[à modifier] Les organisations d’aujourd’hui ont besoin d’être plus agile afin de survivre dans des marchés fluctuants et instables. C’est le cas particulier des processus de résolution de problèmes. La résolution de problèmes est une activité clé que les entreprises réalisent quotidiennement afin d’améliorer la qualité et de réussir l’amélioration continue globale. Ces processus sont construits à partir des standards cadrés, tels que le Plan, Do, Check, Act (PDCA), Define, Measure, Analyse, Improve, Control (DMAIC), ou le 8 Disciplines (8D)/ 9 Steps (9S). Dans ces méthodes, la généralisation et la réutilisation des connaissances sont facilitées par la standardisation. Cependant, à cause des standards contraignants, il est parfois difficile de réagir à des évènements imprévus. De plus, les processus de résolution de problèmes possèdent des activités exploratoires, lesquelles permettent aux utilisateurs de découvrir les causes racines des problèmes et les éradiquer. Alors, un besoin surgit pour définir un processus de résolution de problèmes suffisamment structuré mais pas sur-contraint par des standards. Ce processus doit pouvoir être reconfiguré et adapté à des situations inattendues. De plus, ce processus est basé sur les principes de retour d’expérience.
Cette thèse décrit la proposition d’un processus agile de résolution de problèmes guidé par le retour d’expériences et de connaissances. A cet effet, le cycle de vie d’un processus agile de résolution de problèmes, basé sur les principes du Case-Based Reasoning (CBR), est proposé. A travers les cinq étapes du cycle de vie agile, le processus peut être défini, réalisé et stocké dans des bases d’expériences et des connaissances spécifiques. Le cycle de vie agile est basé sur la capitalisation et la réutilisation des expériences et connaissances. D’abord, le processus courant est caractérisé à travers d’un ensemble de tags et des indicateurs. Ensuite, des expériences passées retrouvées de la base d’expériences sont filtrées par rapport au processus courant. Postérieurement, une première version du processus, que sera utilisée comme une base pour l’exécution du processus, est proposée et adaptée. Dans la quatrième étape, pendant la réalisation du processus, les décideurs définissent la suite du processus dans chaque point de décision. Les décisions sont supportées par un « tableau de bord » qu’inclue toutes les informations pertinentes du processus et des expériences passées. Ensuite, le processus est capitalisé dans les bases d’expériences et connaissances.
Finalement, l’application du modèle à un processus spécifique de résolution de problèmes d’une entreprise de traitement de surface est présentée. Le processus est analysé en déployant le cycle de vie agile. Il est montré comment la méthode standard de résolution de problèmes utilisée dans le sein de l’entreprise pourrait devenir plus agile grâce à l’application de notre modèle. |
[à modifier] In order to survive to the unstable and highly changing market-place, modern organisations need to adapt their business processes to be more agile,. Such is, particularly, the case of problem solving processes. Problem solving is a key activity that companies perform on a daily basis to improve quality and to obtain sustainable and continuous improvement. Such processes are built following standard rigid frameworks as Plan, Do, Check, Act (PDCA), Define, Measure, Analyse, Improve, Control (DMAIC), or 8 Disciplines (8D)/ 9 Steps (9S). In these methods, the generalization and reuse of knowledge is facilitated by standardization. However, it is sometimes difficult to react to unexpected events due to over-constrained standards. On the other hand, problem solving processes also deal with exploratory activities, which allow problem solvers to discover all the deep causes of problems and eradicate them. Then, a need arises to define a problem solving process sufficiently structured but not over constrained by standards, which can be reconfigured and adapted to unexpected situations, and that is based on experience feedback principles.
This thesis work describes a proposition of an agile problem solving process driven by the reuse of experiences and knowledge. For this purpose, based on Case-Based Reasoning (CBR) principles, the complete lifecycle of an agile problem solving process is proposed. Following the five steps that compose the agile lifecycle, the agile process can be defined, executed and stored in a dedicated knowledge and experience base. The agile lifecycle is based on knowledge and experiences capitalization and reuse. First, the current process is characterized through a set of tags and indicators. Second, past experiences retrieved from the experience base are filtered according to the current process. Third, a first version of the process, which will be used as a baseline for process execution, is proposed and adapted. Fourth, during the execution of the process, decision makers define the way forward at each decision-making point. Decisions are supported by a “decision dashboard” including all relevant information regarding the process and the related past experiences. In the fifth step, the process is capitalized in the experience and knowledge bases.
Finally, an application of the model to a specific problem solving process of a surface treatment company is presented. The process is analysed, deploying the complete agile lifecycle. It is shown how the standard problem solving method used within the company could become more agile through the application of our model. |