Force est de reconnaître que les feuille de calcul Excel rendent de nombreux services aux ingénieurs, analystes, spécialistes du traitement de la data et même à l’ensemble des services au sein de l’entreprise. Pour les analyses ne présentant pas de complexité particulière, Excel reste un moyen simple et adapté pour traiter les données.
La simulation de flux quant à elle présente de nombreux avantages dans la restitution réaliste des flux pour faciliter les décisions. De la feuille de calcul au logiciel de simulation de flux, chaque solution répond à un besoin différent.
Dans quel(s) cas la simulation de flux sera plus adaptée à l’analyse des données qu’une feuille de calcul Excel ? Réponses en 5 points majeurs.
1. Lorsque l’analyse porte sur des données variables
Les données dynamiques, comme les ressources disponibles, les temps d’attente ou les aléas par exemple, ne sont pas prises en compte sur Excel. Elles y sont représentées sous forme de moyennes ou de valeurs favorables / défavorables, ce qui diminue la véracité des résultats. La simulation permet de modéliser les process variables, propres à l’entreprise, afin de visualiser les interactions et d’en visualiser les impacts précis.
Consultez notre article « Quelles sont les limites d’Excel dans l’industrie ?»
2. Lorsque les ressources sont partagées
L’approche statique délivrée par les feuilles de calculs montre des difficultés à évaluer l’impact du partage des ressources. Par exemple, un opérateur ne peut intervenir à 3 endroits à la fois, il termine une tâche pour accéder à la suivante. Une feuille de calcul Excel additionne simplement l’ensemble des tâches là ou la simulation prend en compte toutes les interactions et les temps d’attente pour déterminer si l’ensemble du process, les temps, correspondent en définitive au cahier des charges de la production.
3. Lorsque la part de l’aléatoire peut avoir un impact significatif
Des problèmes de qualité, des lots non complets, une rupture sont autant de facteurs aléatoires régulièrement présents au sein des productions. La simulation permet d’évaluer l’impact de ces événements et de le prendre en compte lors de la restitution des résultats.
4. Lorsque les process intègrent une complexité
Malgré la puissance des logiciels de feuilles de calculs, ceux-ci présentent des limites lorsque les process deviennent complexes. A partir d’un certain nombre de process identifiés ou de plusieurs interventions au sein d’un même process, la programmation devient nécessaire. A noter que la maîtrise de ces logiciels nécessite également une certaine maîtrise qui peut être comparée à celle d’un logiciel de simulation.
5. Lorsque les productions sont irrégulières
L’outil statique ne s’adapte pas à des productions irrégulières avec des pics d’activité, ou lorsque les composants, les produits sont différents. La simulation permet de déterminer et d’intégrer les pics de charge, leur fréquence et d’en ressortir l’adéquation des ressources par rapport à ce dimensionnement.
En résumé, la simulation permet de mieux prendre en compte l’ensemble des facteurs variables et aléatoires qui peuvent intervenir au cours du process de production.
En sus, elle intègre également des facteurs qualitatifs comme la compétence des opérateurs par exemple, ou les cadences de production pour modéliser les process au plus près de la réalité.
La visualisation de la simulation est possible en 2D, 3D ou réalité virtuelle. Ceci facilite la compréhension des résultats par l’ensemble des parties prenantes. Les impacts des aléas ou des décisions sont mis en exergue visuellement pour mieux appréhender les conséquences des événements dimensionnants notamment. La validation des investissements est ainsi sécurisée.
Un conseil pour faciliter l’étude globale : commencer par dessiner une version macroscopique du périmètre considéré et des flux avant d’entamer une simulation. Cette première phase permet de nettoyer le scope et de déterminer d’emblée si le scénario est réalisable.
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