Une approche pour améliorer la qualité de données dans les systèmes socio-techniques Alexandre SAVA, Kondo ADJALLAH, Yves KOLEGAIN Ecole Nationale d Ingénieurs de METZ Laboratoire LCOMS école nationale d ingénieurs de metz ı ı ı ı ı ı
Plan de la présentation q q Motivation Collecte de données pour les systèmes durables q q q q Principes du management de la qualité Approche de management de la collecte de données basée sur le standard ISO 9001:2008 Retour d expérience Conclusion 2
Problématique Equipements techniques Progrès technologique Systèmes socio - techniques : S y s t è m e d u r a b l e Employées (Ressources humaines) Rotation des employés Collecte de données durable 3
Motivation Lors d une visite d une ligne de production automatisée Quelle est la politique de maintenance mise en place? Officiellement on fait de al maintenance préventive, mais en pratique on remplace lorsque ça casse. 4
Motivation Lors d une visite d une ligne de production automatisée Pourquoi? Le responsable de la maintenance ne vois pas l intérêt de la maintenance préventive. 5
Motivation Lors d une visite d une ligne de production automatisée Pourquoi vous n essayez pas le convaincre? Pour l instant le client est satisfait et on gagne assez d argent pour ne pas se soucier de ce problème. 6
Motivation Pour résumer : Une quantité importante de données est collectée sur l état de chaque composant sans être utilisées. Des employés clé ne sont pas conscients de l importance des données dont ils disposent. Malgré les améliorations possibles, la performance de la ligne de production semble satisfaisante sans utiliser ces données. Comment concevoir un processus de collecte de données et maintenir son adéquation aux besoins du système sociotechnique? 7
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La concept de donnée Ensemble de faits Résultat des mesures et des observations Eléments symboliques utilisés pour définir des objets, événements, Data Matière première pour l extraction de l information Une collection de triples (entité, attribut, valeur), avec la représentation de données et l enregistrement de données Fox. C and al, The Notion of Data and its Quality Dimensions, Information processing and management, 30(1), 1994 9
C est quoi la qualité de données? Analogie entre: Production de biens Production de données La qualité d un produit est définie par son aptitude à satisfaire les clients. Les données de qualité sont des données qui correspond au besoin de l utilisateur. Wang, R.Y, and al., Beyond accuracy: What Data Quality means to Data Consumer, Journal of Management Information Systems, 12 (4), 1996. 10
Dimensions de la qualité de données Attributs intrinsèques Précision Confiance Attributs représentationnels Interprétable Consistance Attributs contextuels Relevance Validité temporelle Complétude Data quality Attributs d accéssibilité Accessibilité Sécurité Wang, R.Y, and al., Beyond accuracy: What Data Quality means to Data Consumer, Journal of Management Information Systems, 12 (4), 1996. 11
Comment obtenir des données de qualité? Processus de collecte de données en boucle fermée Collecte de données Stockage de données Utilisation de données Orr, K., Data Quality Systems, Communications of the ACM, 41 (2), 1998. Connaissances sur le processus de collecte de données Know-what : quelle donnée collecter Know-how : comment collecter Know-why : utilisation des données Yang, W. and al., Knowing-Why about Data Processes and Data Quality, Journal of Management Information Systems, 20 (3), 2003. 12
Systèmes socio-techniques durables Vivre longtemps ce n est pas facile : q L environnement économique et social change q La stratégie et les objectives changent q La technologie évolue q Les employés expérimentés sont remplacés par des nouveaux employés avec des compétences et une culture différente Défis pour la collecte de données : q Identifier les données dont le système à réellement besoin q Préserver la connaissance sur la collecte de données malgré le rotation des employés q Gérer l obsolescence de la technologie 13
Processus de collecte de données durable Propriétés importantes: q Orienté client car les données de qualité sont celles qui répondent au besoin du client. q Adapté aux changements de l environnement social et économique. q Amélioration continue pour fournir les données nécessaires aux objectifs de l organisation q Manager la connaissance des acteurs du processus de collecte de données pour pallier à la rotation des effectifs. 14
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La qualité Client Qualité attendue Entreprise Qualité voulue Qualité perçue Qualité obtenue La qualité = aptitude à satisfaire le besoin des clients 16
Une autre vision de la qualité Demande du client Produit proposé par l entreprise faible consommation fiable entretien pas cher capacité de chargement faible consommation fiable entretien pas cher capacité de chargement La qualité = balance à l équilibre 17
