Optimisation d’un procédé industriel en industrie chimique grâce au Lean Six Sigma
Un contexte industriel à forts enjeux économiques
Dans l’industrie chimique, les procédés concernent de tels volumes que le moindre gain d’efficacité rapporte vite des centaines de milliers d’euros. Dans un pays scandinave, une unité chimique produit de l’acide nitrique :
Le chef de projet a lancé un projet Six Sigma DMAIC dans le but de stabiliser et d’augmenter l’efficacité, qui se dégradait lentement :
Suivi des mesures pendant les 5 phases du projet
Des mesures ont été faites tout au long des 5 phases du projet :
- Avant le changement d’une gaze (filtre) du procédé
- Juste après le changement du filtre
- Pendant une période où la performance s’est dégradée
- Lors de la modification de 2 filtres
- Pendant la dégradation qui a suivi
Le diagramme ci-dessous montre le nombre de points de mesure pour chacune de ces périodes :
La carte de contrôle ci-dessous montre les progrès réalisés sur la performance moyenne journalière :
Analyse des résultats de la carte de contrôle
Les points en bleu représentent la variation « ordinaire » du procédé. Les points en rouge représentent les « causes spéciales » (événements particuliers).
- Au cours de la phase 1, on observe une performance assez basse.
- La phase 2 montre une amélioration sensible de la moyenne, avec un écart-type (lignes en rouge) restant limité.
- La phase 3 fait redescendre la performance, même si ce n’est pas au niveau de la phase 1.
- La phase 4 montre une amélioration à la hauteur de la phase 2.
- La phase 5 correspond à une nouvelle dégradation. On observe qu’elle se termine par un groupe de points témoignant d’actions correctives destinées à faire remonter le niveau de performance.
La « stratification » de la carte de contrôle en étapes du projet permet ainsi de voir, d’un seul coup d’œil, les niveaux de performance, la variabilité, et les efforts d’amélioration. Dans ce type d’usine, un gain de 20 tonnes par jour représenterait un gain annuel de l’ordre de 1,5 millions d’euros.
Pour le projet, le gain d’environ 2,5 tonnes par jour donne un gain annuel de l’ordre de 200 000 euros. Il valait la peine d’utiliser les statistiques pour améliorer et maîtriser ce procédé, non ?
Pour aller plus loin, visionnez le replay de la web-conférence sur le sujet !
Article écrit par Jean-Louis Théron
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