Comment faire cohabiter Lean et 6-sigmas ? Lean d’abord 6-sigmas ensuite ? Pertinence du 6-sigmas dans un environnement petites ou moyennes séries ? Autant de questions que j’ai pu entendre lors de mes formations Black Belt en 6-sigmas.
Quelques réponses que je juge intéressantes même si rien n’est figé sur ces sujets : les six-sigmas visent à rendre précis un processus et à réduire la dispersion autour du résultat attendu. Le Lean a plus pour objectif d’éliminer la non Valeur Ajoutée au sein de votre processus. Il est donc commun d’affirmer que la priorité est d’abord d’éliminer le « gras » avant de viser la performance au centième si on fait le parallèle avec une course d’athlétisme.
Organiser votre environnement puis viser la précision, faites d’abord du Lean puis du Six-Sigmas.
Sitôt formé, j’ai donc surtout lancé et mené des projets Lean mais en suivant la méthodologie macro du Six-Sigmas car ce n’est pas contradictoire.
Cette méthodologie est le DMAIC.
D = Define, définir le problème et surtout valoriser les enjeux et les gains potentiels.
M = Measure, mesurer, faites une batterie de tests pour mesurer ce sur quoi vous cherchez la précision (exemple : taux de rebut d’un processus)
A = Analyze, analyser les résultats et montrer les paramètres influents (réglage machine, compétence opérateur, hydrométrie, …)
I = Improve, mettez sous contrôle ces paramètres influents et caler les pour un résultat idéal et rééditable à souhait (c’est quand même l’objectif final du Six-Sigmas)
C = Control, suivez vos résultats dans le temps et mettez définitivement sous contrôle votre process et la garantie du résultat.
Pour les non initiés aux Six-Sigmas, je résumerai donc ainsi la démarche. Dans tout problème industriel vous chercher à optimiser un résultat (c’est votre Y)
Ce résultat est dépendant de facteurs qui conditionnent la capacité de votre process à atteindre votre cible (votre Y), ces facteurs ce sont vos variables d’entrée : X1, X2, …Xn.
Finalement et cela nous rappelle à tous nos cours de mathématiques, on peut résumer notre problème de base à l’équation : Y = F(X1, X2, X3, …XN) où F est une fonction schématisant votre processus industriel.
Les outils du Six-Sigmas vous permettent de savoir parmi les variables d’entrée X1, X2, …, XN quelles sont celles qui véritablement influence votre valeur de Y.
Puis une fois ces variables influentes détectées, les outils vous permettront de déterminer les intervalles à respecter pour chacune d’elles afin de maintenir votre Y dans les tolérances souhaitées.
La déclinaison de tout cela peut notamment s’observer dans un atelier de mécanique où des cartes de contrôles sont installées sur certaines machines et des mesures régulières sont faites afin de s’assurer que le process est sous contrôle et permet la tenue des côtes des pièces (c’est ce qu’on appelle la maitrise statistiques des procédés ou SPC en anglais)
Même si vous n’avez pas de connaissance en Six-Sigmas, face à une problématique, posez vous la question suivante : quel est votre Y et quels sont vos X influents principaux puis travaillez sur ces X afin d’atteindre la valeur Y souhaitée. C’est je crois l’enseignement majeur des six-sigmas que l’on peut transmettre.
Ainsi bien souvent, quand nous avons une dérive dans nos résultats, pour résoudre le problème, on nous invite à nous poser la question : qu’est ce qui a bougé depuis que l’on constate la dérive ? On retrouve par cette question la démarche Six-Sigmas car finalement on suppose qu’une valeur d’un X influent a été modifiée et a entrainé une dérive du Y…On fait donc tous du Six-Sigmas sans le savoir…
