Implementing self-service business analytics in support of lean manufacturing initiatives

Résumé

Les programmes d’amélioration continue tels que Lean Six Sigma (LSS) sont les pierres angulaires de nombreuses cultures d’entreprise à haute performance. Toutefois, plusieurs obstacles peuvent se dresser quand vient le temps d’implémenter et de pérenniser des amélioration – de hauts taux d’échec sont rapportés en amélioration continue. La mise à profit des systèmes d’information (SI) existants peut se révéler être un obstacle dans les environnements où les données sont fragmentées entre les multiples bases de données des progiciels de gestion intégrés et des systèmes d’exécution de la production. Les analytiques d’affaire libre-service (AALS) offrent la flexibilité requise pour unifier de telles données fragmentées avec des temps de cycle minimaux, ce qui en fait la classe de logiciel idéale pour les gestionnaires pilotant des projets d’opérations épurées en milieu manufacturiers. Les AALS peuvent permettre aux gestionnaires de concevoir et réajuster des métriques convenables tout au cours de la durée typique de trois à six mois d’un projet LSS. Le but principal de cette étude est de proposer un cadre pour l’implémentation d’AALS supportant les initiatives d’opérations épurées en milieux manufacturiers. Ce cadre de nature prescriptive est conçu pour guider les gestionnaires en ce qui a trait à maximiser les résultats et minimiser les délais – faire du projet un succès. Pour atteindre ce but, une méthodologie de sciences de la conception impliquant une étude de cas industrielle est réalisée. En un premier temps, une revue de littérature systématique est exécutée, établissant une base pour la recherche et mettant en évidence les lacunes dans l’état de l’art. Puis, un modèle d’implémentation est conçu pour les AALS. Ce modèle est appliqué et évalué à l’usine partenaire, division canadienne d’une entreprise internationale fabriquant des pièces d’acier et disposant d’environ 15000 employés à travers le monde. Les leçons apprises sont ensuite étayées et intégrées pour produire un cadre d’implémentation généralisable appuyé par l’étude empirique en milieu manufacturier. Les résultats quantitatifs du sondage d’évaluation sont supérieurs au seuil initialement défini. Des observations qualitatives en entreprise révèlent les impacts positifs de l’utilisation d’AALS supportant les opérations épurées dans les environnements manufacturiers – une communication interdépartementale accrue améliorant la prise de décision opérationnelle.

Date	7 janv. 2019
langue originale	Anglais américain
Établissement diplômant	École de technologie supérieure
Superviseur	Yvan Beauregard (Directeur(-trice))