Problème
Le Corps of Royal Electrical and Mechanical Engineers (REME) entretient tout l'équipement électrique au sein de l'armée britannique. Les ingénieurs de REME sont chargés de l'entretien, de la récupération, de la réparation et de la fabrication de l'équipement de combat pour le maintenir en ordre de combat sur les champs de bataille et dans les bases militaires, tant au pays qu'à l'étranger.
Entre autres tâches, les ingénieurs sont chargés de l’entretien de l'hélicoptère d'attaque Apache, l'un des hélicoptères de combat multifonctions les plus avancés au monde. Cet avion est très exigeant en maintenance : il faut environ 35 heures de maintenance pour couvrir une heure de vol. C'est l'une des raisons pour lesquelles la direction de REME a considéré que son unité était en sous-effectif et a affirmé qu'elle devait agrandir le service de mécaniciens. Cependant, leurs superviseurs du Corps d'armée de l'air avaient l'impression que le REME possède trop de ressources, car en moyenne, ils avaient suffisamment de personnel pour gérer cette charge de travail.
L'absence d'accord entre ces deux organisations militaires a clairement indiqué que pour résoudre le problème de planification de la main-d'œuvre de REME, la direction devait examiner plus en profondeur les données pour prendre des décisions fondées d’avantage sur des données probantes. Ils ont chargé la société Decision Lab de créer un outil robuste pour améliorer la stratégie concernant les effectifs qui les aiderait à optimiser la planification et la gestion, puis à accroître la disponibilité des hélicoptères. Pour ces raisons, les consultants ont utilisé le logiciel de simulation et d'optimisation de la maintenance AnyLogic. Les consultants ont visé:
- Représentation des processus de cycle de déploiement dans l'environnement numérique.
- Analyse des relations de cause à effet entre les processus.
- Déterminer des stratégies robustes de gestion des effectifs, y compris l'utilisation ciblée des contractuels planifiés sur la base de besoins solides.
- Prévision des cycles de pointe et de baisse de la charge de travail.
- Apprendre comment les actions humaines, l'un des éléments clés du processus de cycle de déploiement, pourraient avoir un impact sur le système.
Solution
Les consultants ont construit un modèle de simulation pour l'analyse et l'optimisation des processus de maintenance pendant le cycle de déploiement. Le modèle comprenait trois domaines de comportement complexe se trouvant dans le système de la vie réelle:
- Avions — dans le modèle, ils ont été déployés à différents endroits, où ils ont été entretenus par des ingénieurs accompagnés, puis retournés à la base où la maintenance était nécessaire. Les composants de l'avion pourraient, à leur tour, se détériorer au hasard au cours de leur cycle de vie.
- Déploiement — le déploiement des avions dans le modèle a été simulé pour une période de cinq ans. Comme il était impossible de planifier le déploiement à un si long terme, cette incertitude a été pris en compte dans le modèle. De plus, les consultants ont simulé l'usure des composants de l'avion en raison des conditions environnementales.
- Le personnel — sur la base des données réelles, les consultants ont démontré comment l'expérience du personnel d'entretien des avions, l'efficacité individuelle et le stress influencent les processus de cycle de déploiement.
Grâce à l'approche de simulation multiméthode d’AnyLogic, les consultants ont pu modéliser les processus de cycle de déploiement et gérer leur complexité sans aucune simplification. Entre autres approches, la simulation basée sur le comportement des agents a permis aux modélisateurs de refléter en détail le comportement des ingénieurs aéronautiques, y compris leur expérience et le niveau d'épuisement professionnel, afin de démontrer des statistiques plus robustes.
Dans le modèle de simulation, les statistiques suivantes ont été recueillies:
- Le nombre des contractuels à un moment donné de simulation et le nombre d'avions
- Taux d'utilisation du personnel au fil du temps
- Niveau moyen de stress
- Niveau moyen d'expérience
- Efficacité moyenne du personnel
En analysant les résultats du modèle d'optimisation de la maintenance, les consultants ont conclu que l'aspect du facteur humain a joué un rôle important dans les activités du cycle de déploiement. Par exemple, si un ingénieur était fatigué et inefficace, le travail prendrait plus de temps et affecterait tous les processus connexes. Toutefois, si de nouveaux employés étaient recrutés, le niveau d'efficacité diminuerait également parce que les nouvelles recrues ont tendance à être moins expérimentées. Par conséquent, la direction du REME a dû trouver l'équilibre entre le fait de confier davantage de travail au personnel expérimenté, ce qui causait des burn-out, et d'embaucher des contractuels moins expérimentés.
Le modèle de simulation a fourni des informations significatives pour la gestion:
- Lorsque des hélicoptères sont au déploiement, l'utilisation du personnel sur la base est faible, même si certains hélicoptères sont encore à la base. Cependant, lorsque les hélicoptères sont de retour, ils sont maintenus avec une rafale d'engagement des employés. Ce fait devrait être pris en considération dans les futurs calendriers.
- Lorsque les ingénieurs partent pour le déploiement, peu de personnes restent à la base. C'est pourquoi un risque se pose : si trop d'hélicoptères reviennent en même temps, il n'y aura pas assez de personnel pour entretenir les hélicoptères. De plus, les ingénieurs d'avions sur la base peuvent subir une surcharge importante, ce qui peut avoir une incidence négative sur les résultats globaux du travail.
- Comme les contractuels planifiés et les contractuels d'urgence sont coûteux à recruter, le modèle a permis à la direction d'analyser comment le nombre de contractuels pourrait être optimisé tout en facilitant les flux de travail.
Résultat
À la suite du projet de modélisation et d’optimisation de la maintenance, les consultants ont offert au client un outil d'aide à la décision qui pourrait être utilisé pour planifier les politiques des effectifs et améliorer la coordination et la gestion du personnel.
À ce stade du projet, la simulation indique qu'avec une planification plus intelligente, il y a un potentiel d'amélioration de la disponibilité de la flotte d'avions de 20 % à moindre coût, en plus des objectifs premiers de l'organisation.
Il est estimé que la deuxième phase du projet pourrait permettre à REME d'économiser environ 2,7 millions de dollars en frais de personnel.