2 ateliers utiles pour parler d’optimisation globale

Si je dis « optimisation globale », est-ce que cela vous parle ? Lorsque l’on parle de Kanban, ce sujet est un incontournable ! Cependant, je trouve cela toujours difficile de savoir si le message est véritablement passé si l’on en reste à la théorie et à la communication descendante. J’ai alors décidé de chercher des ateliers permettant d’illustrer cette idée et je vous en partagerais 2 qui ont retenu mon attention dans le cadre de cet article : le Dice Game et le Penny Game. Sympa non ? 😉

Le Dice Game

Le Dice Game est un atelier que j’ai découvert grâce à Mike Leber, lors de la formation KMP II  (Lean Kanban University) que j’avais suivie avec lui. Je vous les recommande d’ailleurs – la formation et le formateur – si vous avez envie de monter en compétence sur Kanban ! 😉

Je lui avais demandé s’il existait une activité permettant de montrer l’impact de l’utilisation d’un système à 100 % de sa capacité, et c’est ce avec quoi il m’a répondu. Voici comment cela fonctionne.

Matériel

• 1 dé par personne
• 1 Feuille de paperboard pour afficher les résultats
• 1 Feuille A4 par binôme pour inscrire les scores

Instructions

• Formez des binômes
• Chaque binôme joue indépendamment des autres binômes
• Chaque joueur obtient un dé
• Un joueur représente le client, l’autre joueur représente le fournisseur

Règles

• Il y a 4 rounds de travail pouvant représenter un jour, une semaine ou un mois
• Chaque round comporte 20 périodes
• Le dé du client représente la demande ou le travail demandé dans cette période
• Le dé du fournisseur représente la capacité disponible pour satisfaire la demande client pour une période

Instructions spéciales pour le fournisseur

• Round 1 : ajouter 3 unités de capacité au nombre lancé au dé
• Round 2 : ajouter 2 unités de capacité au nombre lancé au dé
• Round 3 : ajouter 1 unité de capacité au nombre lancé au dé
• Round 4 : ne rien ajouter

• A la fin de chaque période, chaque binôme enregistre le nombre d’unités de travail dans la file d’attente.

• S’il y a du travail dans la file d’attente à la fin de la période, ces unités de travail sont transférées dans la suivante.

Exemples: Round 1 (+3)

• • Période 1 : C = 4, F = 2 (+3) -> 0 dans la file d’attente, 0 à transférer
  • Période 2 : C = 5, F = 1 (+3) -> 1 dans la file d’attente

Déroulé

Le déroulé est particulièrement simple dans le sens où en tant qu’animateur, il n’y a rien à faire ! Il y aura probablement un peu de bruit pendant quelques minutes : imaginez un groupe de 8 personnes lancer des dés 80 fois (20 fois par round, pendant 4 rounds) ! Le plus dûr sera probablement d’aider les participants à ne pas perdre les dés ! 😛

Il faut surtout s’assurer au départ que les règles sont bien comprises et ensuite laisser les participants expérimenter.

Résultat

Quelques explications concernant l’utilisation du système

L’utilisation du système correspond au rapport de sa charge sur sa capacité. On utilise d’ailleurs ici plutôt l’utilisation moyenne du système.

La charge (demande) moyenne du système est déterminée par les dés, on obtient alors :

• Charge moyenne = (1+2+3+4+5+6) / 6 = 3.5

La capacité moyenne du système est également déterminée par les dés auxquels on rajoute un certain nombre d’unités de capacité selon le round. Ainsi on obtient :

• (Round 1) Capacité moyenne = 3.5 + 3 = 6.5
• (Round 2) Capacité moyenne = 3.5 + 2 = 5.5
• (Round 3) Capacité moyenne = 3.5 + 1 = 4.5
• (Round 4) Capacité moyenne = 3.5 + 0 = 3.5

Ainsi, c’est pourquoi on a les résultats d’utilisation du système suivantes :

• (Round 1) Utilisation moyenne = 56 %
• (Round 2) Utilisation moyenne = 67 %
• (Round 3) Utilisation moyenne = 76 %
• (Round 4) Utilisation moyenne = 100 %

Débriefing

Lorsque tous les binômes ont terminé, on inscrit tout simplement les résultats sur le graphique préparé en amont ou pendant l’atelier comme ci-dessus. Dans ce cas, on voit 4 croix par round car 4 binômes.

On observe alors une envolée du nombre d’éléments en file d’attente lorsque l’on utilise le système à plus de 80 % de ses capacités. On pourrait l’expliquer en disant qu’il n’a plus la capacité de traiter la variabilité de la demande ou simplement l’imprévu. Le slack time a donc une réelle valeur pour permettre une optimisation du flux et répondre au mieux aux demandes clients.

