Pour les industriels, les ressources continuent à représenter un énorme coût financier et de gestion. Un changement de perspective peut entraîner de véritables percées pour réduire la consommation des ressources.

La lutte pour tirer le meilleur parti des ressources mondiales se joue sur plusieurs fronts, il n’est pas inutile de le rappeler à un moment où les journaux annoncent la fin supposée du « supercycle des matières premières ». En fait, la grande majorité des fabricants mondiaux ont une multitude de possibilités de gagner en rentabilité grâce à une meilleure utilisation des ressources. Il existe une très large gamme d’options : mieux utiliser les matières premières, minimiser les émissions nocives, réduire les fuites d’eau, réduire ou faire disparaître les flux de déchets par le recyclage et la valorisation énergétique.

Notre expérience montre que les détails comptent. Nous espérons qu’en présentant des exemples parlants de ces concepts en action, cet article nourrira l’imagination des dirigeants sur les possibilités d’utiliser plus efficacement les ressources.

Penser lean
Le « lean management », développé à l’origine au sein du système de production Toyota, a donné aux organisations une nouvelle façon de reconnaître et d’éliminer les déchets. Améliorer la productivité des ressources exige d’appliquer la même rigueur à une forme spécifique des flux matériels, l’énergie et les matières premières.

Dans la pratique, ces méthodes impliquent souvent de suivre un produit à travers les opérations en usine ou dans la production d’un service. On appelle cela le VSM (Value Stream Mapping, littéralement « cartographie des flux de valeur »), un modèle qui peut être illustré par un diagramme de Sankey mettant en valeur les flux de gaspillage des ressources. Prenons comme exemple l’analyse d’un processus familier : la cuisson des gâteaux pour une kermesse scolaire. La pièce 1 suit les intrants, tels que les ingrédients et l’électricité pour faire fonctionner le four, mais aussi les pertes, par exemple les pertes de chaleur du four. Actuellement, un seul déchet est récupéré,  et encore partiellement : les trognons de pomme, qui servent à nourrir des poules. Le four pourrait-il perdre moins de chaleur au cours de la cuisson ? Les coquilles pourraient-elles être ajoutées au compost du jardin de l’école ? Que se passe-t-il si le four fonctionne au gaz au lieu d’électricité, ou si l’électricité provient d’un panneau solaire dont le coût a déjà été amorti ?

Pièce 1
Le Value-Stream Mapping trace les intrants et les pertes pour chaque étape d’un processus, offrant ainsi un bon aperçu des points où l’on peut réduire le gaspillage de ressources.
Illustration : la cuisson d’un gâteau aux pommes pour la kermesse scolaire

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Penser limites
Le point de départ pour la plupart des efforts d’amélioration opérationnelle est l’idée d’un changement progressif : on part du processus existant et on voit quelles améliorations sont possibles. Par exemple, on commence par la consommation effective et on identifie des idées pour la réduire. Comme l’indique la pièce 2, une approche plus audacieuse de la productivité des ressources fait presque l’hypothèse inverse. Pour n’importe quel processus, la ligne de base est la limite théorique : le niveau d’efficacité des ressources que le processus pourrait atteindre dans des conditions parfaites, par exemple un état hypothétique dans lequel il produit zéro émissions, ou encore dans lequel toute la chaleur produite peut être récupérée.

Pièce 2
L’analyse des limites théoriques fait apparaître des pertes insoupçonnées

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Comme le montre la partie inférieure de la pièce, la différence entre la limite théorique et la consommation effective apparaît comme ce qu’elle est vraiment : une perte. Or la plupart des gens et la plupart des organisations sont beaucoup plus motivés pour éviter les pertes que pour réduire la consommation. Reconfigurer le problème de cette façon est donc plus susceptible de produire des possibilités d’amélioration majeure. Un fabricant chinois de fer et d’acier, par exemple, a mené cet exercice et ainsi augmenté de 25% la puissance générée à partir de la chaleur résiduelle, réduisant ainsi ses coûts de production de plus de 1 dollar la tonne.

Penser profits / heure
Pour faire leur choix entre différentes initiatives de productivité des ressources, les entreprises ont besoin d’un langage commun permettant d’évaluer l’impact de chaque idée et les arbitrages impliqués. Idéalement, une organisation quantifierait les économies potentielles en utilisant la métrique dont les entreprises se soucient généralement plus : le profit. Mais jusqu’à tout récemment, l’insuffisance de données et les limites des outils d’analyse obligeaient de nombreux fabricants à mesurer la rentabilité en fonction de la quantité de produit qui sortait de leurs chaînes — des euros par tonne, par exemple.

