La méthode Six Sigma pour répondre aux problématiques de la gestion d'entrepôt

La méthode Six Sigma offre des techniques et des outils pour évaluer et améliorer la capabilité d’un processus. On parle alors de niveau de sigma d’un processus, soit le nombre d’écarts types compris entre la moyenne de la résultante du processus mesuré et la spécification client.

Le seuil de 6 sigma représente le niveau de variation historiquement recherché dans le secteur de la production. Ainsi un processus “6 sigma” génère 3,4 défauts par millions d’opportunités. 

Il s’agit cependant d’un objectif d'excellence, qu’il convient d’ajuster en fonction du processus à l’étude.

Le DMAIC (Define, Measure, Analyse, Improve, Control) est la méthode d’amélioration de processus la plus commune pour supporter les projets Six Sigma. Fondée sur l’analyse des données, elle assure l’optimisation et la stabilisation du processus instruit. Elle se décompose en 5 phases successives :

Définir le périmètre du projet et les objectifs à atteindre. Pour cela, on s’intéresse d’abord aux attentes clients pour définir les spécifications associées au processus à l’étude. On détermine ensuite les facteurs potentiellement influents via des outils d’analyse de processus et de recherche de causes racines (Logigramme de processus, Value Stream Mapping, 6M, etc.).

Mesurer la performance actuelle du processus, en faisant varier les facteurs supposés influents, via des protocoles de mesures qualifiés.

Analyser les données récoltées à l’aide d’outils statistiques afin de confirmer ou d’infirmer l’influence des facteurs étudiés sur le processus.

Améliorer (ou Innover) le processus via la mise en place de solutions traitant les causes racines des problèmes rencontrés et s’adressant aux facteurs ayant été déterminés comme les plus influents sur le processus visé.

Contrôler et maîtriser le processus via des dispositifs permettant de maintenir  les améliorations et innovations mises en place (Cartes de contrôle, KPIs, Documentation, etc.). On évite ainsi une dérive du processus.

Bien que plus généralement engagés sur des processus de production, les projets Six Sigma se développent progressivement autour de l’activité logistique, notamment en accompagnement d’une démarche Lean.

Améliorer la fiabilité des stocks, réduire les lead times de distribution ou encore réduire le taux de casse sont typiquement des exigences soumises aux gestionnaires d’entrepôts logistiques et auxquelles une démarche Six Sigma peut répondre.

La fiabilité des stocks est précisément un indicateur souvent négligé, générateur de manquants (quantités incorrectes) et d’erreurs de servitudes (emplacements erronés).

Les meilleurs modèles de planification et d’approvisionnement sont vains si un écart demeure entre vos stocks physiques et vos stocks informatiques. Pertes, vols, mauvaises quantités réceptionnées ou prélevées… une multitude de facteurs peuvent impacter, avec plus ou moins d’importance, la fiabilité des stocks d’un entrepôt. Le but du projet Six Sigma est de mettre en évidence ces facteurs et de démontrer statistiquement leur corrélation avec l’altération du processus mesuré.

De la même manière, les casses et détériorations sont génératrices de coûts directs (valeur de la pièce), et de coûts indirects (ruptures de stock). La démarche Six Sigma amène une vision structurée et statistique qui permet de clarifier les causes et responsabilités de ce type de problématiques souvent soumises à controverses.

Les temps de traitements, généralement au coeur des préoccupations des acteurs de la logistique, sont soumis à des variations importantes qui doivent être minimisées pour répondre aux attentes clients et à des SLA (Service Level Agreement). Dans ce cadre, l’analyse Six Sigma permet de déterminer la part de variation du temps processus en fonction des facteurs étudiés. On pourra par exemple expliquer dans quelle mesure la typologie du produit, l’opérateur ou encore le fournisseur contribuent à la dégradation d’un délai de distribution ou d’un délai de contrôle qualité. Dans un projet Six Sigma, et encore davantage dans la mesure des temps, une attention particulière doit être portée à la précision des données collectées. On fait généralement face à des écarts entre les temps réels, physiques, et les temps systèmes, informatiques, qui sont enregistrés de manière désynchronisée.

Un projet Six Sigma mené récemment chez un de nos clients, a entraîné une amélioration significative de la fiabilité des stocks.

Un travail de dissection des processus de prélèvement et de rangement, associé à des observations terrain (gemba walk), a d’abord permis à l’équipe projet d’établir les paramètres supposés influents, tels que le packaging fournisseur, la typologie de stockage ou encore la taille des articles.

Lors de la phase de mesure, nous avons exprimé la fiabilité des stocks comme étant le rapport entre le nombre d’inventaires avec écart et le nombre total d’inventaires. Une extraction des données du WMS (Warehouse Management System) au cours des 6 derniers mois nous a permis d’associer la fiabilité des stocks avec les facteurs supposés influents.

L’analyse statistique de ces données a révélé l’influence prépondérante du type et du niveau de stockage sur la fiabilité des stocks. En cause : un processus de stockage dans les racks en hauteur mal controlé et difficilement opérable.

En phase « Innover », la mise en place de détrompeurs (poka yoke), associée à la transformation du processus de mise en stock via chariot élévateur, a finalement entraîné une forte réduction des erreurs sur cette typologique de stockage. L’inconsistance des stocks, avec pour conséquence des retards dans le flux de distribution, représentait un coût récurrent important pour l’entreprise.

Mesuré après plusieurs mois d’activité, le taux d’inventaires avec écart a été divisé par 4 pour cette typologie de stockage, et par 2 sur l’ensemble de l’entrepôt.