Je trace par la suite 2 courbes en prenant la tendance augmentant le plus vite et celle augmentant le moins vite (en rouge et en vert respectivement dans l’exemple ci-dessus). On peut alors montrer que le comportement du système reste fondamentalement le même mais que selon la variabilité de la demande en entrée, l’impact de l’utilisation du système a son importante : on passe quasiment du simple au double en termes de nombre d’éléments en file d’attente !

Ainsi, pour revenir au sujet principal, on peut ainsi expliquer que ce n’est pas en optimisant localement chaque élément de la chaîne que l’on optimise globalement le flux. Cela permet de mettre en avant la différence entre les stratégies d’optimisation des ressources et d’optimisation du flux.

Ce que l’on cherche fondamentalement à reconstruire, est le graphe de D. Reinertsen ci-dessous, auteur de « The Principles of Product Development Flow », publié en 2009, qui reste aujourd’hui une référence en la matière.

Le Penny Game

Le Penny Game, également connu sous le nom de « Pass the pennies » est un des ateliers que j’ai souvent entendu être apprécié de la communauté pour son fort ratio impact / temps passé. Voici en quoi il consiste.

Matériel

• 20 pièces
• 1 chronomètre par binôme pour effectuer la mesure locale
• 1 chronomètre supplémentaire pour effectuer la mesure globale
• 1 feuille de paperboard pour inscrire les scores

Instructions

• Formez des binômes
• Un joueur jouera le rôle d’un manager, l’autre d’un travailleur
• Tous les travailleurs forment une seule et même chaîne de production de valeur
• En tant que manager, vous devrez mesurer le temps que met votre travailleur pour compléter l’ensemble du travail à accomplir
• En tant que travailleur, vous devrez retourner une pièce une fois pour la considérer comme traitée

Déroulé

L’activité se déroule en 4 rounds (possiblement moins selon le temps) : 20, 10, 5 puis 1 pièce – correspondant au nombre de pièces à traiter avant de pouvoir passer le travail réalisé au poste suivant.

On mesure alors à chaque round :

• (Animateur) Le temps qu’ont mis les 20 pièces pour être traitées par l’ensemble de la chaîne
• (Animateur) Le temps qu’a mis la première pièce pour être traitée par l’ensemble de la chaîne
• (Manager) Le temps de travail effectif de chaque travailleur de la chaîne

Round 1 (batch de 20 pièces) : toute l’attention est portée sur le travailleur de la chaîne qui est actif sachant que le reste est en attente. Il y a donc un temps de focalisation très intense de chaque travailleur pendant un instant avant de faire passer le travail au suivant. Tout le monde n’est donc pas occupé en même temps.

N’hésitez pas à demander aux managers d’encourager leurs travailleurs à faire mieux pour les tours suivants ! 😉

Round 1 (batch de 1 pièce) : la chaîne est rapidement mise en mouvement de manière globale sachant que les premiers éléments de travail arrivent très vite jusqu’au bout de la chaîne. Tout le monde semble occupé en même temps. Généralement, le groupe se définit des règles de positionnement des pièces pour optimiser leurs interfaces.

Résultats

Débriefing

Voici ce que montrent les résultats de manière très basique :

• Plus les batches de pièces sont petits, plus le temps total de traitement diminue : la diminution est tellement drastique qu’elle a tendance à surprendre les participants. On se trouve ici dans le cas d’une optimisation globale du flux où chaque travailleur traitait moins d’éléments en même temps. Le mode de fonctionnement semble être en silos communicants.

• De plus, on peut souligner les résultats obtenus pour les temps de sortie du premier élément : quel est l’impact sur le client qui reçoit de la valeur plus rapidement ? 😉

• Plus les batches de pièces sont petits, plus le temps par travailleur augmente : ce résultat amène des discussions intéressantes généralement et l’on peut expliquer cette tendance par l’augmentation du nombre de transactions (donc du temps sans valeur ajoutée) entre travailleurs. On se trouve ici dans le cas d’une optimisation locale du flux où chaque travailleur traite au plus vite le maximum d’éléments avant de les transmettre. Le mode de fonctionnement semble être en silos fermés.

La discussion autour des stratégies d’optimisation de la ressource et d’optimisation du flux peut encore une fois être évoquée.

Conclusion

J’apprécie de plus en plus le rythme donné par les activités courtes plutôt que les ateliers longs (quelques heures) qui demandent souvent beaucoup d’énergie de la part des participants pour un impact parfois mitigé. Le Dice Game et le Penny Game sont des ateliers qui durent en moyenne une trentaine de minutes et qui pour moi peuvent avoir un impact fort sur les participants.

De plus, à la différence de certains ateliers qui peuvent être sujets à beaucoup d’interprétations, ces activités sont purement scientifiques et ne donnent donc pas lieu à des débats sans fin. Chacun est libre d’accepter ou non les conclusions, mais les résultats sont ce qu’ils sont et surtout, ils viennent de l’expérience des participants.

Je vous invite donc à les expérimenter et j’espère que comme moi, vous les adopterez ! 😉