Comment nous avons mis en place l'échantillonnage chez SIBUR sur de nouvelles voies

Et qu'est-ce que cela a donné

Bonjour !

Dans la production, il est important de surveiller la qualité des produits, tant ceux reçus des fournisseurs que ceux que nous délivrons. Pour cela, nous effectuons souvent des prélèvements - des employés spécialement formés prennent des échantillons selon des instructions fournies, qui sont ensuite envoyés au laboratoire où ils sont testés pour leur qualité.

Je m'appelle Katya, je suis propriétaire d'un produit dans l'une des équipes de SIBUR, et aujourd'hui je vais vous parler de la façon dont nous avons amélioré la vie (du moins pendant le temps de travail) des spécialistes qui collectent des échantillons, ainsi que d'autres participants de ce processus fascinant. Dans l'article, je parlerai des hypothèses et de leur vérification, de la relation avec les utilisateurs de votre produit numérique et un peu de notre organisation interne.

Hypothèses

Il est pertinent de commencer par dire que notre équipe est assez jeune, nous travaillons depuis septembre 2018, et l'un de nos premiers défis dans le cadre de la numérisation des processus est le contrôle de la production. De facto, cela implique la vérification de tout dans l'étape allant de la réception des matières premières jusqu'à la sortie de notre produit fini. Nous avons décidé de « manger le serpent par morceaux » et avons commencé par le prélèvement d'échantillons. En effet, pour numériser les études de laboratoire sur les échantillons, ces échantillons doivent d'abord être collectés et apportés. Généralement à la main.

Les premières hypothèses concernaient l'évitement du papier et du travail manuel. Auparavant, le processus était le suivant : une personne devait écrire sur un morceau de papier ce qu'elle s'apprêtait à collecter dans le récipient d'échantillonnage, s'identifier (c'est-à-dire écrire son nom et le moment du prélèvement d'échantillon), coller ce papier sur le tube à essai. Ensuite, elle devait se rendre sur le quai, prendre un échantillon dans plusieurs wagons et revenir au bureau des opérateurs. Au bureau, la personne devait de nouveau entrer les mêmes données dans le rapport de prélèvement, qui accompagnait l'échantillon lors de son envoi au laboratoire. Ensuite, elle devait aussi tenir un journal personnel pour, en cas de besoin, pouvoir vérifier qui et quand avait prélevé un échantillon précis. Le chimiste enregistrant l'échantillon dans le laboratoire transcrivait ensuite les notes des papiers dans un logiciel de laboratoire spécialisé (LIMS).

Les problèmes sont évidents. Premièrement, cela prend du temps, de plus, nous observons une duplication de la même opération. Deuxièmement, la faible précision — le temps de prélèvement était en partie noté à l'œil, car d'un côté, tu as noté sur papier un temps de prélèvement approximatif, de l'autre côté, dès que tu es arrivé au wagon et que tu as commencé à collecter des échantillons, cela change un peu le temps. Pour l'analyse des données et le suivi du processus, c'est plus important qu'il n'y paraît.

Comme vous pouvez le voir, le champ d'optimisation du processus est véritablement inexploré.

Nous disposions de peu de temps, et nous devions tout faire rapidement, et ce, au sein du cadre de l'entreprise. Faire quelque chose dans le cloud en production — c'est une idée plutôt risquée, car tu travailles avec de nombreuses données, dont certaines représentent un secret commercial ou contiennent des données personnelles. Pour créer un prototype, nous n'avions besoin que du numéro du wagon et du nom du produit — ces données ont été approuvées par les responsables de la sécurité, et nous avons commencé.

Dans mon équipe, il y a actuellement 2 développeurs externes, 4 internes, un designer, un scrum master, et un junior product owner. Voici d'ailleurs les offres d'emploi que nous avons actuellement. Il y a en gros des postes à pourvoir..

En une semaine, nous avons assemblé une interface d'administration pour l'équipe sur Django et une application mobile simple pour les utilisateurs. Puis, nous avons passé une semaine à peaufiner et ajuster, avant de la remettre aux utilisateurs, de les former et de commencer les tests.

