3 étapes pour réaliser une étude de flux

Une étude de flux permet d’améliorer la performance de systèmes au sein d’une unité de production, d’une supply chain, d’un établissement accueillant du public, etc… Grâce à la modélisation de flux, chacune de ces entités gagne en efficacité et en productivité.

Le logiciel de simulation de flux ARENA permet de modéliser tout type de flux (produits, informations, personnes…) et de process.

Afin de mener à bien un projet d’étude de flux, il est important d’observer 3 étapes.

 

Étape n°1 : Définir les objectifs et le périmètre de l’étude de flux

La première étape d’une étude de flux consiste à interroger le client sur les objectifs qu’il souhaite atteindre, comprendre pourquoi il fait appel à un logiciel de simulation de flux, ce qu’il attend en termes de résultats.

L’étude de flux peut porter sur un système en cours de conception ou bien sur un système existant que l’on souhaite modifier. Par exemple, si l’on veut effectuer nouvel investissement, ajouter un nouveau produit, créer une nouvelle organisation, réaliser l’implantation d’un atelier.

Il est important de définir également des indicateurs clés, autrement dit des KPI’s (Key Performance Indicators), qui permettront :

• D’établir le niveau de performance du système et,
• De le comparer aux objectifs fixés.

Par exemple, lors d’une modélisation de flux logistiques, on peut fixer des KPI’s tels que le volume d’expédition par jour et sa variabilité ou encore le taux d’occupation des ressources.

Et si vous pouviez déterminer l’impact de vos décisions avant leur mise en œuvre ?

Pour une modélisation de flux et une simulation pertinente, le périmètre doit être défini de manière précise :

• Où commence et où s’arrête la simulation ?
• S’agit-il d’analyser un atelier, un ilot, plusieurs entrepôts ?
• Peut-on couper le système à certains endroits ?

Le périmètre intègre toujours le flux principal et parfois les flux secondaires. En effet, des approvisionnements externes ne sont modélisés que si leur impact est jugé important sur le comportement du système à étudier. C’est le cas par exemple, pour les fortes variabilités de fréquence de livraison.

 

Etape n°2 : Décrire les process et créer le modèle de simulation

La description doit porter sur les caractéristiques du process qui sont impactants sur les flux logistiques.

Les données remontées concerneront : les temps de cycle, les conditions de démarrage, les contraintes à respecter comme une durée d’attente minimum entre deux opérations successives ou encore la fiabilité et la disponibilité (temps d’ouverture) des équipements. Autrement dit, tous les éléments nécessaires à la modélisation des flux.

Lors d’une étude de flux, un process avec une technologie complexe et pointue peut finalement être modélisé de la même sorte qu’une simple machine à étiqueter.

 

La description intègre tous les composants de la modélisation de flux :

• L’enchaînement des étapes (gammes),
• Les temps (cycle, transport, délai de séchage, délai de péremption …),
• Les ressources (machine, opérateur, moyen de transfert, outillages) ; leur capacité (nombre, cadence, vitesse) et leur disponibilité (horaires)
• Les zone de stockage : capacité, mode de gestion (Fifo, tri…)
• Les arrêts (maintenance, pannes, contrôles…)
• Les règles de pilotage (priorité, tri, taille des lots)
• Etc…

Plusieurs difficultés peuvent apparaitre lors d’une modélisation de flux, notamment pour les flux logistiques :

• La difficulté peut parfois se présenter pour définir les règles de pilotage notamment quand il s’agit d’un processus manuel (pilotage par opérateur) où les règles ne sont pas toujours formalisées. Les programmes d’automates sont au contraire faciles à modéliser d’autant plus que l’on ne se préoccupe en général que du mode nominal.
• Une autre difficulté réside dans la définition des données chiffrées tels que la fiabilité pour un système en cours de conception. Seules les hypothèses peuvent souvent être émises à ce stade en essayant de faire des rapprochements avec des équipements équivalents. L’ensemble des données numériques sont le plus souvent formalisées sous forme des tableaux qui facilitent leur intégration dans le modèle. 

Certains paramètres peuvent nécessiter des campagnes de mesure ou une analyse des données existantes (historiques, suivi de production…). Tous ces éléments sont à prendre à considération pour une étude de flux optimale lors de la modélisation et simulation.

 

Le logiciel ARENA permet ensuite de construire et de valider le modèle. Le système est décrit sous forme de diagramme de flux et peut être complété par une animation 2D, 3D ou des tableaux de bord.

 

La construction du modèle peut se faire de plusieurs façons :

• Modéliser d’abord les étapes de façon « macroscopique » et valider leur enchainement, puis détailler chaque étape une par une et ajouter les contraintes progressivement tout en revalidant le modèle à chaque fois.
• Ou bien, modéliser les process étape par étape avec l’ensemble de niveaux de détail et valider le modèle en ajoutant progressivement chaque étape.

Pour faciliter la méthode « du plus macro au plus détaillé », le logiciel ARENA Simulation Software possède des fonctionnalités qui permettent de décrire les processus similaires à travers un seul diagramme de flux et simplifier de cette façon l’évolutivité du modèle de simulation.

Étape n°3 : Exploiter le modèle à travers des scenarii

Une fois le modèle réalisé, le client peut l’exploiter pour tester et comparer les différentes configurations ou solutions  :

• Évaluer les gains de productivité,
• Optimiser les niveaux des stocks,
• Ajuster le nombre de ressources…

Autant d’éléments que vous aviez préalablement fixer au début de l’étude flux, ou pas !

Les KPI’s mesurés dans le modèle permettent de mettre en évidence les solutions qui apportent les gains les plus intéressants. Mais la simulation donne souvent la possibilité de mettre en lumière d’autres axes de gain de productivité non identifiés dans l’objectif initial grâce à son approche globale de la performance.

En conclusion : 

Certaines étapes précises doivent être respectées pour bénéficier de tous les avantages d’une étude de flux, notamment de flux logistiques. Le modèle de simulation ne pourra fournir les indicateurs valables que si la description du système, de ses règles et ses hypothèses ainsi que toutes les données numériques sont justes. La modélisation de flux permet également mieux appréhender l’impact des différents paramètres sur le comportement du système. En effet, pour reprendre l’exemple de l’implantation d’atelier ; si la capacité ou la disponibilité des ressources ont mal été évalué au départ, cela peut fausser la modélisation et la simulation.