Analyse des causes racines pour fabricants : guide définitif et actionnable

Trouver la source des problèmes sur le shop floor

La fabrication peut être un effort chaotique, rapide et complexe, forçant les fabricants à non seulement identifier mais aussi résoudre des défis uniques. Ces problèmes peuvent ralentir la production, créant des goulots d'étranglement ou des arrêts quand on s'y attend le moins. Lorsque de tels problèmes surviennent, beaucoup se tournent vers l'analyse des causes racines (ACR) pour aider à implémenter une solution.

Voici ce que nous couvrirons dans ce guide approfondi sur l'identification des causes racines. N'hésitez pas à passer à une section particulière :

• Qu'est-ce qu'une analyse des causes racines ?
• Les avantages de l'ACR
• Comment réaliser une analyse des causes racines
• Méthodes et outils disponibles
• Exemples d'analyse des causes racines

Qu'est-ce qu'une analyse des causes racines ?

L'analyse des causes racines, ou ACR, est un processus spécifique qui reconnaît que les perturbations et problèmes peuvent être tracés à une cause particulière et qu'une solution pour rectifier cette cause résonnera en cascade et aboutira à un état amélioré. L'ACR tente d'identifier la cause des défauts et problèmes plutôt que de simplement traiter les symptômes ou « éteindre des incendies ».

Avantages de l'analyse des causes racines

L'analyse des causes racines est reconnue comme un composant critique à la fois dans la méthodologie lean manufacturing et Six Sigma. Elle optimise le temps nécessaire pour creuser jusqu'à la cause d'un problème et fournit une structure pour la résolution de problèmes dans la fabrication.

Les avantages de l'analyse des causes racines incluent :

• Économies de coûts
  • Parce que l'ACR traite la « maladie » et non les symptômes, elle peut réduire les coûts en diminuant les temps d'arrêt, les défauts et en améliorant les processus.
• Processus réalistes
  • De nombreuses entreprises manufacturières opèrent avec des processus partiellement cassés. L'ACR aide à optimiser les processus pour fournir des solutions pratiques et établir des POS qui peuvent être suivis sans couper les coins ou s'écarter du processus.
• Automatisation
  • Aujourd'hui, les usines ont un accès et une vision sur les données plus que jamais. Ces données peuvent être analysées, contextualisées pour rendre l'ACR consommable par d'autres départements et usines au sein de la même entreprise. Cela agit comme un multiplicateur de force pour l'amélioration.
• Proactivité
  • Parce que l'automatisation par l'analyse de données est idéalement adaptée aux résultats de l'ACR, la sécurité, la maintenance et les préoccupations qualité peuvent être prédites plus précisément et agies rapidement pour réduire les temps d'arrêt.

Comment réaliser une analyse des causes racines

L'approche de l'analyse des causes racines différera d'entreprise en entreprise ainsi que de problème en problème. Elle peut se concentrer sur des problèmes spécifiques à une machine à travers un type de machine OEM spécifique. Elle peut également être utilisée pour l'analyse des goulots d'étranglement entre départements. Ou elle peut être utilisée pour traiter des défauts à l'échelle de l'usine au sein d'une entreprise.

Généralement, il y a six étapes impliquées dans l'analyse des causes racines :

1. Définir le problème

La première étape est la plus critique. Tous les membres de l'équipe doivent comprendre le problème. Il doit être énoncé objectivement. Et il nécessite des questions de clarification pour déterminer qu'il s'agit bien d'un problème urgent ou d'un goulot d'étranglement. C'est l'étape la plus large et c'est une déclaration de problème générale telle qu'un taux de défaut, un goulot d'étranglement ou une livraison manquée.

2. Collecter les données

La collecte de données est cruciale dans l'analyse des causes racines. Ici, les membres de l'équipe tentent de lister le plus d'éléments causaux possible. Tout est sur la table, et la liste peut être large et détaillée. Aujourd'hui, il est plus facile de localiser et d'exploiter les données dans l'ACR car de nombreux fabricants OEM intègrent la collecte de données dans leurs machines. Il peut également être le cas qu'une usine a déployé des dispositifs de collecte de données pour les machines qui ne la contiennent pas nativement.

3. Séparer les causes des symptômes

Il est courant de confondre les symptômes avec les causes. Certains outils et méthodes peuvent aider à creuser pour séparer les symptômes des causes. L'hypothèse est que si les causes peuvent être déterminées et corrigées, les symptômes cesseront d'exister. Ici, la collecte de données peut également être critique car de nombreux systèmes de collecte de données ont des analyses capables de déterminer les catégories de problèmes.

4. Déterminer l'action corrective

Une fois la cause racine déterminée, une solution efficace peut être élaborée. Cela peut inclure la formation, la modification mécanique, l'agencement de l'atelier, ou des capacités de collecte de données et d'analyse plus robustes. Souvent, les données peuvent aider à élaborer l'action corrective. En ayant des données et insights en temps réel en main lorsque la cause racine est déterminée, les gestionnaires peuvent créer une solution pertinente, basée sur le monde réel, fondée sur des données réelles.

