Améliorer l'ordonnancement des opérations.

Problématiques

Optimiser l’ordonancement des opérations

Eviter les ruptures de séquences causées par une planification trop contrainte

Prendre en compte des contraintes métiers de plus en plus compliquées

 

Mise en place d'outils

Algorithme de prédiction de la durée d’une opération ou tâche élémentaire

Prise en compte de toutes les contraintes opérationnelles pour un rendu sur mesure

Résultat

%

Opérations optimisées

rendre la planification plus agile et plus robuste à la fois

La planification des opérations est une tâche fastidieuse qui a été largement informatisée ce dernières années. Néanmoins les logiciels professionnels ne proposent encore que très rarement des fonctionnalités prédictives.

Notre client souhaitait disposer d’un système prédictif permettant d’adapter la durée des tâches à ordonancer en fonction du contexte et de l’expérience de l’entreprise ainsi que la prise en compte de la totalité de ses contraintes opérationnelles.

Notre client : Leader de la maintenance industrielle.

construire un système prédictif pour atteindre l’excellence opérationnelle

Notre client se basait historiquement sur l’expérience de ses opérateurs pour définir la durée des tâches. Soit celle-ci était surévaluée, conduisant alors à une sous-performance, soit celle-ci était sous évaluée, la plannification était alors trop tendue et mise en difficulté au moindre aléas.

Pour construire un système prédictif répondant à sa problématique il était confronté à trois problématiques :

récupération des données historiques

Avant de construire un système prédictif il fallait assembler plusieurs sources de données et récupérer les durées réelles des tâches.

apprentissage automatique

Pour construire un système prédictif il fallait adapter un algorithme pour lui permettre d’apprendre la structure des tâches afin d’en prédire la durée.

mesure de la fiabilité

Enfin pour valoriser ce résultat il fallait trouver un moyen de calculer la fiabilité de la durée prédite pour assurer la robustesse de la planification.

Conscient qu’il n’arrivera pas à surmonter seul ces difficultés, notre client nous choisit pour l’aider à analyser ses données.

UN SAVOIR-FAIRE UNIQUE COUPLÉ À L’UTILISATION D’OUTILS DE POINTE

Après avoir analysé les données à disposition nous avons rapidement confirmé notre capacité à atteindre les objectifs fixés.

1. modelisation du phénomène étudié à l'aide des données à disposition

Nous avons commencé par étudier les données à disposition du client pour faire ressortir les indicateurs permettant d’alimenter un algorithme prédictif. Nous avons également assisté notre client dans la récupération des durées réelles des tâches pour comparer les durées réelles aux durées théoriques et chiffrer les gains potentiels.

2. construction d'un algorithme prédictif

Une fois la base de données constituée, nous avons appliqué à cette base de données un algorithme de prédiction permettant de calculer une durée de tâche et la marge d’erreur liée à cette prédiction. Cette marge d’erreur permettant d’évaluer la robustesse de la planification.

3. implémentation afin d'accélérer le calcul de la durée prévisionnelle

Nous avons accompagné notre client dans l’implémentation de l’algorithme afin que le calcul de la durée prévisionnelle de tâche soit transparent, immédiat et intégré à son logiciel de planification. Cette intégration a permis de ne pas modifier les gestes métiers des utilisateurs du logiciel de planification. Nous avons également pris en compte des contraintes opérationnelles non prises en compte auparavant.

4. valorisation de l'expertise humaine

Lorsque la phase de test a été lancée, notre client s’est aperçu qu’il y avait un domaine dans lequel ses opérateurs excellaient par rapport au système prédictif : la prise en compte des aléas.

Nous avons donc adapté notre système pour que la durée annoncée automatiquement dès la planification puisse être mise à jour facilement par des opérateurs qui seraient confronté à des aléas.

Cette modification a permis d’obtenir le meilleur de deux mondes : la rapidité et la fiabilité de l’intelligence artificielle et la capacité à s’adapter aux aléas de l’humain.

 

une agilité et une robustesse décuplées

Les gains générés par ce système prédictif ont été immédiat pour notre client qui a pu optimiser sa planification tout en la rendant plus robuste face aux aléas.

La fourniture d’une durée de tâche  fiabilisée dès la planification a permis à notre client de disposer d’un avantage compétitif majeur dans un environnement fortement concurrentiel et d’assoir sa position de leader dans le domaine de la production industrielle.

 

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