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LA GESTION DES LA GESTION DES STOCKS ET DES STOCKS ET DES
APPROVISIONNEMENAPPROVISIONNEMENTSTSFait parFait par:: Encadré par:Encadré par:
• El Fetri Rabab - Mr M.A. MbarkiEl Fetri Rabab - Mr M.A. Mbarki• Kaouki IkrameKaouki Ikrame• Berdai JihaneBerdai Jihane• Chaib YasmineChaib Yasmine
Année scolaire: 2006/2007Année scolaire: 2006/2007
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LES MOULINS DE LES MOULINS DE MEKNESMEKNES
Les moulins de Mèknes, connus sous le label Les moulins de Mèknes, connus sous le label « ELGHAZALA », sont une minoterie « ELGHAZALA », sont une minoterie industrielle créée en 1951 par un groupe industrielle créée en 1951 par un groupe français. français.
Elle est spécialisée dans la production et la Elle est spécialisée dans la production et la commercialisation de différents types de farine commercialisation de différents types de farine à savoir à savoir : BTIL - E25P - E50 2 - BTL - E50 : BTIL - E25P - E50 2 - BTL - E50 Plux -E10P - BTC - E50 PC - E35 C -Plux -E10P - BTC - E50 PC - E35 C -E40 P.E40 P.
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LA GESTION DES STOCKSLA GESTION DES STOCKS
Pour gérer ce nombre considérable d’article, Pour gérer ce nombre considérable d’article, l’entreprise a préféré appliquer des modes de l’entreprise a préféré appliquer des modes de gestion différents selon l’importance des gestion différents selon l’importance des articles.articles.
Pour se faire, la direction concernée a opté Pour se faire, la direction concernée a opté pour la méthode « ABC » .pour la méthode « ABC » .
12/04/2312/04/23 44
LA METHODES « ABC »LA METHODES « ABC »
Cette méthode consiste en la classification des Cette méthode consiste en la classification des produits selon leur consommation en trois produits selon leur consommation en trois grandes catégories A,B,C.grandes catégories A,B,C.
12/04/2312/04/23 55
LA METHODES « ABC »LA METHODES « ABC »
Ce classement est fondé sur le principe bien Ce classement est fondé sur le principe bien connu des 80-20 ; 20% des articles connu des 80-20 ; 20% des articles représentent 80%de la valeur totale des sorties, représentent 80%de la valeur totale des sorties, et les 80% des articles restants ne représentent et les 80% des articles restants ne représentent que 20%.que 20%.
12/04/2312/04/23 66
ETUDE DE CASETUDE DE CAS
Des livres registres et des fiches d’achats de Des livres registres et des fiches d’achats de l’année 2002, on extrait ce qui suit :l’année 2002, on extrait ce qui suit :
12/04/2312/04/23 77
Articles Articles Achats Achats Prix unitaire Prix unitaire
BTLBTL 44 013,00 44 013,00 260,80 260,80
BTILBTIL 205 479,00 205 479,00 260,80 260,80
BTCBTC 109 143,00 109 143,00 260,80 260,80
E 25 PLE 25 PL 195 000,00 195 000,00 2,25 2,25
E 50 CE 50 C 121 200,00 121 200,00 5,00 5,00
E 40 SONFE 40 SONF 150 300,00 150 300,00 2,50 2,50
E 25 RSE 25 RS 45 000,00 45 000,00 2,25 2,25
E 25 ExtraE 25 Extra 156 250,00 156 250,00 2,25 2,25
E 50 ExtraE 50 Extra 85 000,00 85 000,00 5,00 5,00
E 10 LE 10 L 68 900,00 68 900,00 1,00 1,00
E 50 LE 50 L 6 300,00 6 300,00 5,00 5,00
12/04/2312/04/23 88
Des comptes de la balance générale de Des comptes de la balance générale de l’exercice, on peut extraire :l’exercice, on peut extraire :
12/04/2312/04/23 99
Articles Articles Stock initial Stock initial Stock final Stock final Articles en Articles en % %
BTLBTL 1 509,00 1 509,00 99
BTILBTIL 3 720,00 3 720,00 99
BTCBTC 5 590,00 5 590,00 99
E 25 PLE 25 PL 8 750,00 8 750,00 28 900,00 28 900,00 99
E 50 CE 50 C 37 000,00 37 000,00 57 400,00 57 400,00 99
E 40 SONFE 40 SONF 13 500,00 13 500,00 1 900,00 1 900,00 99
E 25 RSE 25 RS 8 250,00 8 250,00 8 250,00 8 250,00 99
E 25 ExtraE 25 Extra 33 000,00 33 000,00 61 000,00 61 000,00 99
E 50 ExtraE 50 Extra 18 000,00 18 000,00 38 500,00 38 500,00 99
E 10 LE 10 L 1 300,00 1 300,00 26 500,00 26 500,00 99
E 50 LE 50 L 58 900,00 58 900,00 32 000,00 32 000,00 99
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QUESTIONSQUESTIONS
12/04/2312/04/23 1111
Classez les produits selon la méthode Classez les produits selon la méthode ABC, et représentez graphiquement ABC, et représentez graphiquement les résultats.les résultats.
