Modéliser et gérer vos risques à l’aide de la boîte à outils SimQRi

Le domaine manufacturier doit faire face à des défis importants pour rester opérationnel et compétitif dans un monde marqué par la pandémie COVID, sans compter les défis énergétiques. Le projet orienté “industrie 4.0” SimQRi propose des outils de gestion du risque basés sur approche de modélisation globale du métier.

Modéliser et gérer vos risques à l’aide de la boîte à outils SimQRi

Le domaine manufacturier doit faire face à des défis importants pour rester opérationnel et compétitif dans un monde marqué par la pandémie COVID, sans compter les défis énergétiques. Le projet orienté “industrie 4.0” SimQRi propose des outils de gestion du risque basés sur approche de modélisation globale du métier.

La gestion du risque est une dimension importante dans toute activité industrielle et en particulier dans le domaine manufacturier. La récente pandémie COVID à montrer à quel point les chaînes manufacturières peuvent être impactées lorsque des sources d’approvisionnement délocalisées sont à l’arrêt ou ne sont plus capables d’assurer une demande qui explose. Si de tels risques extrêmes (cygnes noirs) sont difficiles à anticiper, il reste néanmoins utile d’analyser la résilience de sa chaîne de traitement en particulier dans un contexte Industrie 4.0 permettant des mesure et contrôle précis.

Fig 1 : Exemple de processus avec de multiples approvisionnement

Si des outils existent, ils sont souvent complexes et coûteux, ce qui laisse une majorité d’acteurs manufacturier dans un mode très informel de gestion de risque. Face à cette situation, le projet SimQRi mené par le CETIC et des partenaires allemands spécialisés en manufacturing (Fraunhofer IPT, centre cybernétique IfU de l’université d’Aix-la-Chapelle) a développé une boîte à outils open source (libre accès) accessible à toutes les entreprises. L’outillage permet de modéliser les aspects essentiels des processus et de raisonner sur ceux-ci en identifiant des risques et simulant des scénarios d’occurrence afin de s’assurer de la résilience face à ces risques. Sur cette base, l’entreprise peut expérimenter une série de stratégie notamment telle que la diversification des ses approvisionnements, une relocalisation d’activités trop dépendante de l’externalisation à l’étranger (offshoring) voire la mise en place d’une économie circulaire.

Dans la suite de ce blog, nous illustrons les principales étapes à partir de deux scénarios concrets concernant la gestion des approvisionnements et le recyclage interne avant de résumer les apports majeurs de la mise en oeuvre d’une telle approche.

Processus de modélisation et maîtrise du risque

Pour comprendre, une première étape est de décrire précisément la situation. A cette fin un outil de modélisation du processus couvrant toute la chaîne manufacturière a été développé depuis l’approvisionnement jusqu’à la distribution en passant par la modélisation des aspects essentiels du fonctionnement interne de la production. Le niveau de finesse du modèle doit être suffisant par rapport aux risques visés sans être inutilement détaillé, il ne s’agit pas ici de modéliser en profondeur toute la complexité de la mise en oeuvre industrielle.

Afin d’illustrer cette étape, la figure 1 représente un processus de production comportant plusieurs sources d’approvisionnement (camions à gauche) dont une combine déjà deux fournisseurs. Les stockages et processus internes sont également modélisés, en particulier en fonction de leur limitation (taille/durée limite des stockages), processus susceptibles de défaillir (avec une croix).

Une seconde étape consiste dans les activités suivantes

  • Identifier des risques.
  • Analyser leur impact.
  • Expérimenter avec des mesures correctives.

Pour notre premier exemple, en fonction du profil de commande anticipé, on peut s’assurer que les stratégies d’approvisionnement sont corrects en vérifiant aussi la sensibilité à certains facteurs (dégradation de fiabilité d’une source d’approvisionnement par exemple). On pourra alors décider d’introduire une source supplémentaire, en effectuant une analyse du coût de la gestion du risque par rapport à son impact et sa probabilité. Des mesures plus stratégiques de relocalisation peuvent aussi être investiguées.

Fig.2 Chaîne de production avec pourcentage réduit des rebuts

Un deuxième exemple illustre l’analyse d’une amélioration interne du fonctionnement de la production dans un contexte d’amélioration de la durabilité. La figure 2 illustre une chaîne de production avec un processus d’assurance qualité (QA) final produisant une série de rebut. Afin de réduire le taux de déchet, on désire déterminer la stratégie de recyclage interne à mettre en place et de déterminer l’effort de recyclage qui reste économiquement intéressant étant donné les coûts liés à cette étape. On pourra ainsi déterminer jusqu’à quel niveau de complexité on investit pour cette étape.