Le problème est que le profit par tonne ignore une ressource essentielle : le temps. Si le même équipement peut produire deux produits différents avec deux marges différentes, l’utiliser pour fabriquer le produit à faible marge réduit le temps disponible pour le produit à la marge la plus élevée. Et cette perte ne peut pas être récupérée.

A présent que les entreprises peuvent produire les analyses dont elles ont besoin, les résultats sont révélateurs. La pièce 3 examine un portefeuille de produits classés en fonction de leur rentabilité, mesurée comme un pourcentage de l’offre ayant la marge la plus élevée. L’axe des abscisses montre la marge de chaque produit par kilogramme (approche traditionnelle), tandis que l’axe des ordonnées indique la marge du même produit par heure. La plupart des produits se retrouvent à peu près au même point sur ces deux mesures. Mais deux des produits les plus importants en volume, présentés au centre du diagramme en bleu, sont moins rentables à l’heure qu’à la tonne, tandis que plusieurs produits moins importants en volume, illustrés en orange, s’avèrent plus rentables selon la nouvelle mesure.

Pièce 3
Penser en termes de profit par heure peut aider les entreprises à faire des choix cruciaux de productivité des ressources.

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Ce genre de comparaison peut aider les entreprises à faire des choix cruciaux de productivité des ressources. Par exemple, dans la chimie, augmenter le rendement d’un produit réduit habituellement les déchets environnementaux mais nécessite des temps de réaction plus longs et laisse moins de capacités pour d’autres produits. En revanche, si le profit par heure de ce produit augmente en exécutant une réaction plus lente et en améliorant le rendement, la décision est facile.

Adopter une analytique de pointe
Les techniques analytiques avancées peuvent multiplier la puissance du profit par heure, en aidant les entreprises à trier parmi des millions d’interdépendances possibles entre des variables telles que la qualité des matières premières, la configuration du matériel, ou les changements de processus. La pièce 4 illustre comment une entreprise de métaux précieux a résolu un ensemble de questions particulièrement épineuses alors qu’elle cherchait à accroître les rendements de ses processus. Les premières analyses suggéraient que les meilleurs rendements provenaient d’une gamme assez étroite de grades de minerai, mais en examinant les grades d’une manière détaillée, aucune tendance n’était plus perceptible.

Pièce 4
Les « réseaux de neurones » (neural networks) – une forme d’intelligence artificielle – assimilent des données, des règles, des hypothèses, et utilisent des algorithmes pour apprendre à partir d’hypothèses.

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Pour comprendre ce qui se passait, la compagnie minière s’est tourné vers les réseaux de neurones pour isoler certains événements et jours spécifiques où le rendement aurait dû être plus élevé. La ligne grise montre le rendement réel, tandis que la ligne verte suggère ce qu’il aurait dû être. (Les flèches indiquent les points où l’écart était important et mériterait une investigation.) L’analyse a montré que l’augmentation de la concentration d’oxygène dans le processus compense les pertes de rendement résultant d’une diminution des qualités de minerai au cours de l’année précédente. Grâce à la modification des paramètre du processus, l’entreprise a accru les rendements (et donc la production) de 8% en trois mois.

Aller au-delà des outils
Les approches comme celles que nous avons décrites ne sont qu’une partie de l’histoire, bien sûr. La productivité des ressources requiert également un effort global de gestion du changement. De nombreuses organisations dont les projets de ressources s’essoufflent au fil du temps s’appuient trop sur les analyses de leurs outils de productivité des ressources. Les success stories, cependant, modifient les mentalités sous-jacentes et amènent les gens à une pensée « holistique » (pièce 5). Point tout aussi important, les organisations exceptionnelles offrent à ces nouvelles mentalités une métrique révisée et des dialogues plus fréquents sur la performance, dans le cadre d’une nouvelle infrastructure de management. Dans ces entreprises, la productivité des ressources informe presque tous les aspects des opérations, ce qui permet de découvrir de nouvelles opportunités pour créer plus de valeur avec moins.

Pièce 5
Le succès amène à dépasser les outils spécifiques de productivité des ressources au profit d’un changement de mentalités.

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Ensemble, ces changements permettent aux organisations de dépasser la logique traditionnelle, qui consiste à extraire des matières premières, à les assembler en produits finis, et puis à s’en débarrasser. Une logique plus durable est de « penser circulaire », de créer une valeur nouvelle pour les entreprises et la société en effectuant une boucle de produits, en réutilisant les composants et les matériaux dans le processus de production après leur utilisation initiale.

Les auteurs

Markus Hammer est un expert au Bureau de McKinsey à Vienne, et Ken Somers est un maître expert dans la succursale d’Anvers. Cet article a été publié par McKinsey Quarterly [www.mckinseyquarterly.com], sous le titre “More from less: Making resources more productive”. Copyright McKinsey. Tous droits réservés. Traduit et publié sur autorisation.

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