📈 Le taux de production représente la vitesse à laquelle les produits sont fabriqués sur une ligne, une cellule ou un poste de travail. Généralement exprimé en unités par heure, par poste ou par jour, il est l’un des indicateurs clés de performance (KPI) les plus importants pour la gestion de la fabrication.
Ce qui est mesuré, s’améliore. Le taux de production montre le rythme de l’usine — et à quel point il est aligné avec la demande.
🧮 Comment calculer le taux de production ?
La formule de base est :
Exemple :
Si une station a produit 120 unités en 4 heures → 120 ÷ 4 = 30 unités/heure
🧩 Facteurs qui affectent le taux de production
| Facteur | Impact possible |
|---|---|
| Configuration longue | Réduction du temps de production disponible |
| Arrêts de machine | Pannes et changements non planifiés affectent le rythme |
| Défaillances et retouches | Produits défectueux ne comptent pas comme bons |
| Efficacité des opérateurs | Influence directe sur la vitesse et la qualité |
| Organisation (5S, Kanban) | Impact sur la fluidité et l’ergonomie du processus |
| Capacité de l’équipement | Limite physique de production de la machine ou du banc |
🎯 Pourquoi surveiller le taux de production ?
- Vérifier si la ligne atteint l’objectif planifié (takt time)
- Détecter les écarts et les goulots d’étranglement avant qu’ils ne deviennent des pertes plus importantes
- Estimer le délai de livraison réel en fonction du rythme de production
- Alimenter des indicateurs tels que OEE, productivité et lead time
- Évaluer l’impact des améliorations de processus et de maintenance
🧪 Comment AJOLLY Testing applique le contrôle du taux de production
Chez AJOLLY Testing, nous développons des bancs d’essai et des systèmes intégrés qui permettent de suivre le taux de production en temps réel, avec des tableaux de bord, alertes et rapports personnalisés.
🛠️ Ressources incluses :
- Compteurs automatiques de DUTs testés
- Mesure du temps entre les tests (temps de cycle de test)
- Identification des pannes par opérateur, banc ou équipe
- Intégration avec MES et Power BI pour des comparaisons entre lignes
- Visualisation de la production planifiée vs réalisée dans des tableaux de bord
- Déclencheurs Andon en cas de rythme inférieur aux attentes
Savoir combien de produits sont testés par heure est fondamental. Mais savoir pourquoi ce taux varie — et comment l’améliorer — est là où réside la véritable valeur.