Un peu d histoire Ø Début du 20ème Siècle : l Inspection. Ø Années 1930 à 1950 : le Contrôle Qualité (niveau de qualité acceptable). Ø Années 50 à 70 : l Assurance Qualité. Ø Années 70 à 80 : Le Management par la qualité Ø 1987 : Normes ISO d Assurance Qualité (9001/9002/9003) révisées en 1994. Ø 1988 : Création de l EFQM (European Fondation for Quality Management) Ø 2000 : Révision des normes ISO 9000 ISO 9001:2000 Ø 2008 : Edition de la norme ISO 9001: 2008 ISO 9001:2000 18
Assurance qualité Prévoir Faire Prouver Objectif : donner confiance aux clients par rapport à la maîtrise des procédées de fabrication Origine : secteurs où la conséquence d un défaut dépasse la capacité du fabricant à rembourser les pertes : industrie nucléaire industrie aéronautique industrie militaire 19
Besoin d amélioration continue Demande > Offre Monopole PV = MB + CR Prix de Vente Coût de Revient Marge Bénéficière 1970 Demande < Offre Concurrence MB = PV + CR PV fixé par le marché Besoin d AMELIORATION (pour réduire CR) 20
Question Considérons un produit caractérisé par un coût de revient CR=20 et un prix de vente PV= 22. Quel est le nombre de produits bons qu il faut fabriquer pour rattraper un rebut? q 1, q 22, q 11, q 2. 21
Management par la qualité Prévoir Faire Contrôler Améliorer P: Plan D: Do C: Check A: Act P A D C 22
Décliner les objectifs qualité Stratégie de l établissement Politique qualité Objectifs qualité Plan d action qualité 23
Comment maîtriser les objectifs qualité Approche processus Objectif Mesure Éléments d entrée Activité 1 Activité 2 Éléments de sortie Ressources Un processus est un ensemble d actions qui transforme les éléments d entrée en éléments de sortie 24
Cartographie des processus Manager la performance Améliorer La performance Ministère Candidats Entreprises Exigences clients Processus de réalisation Recruter Intégrer Former Gérer l organisation Gérer les moyens Valider les acquis S insérer Communiquer Promouvoir Satisfaction clients Gérer les achats Processus Support Gérer les compétences 25 Gérer le budget 25
Comment suivre les objectifs Taux d absences moyen par mois Responsable: M. Tazmanian Fréquence de mise à jour: 1 fois /mois 5 3 Indicateurs de performance a. Objectif Désignation Description Visualisation Commentaires: a. Grève SNCF J F M A M J mois Commentaires sur les causes de variation 26
Référentiel qualité : c est quoi? Support reconnu : Ø documenté, Ø structuré, Ø basé sur le retour d expérience, Ø fruit d un consensus, Ø spécifique à un métier ou à un secteur d activité. 27
Référentiel qualité : pourquoi? Ø Faciliter le partage avec les partenaires internes/ externes. Ø Assurer la prise en compte des concepts fondamentaux de la qualité. Ø Profiter des retours d expérience. Ø Permettre la reconnaissance par une certification ou par une accréditation. Ø Gagner du temps. 28
Référentiel qualité : critères de choix Ø Orientations et objectifs de la démarche qualité. Ø Volonté de s appuyer sur un support connu (avec certification ou pas). Ø Organisation et culture existantes en entreprise. Ø Le retour d expérience des autres entreprises du même secteur d activité. 29
Qui fait les référentiels? Organisation Internationale de Standardisation (créée en 1947 Genève) Mission : favoriser le développement de la normalisation, en vue de faciliter les échanges de biens et de services entre les nations Les travaux de l ISO: l élaboration et la publication de normes internationales Association Française pour la NORmalisation (AFNOR) France COmité FRAnçais pour l ACcréditation (COFRAC) Association Française pour l Assurance Qualité (AFAQ) 30
Fonctionnement de base De la conformité vers l excellence Conformité : respecter les procédures Efficacité : atteindre les objectifs Efficacité : atteindre les objectifs avec min de ressources ISO 9001/2/3-1994 Assurance qualité ISO9001-2008 Maîtrisé ISO9004 Optimisé Prix Qualité EFQM PFQ Amélioration permanente Conformité Efficacité Efficience Excellence Référentiels pour la certification 31
Famille de normes ISO 9001 1994 : Assurance Qualité Ø ISO 9000-1: concepts Ø ISO 8402: terminologie 2000/2008 : Management de la qualité Ø ISO 9000 : Principes essentiels et vocabulaire Ø ISO 9001: conception Ø ISO 9002: production Ø ISO 9003: contrôle Ø ISO 9001 : Référentiel pour la certification Ø ISO 9004-1à4: conseils Ø ISO 9004 : Conseils pour l amélioration des performances 32
Plan de la présentation ü ü Motivation Collecte de données pour les systèmes durables ü q q q Principes du management de la qualité Approche de management de la collecte de données basée sur le standard ISO 9001:2008 Retour d expérience Conclusion 33
Pourquoi ISO 9001:2008? Les principes de cette norme internationales: Vue systémique Orienté vers le client Approche processus Leadership ISO 9001:2008 Relations clientfournisseur mutuellement bénéfiques Valorisation des employés Amélioration continue Prise de décision basée sur les faits 34
Approche de collecte de données Evaluer la pertinence par rapport à la stratégie Identifier les clients de l organisation et leurs exigences Définir la stratégie et les objectives Evaluer la pertinence par rapport à la pratique Définir la cartographie des processus Formaliser chaque processus et définir les données Déployer les objectifs sur les processus 35
