La carte de contrôle : un excellent outil pour le suivi des processus en entrepôt

« Si nous ne pouvons pas exprimer ce que nous savons d’un processus en chiffres, nous n’en savons pas beaucoup. Si nous n’en savons pas beaucoup sur un processus, nous ne pouvons pas le contrôler. Si nous ne pouvons pas le contrôler, nous sommes à la merci du hasard » – Genichi Taguchi

La productivité, exprimée en opérations par heure ou, plus précisément, en lignes prélevées/stockées par heure, représente le CTQ (Critical to Quality, selon la terminologie Six Sigma) par excellence dans la mesure d’un processus interne à l’entrepôt.

Il est évident que, pour évaluer si le processus analysé « fonctionne correctement », chaque bon analyste d’entrepôt examine attentivement les données de productivité, les particularise, les stratifie, les compare et comprend leur évolution dans le temps.

Cependant, il est fondamental de se demander quelles sont les données de contrôle, c’est-à-dire les seuils que, dans cette analyse spécifique, la productivité doit respecter pour affirmer que le processus est sous contrôle. Pour comprendre cela, nous devons d’abord définir ce que signifie l’expression « sous contrôle ».

Je me réfère à une définition empruntée aux Méthodes d’analyse des processus productifs : un processus est considéré en État de Contrôle lorsque la valeur moyenne de son indicateur de mesure correspond à la cible spécifiée par le client et présente une variabilité naturelle. Dans ces conditions, le processus est également défini comme stable.

En pratique, en se référant à la productivité et aux performances des processus d’entrepôt, nous pouvons affirmer que ces processus sont en État de Contrôle s’ils ne montrent pas de phénomènes de variabilité spéciale, non contrôlée, et influencée par des facteurs qui devraient être éliminés.

Si nous éliminons justement la Variabilité spéciale du processus, par exemple en agissant sur les causes spéciales (dispositions erronées, phénomènes perturbateurs dans l’opérationnalité, etc.), nous aurons la certitude que les variations restantes du processus, mesurées par la donnée de productivité, sont exclusivement celles liées au hasard et à la nature même du processus. Cette situation est représentée dans la figure ci-dessous.

Supposé avoir atteint cette condition de stabilité, nous pouvons considérer que le processus est sous contrôle, indépendamment de sa plus ou moins grande variabilité, qui sera justement celle naturelle.

Nous arrivons maintenant à la question fatidique : comment nous assurer qu’un processus d’entrepôt reste dans sa condition de stabilité ?

Eh bien, nous utilisons des cartes de contrôle grâce auxquelles nous surveillons l’évolution des valeurs prises par le CTQ, dans l’exemple : la productivité.

Ainsi, la carte de contrôle constitue une méthode graphique qui permet de vérifier si le processus maintient sa condition de stabilité dans le temps. 

La méthode d’utilisation consiste en une comparaison entre le processus et les soi-disant limites de contrôle (ULC et LCL), positionnées à + 3 sigma (écart-type) et -3 sigma par rapport à la moyenne.

Supposons de considérer le processus de préparation des commandes journalières d’un entrepôt. Après une série d’interventions sur les causes spéciales, le processus de prélèvement peut être considéré comme ayant atteint sa stabilité (seule une variabilité naturelle est présente) ; après une mesure appropriée du processus, nous relevons que la productivité moyenne au prélèvement et l’écart-type sont respectivement de 150 prélèvements/h et 30 prélèvements/h.

Les limites supérieure et inférieure seront respectivement LCL = 60 prélèvements/h et UCL = 240 prélèvements/h.

Puisque le processus de préparation est sous contrôle statistique, nous pouvons « certainement » affirmer que la probabilité que la productivité journalière dépasse les limites (en excès UCL et en défaut LCL) est de 0,27 %.

Ainsi, si nous constatons que la productivité journalière commence à prendre des valeurs en dehors des limites mentionnées, c’est un signal que de nouvelles causes spéciales sont en train d’émerger, entraînant une variabilité, justement spéciale, particulièrement dangereuse car imprévisible.

Pour systématiser ces contrôles, une série de contrôles appelés Tests de Nelson est effectuée. Ceux-ci visent précisément à détecter les signaux de variabilité spéciale, indiquant que ce processus de préparation particulier risque de sortir de la condition de contrôle statistique et de retomber dans l’incertitude du hasard.