Management Par les Contraintes – Philip Marris

Chapitres / Livre 1 (1994, 1997 et 2000) / Annexe : règles de OPT

Annexe : les règles de la méthode OPT

Les règles de la méthode OPT

1. Équilibrer le flux et non les capacités.
2. Le niveau d'utilisation d'un non-goulot n'est pas déterminé par son propre potentiel, mais par d'autres contraintes du système.
3. Utilisation et plein emploi d'une ressource ne sont pas synonymes.
4. Une heure perdue sur un goulot est une heure perdue pour tout le système.
5. Une heure gagnée sur un non-goulot n'est qu'un leurre.
6. Les goulots déterminent à la fois le débit de sortie et les niveaux de stock.
7. Souvent le lot de transfert ne doit pas être égal au lot de fabrication.
8. Les lots de fabrication doivent être variables et non fixes.
9. Établir les programmes en prenant en compte toutes les contraintes simultanément. Les délais de fabrication sont le résultat d'un programme et ne peuvent donc pas être prédéterminés.

La somme des optimums locaux n'est pas l'optimum du système global.

Les règles classiques

1. Équilibrer les capacités, puis essayer de maintenir le flux.
2. Le niveau d'utilisation d'une ressource est déterminé par sa propre capacité.
3. La charge d'une ressource doit être égale à son plein emploi.
4. Une heure perdue sur un goulot, c'est seulement une heure perdue sur cette ressource.
5. Une heure gagnée sur un non-goulot, c'est une heure gagnée sur cette ressource.
6. Les goulots limitent temporairement le débit de sortie mais ont peu d'effet sur les niveaux de stock.
7. On doit éviter l'éclatement et le chevauchement des lots.
8. Le lot de fabrication doit être constant à la fois dans le temps et sur son parcours.
9. Établir le programme d'une manière séquentielle en:

• fixant la dimension du lot,
• calculant le jalonnement,
• définissant les priorités en ajustant le programme aux jalonnement,
• ajustant le programme selon les contraintes de capacité, en recommençant les 3 opérations précédentes.

La seule manière d'atteindre l'optimum du système global est d'obtenir les optimums locaux.

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