Prototype

Ici, tout est simple. Il y a une partie web qui permet de créer une tâche pour le prélèvement d'échantillons, et une application mobile pour les employés, où tout est clair, c'est-à-dire, va à cette passerelle et collecte des échantillons de ce wagon. Au début, nous avons collé des codes QR sur les prélèveurs, afin de ne pas réinventer la roue, car un réglage plus sérieux du prélèvement aurait nécessité une approbation, alors qu'ici, c'était inoffensif, on collait un papier et on allait travailler. L'employé n'avait plus qu'à choisir la tâche dans l'application et scanner le code, après quoi les données étaient enregistrées dans le système, indiquant que lui (l'employé spécifique) avait prélevé des échantillons à une certaine heure dans le wagon avec un certain numéro. Pour faire simple, "Ivan a prélevé un échantillon du wagon n°5 à 13h44". À son retour au bureau, il n'avait plus qu'à imprimer le rapport final avec ces mêmes données et simplement signer.

L'ancienne version de l'interface d'administration

Création de tâche dans la nouvelle interface d'administration

Pour les filles du laboratoire à ce stade, la tâche est également devenue plus facile : il n'est plus nécessaire de déchiffrer les inscriptions sur papier, il suffit de scanner le code et de comprendre immédiatement ce qui se trouve dans le récupérateur d'échantillons.

Et c'est là que nous avons rencontré un problème similaire du côté du laboratoire. Les filles y avaient aussi leur propre logiciel complexe, LIMS (Laboratory Information Management System), dans lequel elles devaient tout saisir manuellement à partir des rapports de prélèvement reçus. À ce stade, notre prototype ne résolvait aucun de leurs problèmes.

Nous avons donc décidé de faire une intégration. La situation idéale semble être celle où tout le système que nous avons créé pour relier ces deux extrémités, depuis la collecte d'échantillons jusqu'à l'analyse en laboratoire, aide à éliminer complètement le papier. L'application web remplacera les journaux papier, le rapport de prélèvement sera rempli automatiquement, grâce à une signature électronique. Grâce au prototype, nous avons compris que le concept pouvait être appliqué, et nous avons commencé le développement du MVP.

Prototype de la version précédente de l'application mobile

MVP de la nouvelle application mobile

Des doigts et des gants

Il faut aussi prendre en compte le fait que travailler dans l'industrie, ce n'est pas +20 degrés avec une légère brise qui fait virevolter les champs de chapeaux en paille, mais parfois -40 avec un vent fort, où enlever les gants pour toucher l'écran tactile d'un smartphone antidéflagrant est tout simplement inenvisageable. Même sous la menace de devoir remplir des rapports sur papier et de perdre du temps. Mais au moins, les doigts sont toujours avec vous.

C'est pourquoi nous avons légèrement modifié le processus de travail pour les gars : d'une part, nous avons intégré un certain nombre d'actions aux boutons latéraux de l'appareil, qui sont facilement actionnables avec des gants, et d'autre part, nous avons amélioré les gants eux-mêmes : nos collègues en charge de la protection individuelle du personnel ont trouvé des gants conformes à toutes les normes requises, tout en permettant de travailler avec des écrans tactiles.

Voici un petit extrait vidéo à leur sujet.

On a aussi reçu des retours concernant les étiquettes sur les récupérateurs d'échantillons. Le problème, c'est que les récupérateurs d'échantillons existent en différentes formes : plastiques, en verre, et en courbes, bref, une belle variété. Il est difficile de coller un code QR sur des formes courbées, le papier se plie et peut ne pas se scanner aussi bien qu'on le souhaiterait. De plus, sous le scotch, cela scanne aussi moins bien, et si on en met trop, il ne scanne carrément plus.

Nous avons remplacé tout cela par des étiquettes NFC. C'est beaucoup plus pratique, mais nous n'avons pas encore rendu cela complètement facile — nous voulons passer à des étiquettes NFC flexibles, mais pour l'instant, nous sommes bloqués sur les accords concernant la protection contre les explosions, donc nos étiquettes sont grandes, mais elles sont à l'épreuve des explosions. Cependant, nous allons travailler sur cela avec nos collègues de la sécurité industrielle, donc tout reste à venir.

Encore sur les étiquettes

Le LIMS, en tant que système, prévoit l'impression de codes-barres pour de tels besoins, mais il a un inconvénient majeur — ils sont jetables. Autrement dit, on l'a collée sur le prélèvement, on a terminé le travail, et on doit l'arracher, la jeter et ensuite en coller une nouvelle. D'une part, ce n'est pas vraiment écologique (on utilise beaucoup plus de papier qu'il n'y paraît au premier abord). D'autre part, c'est long. Nos étiquettes sont réutilisables, avec réécriture. Lorsque le prélèvement arrive au laboratoire, il suffit de le scanner. Ensuite, le prélèvement est soigneusement nettoyé et renvoyé pour la collecte des prochains échantillons. L'employé de la production le scanne à nouveau et enregistre déjà de nouvelles données sur l'étiquette.