5. Implémenter la solution

Une fois la cause racine établie et l'action corrective identifiée, l'équipe doit implémenter la solution. Cela signifie réviser ou remplacer les anciennes POS, créer de nouveaux workflows, et auditer les résultats. Plus la capacité de collecte de données est profonde, plus l'impact de l'analyse sur la solution choisie est grand. Il peut même être possible de programmer une action autonome ou semi-autonome par les machines pour aider à implémenter ou surveiller la progression de la solution ou affecter sa croissance.

6. Valider et étendre les résultats

Aucune solution ne dure longtemps sans processus d'audit. Cette pièce d'audit doit valider l'efficacité de la solution. Cela est rendu plus accessible lorsque la collecte de données est robuste et soumise à une analyse en temps réel. Ce faisant, la validité de la solution peut être surveillée ou ajustée pour améliorer l'efficacité. Et si la réponse est un succès, la cause racine peut être transférable à d'autres processus et départements au sein de l'entreprise.

L'analyse des causes racines peut être entreprise par une équipe manuellement. Mais lorsqu'elle est combinée avec une collecte et analyse de données avancées, elle accélère et renforce l'impact. Les solutions peuvent être déployées vers d'autres usines et d'autres départements rencontrant des problèmes similaires, et elle peut améliorer l'efficacité de production et réduire les défauts en production.

Méthodes et outils d'analyse des causes racines

Pour les entreprises entreprenant une analyse des causes racines, il existe de nombreux outils et méthodologies disponibles. Nous fournissons un bref aperçu de nombreuses de ces stratégies ci-dessous :

Les 5 Pourquoi

L'un des outils d'analyse des causes racines les plus simples est aussi l'un des plus efficaces. Simplement demander « pourquoi » cinq fois peut aider à creuser jusqu'à la cause. Cela force une réflexion plus profonde et plus critique jusqu'à ce que toutes les excuses soient épuisées. Réalistement, cela peut prendre légèrement plus ou moins de cinq fois, mais la méthodologie est que la réponse finale peut être révélée en demandant pourquoi jusqu'à ce que toutes les solutions soient adoptées.

Diagrammes d'Ishikawa (diagrammes en arêtes de poisson)

Les diagrammes en arêtes de poisson, également connus sous le nom de diagrammes d'Ishikawa, sont des graphiques visuels de cause à effet qui aident à construire les causes à partir de tous les facteurs contributifs. Le problème est considéré comme la « tête » du poisson. Les causes sont catégorisées comme des arêtes plus petites sous une liste de catégories de causes. L'aspect visuel aide les équipes à évaluer des options qui n'auraient pas pu émerger dans la pensée abstraite seule.

Source de l'image

Analyse des modes de défaillance et de leurs effets (AMDE)

Pour les produits à haute complexité dont la performance continue est critique, l'analyse des modes de défaillance et de leurs effets (AMDE) est une option pour déterminer la cause racine. Cette méthode examine les zones où une défaillance de conception peut survenir. À bien des égards, elle recherche la cause racine des défauts et défaillances avant qu'ils ne se produisent. Elle peut aider à déterminer les défaillances de processus pour l'assemblage ou la fabrication.

Analyse par arbre de défaillance

Pour l'analyse des causes racines dans les systèmes de sécurité critiques où les défauts d'ingénierie peuvent causer des effets désastreux, l'analyse par arbre de défaillance (ATD) est un outil efficace. Elle aide à comprendre comment les défaillances système peuvent se produire et quelles défaillances sont possibles. Cet « état indésirable » est ensuite attribué à des événements de défaillance de niveau inférieur dans un arbre qui aide à identifier les défaillances possibles et permet aux ingénieurs de concevoir pour compenser ou éliminer le risque de défaillance.

Graphiques de Pareto

Un graphique de Pareto est une autre méthode de visualisation éprouvée qui aide les équipes à comprendre la fréquence des problèmes dans l'analyse des causes racines. Il « classe » les problèmes visuellement pour aider les équipes à savoir ce qu'elles doivent aborder en premier. Les graphiques de Pareto sont également précieux lorsqu'il y a de nombreuses causes différentes.

En les listant par ordre d'importance, les solutions peuvent être élaborées en premier pour éliminer les défauts les plus significatifs. L'analyse des causes racines, souvent partie des méthodologies lean ou six sigma, peut alors être répétée pour aborder les quelques niveaux suivants sur le graphique pour continuer les améliorations au-delà de la phase initiale.

Les graphiques de Pareto facilitent l'identification des 20 % des problèmes qui causent 80 % du problème.

Analyse Est / N'est pas

On a dit que la moitié de la vie consiste à savoir ce qu'il ne faut pas faire. Comme les 5 Pourquoi, l'analyse Est/N'est pas est simple mais puissante. En divisant visuellement le problème en catégories « est » et « n'est pas », les équipes d'ACR peuvent créer une liste sur laquelle se concentrer qui les aide à comprendre quelles conditions affectent la situation et lesquelles ne l'affectent pas. Cela garde les équipes sur la bonne voie et les empêche de lister ou de poursuivre de fausses causes.

