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Chapitre 3:Techniques et outils de la gestion de la production 1 Classe : 2ème

Chapitre 3:Techniques et outils de la gestion de la production 1 Classe : 2ème Année Gestion Responsable du cours: Lobna BEN HARB-SFAR Contact : lobna.benharb@gmail.com Plan du chapitre 2 e la production Prévision de la demande Les techniques qualitatives Les techniques quantitatives Les techniques quantitatives Prévision de la demande Contexte 4 Dans un environnement instable, comme c’est le cas aujourd’hui, l’entreprise doit connaitre l’évolution de son chiffre d’affaire afin de fixer ses objectifs et de se positionner par rapport à la concurrence. Toute activité de production est fondée sur la prévision de la demande, cette dernière est à la fois indispensable et difficile. « mieux vaut prévoir même avec incertitude que de ne pas le faire ». L’activité de prévision est le point de départ de la planification production, est devenue de plus en plus importante. 5 Qu’appelle-t-on prévision? Une prévision vise à déterminer un événement futur à partir de données quantitatives passées. . Brainstorming : Comment peut- on définir une prévision ? Selon le type de décision à prendre le système de prévision peut être à long, moyen ou court terme: Objectifs de la prévision Les prévision à long terme supérieures à 3 ans: ont un rôle au niveau stratégique de l’entreprise : diversification, produits nouveaux, investissement ou désinvestissement en équipements. Les prévisions à moyen terme de 6 mois à 2 ans: les prévisions permettront de définir et maîtriser les capacités globales de production et d’approvisionnement. 01 02 Les prévisions à court terme jusqu’à 6 mois: serviront à l’activité opérationnelle de production : approvisionnement et gestion des stocks, charge des ateliers et ordonnancement, correspondant à des ajustements des activités planifiées. 03 Caractéristiques de la prévision Les aspects suivants sont relatifs à toute prévision: «Une prévision ne peut jamais être rigoureusement exacte, il existera toujours des incertitudes. Toute prévision doit inclure une estimation ou calcul d’erreur exprimée en terme de pourcentage. Il vaut mieux effectuer la prévision pour un groupe ou une famille d’article que pour un article isolé. La prévision est beaucoup plus précise sur des périodes restreintes que sur de larges périodes. Caractéristiques de la demande La demande peut être: Demande constante La demande oscille statistiquement autour d’une valeur moyenne constante dans le temps. Ce qui montre une certaine stabilité de la demande D = f (t) est une droite horizontale. « « La demande saisonnière La demande présente des variations nettement plus importantes, en hausse et en baisse, d’une manière périodique. La demande varie en fonction d’événements saisonniers ( climat, des vacances …) « « Demande à tendance La demande oscille autour d’une valeur croissante ou décroissante dans le temps: autrement dit elle peut augmenter ou diminuer à un taux constant. D = f (t) est une droite à pente positive ou négative. « « Demande saisonnière et à tendance Quand les pics et les creux sont disposés autour d’une droite non horizontale. Caractéristiques de la demande Sources de données La source privilégiée de données est un historique de données concernant un produit. Cette base permet d’effectuer une prévision si, évidemment, on estime qu’il existe un lien entre l’évolution de la demande passée (données enregistrées) et celle de la demande à prévoir. Les autres sources de données sont constituées par les études de marché, les avis d’experts, le suivi des commerciaux, les enquêtes auprès des clients... ces données sont plus délicates à manipuler et à interpréter, elles constituent un complément sûr à un historique ; sans compter que, si l’on ne dispose pas d’historique, c’est la seule source utilisable. Techniques qualitatives Techniques quantitatives Méthodes de prévision Les techniques qualitatives font appel à une méthodologie non mathématique. Elles présentent des projections basées sur des jugements, des intuitions ou des avis d’experts. Elles sont donc par définition subjectives. Les techniques quantitatives sont fondées sur des modèles mathématiques. Elles sont basées sur la statistique et sont utilisées dans le cas où l’on dispose des données sur plusieurs périodes passées et quand ses données présentent des tendances et des relations évidentes et stables. Techniques qualitatives Les techniques qualitatives sont souvent utilisées: Pour des prévisions à moyen ou long terme. Contexte Pour estimer la demande d’un nouveau produit. Pour prévoir la demande sur un marché relativement vierge. Prévoir la demande sur un marché fortement perturbé par la concurrence. Pour faire des études de marché et déterminer les intentions d’achat. 