Comment effectuer une étude de temps pour les processus de service en génie

Pour la plupart des processus de service d'ingénierie, le timing continu ou en retrait avec un échantillon de taille modérée (10 à 15 observations par élément) offre un bon équilibre entre précision et effort.

Conduite de l ' observation

L'observation est au cœur de l'étude du temps. La façon dont vous la conduisez affecte directement la qualité des données.

Rôle d'observateur et neutralité

L'observateur doit rester aussi discret que possible. Annoncez le but de l'étude à tous les participants, en soulignant que le but est d'améliorer le processus, non pas d'évaluer les performances individuelles. Positionnez-vous où vous pouvez clairement voir les points de départ et de fin de tâche sans planer. Si l'opérateur se sent surveillé, ils peuvent modifier leur rythme (l'effet Hawthorne). Pour atténuer cela, permettre une courte période d'adaptation avant l'enregistrement.

Enregistrement des données en continu

Utiliser une feuille de données normalisée avec des colonnes pour :

• Numéro de l'élément de tâche et description
• Heure de début et de fin (ou durée)
• Numéro d'observation
• Remarques (interruptions, conditions inhabituelles, questions de l'opérateur)

Si vous utilisez un outil numérique ou un tableur sur une tablette, assurez-vous que l'interface est assez simple pour fonctionner sans perdre de vue l'opérateur. Enregistrez chaque cycle d'éléments dans l'ordre où ils se produisent. Lorsqu'une interruption se produit – comme un appel téléphonique ou un autre collègue demandant de l'aide – signalez ce cycle et notez brièvement la cause.

Interruptions et irrégularités dans la manipulation

Les interruptions sont normales dans les services d'ingénierie. Ne forcez pas l'opérateur à les ignorer; cela produirait des temps irréalistes. Au lieu de cela, enregistrez l'interruption comme un élément distinct (par exemple, -attendez – question non programmée) et décidez plus tard si l'inclusion dans le temps standard.

Analyse des données de l'étude sur le temps

Once you have a set of observations, the raw times need to be processed into meaningful metrics.

Calculer les temps moyens et les écarts

Calculez également l'écart type et . Une forte variance indique une incohérence qui peut découler de la compétence de l'opérateur, de la performance de l'outil ou de l'ambiguïté dans la définition de la tâche. Une bonne règle de pouce : si le coefficient de variation (écart type / moyenne) dépasse 30 %, examinez la cause avant d'utiliser la moyenne comme norme.

Appliquez la cote de rendement (si nécessaire)

Dans les études de temps traditionnelles, l'observateur attribue un facteur de notation de performance pour ajuster le rythme de l'opérateur à un niveau normal de -. Pour les services d'ingénierie, cela est controversé parce que le travail cognitif est difficile à évaluer objectivement. Au lieu de cela, se concentrer sur l'utilisation d'un échantillon de taille suffisante et de fonctionner dans des conditions typiques.

Identifier les goulots d'étranglement et le temps non-valorisé

Par exemple, si l'approbation prend 4 heures, mais que le travail réel n'est que 10 minutes, cela indique une file d'attente et un temps d'attente. Distinguer entre la valeur ajoutée (travail qui transforme la sortie du service) et les activités non-valeur ajoutée (inspection, mouvement, attente).

Utiliser un logiciel statistique pour les grands ensembles de données

Pour les études couvrant des dizaines d'éléments et des centaines de cycles, le calcul manuel devient sujet à erreur. Utilisez des outils de tableur (Excel, Google Sheets) ou un logiciel d'étude du temps dédié (p. ex. ProModel ou QualaTime[). Ces outils peuvent automatiquement générer des histogrammes, des tableaux de contrôle et des rapports sommaires.

Améliorations à apporter

Les données sans action ne sont que des chiffres. L'objectif final d'une étude temporelle est de conduire à l'amélioration des processus.

Élaborer des hypothèses d'amélioration

Si le temps d'attente excessif est causé par une chaîne d'approbation séquentielle, envisagez des examens parallèles ou délèguez une autorité d'approbation. Si une étape manuelle de saisie des données consomme 15 minutes chaque matin, explorez les modèles d'automatisation ou préremplis.

Changements d'essai avec un pilote

Mettre en œuvre le changement proposé à petite échelle – une équipe, un projet ou une journée. Effectuer une étude de suivi sur les mêmes tâches pour comparer avant et après les heures. Veiller à ce que les conditions de mesure (opérateur, outils, heure de la journée) soient les plus semblables possibles pour isoler l'effet du changement.

Déroulement et surveillance

Une fois que le projet pilote aura confirmé son amélioration, normaliser le nouveau processus au moyen de procédures, de formation et de modifications d'outils mises à jour.Surveiller les mesures clés au cours des prochaines semaines pour s'assurer que les gains sont maintenus.

Meilleures pratiques pour des études efficaces sur le temps

• Communiquer le but – Expliquer aux opérateurs que l'étude vise à aider tout le monde à travailler plus intelligemment, non à couper des emplois ou à gérer le micro. La transparence renforce la confiance et réduit l'anxiété.
• Utilisez une fiche de données normalisée – Prédéfinissez les éléments et leurs limites avant de commencer. Cela réduit l'ambiguïté et facilite la comparaison des données entre les observations.
• Conduire suffisamment d'observations – Une seule observation peut être trompeuse. Pour les tâches d'ingénierie, un échantillon de 10 à 15 cycles par élément fournit souvent un intervalle de confiance raisonnable.
• Contexte de l'enregistrement – Notez l'heure du jour, le jour de la semaine, le niveau d'expérience de l'opérateur et toute condition atypique.Ces facteurs peuvent expliquer des valeurs aberrantes et vous aider à décider s'il faut les exclure de la norme.
• Restez neutre – Ne pas entraîner l'opérateur ou suggérer des changements pendant la période d'observation. L'objectif est de saisir la réalité actuelle, et non une vision idéalisée.
• Utiliser la technologie – Les applications Smartphone comme TimeCulateur ou les applications d'étude du temps dédiés peuvent simplifier l'enregistrement et calculer automatiquement les statistiques.
• Pilot la méthode de collecte de données – Testez votre fiche de données à court terme avant l'étude principale.
• Obtenez des commentaires des opérateurs – Après l'étude, partagez les conclusions préliminaires avec les personnes qui ont effectué le travail. Ils ont souvent des idées précieuses sur la raison pour laquelle certaines mesures prennent plus de temps et quelles améliorations pourraient effectivement fonctionner.

Pièges fréquents à éviter

• – Se concentrer sur des tâches déjà efficaces tout en ignorant les goulets d'étranglement à impact élevé gaspille l'énergie. Utilisez toujours la cartographie des processus pour établir des priorités.
• Ignorer le facteur humain – Les observateurs qui se tiennent trop près, qui font des notes fort ou qui ne construisent pas de rapport fausseront le comportement naturel.
• Modifier toutes les données sans examen – Les valeurs aberrantes causées par des interruptions réelles doivent être traitées séparément.
• Négligence de mettre à jour les normes – Une fois que les processus changent (nouveaux logiciels, nouveaux outils, nouveaux membres de l'équipe), les anciennes normes de temps deviennent obsolètes.
• Sur-ingénierie de l'étude – Il est tentant de temps à chaque micro-motion. Pour les services d'ingénierie, casser la tâche en petites étapes cognitives (p. ex., -email ouvert, - -lisez l'exigence) donne souvent peu de perspicacité actionnable.
• Utiliser des études de temps pour l'évaluation de performance individuelle – C'est une façon sûre de détruire la confiance.Les études de temps sont destinées à l'analyse de processus, et non au classement des employés.