Explorer des exemples d'analyse des causes racines avec MachineMetrics

Trouver la cause racine de tout problème nécessite une équipe dédiée et du travail acharné. Et plus l'effort est manuel, plus il faudra de temps pour la modification des processus. Mais les équipes d'optimisation des processus d'aujourd'hui ont un allié dans la lutte pour déterminer les causes racines.

La collecte de données devient rapidement la norme dans les environnements manufacturiers d'aujourd'hui. Des dispositifs sophistiqués de collecte de données, logiciels et programmes analytiques remplacent les tableurs, graphiques créés manuellement et systèmes d'entrée basés sur l'humain utilisés pour l'ACR.

Avec des plateformes telles que MachineMetrics, les entreprises peuvent maintenant utiliser la collecte de données automatisée en temps réel ainsi que l'analytique avancée pour rendre des données utilisables, standardisées et contextualisées pour ceux qui cherchent les causes racines des problèmes. Ces données collectées directement depuis le contrôle des machines signifient que des causes racines précises et impartiales peuvent être déterminées plus rapidement et plus efficacement que les processus manuels.

Explorons quelques exemples de la façon dont MachineMetrics peut être utilisé pour identifier la cause des problèmes sur votre shop floor :

ACR en temps réel : Le tableau de bord de l'équipe en cours

Le tableau de bord de l'équipe en cours est une excellente solution pour surveiller la progression de la production en temps réel. Il fournit une visibilité de la performance par rapport à l'objectif afin que les opérateurs puissent comparer la performance attendue et réelle. De cette façon, vous pouvez donner aux opérateurs et gestionnaires les moyens d'identifier les problèmes à la volée.

C'est une excellente stratégie à court terme et en temps réel pour traiter les problèmes au quotidien, avant qu'une analyse plus approfondie ne puisse être réalisée.

Il existe plusieurs vues qui peuvent être utilisées pour le tableau de bord de l'équipe en cours, y compris l'objectif de pièces, l'OEE, l'utilisation et les temps d'arrêt.

Nos clients montent généralement des moniteurs dans tout le shop floor pour que toutes les parties prenantes aient une visibilité complète sur toutes les machines applicables.

Identifier les principales causes des temps d'arrêt avec les rapports Pareto

L'un des rapports les plus utiles pour comprendre les raisons des temps d'arrêt est le Pareto des temps d'arrêt, qui agrège toutes les raisons de temps d'arrêt enregistrées.

Avec ce rapport, vous pouvez facilement identifier les raisons de temps d'arrêt les plus flagrantes. De plus, vous pouvez segmenter les données entre différentes équipes, cellules de machines, ou même machines individuelles pour un regard plus approfondi sur où se situent les problèmes. De plus, vous pouvez voir où les temps d'arrêt non planifiés se produisent versus les temps d'arrêt planifiés.

Les catégories courantes de temps d'arrêt incluent les changements d'outils excessifs, les changements de travail excessifs, le manque d'opérateur, et la maintenance machine non planifiée. Avec MachineMetrics, non seulement vous aurez une vision précise des temps d'arrêt, mais vous pourrez déterminer où se situe votre problème.

Le Pareto des temps d'arrêt MachineMetrics visualise les principales raisons des temps d'arrêt sur le shop floor.

Analyser le rapport de production pour identifier les inefficacités de production

Il y a beaucoup de métriques disponibles dans le rapport de production MachineMetrics. Les gestionnaires d'amélioration continue, superviseurs de shop floor et ingénieurs peuvent analyser le rapport de production pour mieux comprendre comment une usine performe. Quand il s'agit d'optimiser votre efficacité, il y a plusieurs métriques d'efficacité de production et de temps de série de travail que vous voudrez vous assurer sont dans le rapport :

Efficacité de production

Les métriques disponibles dans le Rapport de Production liées à l'efficacité de production machine pour un Travail terminé incluent :

• Efficacité de production
• Temps total de pièce
• Temps de pièce réel
• PPH moyen
• PPH idéal
• PPH attendu
• Temps de pièce attendu
• Temps de pièce idéal
• Configuration totale
• Configuration attendue

Temps de série de travail

Les métriques disponibles dans le Rapport de Production liées aux temps de série machine pour un Travail terminé incluent :

• Heure de premier démarrage
• Heure de dernière fin

Le Rapport de Production est rempli d'informations sur l'efficacité avec laquelle les pièces et les travaux sont terminés.

Commencez à identifier les inefficacités dès aujourd'hui

Avec MachineMetrics, les données du shop floor sont collectées automatiquement en temps réel, et standardisées pour propager des rapports et visualisations prêts à l'emploi (et personnalisés). Remettez le pouvoir entre les mains des décideurs avec des données précises qui expliquent exactement ce qui se passe sur le shop floor, fournissant la visibilité pour prendre de meilleures décisions.

Commencez à identifier les inefficacités et à résoudre les problèmes aujourd'hui. Réservez une démo avec notre équipe aujourd'hui pour discuter de la façon dont MachineMetrics peut réduire les temps d'arrêt, augmenter la capacité et générer un impact sur le résultat net pour votre organisation.

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