Le six sigma est une méthode qui vise à améliorer les processus et la conformité des produits. Elle repose sur la maîtrise statistique des procédés. C’est également une méthode de management qui s’appuie sur une organisation très encadrée dédiée à la conduite de projets. Initiée dans les années 70 par les japonais, elle a été véritablement formalisée dans les années 80 chez Motorola par Michel Harry.
Le plus surprenant est que le six sigma n’a rien inventé, car les outils utilisés dans la méthode sont connus de longue date. Michel Harry a sélectionné une dizaine d’outils statistiques auxquels il a fourni un mode d’emploi et a redéfini la façon de les combiner. En effet, dans de nombreuses entreprises les outils statistiques ne sont pas utilisés de façon optimale.
Les principaux outils du six sigma
•Carte de process
•Matrice causes et effets
•Diagramme de Pareto
•Diagramme d’Ishikawa
•Analyse du système de mesure
•Analyse de capabilité
•AMDEC
•Etudes multivariables
•Plan d’expériences
•Plan de contrôle
Facteurs de succès
Le premier facteur de succès de la méthode provient de son coté scientifique parfaitement sécurisant pour des décideurs rationnels qui ont du mal à s’approprier la qualité. Le six sigma leur serait apparu comme un moyen de rationaliser la qualité, de l’intégrer au business en vue de générer du profit. En effet on constate que la méthode a été promue aux Etats-Unis par de grands patrons (Motorola, Kodak, General Electric…).
Deuxième facteur qui a fait son succès : cette méthode développe le management participatif, car elle s’appuie sur la constitution de groupes de projet. Cela suppose l’affectation à temps plein de personnes sur les projets : les Black Belts (chef de projets formés à une dizaine d’outils statistiques), ainsi que des personnes affectées à temps partiel, les Green Belts (maîtrisant deux ou trois outils statistiques).
Pourquoi le 6 sigma ?
Le sigma désigne en statistique l’écart type par rapport à une moyenne. L’écart type mesure la dispersion des produits autour d’une moyenne représentant le standard de fabrication. Plus l’écart type est faible plus la production est homogène et sera satisfaisante face aux exigences des clients.
Si on vise à faire rentrer 6 écarts type (6 sigma) dans la tolérance requise par la spécification du produit ont obtient 99,99966% de conformité technique de production. Dans certains secteurs, cet objectif est d’ores et déjà atteint. Par exemple dans le transport aérien, les entreprises sont déjà à 6,5 sigma. L’enjeu est de taille : il a été évalué qu’un niveau de 4 sigma aux Etats-Unis équivaut à 5000 erreurs chirurgicales par semaine, et 20 000 courriers perdus chaque heure sur l’ensemble du pays.
Les atouts de l’outil
Il constitue un outil d’aide à la décision qui s’appuie uniquement sur une analyse scientifique des données et recherche des solutions orientées vers la satisfaction client Les entreprises qui le développent s’en servent pour conforter une image positive vis-à-vis de l’extérieur et notamment les actionnaires L’approche processus quantifiée de la méthode permet de mettre en évidence les éléments de fonctionnement majeur d’un processus et d’y apporter des solutions. La méthode permet de réduire les niveaux de risque car les individus prennent davantage conscience des dangers potentiels liés à chaque étape du processus ; elle implique le développement d’un langage commun, d’une culture commune dans l’ensemble des activités et des implantations géographiques.
Les cinq étapes principales de la méthode : le DMAIC
•Définir : Il s’agit tout d’abord de choisir et préciser l’objet et l’étendue du projet. Celui-ci doit répondre à des objectifs stratégiques de l’entreprise. Il convient aussi d’identifier les » clients » du projet et leurs exigences. En dernier lieu, il est établi une cartographie des processus couverts par le projet et les événements mesurables susceptibles de provoquer une non-conformité à une exigence client sont repérés.
•Mesurer : Une fois le projet défini, il est effectué une mesure de l’efficacité du processus grâce aux indicateurs de sortie repésentant les exigences clients. L’efficacité des fournisseurs est également évaluée sur la base des critères d’acceptation des processus amont. C’est à cette étape que les outils statistiques sont utilisés.
•Analyser : Grâce aux mesures effectuées dans l’étape précédente, on peut développer une analyse de causes et les vérifier. Dans le cadre d’analyses multivariables, il est nécessaire de faire une analyse plus approfondie à l’aide des plans d’expérience. Cela correspond à une étude systématique des variables d’entrée critiques en vue de déterminer les réglages optimaux.
•Innover/Améliorer : Une fois les causes premières déterminées, il faut mettre en place des solutions. Là encore, il est fait utilisation de méthodes éprouvées : » brain storming « , diagramme des affinités… Les solutions adoptées sont testées sur une petite échelle afin de vérifier leur efficacité, puis appliquées à l’ensemble du processus
•Contrôler : Les solutions étant adoptées par l’entreprise, le processus est évalué d’un point de vue qualitatif mais aussi quantitatif, par exemple en utilisant des cartes de contrôle statistiques.
Une méthode controversée
La nécessité de réduire les non-conformités et de se fixer un objectif n’est pas contestable. Ce qui est en cause c’est la lourdeur et le coût très élevé d’investissement méthodologique. Il est également problématique d’appliquer des solutions d’un site à l’ensemble des sites quand bien même les différences seraient minimes. S’adapter au contexte engendre souvent la reprise du projet au point de départ. D’un point de vue managérial, on reproche à la méthode le travail supplémentaire qu’elle entraîne sans pour autant apporter de la reconnaissance aux personnes investies dans le projet.
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