Cette approche s'est également avérée assez réussie, et nous l'avons testée minutieusement et avons essayé d'aborder tous les points difficiles. En fin de compte, nous sommes actuellement en phase de développement d'un MVP dans le cadre industriel avec une intégration complète dans les systèmes d'entreprise et les comptes. Cela aide que, à l'époque, beaucoup aient été transformés en microservices, donc en termes de travail avec les comptes, il n'y a pas eu de problèmes. Contrairement à ce bon vieux LIMS — pour lequel personne n'a rien fait. Ici, nous avons rencontré certaines rugosités pour intégrer correctement avec notre environnement de développement, mais nous les avons surmontées et nous allons tout mettre en œuvre cet été.

Vérifications et formation

Voici un cas qui a émergé d'un problème assez courant — un jour, il a été supposé que parfois les tests montrent des résultats différents de la norme, car les échantillons sont simplement mal prélevés. Les hypothèses sur ce qui se passe étaient les suivantes.

1. Les échantillons sont simplement mal prélevés en raison du non-respect par les employés sur le terrain du processus technologique.
2. Il arrive beaucoup de nouveaux sur le site de production, on peut ne pas tout leur expliquer en détail, d'où des prélèvements pas tout à fait corrects.

Nous avons critiqué la première option dès le départ, mais par précaution, nous avons également commencé à vérifier.

Ici, je voudrais souligner une chose importante. Nous enseignons activement à l'entreprise à repenser son mode de pensée vers une culture de développement de produits numériques. Auparavant, le modèle de pensée était le suivant : il y avait un fournisseur, il suffisait de rédiger un cahier des charges clair avec des solutions une fois, de le remettre, et qu'il s'en charge. Les gens partaient donc de facto de solutions potentiellement prêtes à l'emploi, qu'il fallait intégrer dans le cahier des charges comme une donnée, plutôt que de partir des problèmes existants à résoudre.

Nous déplaçons donc actuellement notre focus d'un « générateur d'idées » vers la formulation de problèmes clairs.

Ainsi, après avoir entendu la description de ces problèmes, nous avons commencé à imaginer des moyens de tester ces hypothèses.

Il est plus simple de vérifier la qualité du travail des préleveurs d'échantillons à l'aide de vidéosurveillance. Il est évident que pour tester une nouvelle hypothèse, équiper toute la rampe de caméras anti-explosion n'est pas si simple, le calcul préliminaire nous a tout de suite donné plusieurs millions de roubles, et nous avons abandonné cette idée. Nous avons décidé de nous adresser à nos collègues de l'industrie 4.0, qui testent actuellement l'utilisation de la seule caméra wifi anti-explosion en Russie. D'après la description, cela devrait ressembler à quelque chose de la taille d'une bouilloire, mais en réalité, cet appareil n'est pas plus grand qu'un marqueur pour tableaux.

Nous avons pris ce petit appareil et nous nous sommes rendus sur la rampe, en expliquant le plus en détail possible aux employés ce que nous apportions ici, pour combien de temps et dans quel but. Il était important de faire comprendre tout de suite que c'était en réalité pour vérifier l'expérimentation et que c'était temporaire.

Pendant quelques semaines, les gens ont travaillé normalement, aucune violation n'a été constatée, et nous avons décidé de vérifier la deuxième hypothèse.

Pour une formation rapide et détaillée, nous avons choisi le format des vidéos explicatives, suspectant qu'un tutoriel vidéo adéquat, dont le visionnage prend quelques minutes, montrerait tout de manière beaucoup plus visuelle qu'un manuel de 15 pages. D'autant plus qu'ils en avaient déjà un.

Dit est dit. Je suis allée à Tobolsk, j'ai observé comment ils prélèvent des échantillons, et il s'est avéré que la mécanique de prélèvement est la même depuis 20 ans. Oui, c'est un processus assez routinier qui peut être automatisé avec une répétition fréquente, mais cela ne signifie pas qu'il ne peut pas être simplifié et automatisé. Cependant, l'idée initiale de créer des vidéos explicatives a été rejetée par le personnel, en disant pourquoi filmer ces vidéos alors que nous faisons la même chose depuis 20 ans.

Nous avons convenu avec notre équipe de relations publiques, nous avons choisi le gars le plus approprié pour filmer la vidéo, lui avons donné une belle clé à molette brillante et avons enregistré le processus de prélèvement dans des conditions idéales. Cela a donné une version modèle. J'ai ensuite fait également la voix-off de la vidéo pour plus de clarté.

