Problème
L'un des plus grands fabricants de turbines au monde disposait d'un portefeuille de turbines à gaz très prometteur sur cinq ans et prévoyait une marge nette optimiste de 30 %. Le portefeuille de l'entreprise se composait de plus de 100 programmes, faits de 1000 projets, chaque projet étant composé d'un certain nombre de phases. S'appuyant sur ses bonnes performances passées, l'entreprise a construit son avantage concurrentiel stratégique autour de leur fiabilité, leur permettant de distribuer des pénalités pour livraison tardive et d'offrir des primes pour les performances précoces.
Environ un an après le debur de la réalisation du portefeuille quinquennal, la direction s'est rendu compte que certains des projets nécessaires à la réalisation des programmes étaient confrontés à des retards importants. Ils espéraient que les tampons qu'ils ont ajoutés au niveau du projet et du programme seraient suffisants pour absorber ces retards imprévus. Compte tenu de ces retards et du fait que l'équipe des ventes a continué de promettre des délais prévus précédemment pour les nouveaux programmes, même s'il y avait des retards croissant, l'entreprise s'inquiétait de savoir si elle serait en mesure de respecter les engagements des clients et des actionnaires.
Aujourd'hui, prendre des engagements fiables envers les clients et les actionnaires devient de plus en plus difficile en raison des niveaux plus élevés de VUCCA (volatilité, incertitude, complexité, contraintes et ambiguïté). En outre, en raison du fait que les entreprises fonctionnant en mode projets répondent aux critères des systèmes d'adaptation complexes, souvent de petits changements peuvent avoir de grands impacts positifs ou négatifs. Les logiciels traditionnels de planification de portefeuille et de projet ne peuvent pas tenir compte de toutes les interdépendances dynamiques, des contraintes de ressources et de la variabilité, et en tant que tels, ne peuvent pas être utilisés pour répondre aux questions critiques suivantes auxquelles l'équipe de direction a dû faire face:
- Compte tenu des retards actuels, combien de temps le pipeline de cinq ans de programmes de l'entreprise prendra-t-réellement pour être terminé s'ils continuent d'utiliser les pratiques traditionnelles de planification et d'exécution des projets?
- Compte tenu des retards probables d'achèvement, l'entreprise serait-elle toujours en mesure de réaliser un profit sur ce portefeuille?
- Dans quelle mesure pourraient-ils être meilleurs s'ils étaient prêts à mettre en œuvre la planification et l'exécution des meilleures pratiques fondées sur la gestion de projets de la chaîne critique de la théorie des contraintes?
Compte tenu de ce qui précède, dans quelle mesure les engagements d'achèvement et de coût des projets envers les clients et les engagements de rentabilité envers les actionnaires devraient-ils être modifiés ? L’entreprise et son fournisseur de logiciels CCPM et partenaire de mise en œuvre ont fait appel à l'aide de Goldratt Research Labs (GRL), une source de premier plan de services de recherche et d'innovation fondés sur la théorie des contraintes. GRL a suggéré qu'un jumeau numérique du portefeuille de programmes et de projets de l'entreprise pourrait être développé pour simuler la stratégie de gestion de projet de fabrication. Il s'agissait notamment de tests visant à quantifier l'impact opérationnel et financier de la mise en œuvre d'une nouvelle réglementation du CCPM et de la planification et de l'exécution agiles afin de limiter le travail en cours (WIP) et de permettre des priorités d'exécution correctes afin de réduire les retards causés par le multitâche et exécution non synchronisée.
La différence entre la gestion de projet de fabrication traditionnelle et la gestion critique de projet de fabrication de chaîne
L'autre question à laquelle le jumeau numérique de fabrication pourrait répondre était de savoir quel serait le mécanisme de contrôle WIP le plus approprié et quelles seraient les limites appropriées de l'IAS pour un tel mécanisme. S'ils contrôlent le TPI au niveau du programme, le niveau du projet, ou peut-être un niveau hybride, était nécessaire pour contrôler le TPI au niveau du programme et libérer davantage de projets si les ressources limitées par la capacité étaient à l'arrêt du travail. Même les experts les plus expérimentés du CCPM et de l'Agile n'ont pas pu répondre à ces questions.
