Les KPIs essentiels pour optimiser la production en usine
Cet article présente les principaux KPIs indispensables pour améliorer l'efficacité opérationnelle et optimiser la production industrielle.
Dans le contexte de l'industrie 4.0, l'optimisation de la performance industrielle repose sur une analyse précise des indicateurs clés de performance (KPIs). Grâce à des applications avancées comme K2App, il est désormais possible de calculer automatiquement ces indicateurs en se basant sur les signaux reçus et interprétés en temps réel.
Les indicateurs de disponibilité des machines
La disponibilité des machines est un facteur critique pour assurer une production fluide et efficace. Les indicateurs suivants permettent de mesurer cet aspect essentiel de la gestion de la production.
- Temps de fonctionnement des machines
Définition : Temps total pendant lequel une machine est effectivement en production active.
Exemple : Si, sur un quart de travail de 8 heures, une machine a fonctionné pendant 6 heures, le temps de fonctionnement est de 6 heures. - Temps de production planifié
Définition : Temps total prévu pour la production, incluant le temps de fonctionnement effectif et les temps d'arrêt non planifiés. - Temps d'arrêt des machines
Les arrêts peuvent être classés en plusieurs catégories :- Temps d'arrêt planifié : durée des arrêts prévus, tels que les pauses repas ou l'entretien régulier.
- Temps d'arrêt non planifié : durée des arrêts imprévus, comme un bris d'outil ou une panne inattendue. Cela inclut :
- Temps d'arrêt en défaillance : lié aux pannes techniques de la machine.
- Temps d'arrêt en préparation : dû aux changements de configuration ou réglages nécessaires entre deux séries de production.
- Temps d'arrêt en attente : la machine est prête, mais ne peut pas produire en raison de facteurs externes (manque de matériel, congestion en aval, etc.).
- Temps d'arrêt mineur : petites interruptions qui peuvent s'accumuler, telles que des ajustements mineurs ou des micro-arrêts.
Les indicateurs de performance et de qualité
Ces indicateurs évaluent l'efficacité de la production industrielle et la qualité des produits finis.
- Nombre de pièces entrées en production
Définition : Quantité de pièces introduites dans la machine pour traitement. - Nombre de pièces sorties de production
Définition : Nombre total de pièces produites par la machine. - Nombre de pièces conformes
Définition : Quantité de pièces produites répondant aux normes de qualité requises. - Nombre de rejets ou pièces non conformes
Définition : Nombre de pièces défectueuses ou non conformes rejetées après production. - Objectif de production
Définition : Nombre de pièces qui devraient être produites durant le temps de production planifié.
Exemple : Avec un temps de production planifié de 6 heures et un temps de réalisation unitaire de 10 minutes, l'objectif est de 36 pièces. - Cadence horaire des pièces produites
Définition : Moyenne de pièces produites par heure pendant le temps de fonctionnement.
Exemple : Si 30 pièces sont produites en 6 heures, la cadence est de 5 pièces par heure. - Cadence horaire des pièces conformes
Définition : Moyenne de pièces conformes produites par heure.
Exemple : Si sur 30 pièces produites, 12 sont rejetées, la cadence de pièces conformes est de 3 pièces par heure. - Cadence horaire des rejets
Définition : Moyenne de pièces rejetées par heure.
Exemple : Avec 12 rejets en 6 heures, cela correspond à 2 rejets par heure. - Cadence horaire idéale
Définition : Nombre théorique de pièces pouvant être produites par heure, basé sur le temps de réalisation unitaire idéal.
Exemple : Avec un temps unitaire de 10 minutes, la cadence idéale est de 6 pièces par heure. - Cadence de production réelle
Définition : Rapport entre la cadence réelle des pièces entrées et la cadence horaire idéale.
Interprétation : Plus ce ratio est proche de 1, plus la production est efficace lorsque la machine fonctionne. - Taux de production
Définition : Rapport entre le nombre réel de pièces entrées et le nombre prévu. - Taux de production planifié
Définition : Rapport entre le nombre réel de pièces entrées et le nombre prévu durant le temps de production planifié.
Les indicateurs de suivi des opérations
Ces KPIs permettent de suivre l'avancement des opérations et d'anticiper les besoins pour une meilleure gestion de la production.
- Temps de réalisation unitaire
Définition : Temps idéal nécessaire pour produire une unité. Cette valeur est spécifique à chaque référence de produit (SKU) de la machine. - Quantité requise pour l'opération
Définition : Nombre total d'unités à produire pour compléter l'opération en cours. - Quantité restante à produire
Définition : Nombre d'unités restantes à produire pour terminer l'opération actuelle. - Temps restant théorique
Définition : Temps théorique nécessaire pour achever l'opération en cours, basé sur le temps de réalisation unitaire. - Temps restant projeté
Définition : Estimation du temps restant pour compléter la production en fonction du taux de performance actuel.
Conclusion
La maîtrise de ces indicateurs clés de performance est indispensable pour toute usine de production souhaitant optimiser ses processus et renforcer sa compétitivité dans l'industrie moderne. En s'appuyant sur des solutions avancées comme K2 App, les entreprises peuvent automatiser le calcul de ces KPIs, obtenir une vision en temps réel de leur performance industrielle et prendre des décisions éclairées pour améliorer continuellement leurs opérations.
Note pédagogique
Comprendre et analyser ces KPIs permet aux gestionnaires de :
- Identifier les goulots d'étranglement dans le processus de production et d'y remédier rapidement.
- Améliorer la qualité des produits en réduisant le nombre de rejets grâce à une surveillance constante des indicateurs de qualité.
- Optimiser l'utilisation des ressources en minimisant les temps d'arrêt et en maximisant le temps de fonctionnement des machines.
- Prendre des décisions proactives pour planifier la maintenance préventive et ajuster les plannings de production.
En intégrant ces indicateurs de performance dans leur stratégie opérationnelle, les usines peuvent non seulement améliorer leur efficacité actuelle, mais aussi poser les bases d'une culture d'amélioration continue, essentielle dans le paysage compétitif de l'industrie 4.0.