Transformez les données TRS/OEE en actions concrètes : utilisez Minitab pour générer des améliorations mesurables

En matière d’amélioration continue, rares sont les indicateurs aussi clairs et parlants que le taux de rendement synthétique (TRS) ou Overall Equipment Effectiveness (OEE). En combinant disponibilité, performance et qualité en un seul indicateur clé, le TRS permet aux industriels d’évaluer, en un coup d’œil, l’efficacité réelle de l’utilisation de leurs équipements.

Mais les données, à elles seules, ne suffisent pas à améliorer un processus. C’est l’usage que vous en faites qui fait la différence.

Dans cet article, nous vous montrons comment exploiter les données de TRS collectées dans DataXchange de Scytec, puis les analyser dans le logiciel statistique Minitab (Minitab Statistical Software), afin d’identifier les goulets d’étranglement, de mettre en évidence les causes racines et de générer des gains mesurables dans l’atelier.

UTILISEZ DATAXCHANGE POUR COLLECTER DES DONNÉES PRÉCISES

À l’aide de DataXchange de Scytec, les données relatives à l’utilisation des machines et au TRS sont collectées automatiquement et en continu. Par exemple, supposons que nous extrayions les données hebdomadaires TRS d’une cellule d’usinage CNC :

Cet ensemble de données montre un procédé stable, mais le TRS se situe entre 78 et 82 %, soit un niveau inférieur à la référence mondiale de 85 %. La question est donc la suivante : qu’est-ce qui limite le rendement ?

Analysez les données à l'aide dU Minitab Solution Center 

Exportez facilement vos données DataXchange vers le Minitab Solution Center.   

Commencez par un diagramme de séries chronologiques dans Minitab pour identifier les tendances du TRS dans le temps.

• Accédez à : Graphique → Diagramme des séries chronologiques → Simple 

• Sélectionnez « TRS » comme variable et « Semaine » comme échelle temporelle

Le graphique révèle une baisse significative du TRS aux semaines 2, 4 et 5. Cette variation semble suivre un schéma récurrent, possiblement lié aux horaires des équipes ou aux cycles de réglage.

Créez ensuite une carte de contrôle des individus (carte I) afin de surveiller la variation et la stabilité du procédé.

• Accédez à : Stat. → Cartes de contrôle → Individus → Carte I-MR 

• Sélectionnez « TRS » comme variable

Si la carte montre des points en dessous de la limite de contrôle inférieure, cela indique la présence d’une variation de cause spéciale, suggérant que certains événements — tels que des changements d’outils ou des changements d’opérateurs — affectent la performance.

MESURER LA FORCE DE LA RELATION ENTRE LES VARIABLES

Pour identifier le composant du TRS à l’origine du déficit, utilisez l’analyse de corrélation dans Minitab.

• Accédez à : Stat. → Statistiques élémentaires → Corrélation 

• Sélectionnez « TRS » et les trois composantes : « Disponibilité », « Performances » et « Qualité »

Minitab génère une matrice de corrélation indiquant dans quelle mesure chaque facteur est lié au TRS. Voici un exemple basé sur notre jeu de données DataXchange:

Cette analyse montre que la disponibilité est le principal facteur de variation du TRS.

En pratique, vos machines produisent des pièces de qualité de manière efficace, mais elles ne sont pas utilisées suffisamment souvent. Cela met en évidence des opportunités pour réduire les temps d’arrêt imprévus, améliorer la planification ou optimiser les temps de réglage, avant d’envisager l’investissement dans de nouveaux équipements.

Améliorations du brainstorming 

Utilisez le diagramme en arête de poisson de Minitab (diagramme causes-effets) ou l’analyse des modes de défaillance et de leurs effets (AMDE/FMEA), disponible dans Minitab Workspace, pour identifier les facteurs potentiels de temps d’arrêt :

• Retards liés aux réglages et aux changements de série
• Pénuries de matières premières
• Disponibilité des opérateurs
• Fréquence de la maintenance préventive

TESTER, VALIDER ET SURVEILLER LES ACTIONS CORRECTIVES

Une fois les améliorations mises en œuvre (par exemple, une réduction de 15 % du temps de configuration), utilisez Minitab pour vérifier statistiquement les résultats.

Exécutez un test t à deux échantillons comparant le TRS avant et après la modification :

Valeur-p = 0,004 → amélioration statistiquement significative ✅

Cette analyse confirme que le changement de procédé a généré un gain réel et mesurable.

Utilisez DataXchange pour surveiller en continu l’utilisation des machines et les données TRS, puis exploitez la puissance de Minitab Connect afin d’obtenir des cartes de contrôle du TRS en temps réel, permettant de détecter les dérives et d’anticiper les problèmes avant qu’ils ne surviennent.

LA PUISSANCE DES DONNÉES ASSOCIÉES À L’ANALYSE

En combinant la visibilité en temps réel offerte par DataXchange et la précision analytique de Minitab, les fabricants peuvent aller au-delà de la simple identification des problèmes et de l’analyse des causes profondes, pour définir et mettre en œuvre des actions correctives pertinentes.

Avec cette approche : 

• DataXchange capture la réalité des événements qui affectent vos machines.

• Minitab révèle pourquoi ces événements se produisent et identifie les leviers d’amélioration prioritaires.

• Ensemble, ces solutions génèrent des gains de rendement durables et renforcent la culture de l’amélioration continue.

TRANSFORMEZ VOS DONNÉES TRS EN ACTIONS CONCRÈTES

Découvrez comment Minitab et DataXchange de Scytec fonctionnent ensemble pour soutenir des décisions de fabrication basées sur les données.

 
Rendez-vous sur Minitab pour découvrir comment vos données TRS peuvent alimenter votre prochaine avancée avec Scytec.