4 5 1 2 3 La méthode Delphi Les études de marché Marketing Les techniques qualitatives 4 L’analogie Les opinions des vendeurs La méthode Delphi Lancement de l'appel d'offre La méthode Delphi consiste à interroger des experts sur une question, et ce indépendamment les uns des autres. Elle vise l’obtention d’un consensus et consiste à recueillir en premier lieu l’opinion de chaque expert. Les opinions transcrites sont ensuite distribuées aux mêmes experts pour discussion. Une deuxième série d’opinion en ressortira. Souvent une troisième série sera nécessaire afin d’obtenir le consensus. Ce consensus peut être représenté par un intervalle plutôt que par un seul nombre Les études de marché Lancement de l'appel d'offre Les études de marché consistent à tester des produits spécifiques auprès des clients potentiels. Elles ont pour but d’obtenir des informations sur les attentes de la clientèle, sur ses comportements d’achats… Les études de marché tentent de déterminer la disposition des clients à payer le produit, donc de déterminer les ventes possibles. Les opinions de vendeurs Lancement de l'appel d'offre Elles sont souvent basées sur la préparation de prévisions par les vendeurs. Tant les gestionnaires que les vendeurs connaissent bien le marché et peuvent fournir rapidement des prévisions peu coûteuses. Ils tiennent souvent compte de facteurs divers qui peuvent influencer les ventes des différents produits. L’analogie avec des situations passées Lancement de l'appel d'offre Lorsqu’on doit prévoir la demande d’un nouveau produit, les données historiques n’existent pas. On peut alors utiliser les données existantes d’un produit analogue. l’évolution des ventes d’un nouveau produit peut bien correspondre à celle de produits passés semblables. Toutefois, il faut évidemment considérer un produit au comportement suffisamment proche. Techniques quantitatives Les techniques quantitatives sont souvent utilisées pour des prévisions à court et moyen terme. Contexte La prévision se base sur des données historiques à travers lesquels on réalisera une projection dans le futur, autrement dit, il s’agit d’extrapoler la demande dans le temps en utilisant les données des consommations passées. 4 1 2 3 L’ajustement linéaire Les moyennes mobiles Marketing Les techniques quantitatives Le lissage exponentiel L’ajustement linéaire La technique de l’ajustement consiste à résumer l’évolution d’une grandeur Y ( ventes, consommation , demande…) en fonction d’une grandeur X ( le temps) à l’aide d’une droite linéaire. Cette technique s’applique d’une façon efficace à une grandeur dont l’évolution en fonction du temps est quasi linéaire. 0 30 0 12 X xi Y yi yi* D Si on considère l’équation de la droite D D : yi* = a xi + b L’écart sera alors donné par : ei = yi – yi*. L’ajustement linéaire La droite de régression est de la forme y = a x + b, cette équation permettra par la suite de faire des prévisions pour la grandeur y et ce pour n’importe quelle valeur de x. La méthode des moindres carrés, permet de déterminer les paramètres a et b de la droite de telle façon que la somme des écarts soit minimale. Le principe de la méthode consiste à minimiser la somme des carrés des écarts tout en écrivant les conditions du premier ordre et les conditions du second ordre. L’ajustement linéaire Les coefficients a et b de la droite de régression sont donnés par les formules suivantes: L’ajustement linéaire Afin de déterminer le sens et l’intensité de la relation linéaire entre deux variables. Il est possible de calculer un paramètre appelé coefficient de corrélation, noté r ou ρ, il est défini par la relation suivante : L’ajustement linéaire Le coefficient de corrélation linéaire est un nombre sans unité qui varie entre -1 et 1. Si r > 0, la droite d’ajustement est croissante, on dit que la corrélation entre les deux variables est positive. Si r < 0, la droite d’ajustement est décroissante, on dit que la corrélation entre les deux variables est négative. Plus r est proche de -1, plus la corrélation linéaire négative est forte. Plus r est proche de 1, plus la corrélation linéaire positive est forte. Plus r est proche de 0, plus la corrélation linéaire est faible. L’ajustement linéaire APPLICATION Le tableau suivant fournit des données concernant les ventes d’une entreprise en nombre d’unités en fonction des semaines: Semaines (x) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Ventes (y) 240 245 230 240 285 250 240 230 200 240 TAF - Déterminer l’équation de la droite de régression - Déduire une prévision pour la 11ème semaine. La méthode des moyennes mobiles Le principe de la méthode consiste à estimer la prévision de la demande pour une certaine période à partir des valeurs connues pour les quelques périodes précédentes. La méthode des moyennes mobiles implique un stockage important de données et un certain nombre uploads/Management/ chap-3-gestion-de-la-production-lobna-ben-harbb.pdf