Améliorer la performance des essais dans l’industrie automobile grâce aux dashboards digitaux

Dans l’industrie automobile, les essais en laboratoire se trouvent sur le chemin critique de la commercialisation d’un véhicule. Généralement, plusieurs véhicules sont développés simultanément et les essais peuvent durer plusieurs mois. Pour garantir le bon déroulement d’un lancement, les constructeurs automobiles contrôlent les cycles d’essais avec beaucoup d’attention.

Alors que la demande de fonctionnalités comme la connectivité ou le régulateur de vitesse adaptatif augmente, le nombre de composants et de logiciels connaît donc la même évolution. Par conséquent, le nombre d’essais réalisés a progressé de façon exponentielle.

Notre client, un équipementier automobile international, dispose de plusieurs laboratoires R&D pour faire face au volume considérable d’essais. Ces laboratoires fonctionnaient indépendamment les uns des autres, avec des indicateurs et des objectifs non harmonisés. De nombreuses données étaient collectées lors des essais, mais elles n’étaient pas structurées de la même manière.

Malheureusement, les résultats indiquaient que les laboratoires d’essais n’atteignaient pas leurs objectifs. Les performances réelles des essais étaient méconnues et les données recueillies relativement peu fiables.

Notre client manquait de visibilité sur ses indicateurs, mais aussi d’informations sur les retards ou les dysfonctionnements des essais. Cette situation entraînait de l’inefficacité, des retards et une faible utilisation des laboratoires. Afin de respecter les délais de lancement des véhicules, notre client externalisait les essais et y consacrait chaque année plusieurs millions d’euros.

Après la constitution d’une nouvelle équipe de direction, celle-ci nous a demandé comment elle pouvait utiliser les données des laboratoires pour :

  • standardiser les opérations,
  • améliorer la qualité des rapports d’essais,
  • réduire les coûts liés à l’externalisation des essais.

Les défis

Notre équipe a commencé par établir un diagnostic pour comprendre la situation. Jusqu’à présent, les différents laboratoires affichaient des taux d’utilisation de plus de 90 %. Ce chiffre nous semblait exceptionnellement élevé par rapport à nos missions précédentes dans l’automobile, où les taux d’utilisation se situent généralement autour de 60 %. En théorie, ceux des laboratoires du client étaient donc élevés.

Cependant, en confrontant ces taux à la nécessité d’externaliser, notre client s’est rendu compte que ces taux d’utilisation ne pouvaient pas être exacts. Il a alors demandé à MI-GSO | PCUBED de modifier le mode de calcul de l’utilisation des laboratoires pour obtenir un chiffre réaliste.

Nous avons mis en place un suivi rigoureux des indicateurs dans les laboratoires, puis utilisé les dashboards de Management de Projet pour présenter les résultats. Nos Dashboards Digitaux ont alors révélé que le taux d’utilisation réel était inférieur à 20 %.

Taux d'utilisation grâce aux dashboards digitaux
Taux d’utilisation réel découvert grâce au diagnostic de MP

À la découverte des résultats, le client a confié les responsabilités suivantes à MP :

  • créer un dashboard avec des indicateurs intégrant les données de plusieurs laboratoires d’essais,
  • rassembler et présenter toutes les données opérationnelles disponibles jusqu’à présent,
  • identifier les obstacles liés à la gestion des données pour atteindre un taux d’utilisation de 80 %.
Projection pour atteindre l’objectif d’utilisation des laboratoires d’essais

La solution apportée par MIGSO-PCUBED

Afin d’atteindre l’objectif d’utilisation des laboratoires d’essais, MI-GSO | PCUBED a déployé une équipe agile de consultants pour développer un dashboard analysant l’avancement du projet. En organisant des sprints, nous avons apporté des améliorations progressives qui ont permis au client d’être en mesure de redresser la situation. L’équipe a traité les problématiques suivantes :

  • l’architecture des données,
  • la communication des données,
  • l’accès aux sources des données,
  • l’adaptation à l’environnement spécifique des laboratoires d’essais.

