Ingénierie et systèmes > Accueil > Génie industriel et productique > Numéro
Lean et industrie du futur : regards croisés sur la productivité des PME manufacturières.
Un projet d’envergure national a été initié en 2014 en France au sein de l’industrie aéronautique, après un an de préparation et d’alignement avec les principaux acteurs de la filière. Ce projet avait pour ambition d’accompagner dans l’amélioration de leurs performances opérationnelles principalement des PME (Petites et Moyennes Entreprises) et TPE (Très Petites Entreprises), fournisseurs de l’aéronautique. Au total 401 entreprises ont été accompagnées avec une méthodologie commune. Une approche collaborative a également été engagée entre les donneurs d’ordre et leurs fournisseurs. Elle a été mise en place en intégrant également les acteurs économiques régionaux. Le mode d’accompagnement était innovant avec la mise en place d’un support simultané de plusieurs entreprises non concurrentes mais avec un même client, regroupées au sein d’une même région et accompagnées par un même animateur. Plusieurs vagues de déploiement ont été organisées entre 2014 et 2016 afin d’organiser les phases préparatoires et de lisser la charge. La présente publication recense les résultats de 306 entreprises sur les 401 engagées. Les dernières vagues d’entreprises n’avaient pas finies leur accompagnement au moment où l’analyse partagée au sein de cette publication a été réalisée.
Le Lean est une démarche qui vise à éliminer des gaspillages au sein des activités de production. Plébiscitée par les entreprises, cette démarche permet d’obtenir des gains importants sur le court terme. Cependant, à moyen et long terme, ces résultats présentent des limites. Nos travaux de recherche visent à pallier ces limites. Pour cela, nous nous intéressons au modèle de performance adopté par les « décideurs » des entreprises Lean ainsi qu’aux représentations mentales qui sous-tendent ce modèle. Dans cet article, nous appuyons notre recherche sur une enquête auprès d’entreprises pratiquant la démarche Lean et ayant rencontré les limites évoquées, afin de comprendre ces limites. Nous proposons alors un nouveau modèle de performance Lean qui vise à pallier ces limites. Ce modèle est construit sur la vision que les opérateurs de production contribuent à la performance de l’entreprise par la création et le déploiement de modes opératoires pertinents au cours de leur activité de travail en contexte Lean. Nous proposons ensuite un cadre de modélisation qui permette de représenter les impacts de ce nouveau modèle de performance Lean sur la prise de décision d’un système de production Lean.
Les technologies de l’information et de la communication (TIC) transforment radicalement les méthodes de travail et l’organisation des entreprises. Les pratiques d’innovation ouverte telles que le crowdsourcing s’appuient largement sur des supports numériques. Cependant, à notre connaissance, peu de travaux, portent sur la manière dont le numérique peut affecter l’adoption de l’innovation ouverte. Sur la base de quatre études précédentes, cet article examine la corrélation entre les pratiques d’innovation ouverte développées par les PME et l’intégration du numérique au sein de l’Allemagne, Italie, Corée et Grande-Bretagne. L’objectif est de comprendre s’il existe un lien entre l’intégration du numérique au sein d’un environnement et l’adoption de l’innovation ouverte par les PME. Les résultats soulignent que les pratiques d’innovation ne sont pas adoptées de manière similaire dans chacun des environnements, et que l’adoption de chacune des pratiques correspond à des environnements différents d’un point de vue numérique.
Le besoin des entreprises de se démarquer sur le marché mondial devient de plus en plus important avec le manque croissant de main d’oeuvre et la croissance de la concurrence accentuée par l’arrivée des technologies numériques dans l’environnement industriel, logistique et commercial. Les entreprises de toute taille tendent vers l’Industrie 4.0. Les PME manufacturières québécoises semblent toutefois en retard quant à la transformation numérique de leur organisation et de leurs processus. Ce projet de recherche a pour objectif de présenter l’état des PME manufacturières québécoises au niveau du numérique et d’identifier une méthode pertinente et les outils les plus appropriés pour encourager les PME manufacturières québécoises à évoluer efficacement vers un environnement 4.0. Une analyse de la revue de littérature et d’expériences en terrain québécois montrent que malgré le manque de ressources, la flexibilité, l’agilité et la proximité avec les clients représentent les caractéristiques principales des PME manufacturières québécoises. L’utilisation d’outils qui accélèrent la prise de décisions efficace et qui améliorent la relation avec les clients semblent donc à privilégier dans ce type d’environnement.
L’évolution des techniques de fouilles de données, ainsi que l’accroissement des capacités de stockage et de calcul suscite, dans tous les domaines, un intérêt pour les données produites. En ce sens, le domaine manufacturier ne fait pas exception. Au vu de la quantité de données créées lors de l’écriture des différents programmes à jouer sur les machines à commande numérique, l’application de techniques de fouille de données afin de capitaliser les connaissances d’industrialisation est considérée. Les travaux présentés dans ce papier concernent la structuration d’un système d’Industrialisation à Base de Connaissances, capable d’apporter à un programmeur une aide à la décision, à partir d’un corpus de documents relatifs à l’usinage de pièces déjà réalisées, et ainsi de l’assister dans la réalisation d’une nouvelle pièce. Le système utilise des techniques de fouille de données pour extraire cette information et la délivrer au programmeur.
2024
Volume 24- 7
Numéro 12023
Volume 23- 6
Numéro 12022
Volume 22- 5
Numéro spécial Gestion et ingénierie des systèmes hospitaliers2021
Volume 21- 4
Numéro 12020
Volume 20- 3
Numéro 12019
Volume 19- 2
Numéro 12018
Volume 18- 1
Jeunes Chercheurs du GDR MACS au congrès mondial de l’IFAC - JD MACS 2017