Dans cet article de blog, nous explorerons les origines du génie industriel, des exemples de modularisation et comment le génie industriel améliore les inefficacités de notre environnement grâce à des techniques d'optimisation des systèmes.

La naissance du génie industriel et l'importance de l'efficacité

Le génie industriel a émergé avec l'essor de la production de masse suite à la révolution industrielle. Contrairement à la production à petite échelle, dans un contexte de production de masse, la rationalisation du processus de production lui-même est devenue primordiale. Ce point est bien expliqué dans le livre d'Eli Goldratt, « Le But », qui nous rappelle une vérité fondamentale – bien que difficile à saisir à l'époque – : travailler plus dur ne garantit pas toujours une efficacité maximale, et les pertes dues à l'inefficacité peuvent être bien plus importantes qu'on ne l'imagine.
Du fait de son développement axé sur le mot-clé « efficacité », l’ingénierie industrielle moderne joue un rôle non seulement dans l’optimisation des processus de production, mais aussi dans l’identification et l’amélioration des éléments inefficaces disséminés dans notre vie – tels que l’ergonomie, l’ingénierie financière, la conception de bases de données et la recherche sur l’amélioration de la qualité de vie – afin de créer de meilleurs résultats.

Étude de cas sur la modularisation : Hyundai Mobis

La modularisation est une méthode par laquelle un fournisseur de pièces livre des composants connexes à un constructeur automobile partiellement assemblés, plutôt que de les fournir individuellement. Cette approche réduit considérablement l'effort requis du constructeur et offre l'avantage de permettre une grande flexibilité pour répondre aux exigences spécifiques des clients.
En réalité, la modularisation était une technologie à laquelle s'opposaient à la fois la maison mère et ses fournisseurs de pièces détachées. Auparavant, la livraison directe des pièces détachées aux constructeurs automobiles ne posait pas de problème majeur, et l'introduction d'un fabricant de modules comme intermédiaire suscitait de vives inquiétudes quant à une éventuelle baisse des profits pour les deux parties. Cependant, une fois mise en œuvre, la modularisation a permis aux constructeurs automobiles de réaliser des économies de temps et de coûts, tandis que les fournisseurs de pièces détachées ont pu optimiser la production et la gestion de la qualité grâce à une communication plus rapide.
Globalement, la qualité des véhicules s'est améliorée, entraînant une hausse des ventes. De plus, en étant pionnière dans le domaine de la modularisation, l'industrie a franchi des étapes importantes, comme la conclusion de contrats d'approvisionnement avec des entreprises étrangères, permettant ainsi aux fournisseurs de pièces détachées – auparavant cantonnés au marché national – de s'étendre au marché mondial. Du point de vue de l'ingénierie industrielle, il s'agit d'un exemple réussi d'identification et de gestion des crises et des opportunités latentes, se traduisant par une augmentation des profits pour les grandes entreprises comme pour les PME grâce à l'optimisation des systèmes.

Recherche opérationnelle et optimisation de la planification des trains KTX

Parmi les différentes méthodes d'optimisation des systèmes, la recherche opérationnelle (RO) en est un exemple majeur. L'un des problèmes fondamentaux de la recherche opérationnelle est le problème du flux à coût minimal, qui consiste à trouver un chemin de flux minimisant le coût total tout en garantissant qu'une certaine quantité circule de la source à la destination.
Pour résoudre ce problème, il faut d'abord définir une fonction objectif. Dans un problème de minimisation des coûts, cette fonction est naturellement conçue pour minimiser les coûts, et la séquence des événements ainsi que les contraintes de chaque événement sont ensuite exprimées mathématiquement. Il est important de noter que la plupart des solutions traditionnelles reposent sur une formulation linéaire.
Un exemple de ce type d'optimisation est la conception des opérations ferroviaires du KTX. Dans ce cas, la fonction objectif pourrait consister à minimiser le temps total entre le départ du premier train et l'arrivée du dernier. Les contraintes incluent la correspondance des gares de départ et d'arrivée pour les trains d'une même rame, ainsi que les temps de retournement. En pratique, Excel est utilisé pour collecter et organiser les données, tandis que des solveurs dédiés comme Xpress-MP sont utilisés pour résoudre le problème de flux à coût minimal.
Les résultats obtenus à partir de ces équations démontrent visuellement l'optimisation du déploiement des trains et des horaires d'exploitation, permettant ainsi d'identifier des mesures d'amélioration spécifiques pour réduire le gaspillage de temps et de ressources dans les opérations réelles.

L'universalité de l'efficacité : goulots d'étranglement et rôle du génie industriel

Tout système présente des goulots d'étranglement, ce qui signifie qu'il y a toujours une marge d'amélioration. Par conséquent, le rôle du génie industriel est illimité.
Grâce à un large éventail de technologies et de méthodologies en constante évolution, ce domaine peut être décrit comme une discipline capable de diriger un orchestre regroupant diverses disciplines d'ingénierie, pour produire des résultats optimaux et esthétiques.