Transformer les opérations d'une usine : L'histoire de la réussite d'un leader de l'industrie MRO
Un examen approfondi de l'approche qui a permis d'améliorer l'hygiène des données de ces usines de 53 % à 93 %.
Valeur en jeu
Défis
Les équipes de l'usine travaillent en vase clos avec des données obsolètes, ce qui entraîne des inefficacités opérationnelles.
Des données incohérentes entraînent des retards de production et de livraison fréquents.
Une mauvaise visibilité des stocks en cours entraîne une mauvaise affectation des ressources.
Des données inexactes affectent les niveaux de production et ont un impact sur le chiffre d'affaires.
Une mauvaise collaboration entre les équipes en raison d'un mauvais alignement des données.
Perte de productivité due à une gestion sous-optimale des données mettant en péril le volume de production
Objectifs
Réduire les encours et améliorer le flux de production grâce à des données précises.
Minimiser le temps de correction des données pour se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée afin d'augmenter la productivité.
Garantir une livraison dans les délais grâce à des données fiables.
Gérer efficacement les ressources pour réduire les coûts opérationnels.
Utiliser la précision des données pour augmenter la production et maximiser les revenus.
Permettre une collaboration et un travail d'équipe sans faille grâce à des données unifiées.
Résultats
Dans le cadre de cette transformation numérique, un fabricant MRO de premier plan a utilisé la plateforme Supply Chain Operations de Pelico pour relever d'importants défis en matière d'hygiène des données. Cette usine était en proie à des pertes de productivité, des décisions inexactes, des problèmes de collaboration et des pertes de revenus en raison de données inexactes dans l'ERP.
En l'espace de huit semaines, cette usine a amélioré l'hygiène de ses données de 53 % à 93 %. Cette amélioration substantielle s'est traduite par de multiples avantages opérationnels :
-Réduction du temps d'exécution de 35 % : En disposant de données précises, l'usine a pu rationaliser ses processus, ce qui a permis d'accélérer considérablement les cycles de production et de réduire les retards.
- Diminution de 77 % des pénuries de pièces : L'amélioration de la précision des données se traduit par une diminution des cas de perte de composants, ce qui garantit des flux de production plus fluides et moins d'interruptions.
- Réduction de 98 % des bons de commande en souffrance : Grâce à des données propres, l'usine a pu mieux suivre et gérer les bons de commande, ce qui a permis de réduire considérablement le nombre de commandes en souffrance et d'améliorer les relations avec les fournisseurs.
- Augmentation de 15 % de la ponctualité des livraisons : Des données précises ont permis d'améliorer la planification et l'exécution, ce qui s'est traduit par des calendriers de livraison plus fiables et une plus grande satisfaction des clients.
- Réduction de 18 % des travaux en cours : L'amélioration de la qualité des données a permis une utilisation plus efficace des ressources, en réduisant les stocks excédentaires et les travaux en cours.
L'amélioration de la précision des données et de la collaboration entre les équipes a conduit à une transformation significative des opérations de cette usine, faisant des données propres la pierre angulaire des décisions quotidiennes et de l'amélioration des performances globales.