Nous avons rassemblé des employés de huit équipes, organisé une projection cinématographique et demandé leur avis. Il s'est avéré que c'était comme regarder les premiers 'Avengers' pour la troisième fois : super, beau, mais rien de nouveau. Ils ont dit que nous faisions tout cela depuis le début.

Ensuite, nous avons demandé aux gars directement ce qu'ils n'aimaient pas dans ce processus et ce qui leur posait problème. À ce moment-là, le barrage a cédé — après une session de design improvisée avec les workers de production, nous avons présenté à la direction un backlog assez conséquent, visant à changer les processus opérationnels. Parce qu'il fallait d'abord apporter certaines modifications aux processus eux-mêmes, puis créer un produit numérique qui serait bien perçu dans ces nouvelles conditions.

Soyons sérieux, si une personne a un gros échantillonneur encombrant sans poignée, il doit être porté à deux mains, et toi tu dis : 'Tiens, Vania, prends le mobile, tu vas scanner ça' — ça ne motive pas vraiment.

Les gens pour qui vous créez le produit doivent comprendre que vous les écoutez, et non pas simplement vous préparer à lancer quelque chose de tendance qui ne leur sera pas utile pour l'instant.

Sur les processus et les effets

Si tu crées un produit numérique et que ton processus est inefficace, il n'est pas encore temps de lancer le produit, il faut d'abord corriger ce processus. Notre priorité est d'optimiser ces processus; lors des sessions de design, nous continuons à constituer un backlog non seulement pour le produit numérique, mais aussi pour des améliorations opérationnelles globales, qui peuvent parfois être mises en œuvre même avant le produit lui-même. Cela a un excellent effet en soi.

Il est aussi important qu'une partie de l'équipe soit directement présente sur le site. Nous avons des personnes de différents départements qui ont décidé de construire leur carrière dans le numérique et de nous aider à déployer des produits et à étudier les processus. Ce sont eux qui suggèrent de telles modifications opérationnelles.

Les employés trouvent cela plus simple, car ils comprennent que nous ne sommes pas juste là pour discuter, mais que nous allons réellement aborder comment éliminer des documents inutiles ou réduire 16 documents nécessaires à un seul (avant de l'éliminer aussi), comment établir une signature électronique et optimiser notre travail avec les organismes publics, et plus encore.

Et en parlant du processus lui-même, nous avons également découvert ceci.

Le prélèvement d'échantillons prend en moyenne 3 heures. Dans ce processus, il y a des personnes qui jouent le rôle de coordinateurs, et pendant ces trois heures, leur téléphone ne cesse de sonner, car ils communiquent constamment des mises à jour - où envoyer le véhicule, comment répartir les commandes entre les laboratoires, etc. Cela se passe du côté du laboratoire.

Du côté de la production, il y a une personne avec le même téléphone surchauffé. Nous avons décidé qu'il serait bon de leur créer un tableau de bord visuel qui aiderait à voir l'état du processus, depuis les demandes de prélèvement jusqu'à la délivrance des résultats dans le laboratoire, avec les notifications nécessaires et autres. Ensuite, nous pensons le connecter à la commande de transport et optimiser le fonctionnement même des laboratoires - répartir le travail entre les employés.

Au final, grâce aux changements numériques et opérationnels, nous pourrons économiser environ 2 heures de travail humain et une heure de temps d'arrêt du matériel pour un prélèvement d'échantillons, par rapport à la manière dont nous travaillions auparavant. Et cela ne concerne qu'un seul prélèvement; il peut y en avoir plusieurs par jour.

En ce qui concerne les effets, environ un quart des prélèvements est effectué de cette manière. Nous avons réussi à libérer environ 11 membres du personnel pour se consacrer à des tâches plus utiles. De plus, la réduction des heures de wagon (et des heures de composition) ouvre des perspectives pour la monétisation.

Bien sûr, tout le monde ne comprend pas totalement ce que l'équipe numérique fait ici et pourquoi elle s'occupe des améliorations opérationnelles. Les gens ont encore une perception incorrecte, où l'on pense que les développeurs viennent, créent une application en un jour et résolvent tous les problèmes. Le personnel opérationnel, bien entendu, accueille cette approche avec un certain scepticisme.

Mais il est important de se rappeler qu'il n'existe pas de solutions magiques. Tout cela demande du travail, de la recherche, des hypothèses et des vérifications.

Source : habr.com