Soutenance de Thèse de Didérot Déraillet TADJA (DOME2S) à Polytechnique MONTREAL. le 18 novembre 2024 à 14h (heure Paris) en salle C219 en visio Bât C- Site Viallet Grenoble INP

Participer Zoom Réunion : Lien vers le site
ID de réunion : 538 409 0147
Code secret : 0000
 


Les membres du jury :

• Président du jury Mohamed-Salah OUALI Professeur titulaire, Polytechnique Montréal
• Rapporteur Bertrand ROSE Professeur des universités, Université de Strasbourg
• Rapporteur M’hammed SAHNOUN Directeur de recherche, CESI École d’ingénieurs Rouen
• Examinateur Christophe DANJOU Professeur agrégé, Polytechnique Montréal
• Examinateur Nicolas SAUNIER  Professeur titulaire, Polytechnique Montréal
• Directeur de thèse Samuel-Jean BASSETTO Professeur agrégé, Polytechnique Montréal
• Co-Directeur de thèse Tony WONG Professeur titulaire, École de technologie supérieure
• Co-Directeur de thèse Michel TOLLENAERE Professeur émérite, Grenoble INP

Résumé :


Le lean manufacturing est un système de pratiques techniques et non techniques dont la pertinence en gestion industrielle est incontestée. Mais très curieusement, il est encore difficile pour plusieurs entreprises manufacturières de l’opérationnaliser. En plus, l’arrivée et la popularité des technologies de l’industrie 4.0 a tendance à faire ombrage à ces pratiques si ce n’est de les oublier. L’objectif général de cette thèse est d’améliorer l’opérationnalisation du lean manufacturing et par la même occasion la productivité des entreprises manufacturières. Il est d’abord question d’élaborer le portrait des pratiques du lean manufacturing d’un échantillon d’entreprise et d’explorer la relation entre le profil de ces entreprises et les niveaux de maturité. Ensuite, il est question de développer un système d’opérationnalisation du lean manufacturing basé sur les objets connectés et de déterminer les effets de son utilisation dans les équipes de travail.
Les résultats obtenus indiquent que le niveau de maturité en pratiques techniques de l’échantillon d’entreprises étudié est plutôt mitigé, dépend de la taille de celles-ci et de leurs régions administratives d’implémentation. Cependant, le niveau de maturité en pratiques non techniques est élevé et ne dépend que de la taille des entreprises. Le système développé est capable de détecter 5 des 7 types de gaspillages. Son utilisation a le potentiel d’améliorer d’au moins de 40% l’acquisition des pratiques du lean manufacturing par les membres d’une équipe de travail et de doubler leur productivité dans un contexte de laboratoire. Ces résultats montrent qu’il est possible de redynamiser le lean manufacturing au sein des entreprises manufacturières tout en promouvant les technologies de l’industrie 4.0.

Mots clés: Lean manufacturing, Industrie 4.0, Productivité manufacturière, Gestion industrielle.