L’école de gestion «lean» en mode 4.0

mardi, 26.02.2019

Xavier Comtesse* et Dominique Duay**

Xavier Comtesse

Le «lean» (de l’anglais lean «maigre», «sans gras», «dégraissé») sert à qualifier une méthode de gestion de la production qui se concentre sur la «gestion sans gaspillage».

L’école de gestion «lean» trouve ses sources au Japon chez le constructeur automobile Toyota. Cette école de management est marquée par la recherche de la performance (en matière de productivité, de qualité, de délais, et surtout de coûts). Censée être plus facile à atteindre par l’amélioration en continue plutôt que par à coup, la méthode se concentre sur les détails par exemple avec l’élimination des gaspillages à tous les niveaux de l’entreprise.

Elle bénéficie aujourd’hui de regain d’intérêt grâce au big data et à l’intelligence artificielle (IA). En effet les big data offre une gestion fine par les données (data driven process) et les algorithmes de l’IA permettent de prédire des événements autrefois impossibles à imaginer comme par exemple la maintenance prédictive.

Dans l’industrie, la gestion «lean» a été popularisée par l’automobile et l’aérospatiale dans les années 80/90. Depuis beaucoup d’autres secteurs industriels se sont emparés de cette méthode pour améliorer non seulement la production mais également l’ensemble des activités: de la conception à la planification des ressources (matérielles, financières, ou humaines), de la chaîne de la valeur à la traçabilité des activités, etc.

L’objectif est toujours d’améliorer de façon continue (et non de manière disruptive) la gestion du travail qui débute avec les fournisseurs et se termine chez les clients. Ainsi: la surproduction, les files d’attentes, le transport, les étapes inutiles, les stocks, l’accélération des procédures, etc. peuvent être améliorés.

Aujourd’hui, l’industrie s’intéresse à nouveau à cette méthode que les japonais de chez Toyota avaient expérimenté les premiers, il y a déjà plusieurs décennies. Deux raisons à cela:

D’abord, grâce aux nouvelles technologies du numérique, on peut gérer des masses impressionnantes de données. Celles-ci éclairent sous un nouveau jour la marche des affaires, de la production, de la logistique et enfin des clients. On peut produire des tableaux de bord de management -en temps réel- qui ont redonné aux yeux des dirigeants de l’intérêt pour cette méthodologie très appropriée notamment pour la gestion en «flux» tendu des activités industrielles.

Ensuite, le «lean» s’attaquait à la question de l’optimisation de l’usage des matières premières et aujourd’hui à l’ère du «zéro» déchet et de l’économie cyclique, cette méthode redevient très populaire.

Enfin, l’IA apporte une vision prédictive et prescriptive au management comme cela n’avait jamais existé au préalable. Bien sûr, nous ne sommes qu’au tout début de l’usage de l’IA en management, mais certains projets de support à la décision ont déjà produit des effets remarquables comme la maintenance prédictive, la chasse à la fraude ou le profilage prédictif des clients. L’IA va au courant de la prochaine décennie tellement changer la manière dont on pense et agit en milieu industriel que l’on ne peut à peine esquisser le visage de l’usine de demain: connectée certes, «data driven» évidemment mais surtout l’usine va acquérir un statut d’autonomie en rapport directe avec sa clientèle comme on n’en a aucune idée aujourd’hui.

* Mathématicien
** Directeur régional, Trivadis






 
 

AGEFI



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