » au mur, de formaliser chaque étape de processus avec des post-it notes, d’y associer des mesures terrain au travers d’un gemba tour, etc.
Et si on pouvait directement générer, en continu, ces visualisations à partir de nos systèmes d’information ? On est à l’ère digitale ou non ?
Depuis quelques années on a vu apparaître une technologie dénommée « process mining ».
Plutôt qu’essayer de décrire cette approche, interrogeons notre nouvel ami un peu inquiétant ChatGPT :
ChatGPT, Qu’est-ce que le process mining ?
« Le process mining est une technique de gestion de l’information qui utilise des données de logs pour créer une visualisation graphique du processus de travail d’une entreprise. Le but du process mining est de permettre à une entreprise de comprendre et d’améliorer ses processus de travail en identifiant les bottlenecks, les points de friction et les opportunités d’optimisation.
Pour réaliser un process mining, on commence généralement par collecter des données de logs des systèmes informatiques de l’entreprise, qui contiennent des informations sur les activités réalisées par les employés au cours de leur travail. Ces données sont ensuite traitées et analysées pour créer une représentation visuelle du processus de travail de l’entreprise, sous forme de diagramme de flux de travail ou de graphe de processus.
Le process mining peut être utilisé dans de nombreux domaines, tels que la gestion de la chaîne d’approvisionnement, la gestion de la qualité, la gestion de projets et la gestion de la production. Il peut aider les entreprises à améliorer la qualité de leurs processus, à réduire les coûts et à augmenter l’efficacité en identifiant les opportunités d’optimisation et en mettant en place des solutions pour les résoudre. »
Merci ChatGPT, je confirme, tu es un peu inquiétant…
En clair, on récupère les historiques de transaction sur un flux donné, on les passe à la moulinette et ça donne quelque chose comme ça :
Cet exemple concerne un flux de production dans une usine.
On visualise directement les principales gammes opératoires et les temps inter opérations, par rapport à une période historique. On peut aussi identifier quel était le processus planifié / standard, et celui qui a été réellement effectué.
Cette visualisation est disponible en continu, elle reflète la réalité des transactions au fil du temps.
Elle vient en support des démarches d’amélioration : utiliser cette visualisation lors du tour d’atelier (sur le Gemba) facilite les échanges, la compréhension commune, et factualise la réalité des flux.
Ce processus de visualisation peut avoir lieu au niveau d’un atelier, d’un processus « order to cash », ou d’une supply chain globale.
Rendre les choses visibles, simples, compréhensibles, identifier les leviers d’amélioration, alimenter le processus d’amélioration continue – autant de valeurs qui sont dans l’ADN d’Intuiflow – il était donc naturel pour nous d’intégrer la technologie de process mining dans nos fonctionnalités. Nous avons le plaisir d’intégrer cette technologie, et de la mettre à disposition de l’ensemble de nos clients dans notre module Analytics, en partenariat avec la startup innovante Allemande process.science.
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