L'objectif de GRL dans ce projet était double. Tout d'abord, développer un jumeau numérique qui représenterait cette entreprise avec suffisamment de précision pour fournir à l'équipe de direction un outil d'aide à la décision pour aider à répondre à leurs questions clés. Deuxièmement, profiter de l'occasion pour développer et tester davantage la plate-forme jumelle numérique auto-configurable qu'ils ont développé pour simuler n'importe quel portefeuille de programmes, de projets et de phases pour tout autre client ayant des défis similaires.
La portée de ce jumeau numérique a été conçu pour la gestion de projet de fabrication pour savoir:
- Que se passerait-il si l'entreprise continuait à suivre les règles actuelles (traditionnelles) de gestion de projet (en termes d'impact opérationnel et financier).
- Que se passerait-il si l'entreprise adoptait les nouvelles règles du CCPM?
- Quel serait le meilleur mécanisme de contrôle du WIP et quelles devraient être les limites "optimales" de l'IDE.
- Comment hiérarchiser et allouer les ressources pour améliorer les flux et la rentabilité.
Solution
GRL utilise le logiciel de simulation de production AnyLogic depuis de nombreuses années pour construire des modèles de simulation de fabrication qui peuvent prédire l'impact opérationnel et financier probable de l'utilisation de la chaîne d'approvisionnement traditionnelle et des pratiques de gestion de projet par rapport au TOC Pratiques. Ces modèles sont appliqués pour montrer à quel point les entreprises pourraient être performantes si elles appliquaient les meilleures pratiques de TOC, et quelle serait la façon la plus rapide, la plus simple, la plus basse et la plus faible de ce genre de risque.
Dans ce projet, ils ont décidé de construire le jumeau numérique en utilisant le logiciel de simulation de fabrication AnyLogic pour les raisons suivantes:
- La modélisation multiméthode permet une réplication plus précise de l'environnement complexe du monde réel lorsqu'il s'agit de la simulation de gestion de projet de fabrication.
- Le modèle de simulation de production peut être construit comme une entité auto-configurable et servir de jumeau numérique une fois connecté à une source de données d'entrée. Cela rend le modèle plus évolutif et assure une meilleure convivialité aujourd'hui et à l'avenir.
- L'exportation du modèle en tant qu'application autonome, ou vers le cloud AnyLogic, garantit un partage et des tests de modèle plus faciles, ainsi que la communication des résultats d'optimisation de fabrication aux clients.
- Grâce aux capacités de simulation AnyLogic Cloud, les utilisateurs peuvent effectuer des expériences multi-manches complexes plus rapidement et plus efficacement.
Démonstration d'outil de simulation de gestion de projet de fabrication
GRL avait déjà créé une plate-forme d'optimisation de gestion de projet de fabrication dans AnyLogic, permettant à leurs développeurs de créer un jumeau numérique entièrement auto-configurable de n'importe quel environnement. Ils l'avaient testé dans d'autres domaines d'activité et d'industrie et l'ont maintenant adopté pour les objectifs de ce projet spécifique.
Dans ce modèle, des méthodes de simulation d'événements basé sur le comportement des agents et des évènements discrètes ont été utilisées. L'entrée du modèle a été la structure complète de ventilation du travail du portefeuille total, exportée directement du système de gestion de projet du client à Excel. Il y avait également d'autres feuilles Excel décrivant les emplacements des ressources, la disponibilité des ressources, les pénalités d'achèvement tardif et les primes d'achèvement anticipé, etc. Le modèle de simulation de gestion de projet de fabrication offrait également aux utilisateurs la possibilité de choisir s'il y avait lieu d'exécuter des scénarios en utilisant les pratiques traditionnelles de planification et d'exécution des projets ou les meilleures pratiques des règles du CCPM de Theory of Contraints.
Le scénario de référence a été conçu pour voir combien de temps le portefeuille de gestion de projet simulé prendrait probablement si l'entreprise continuait d'utiliser des règles traditionnelles, notamment:
- Temps d’exécution standard quel que soit le retard.
- Garder les ressources occupées en commençant tout dès que possible.
- Obtenir des ressources à plusieurs tâches (changement de tâche) pour montrer les progrès réalisés sur autant de projets que possible.
- Ne pas attendre qu'un projet ait un kit complet pour démarrer.