L’analyse elle-même se fait via un processus de simulation qui exécute efficacement un grand nombre de réalisation de différents événements probabiliste (divers délais dans l’approvisionnement, taux de défaillance de certaines processus, blocage lié à des stockages vides ou trop plein, etc).
Ces risques sont regroupés en trois catégories clefs :

  1. Délais
  2. Quantité
  3. Qualité
    et éventuellement
  4. Pénalités

Chaque risque est estimé sous forme de distribution et peut être examiné à différents niveaux de détails. Ainsi la figure 3 illustre le tableau de bord web interactif qui agrège tous les risques à un niveau global. Le tableau permet d’avoir une vue synthétique à la fois sur l’évolution temporelle de la valeur produite et de la valeur qui est exposée à un risque. La distribution du risque est analysable selon trois catégories standards : le risque sur le délais de disponibilité (retard), sur quantité (commande non entièrement satisfaite) ou sur la qualité (nécessitant des traitements supplémentaires). Ces risques peuvent être analysé de manière plus fine via un mécanisme d’affinement par catégorie jusqu’au niveau d’une cause racine (fournisseur, processus, stockage...). Le traitement étant probabiliste, des distributions de probabilités permettent de quantifier finement le risque et de prendre des décisions sur base du niveau de risque accepté.

Fig.4 Analyse détaillée des risques

La figure 4 montre des possibilité d’analyse plus pointues dans un second format disponible : un format de rapport BIRT. Ce format permet de disposer de rapport dans des formats aisément réexploitables (Word, Excel, PDF,...) et très aisé à personnaliser via un éditeur interactif. Le diagramme en camembert détaille le risque de délais et met en évidence qu’un des fournisseurs (new supplier 1) contribue majoritairement au risque (39,87%) et est donc à traiter en premier. Le tableau (partiel) sur la droite permet de disposer des données chiffrées détaillées. (cliquer sur l’image pour agrandir)

Notons que l’outil est à la fois disponible soit

  • sous forme d’interface web : Utilisable en mode SaaS depuis un serveur de l’entreprise, aisément partageable au sein de l’entreprise
  • ou sous forme de plugin Eclipse : Directement installable sur l’ordinateur de la personne en charge de l’analyse de risque. Des rapports en divers formats (docx, excel, pdf) sont aisé à générer pour partager l’information (framework Birt). Ils peuvent aussi être personnalisés via un éditeur librement disponible sous Eclipse.

Impact sur le ROI de votre entreprise

SimQri solution IT de planification de ressource et ordonnancement
sur le ROI de votre entreprise :

Quelque soit le domaine d’activité de votre entreprise :·

  1. Industriel,
  2. logistique,
  3. distribution
  4. l’économie circulaire (reconditionnement de matière première,…)
  5. la mobilité (le meilleur trajet, …)

ou sa taille :

  • Grande entreprise,
  • PME,
  • TPE

Il est toujours difficile pour l’entrepreneur d’appréhender l’apport économique positif d’un bon outil de planification et d’ordonnancement sur les divers postes de l’entreprise comme par exemples :

  • La Production - Amélioration du taux d’occupation des machines
  • La Gestion des stocks - En évitant le sur-stockage ou la rupture de stock
  • Les Achats - Par un contrôle efficace d’approvisionnement des matières.
  • Les commandes - Avec la diminution des en-cours
  • La Qualité - Par l’amélioration de la satisfaction client

La plupart des utilisateurs d’une solution d’Advanced Planning & Scheduling estime pouvoir faire en moyenne jusqu’à 10 fois leur investissement entre 2 et 3 ans et commencent à avoir un ROI en 12 mois.

En développement le projet SimQRi, le Cetic a voulu que cet outil soit abordable pour la majorité de nos PME wallonnes et avec le plus grand retour sur investissement possible.

En conclusion, SimQRi vous permettra de maximaliser vos gains en :

  • Augmentant votre chiffre d’affaires,
  • Augmentant votre marge,
  • Augmentant votre rentabilité,
  • Augmentant votre trésorerie

Pour en savoir plus sur SimQri

Si suite à la lecture de ce blog vous vous posez une des questions suivantes :

  • Est-il possible d’avoir une présentation personnalisée ?
  • Comment recevoir votre version d’évaluation SimQri ?
  • Quel est le prix de la solution SimQri ?
  • Comment financer votre projet SimQri ; La région wallonne peut-elle vous aidez
    à financer votre projet à moindre coût ?
  • ….

Alors contactez le CETIC au plus vite.