Towards Lean 4.0 : enhancing decision-making process through Industry 4.0 technologies - Archive ouverte HAL Access content directly
Theses Year : 2022

Towards Lean 4.0 : enhancing decision-making process through Industry 4.0 technologies

Vers le Lean 4.0 : Renforcement du processus décisionnel par les technologies de l’Industrie 4.0

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Abstract

Industry 4.0 practices are increasingly adopted as a necessity to improve productivity and ensure economic growth for manufacturing companies. However, many companies have already partially or completely implemented Lean manufacturing principles and tools. Integrating these two inherently different approaches appears to offer significant opportunities to improve operational and decision-making processes. However, many manufacturers struggle to determine the potential for enhanced decision-making through these new technologies and the potential impact on team autonomy and operational systems. To address these issues, the objective of the research work conducted in this thesis aims to answer the following questions: how can Industry 4.0 technologies enhance a decision-making process, and how can they affect the autonomy of the resources involved?A literature review first highlighted the links between key Industry 4.0 technologies and Lean principles, with a particular focus on how certain Industry 4.0 technologies enhance the implementation of Lean principles, depending on the technologies’ capability level. A model of seven types of autonomy based on the contribution of Industry 4.0 technologies to enhance the different steps of decision-making processes was proposed. The model contributes to the current literature on Industry 4.0 by clearly demonstrating how 4.0 technologies can enhance decision-making processes and how they affect the autonomy of the resources involved at an operational level. Finally, a Delphi Régnier study was conducted with a representative panel of 24 experts. This study allowed us to identify and characterize the potential for enhancing the overall decision-making process with the main Industry 4.0 groups of technologies.This study thus provides an original characterization of the impacts of Industry 4.0 technologies on Lean principles according to the targeted capability levels. From a practical point of view, the proposed model can help industrials establish a structured and coherent roadmap for the deployment of Industry 4.0 technologies. Decision-makers can use this model to target the type of autonomy they wish to see entrusted to operational teams to improve the production system's responsiveness to problems and opportunities encountered in the field. This study also provides a first vision of the manager’s perspectives, expectations, and risks associated with implementing new modes of decision-making and cyber-autonomy supported by Industry 4.0 technologies.
L’Industrie 4.0 est de plus en plus présentée comme un incontournable pour améliorer la productivité et assurer la croissance économique des entreprises manufacturières. D’un autre côté, de nombreuses entreprises ont déjà implanté partiellement ou complètement les principes et outils issus de l’approche Lean. L’intégration de ces deux courants très différents par essence, semble offrir des opportunités importantes pour améliorer les processus opérationnels et décisionnels. Cependant, de nombreux industriels ont des difficultés à déterminer le potentiel de renforcement du processus décisionnel par le biais de ces nouvelles technologies et les répercussions possibles sur l’autonomie des équipes et des systèmes opérationnels. Afin de répondre à ces enjeux, l’objectif de ce travail de recherche mené dans le cadre de cette thèse vise à répondre aux questions suivantes : comment les technologies de l’Industrie 4.0 peuvent renforcer un processus de prise de décision et comment elles peuvent affecter l’autonomie des ressources impliquées ?Une revue de littérature a permis tout d’abord de mettre en évidence les liens entre les principales technologies de l’Industrie 4.0 et les principes du Lean, avec un accent particulier sur la façon dont certaines technologies de l’Industrie 4.0 améliorent la mise en œuvre des principes Lean, en fonction des niveaux de capacité des technologies. Un modèle de sept types d’autonomie basé la contribution des technologies de l’Industrie 4.0 au renforcement des différentes étapes des processus décisionnels a été proposée. Le modèle contribue à la littérature actuelle sur l’industrie 4.0 en démontrant clairement comment les technologies 4.0 peuvent améliorer les processus de prise de décision et comment elles affectent l’autonomie des ressources impliquées à un niveau opérationnel. Enfin, une étude Delphi Régnier a été menée auprès d’un panel représentatif de 24 experts. Celle-ci a notamment permis d’identifier et de caractériser le potentiel d’amélioration du processus global de prise de décision avec les principaux groupes de technologies de l’Industrie 4.0.Cette étude fournit ainsi une caractérisation originale des impacts des technologies de l’Industrie 4.0 sur les principes Lean en fonctions des niveaux de capacité visés. D’un point de vue pratique, le modèle proposé peut aider les industriels à établir une feuille de route structurée et cohérente pour le déploiement des technologies de l’industrie 4.0. Les décideurs peuvent s’appuyer sur ce modèle pour cibler le type d’autonomie qu’ils souhaitent voir confier aux équipes opérationnelles. L’objectif est d’améliorer la réactivité du système de production face aux problèmes et opportunités rencontrés sur le terrain. Cette étude offre également une première vision, des perspectives, des attentes et des risques associés à la mise en œuvre de nouveaux modes de prise de décision et de cyberautonomie soutenus par les technologies de l’industrie 4.0.
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Dates and versions

tel-03716434 , version 1 (07-07-2022)

Identifiers

  • HAL Id : tel-03716434 , version 1

Cite

Frédéric Rosin. Vers le Lean 4.0 : Renforcement du processus décisionnel par les technologies de l’Industrie 4.0. Automatique / Robotique. HESAM Université, 2022. Français. ⟨NNT : 2022HESAE039⟩. ⟨tel-03716434⟩
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