Le modèle de simulation de gestion de projet de fabrication a été conçu pour offrir aux utilisateurs la possibilité de l'exécuter de l'une des trois façons:
- Mode d'expérience Single Run où les utilisateurs peuvent surveiller la dynamique en jeu, tandis que les programmes, les projets et les phases ont été exécutés. Les graphiques montrent l'évolution de chaque projet et de chaque programme en termes de consommation de tampons par rapport à l'achèvement critique de la chaîne. Une vue de graphique de Gantt était disponible pour voir l'ampleur et les causes des retards cumulatifs à la phase, au projet et au niveau du programme. L'utilisateur pourrait également voir l'utilisation des ressources et l'impact financier des retards en temps réel.
- Mode d'analyse de sensibilité où les utilisateurs pourraient déterminer la sensibilité sur la durée du portefeuille et la rentabilité avec des changements d'étape dans les limites WIP sur les programmes ou les projets.
- Mode de comparaison de scénarios où trois des scénarios les plus importants pourraient être comparés à la ligne de base.
Les sorties de simulation incluent des rapports logiciels de simulation de fabrication AnyLogic par défaut où les utilisateurs peuvent comparer différentes caractéristiques dans différents scénarios, des rapports Excel détaillés et des journaux pour une plongée en profondeur dans un projet ou une exécution de phase spécifique.
Résultats
GRL a présenté les résultats opérationnels et financiers des quatre scénarios à l'équipe de direction de l'entreprise. Le premier scénario de référence a montré les conséquences pour l'entreprise qui a suivi la gestion traditionnelle des projets de fabrication pour compléter le portefeuille du programme quinquennal prévu. Il était clair que même le bénéfice net élevé qu'ils utilisaient en citant, pour absorber leur stratégie passée de dépenses, les ressources consacrées aux projets et aux programmes retardés seraient insuffisantes pour leur permettre de terminer les projets et les programmes à temps et de façon rentable. En fait, la simulation de gestion de projet de fabrication a montré, à l’horreur de l'équipe de direction, que l'entreprise serait probablement en retard de plus de deux ans, ce qui entraînerait une perte de 181 millions de dollars.
Les trois autres scénarios étaient axés sur la meilleure façon que l'entreprise pourrait faire dans les deux programmes à temps, ainsi que le rendement global de la rentabilité, si elles mettaient en œuvre trois différents mécanismes de contrôle WIP dans le cadre de leur mise en œuvre CCPM.
- Le scénario 2 a montré l'impact du contrôle du WIP au niveau du projet.
- Le scénario 3 a montré l'impact du contrôle de WIP au niveau du programme.
- Le scénario 4 a montré l'impact du contrôle du WIP avec une règle hybride qui contrôlait le WIP au niveau du programme, mais qui pourrait lancer d'autres projets si les ressources limitées par la capacité étaient affamées de travail.
Le jumeau numérique a montré que, pour l'entreprise, le contrôle WIP au niveau du projet semblait être la meilleure option. Bien que la société allât terminer l'ensemble du portefeuille neuf mois plus tard, elle aurait encore un bénéfice net de 104 millions de dollars. De plus, comme tous les programmes et projets n'avaient pas de pénalités et de primes, il était possible d'obtenir des résultats financiers encore meilleurs en exécutant des scénarios pour identifier les règles optimales de priorisation afin d'assurer les programmes et les projets ayant le plus grand retard. Les pénalités d'achèvement et les primes d'achèvement anticipé ont reçu la plus haute priorité.
La simulation de gestion de projet de fabrication de GRL a également montré qu'ils étaient capables de créer, à l'aide de la plate-forme de simulation de production AnyLogic, un jumeau numérique de gestion de projet réutilisable et auto-configurable qui peut modéliser n'importe quel environnement de projet. Il est facilement configurable, peut être intégré au système de gestion de projet de l'entreprise, peut envisager la variabilité de la durée des tâches et d'autres événements aléatoires pour prédire avec précision les résultats probables en utilisant les règles traditionnelles vs CCPM, et peut également déterminer l'impact des changements dans l'allocation des ressources et les règles de priorisation sur le rendement opérationnel et financier de l'entreprise.
Regardez la vidéo du Dr Alan Barnard et Jaco-Ben Vosloo, présentant cette étude de cas à la Conférence AnyLogic, ou téléchargez sa présentation.