Qui sont les clients de l organisation? Les clients ont l argent : q La stratégie, les objectifs et l activité de l organisation doivent êtres orientés vers la satisfaction du client. q Le processus de collecte de données doit être adapté à la stratégie, aux objectifs et à l activité de l organisation. Knowing-why Les clients ont de exigences en terme de reporting : q Une partie de données à collecter est identifiée par rapport aux besoins de reporting des clients. Knowing-what 36
Définir la stratégie et fixer les objectifs Pour quoi doit-on collecter les données? Clients and their expectations Stratégie et objectives Indicateurs de performance Collecteurs de données Knowing-why 37
Définir la cartographie des processus Partager une vision commune sur l activité de l organisation. Processus 1 Processus 3 Processus 4 Processus 5 Processus 6 Processus 2 Comprendre les relations de client-fournisseur entre les processus de l organisation Knowing-why 38
Déployer les objectifs pour chaque processus Définir qui est responsable de l atteinte de chaque objectif et pour collecter les données nécessaires pour chaque indicateur. Objectifs 1, 5, 7 Process 1 Objectifs 2, 3 Process 3 Objectifs 4, 6 Process 4 Knowing-why et knowing-how 39
Formaliser chaque processus Objectifs Données d entrée Activité 1 Activité n Données de sortie Ressources Identifier les données consommées par le processus. Améliorer la communication entre les utilisateurs et les fournisseurs de données. Définir quelles données collecter dans chaque processus et comment faire la collecte. Knowing-what and knowing-how 40
Evaluer la pertinence par rapport à la pratique Audits périodiques Vérifier : Pertinence des procédures Utilisation des données collectées Pertinence des données produits Renforce les procédures Met à jour les procédures Knowing-what, knowing-how et knowing-why 41
Evaluer la pertinence par rapport à la stratégie Entrée Indicateurs Rapports d audit Contexte économique et social Corporate meeting Analyser: Performance Pertinence des indicateurs Efficacité des actions Retour des clients Sortie Nouveaux objectifs Nouveaux actions Nouvelles données à collecter Définir les mises à jour nécessaires pour la collecte de données. Knowing-what et knowing-why 42
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Etude de cas Institut d éducation supérieure : o Ecole d ingénieurs, o Programme de formation en 5 ans, o Environ 1000 étudiants en formation / an, o Environ 150 personnel enseignant et administratif, o Une location, o Collaboration importante avec l industrie. 44
Avant ISO 9001 : 2008 Management des données : o Absence d une vision unifiée sur les clients de l institution; o Les sources de données et le mode de calcul des indicateurs sont connus seulement par un nombre restreint de membres du personnel; o Une quantité importante de données est collectée sans être utilisée; o Les données nécessaires pour la prise de décision sont difficilement accessibles; o Prise de décision basée souvent plutôt sur le feeling des managers que sur des données. 45
L impact du ISO 9001 sur la collecte des données q Vision commune sur les clients de l institution. Ceux qui paient Ceux qui peuvent refuser le produit Clients Ceux qui emploient les étudiants Ceux qui participent au programme de formation Clients identifiés : o Organisations gouvernementales (Ministère, ) o Candidats o Etudiants o Industrie 46
L impact du ISO 9001 sur la collecte des données Besoin de reporting et attentes des clients Spécifications pour la collecte Critères: Collecte facile, Pertinence Possibilité de mettre en place des actions Communication aux collecteurs Définir des objectifs claires pour la connecte de données a un effet bénéfique sur la performance de ceux qui les collectent. 47
L impact du ISO 9001 sur la collecte des données q La cartographie des processus présente une vision claire des relations client-fournisseur internes. q La mise en place des procédures ont permis de o Améliorer la communication entre les utilisateurs et les fournisseurs de données, o Amélioré la transmission des connaissances aux nouveaux employées. 48
Plan de la présentation ü ü Motivation Collecte de données pour les systèmes durables ü ü ü q Principes du management de la qualité Approche de management de la collecte de données basée sur le standard ISO 9001:2008 Retour d expérience Conclusion 49
Conclusion Systèmes socio-techniques durables: q évolution de l environnement économique et social, q changement de stratégie et des objectifs, q rotation des effectifs. Le processus de collecte de données durable doit garantir a qualité de données: q orienté vers le client, q mécanisme d amélioration continue, q gestion de connaissances sur la production de données. ISO 9001:2008 propose une démarche promettante pour la conception des processus de collecte de données : ü orienté vers le client, ü mécanisme d amélioration continue, ü fournit une vision systémique de l organisation. 50
Direction de recherche Management du coût de la collecte de données Estimation de la qualité de données ; Ca vaut le coût de collecter ces données? Stratégies de reconfiguration pour la collecte de données 51
Merci pour votre attention 52