Pour élaborer le dashboard de Management de Projet, l’équipe a commencé par recueillir les réactions et les impressions des utilisateurs. À tout niveau de l’entreprise, les principales parties prenantes ont participé à des entretiens et à des études de cas. Cette étape était cruciale pour nous adapter aux processus et aux besoins de notre client.

Ensuite, nous avons exploité ces enseignements et développé une démonstration de faisabilité, également appelée proof of concept. Ce premier dashboard était composé des indicateurs fondamentaux pour le projet et d’autres indicateurs de suivi. Nous avons également automatisé les mises à jour des principaux points de données qui ont lieu plusieurs fois par jour.

Engineer testing car systems.
Photo par ThisIsEngineering sur Pexels.

Pour y parvenir, nos consultants ont utilisé Alteryx pour l’analyse des données et QlikView pour la visualisation des données. L’équipe a opté pour ces outils, car le client les utilisait déjà. Comme ces outils sont très répandus dans l’industrie automobile, ils faisaient déjà partie de l’environnement informatique du client. Cela nous a permis de mettre en évidence les véritables données du projet tout en présentant leur analyse dans un format habituel pour le client.

« L’accès aux données en temps réel, la méthode d’extraction et l’architecture des données sont des facteurs très importants », rappelle Adysti Kardi, un consultant qui a travaillé sur cette mission. « Afin de concevoir le dashboard adapté au client, nous devons nous mettre à la place de l’utilisateur et connaître les décisions qu’il doit prendre. Nous avons besoin de savoir comment l’utilisateur interprétera les données et prendra des décisions pour développer l’interface et les graphiques. »

Après la phase de développement, l’équipe de consultants a testé le dashboard d’indicateurs avec le personnel opérationnel et l’équipe de direction. MI-GSO | PCUBED a pris en compte les remarques des utilisateurs dans les versions ultérieures, en utilisant l’analyse prédictive et en apportant des améliorations continues. À chaque nouvelle version, de plus en plus d’équipes utilisaient le dashboard et les managers bénéficiaient d’une meilleure vision sur les activités opérationnelles.

Les résultats

Au cours des 18 mois qui ont suivi le déploiement du dashboard, l’utilisation de tous les laboratoires a augmenté. Les managers peuvent désormais agir rapidement pour remédier aux retards dans les essais. Grâce à des données fiables sur les taux d’utilisation, le client peut planifier les essais plus précisément. Enfin, il peut maintenir les essais en interne et réaliser des économies sur les coûts d’externalisation.

Photo par ThisIsEngineering sur Pexels.

À l’origine, le dashboard était destiné aux dirigeants de l’entreprise. Cependant, nous avons étendu son utilisation à plus de 200 utilisateurs, de la direction jusqu’à l’atelier de production. Désormais, toutes les parties prenantes bénéficient des avantages suivants :

  • une visibilité centralisée sur les essais,
  • la possibilité de cliquer sur chaque ligne de poste pour obtenir des informations complémentaires,
  • l’augmentation des indicateurs d’utilisation chaque année depuis le déploiement,
  • l’identification des opportunités d’amélioration des processus dans chaque laboratoire d’essais,
  • des objectifs harmonisés grâce à la flexibilité et à l’utilisation élargie du dashboard.

« Lorsque j’ai présenté le plan pour l’année 2021 à ma hiérarchie, j’ai insisté sur le fait que ce projet est la pièce maîtresse pour moderniser la collecte de nos données, communiquer sur notre efficacité et identifier les processus pour lesquels nous pouvons gagner en efficacité. J’en suis personnellement convaincu. Je suis également ravi et reconnaissant de constater l’engagement de l’équipe MI-GSO | PCUBED », a déclaré le sponsor principal du projet.

Vous souhaitez maximiser la valeur de vos données ?

Nos Dashboards Digitaux proposent des indicateurs exploitables dans un format simple à utiliser. Vous disposez des bonnes informations pour prendre des décisions avisées.

La version originale de cet article a été rédigée en anglais par Anthony Veltri, Michael Tolomei, et Miriam Schmitz.

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