12/04/2312/04/23 1212
ETAPES A SUIVRE ETAPES A SUIVRE (1)(1)
1° Calculez la consommation totale de chaque 1° Calculez la consommation totale de chaque article en quantité et en valeur.article en quantité et en valeur.
2° Calculez la proportion de chaque article par 2° Calculez la proportion de chaque article par rapport à la consommation totale.rapport à la consommation totale.
3° Commentez.3° Commentez.
12/04/2312/04/23 1313
SOLUTIONSSOLUTIONS
12/04/2312/04/23 1414
1° et 2° 1° et 2°
sachant que la sachant que la consommation=consommation= achats+ stock achats+ stock initial – stocks finalinitial – stocks final
12/04/2312/04/23 1515
Articles Articles Achats Achats Stock Stock initial initial
Stock Stock final final
Cons Cons PU PU Cons en valeur Cons en valeur Cons Cons % %
BTLBTL 44 013 44 013 1 509 1 509 42 504 42 504 260,80 260,80 11 085 043,20 11 085 043,20 11,6811,68
BTILBTIL 205 479 205 479 3 720 3 720 209 199209 199 260,80 260,80 54 559 099,20 54 559 099,20 57,5157,51
BTCBTC 109 143 109 143 5 590 5 590 103 553103 553 260,80 260,80 27 006 622,40 27 006 622,40 28,4728,47
E 25 PLE 25 PL 195 000 195 000 8 750 8 750 28 900 28 900 174 850174 850 2,25 2,25 393 412,50 393 412,50 0,410,41
E 50 CE 50 C 121 200 121 200 37 00037 000 57 400 57 400 100 800100 800 5,00 5,00 504 000,00 504 000,00 0,530,53
E 40 E 40 SONFSONF
150 300 150 300 13 500 13 500 1 900 1 900 161 900161 900 2,50 2,50 404 750,00 404 750,00 0,430,43
E 25 RSE 25 RS 45 000 45 000 8 250 8 250 8 250 8 250 45 00045 000 2,25 2,25 101 250,00 101 250,00 0,110,11
E 25 E 25 ExtraExtra
156 250 156 250 33 000 33 000 61 000 61 000 128 250128 250 2,25 2,25 288 562,50 288 562,50 0,300,30
E 50 E 50 ExtraExtra
85 000 85 000 18 000 18 000 38 500 38 500 64 50064 500 5,00 5,00 322 500,00 322 500,00 0,340,34
E 10 LE 10 L 68 900 68 900 1 300 1 300 26 500 26 500 43 700 43 700 1,00 1,00 43 700,00 43 700,00 0,05 0,05
E 50 LE 50 L 6 300 6 300 58 900 58 900 32 000 32 000 33 200 33 200 5,00 5,00 166 000,00 166 000,00 0,17 0,17
TotalTotal 94 874 939,80 94 874 939,80 100100
12/04/2312/04/23 1616
3°3°
On remarque que le BTIL représente 57% de On remarque que le BTIL représente 57% de la consommation totale, représentant ainsi le la consommation totale, représentant ainsi le produit le plus consommé, suivi du BTC avec produit le plus consommé, suivi du BTC avec plus de 28%. Le moins important est le E 10 L plus de 28%. Le moins important est le E 10 L avec 0,05%. avec 0,05%.
