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Une des techniques de l’étude des temps, les données standards consistent en la construction d’une banque de données de temps.

Introduction

La méthode des données standards part du principe que de nombreux mouvements sont communs, connus et dors et déjà mesurés. L’enjeu de cette méthode est de créer une banque de données standard sur l’ensemble de ces tâches récurrentes et répétitives.

Elle présente ainsi pour avantage :

  • Fournir un catalogue de mouvement et de temps.
  • Permet de se concentrer sur les améliorations.
  • Fournit une méthode rapide et fiable pour évaluer les standards.
  • Elimine le problème de l’évaluation subjective de la performance de l’opérateur.

Construire la base de donnée

1. Choisir le périmètre de travail

Il est difficile de penser que toutes les opérations puissent être cataloguées. En pratique, la banque de données sera d’autant plus efficace qu’elle doit être restreinte à un nombre de tâches raisonnables, par exemple liées à un secteur d’activité ou un type de produit.

Il faut donner des priorités et choisir un périmètre. Ili peut être « géographique » (par exemple uniquement pour l’atelier emballage), ou un périmètre lié à des tâches que l’on peut retrouver similaire dans toute l’usine.

2. Découper le travail en sous-tâche

Il est nécessaire de choisir les différents « mouvements » que l’on va analyser. Pour cela, on découpe les différentes opérations en mouvements de bases adaptés à la situation. Ainsi, pour une opération d’emballage, si sur l’usine, tous les cartons et tous les contenus sont identiques, le mouvement peut être défini en un bloc plutôt que de le découper en sous-ensemble comme « saisir le carton », « positionner le carton »…

3. Choisir les sources de données

La fiabilité des données sera d’autant plus grande que l’accumulation de celle-ci sera faite dans le temps et avec le maximum de relevé. La source et les facteurs pris en compte, comme l’effort ou les conditions de travail, sont des conditions à la fiabilité.

Les  méthodes de mesures

Avec le temps, on peut construire une banque de données sur la base des mesures chronométriques effectuées (chrono analyse ou analyse par échantillonnage). Cette méthode a le problème d’être restrictive dans le sens où on ne peut mesurer que ce que l’on voit. Par exemple, si une personne marche 10m, on pourra effectuer des mesures et les rentrer dans la banque de données. Toutefois, dans le cas où la personne marchera 25m, on n’aura pas de données.

Il est préférable de développer des modèles mathématiques pour déduire des données. Par exemple, on peut effectuer différentes mesures de marche pour 10, 20, 30 ou 40 mètres et déterminer s’il y a une relation linéaire ou non. Une fois le modèle établi, il sera possible de déduire toutes les longueurs de marche et avoir une banque de données efficace.

Les méthodes de prédétermination

La banque de données peut s’appuyer sur les tables d’estimation des temps (table MTM, Most…). Ainsi, on peut découper le travail en sous-groupe de mouvement et construire la table des temps associés. Plus simple et moins couteuse à mettre en œuvre, cette méthode est également plus efficace que les mesures chronométriques pour les petits mouvements.

Les données externes

Il est possible d’utiliser des données externes pour construire la banque de données. Certains secteurs ont développé des banques de données en tenant compte de la spécificité du secteur. On retrouve par exemple la General Sewing Data, pour les métiers de la couture. Cette technique a l’avantage que  ces banques de données sont remises à jours régulièrement et permettent ainsi d’avoir des données fiables.

4. Déterminer les facteurs

En fonction des activités, il y a de nombreux facteurs d’influences qu’il faut déterminer. Par exemple, pour la marche, les facteurs de distance et de poids transportés sont à prendre en compte.

Source

G. Kanawary (1992) – Introduction to work study

O. D. Salih, A. Raouf, J. D. Campbell (1999) – Planning and control of maintenance systems : modeling and analysis

G. Salvendy (2001) – Handbook of industrial engineering : technology and operations management

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