Processus : activités et données de sortie.

Imaginons un processus simple, un lavage de vêtement.
Posons le décor d’abord.
Sa finalité : assurer la remise en état de propreté de vêtements sales.
Les ressources : une machine à laver et vous même qui faites fonctionner l’équipement.
Comment approcher logiquement ce processus ?
Moi, personnellement, j’aime bien commencer par identifier les résultats.
Quelles sont les données de sorties :
• Des vêtements propres et secs (il y a une fonction « séchage »).
• De l’eau sale.
Quelles sont les données d’entrée ?
• Des vêtements sales.
• De l’eau propre.
• De la lessive.
• Des produits adoucissants (en option).
• De l’énergie (électricité) ou du bois de chauffage si vous faites la lessive à l’ancienne dans une chaudière.
Vous constaterez que :
• Le nombre de données de sortie n’est pas forcément identique au nombre de données d'entrée !
• Une donnée de sortie ne correspond pas forcément à une donnée d'entrée. On a bien des vêtements sales qui se transforment en vêtements propres mais l’eau sale est composée d’eau initialement propre et froide, de résidus de lessive et d’adoucissant et de chaleur.
• Toutes les données de sorties n’ont pas forcément une valeur ajoutée (exemple de l’eau sale). La valeur ajoutée globale du processus est celle constituée par quelques unes des données de sorties seulement.

Vous admettrez aussi qu’un processus justifie son existence et son intérêt par une valeur ajoutée.
Que penserions-nous de ce processus de lavage si les vêtements ressortent aussi sales qu’en entrant ?
Hein ?