Optimiser sa production grâce à l'analyse de données

Le fondeur Montupet s'est doté d'un logiciel innovant pour accélérer la résolution des problèmes de fabrication de pièces en aluminium pour l'automobile.

Pas besoin d'attendre d'être confronté à une catastrophe industrielle sur une production pour utiliser des outils logiciels d'analyse de données. C'est du moins la conviction de Thierry Callais, le directeur du développement de Montupet, fondeur de pièces en aluminium pour l'automobile (4 000 personnes, 8 sites de production dans le monde, 410 millions de chiffres d'affaires). « Si les outils statistiques traditionnellement proposés dans une démarche Six Sigma permettent de résoudre des problèmes de fabrication, ils sont réservés à des spécialistes et ne donnent que de grandes tendances. Quant aux plans d'expériences, ils ne fonctionnent que lorsque les paramètres influents sont bien identifiés », explique Thierry Callais.

Le directeur du nouveau centre de développement, installé sur le site de production de Laigneville (Oise), s'est donc penché sur les logiciels d'analyse de données proposés principalement en France par deux éditeurs. L'un déjà bien connu, Pertinence, et un nouveau venu, OptimProcess.

Durant l'été 2005, Thierry Callais commande une étude comparative entre les outils statistiques traditionnels et les deux logiciels d'analyse de données à deux étudiants de l'Ensai (Ecole nationale de la statistique et de l'analyse de l'information), sur un jeu de données issues de la production d'une petite culasse destinée à une voiture Renault.

S'il leur manquait le sens physique nécessaire pour bien analyser les résultats, les deux étudiants ont mis en évidence que l'analyse de données fournissait des indications plus facilement exploitables que les statistiques, en proposant des jeux de règles optimales claires. Pour autant, les deux logiciels étaient équivalents. Enfin presque. « L'acquisition du logiciel de Pertinence, très cher, est difficile à justifier auprès d'une direction générale. Mieux packagé, il permet de faire jouer les paramètres individuellement et propose une meilleure interface », commente Thierry Callais.

Celui d'OptimProcess, plus rustique et retenu par Montupet, est bien suffisant pour extraire les règles en dehors desquelles les pièces seront mauvaises. Surtout, il est utilisable par des hommes du métier - sans avoir à solliciter des statisticiens - et sur un nombre de pièces limité (30 ou 40). « Pourtant, l'algorithme n'a rien d'extraordinaire, il met juste en application la théorie des ensembles », précise Thierry Callais. Mais il reconnaît qu'il faut être un homme de l'art pour utiliser efficacement le logiciel. Lors d'un problème rencontré sur une pièce de liaison au sol, une analyse classique avait permis d'identifier qu'il fallait baisser la température de fusion. Le logiciel, lui, a permis d'affiner la solution. Sur les cinq thermocouples du moule, seuls quatre devaient être à plus basse température et un plus chaud. « Mais ce n'est qu'un outil parmi d'autres », rappelle l'ingénieur. Il divise quand même par deux le temps de résolution d'un problème