Améliorer la productivité dans l’industrie automobile – une histoire à succès

L’entreprise

Ce groupe nord-américain réalise un chiffre d’affaires de 15 milliards de dollars, est présent dans plus de 20 pays, possède 100 usines et emploie 50 000 personnes. Ce fournisseur de l’industrie automobile fabrique des pièces et des composants pour les moteurs à combustion, électriques et hybrides, qui contribuent à rendre les moteurs plus durables et moins polluants.

Le défi

L’objectif de cette transformation était d’augmenter la capacité de production d’une ligne d’assemblage d’un compresseur électrique utilisé pour améliorer les performances des moteurs à combustion diesel. Malgré un fonctionnement continu (7 jours sur 7, 24 heures sur 24), cette ligne de production atteignait déjà sa capacité maximale et les délais de livraison commençaient à augmenter. Avec un taux de rendement synthétique (TRS) de 50 %, le défi consistait à augmenter de 23 % la production hebdomadaire de la ligne.

L’approche

Cartographie de la situation actuelle

Le projet a commencé par une analyse de la situation initiale, en cartographiant les tâches effectuées aux différents postes de la ligne. La ligne en question est gérée par 7 ou 8 opérateurs et possède deux machines qui constituent un goulot d’étranglement, c’est-à-dire qu’elles dictent la cadence de production de toute la ligne car elles sont les plus lentes. L’amélioration de l’efficacité de la ligne, l’optimisation des temps de cycle et l’optimisation du nombre d’opérateurs étaient au cœur du projet.

Amélioration de l’efficacité de la ligne (Kobetsu KAIZEN™ et SMED)

La méthode Kobetsu KAIZEN™, une méthodologie structurée de résolution de problèmes, a été suivie étape par étape. Pour ce faire, nous avons commencé par identifier les principales causes des pertes d’efficacité par une analyse de Pareto, c’est-à-dire une analyse des principales raisons en termes de durée et de fréquence des arrêts et micro-arrêts. Il a été constaté que les principales raisons des pertes étaient les pannes, la vitesse inférieure au standard et les arrêts pour changement d’équipe. Ensuite, le diagramme d’Ishikawa a été utilisé pour identifier les causes possibles de chacune des principales raisons des pertes. Après cette analyse, l’équipe a commencé à discuter des idées de solutions possibles pour répondre aux principales pertes. Certaines de ces solutions consistaient à augmenter la fiabilité des équipements, à réajuster l’approvisionnement afin d’éviter les arrêts fréquents pour changer les matériaux et à optimiser le changement d’équipe pour que la ligne ne s’arrête pas. Pour accroître la fiabilité de l’équipement, certains de ses composants ont été repensés de manière à réduire l’usure et les pannes, et des routines de maintenance autonomes et planifiées ont également été mises en place sur les lignes. L’optimisation du changement d’équipe a été assurée par la définition d’un standard de gestion pour cette période. Ce standard a identifié toutes les tâches à réaliser et les informations à communiquer. L’une des solutions disruptives de cette optimisation a consisté à faire en sorte que l’équipe précédente laisse les machines avec des matières premières, au lieu de les vider complètement.

Pour améliorer le temps de changement de ligne entre les références de produits, l’outil SMED (Single Minute Exchange of Die) a été utilisé. Dans ce chantier, nous avons commencé par observer et étudier le processus de changement de références, en cartographiant les étapes critiques de chaque machine pendant ce changement et en séparant ce qui est du travail externe du travail interne, c’est-à-dire ce qui peut être fait avec les machines en marche et ce qui ne peut pas être fait. Ensuite, un nouveau mode opérationnel pour le processus de changement a été défini, dans lequel il y a une distribution et une séquence claires des tâches, et des voitures-outils ont été développées pour soutenir le processus de changement.

Optimisation du temps de cycle (Travail Standard)

Pour améliorer le temps de cycle, c’est-à-dire le temps entre chaque pièce produite, il est nécessaire de travailler sur les goulots d’étranglement de la ligne. Ainsi, le Travail Standard a été utilisé pour définir une opération de travail standardisée. Nous avons commencé par identifier le temps de cycle actuel en analysant les vidéos des machines en fonctionnement. Dans cette analyse, la vidéo a été divisée en micro-étapes et les opportunités d’améliorer les mouvements de la machine ont été identifiées. Finalement, nous avons collaboré avec les fournisseurs des machines pour améliorer le code du logiciel.

Optimisation du nombre d’opérateurs (lissage du travail)

L’outil de lissage du travail commence par l’étude et la mesure du temps de travail par opérateur et l’élimination des gaspillages, tels que les mouvements et les attentes inutiles, dans son déroulement. Une fois les tâches optimisées, elles sont réparties de manière égale entre les différents opérateurs et le nombre d’opérateurs est optimisé en fonction du temps de cycle cible. Dans l’image suivante, il est possible de voir la répartition du travail entre les différents opérateurs (yamazumi) avant et après le projet.

Gestion de projet

Ce projet a été développé en sprints de 3 semaines, avec une révision des projets en cours et des résultats obtenus à la fin de chaque sprint. Toutes les améliorations ont été gérées par le biais de réunions hebdomadaires avec les équipes de projet, soutenues par des tableaux visuels.

Résultats

L’objectif initial d’augmenter la production de 23 % a été dépassé, le projet ayant permis d’augmenter la production de la ligne de 30 %. Grâce aux différentes initiatives décrites, il a également été possible d’améliorer l’efficacité de la ligne de 15 p.p., de réduire le temps de changement de 33 % et d’améliorer le temps de cycle de 16 %. Ces résultats ont permis de réduire le coût de production du produit, puisque dans le même temps d’ouverture il est possible de produire 30% de produits en plus qu’auparavant. D’autre part, cette augmentation de la capacité s’est également traduite par une augmentation des ventes. Le bénéfice financier annuel est d’environ 6 M€.