Ce qui nous permet de distinguer les Ce qui nous permet de distinguer les différentes tranches d’articles en stock en différentes tranches d’articles en stock en retenant comme critère d’évaluation la valeur retenant comme critère d’évaluation la valeur annuelle consommée.annuelle consommée.
12/04/2312/04/23 1717
ETAPES A SUIVRE ETAPES A SUIVRE (2)(2)
Une fois les consommations sont déterminées, on peut Une fois les consommations sont déterminées, on peut procéder à la classification des produits :procéder à la classification des produits :
4° Commencez par le classement par ordre 4° Commencez par le classement par ordre décroissant des proportions de consommation.décroissant des proportions de consommation.
5° Faites le cumul de ces proportions classées.5° Faites le cumul de ces proportions classées. 6° Essayer des les placer en trois catégories selon leur 6° Essayer des les placer en trois catégories selon leur
importance (la règle 20-80).importance (la règle 20-80). 7° Représentez graphiquement les résultats.7° Représentez graphiquement les résultats. 8° Commentez les résultats.8° Commentez les résultats.
12/04/2312/04/23 1818
SOLUTIONSSOLUTIONS
12/04/2312/04/23 1919
4°4°RangRang Cons en %Cons en % Valeur cumulée Valeur cumulée
en%en% Articles Articles
cumulés en%cumulés en% TrancheTranche
11 57,51% 57,51% 57,51%57,51% 9 9 AA
22 28,47% 28,47% 85,97%85,97% 18 18 AA
33 11,68% 11,68% 97,66%97,66% 27 27 BB
44 0,53% 0,53% 98,19%98,19% 36 36 BB
55 0,43% 0,43% 98,61%98,61% 45 45 BB
66 0,41% 0,41% 99,03%99,03% 55 55 CC
77 0,34% 0,34% 99,37%99,37% 64 64 CC
88 0,30% 0,30% 99,67%99,67% 73 73 CC
99 0,17% 0,17% 99,85%99,85% 82 82 CC
1010 0,11% 0,11% 99,95%99,95% 91 91 CC
1111 0,05% 0,05% 100,00%100,00% 100 100 CC
12/04/2312/04/23 2020
5°5°
Cette classification permet de déduire que : Cette classification permet de déduire que :
Les deux premiers produits représentent 86% Les deux premiers produits représentent 86% des sorties totales et 18% de nombre total des sorties totales et 18% de nombre total d’articles. Ces produits pourraient constituer d’articles. Ces produits pourraient constituer la la classe A.classe A.
12/04/2312/04/23 2121
5° SUITE5° SUITE
Les produits qui représentent 13% des sorties Les produits qui représentent 13% des sorties sont constitués de 27% du nombre d’articles. sont constitués de 27% du nombre d’articles. Ces articles pourraient constituer Ces articles pourraient constituer la classe B.la classe B.
Les articles qui restent formeraient Les articles qui restent formeraient la classe Cla classe C et représentent 1% de la valeur total de et représentent 1% de la valeur total de consommation pour 55% des articles.consommation pour 55% des articles.
12/04/2312/04/23 2222
5° SUITE5° SUITE
Cette répartition exige une saine gestion des Cette répartition exige une saine gestion des stocks, affectant une grande importance aux stocks, affectant une grande importance aux articles de la tranche A, moins d’importance articles de la tranche A, moins d’importance pour les articles de la tranche B et encore pour les articles de la tranche B et encore moins pour les articles de la tranche C, vu leur moins pour les articles de la tranche C, vu leur faible valeur de consommation annuelle.faible valeur de consommation annuelle.
12/04/2312/04/23 2323
7°7°
0,00%
20,00%
40,00%
60,00%
80,00%
100,00%
120,00%
9 18 27 36 45 55 64 73 82 91 100
Articles
% v
aleu
r so
rtie
s
% Valeur cumulé
A CB
12/04/2312/04/23 2424
8°8°
Le graphique montre, d’évidence, qu’il faut Le graphique montre, d’évidence, qu’il faut examiner souvent les articles de la tranche A examiner souvent les articles de la tranche A pour les réapprovisionner d’une façon pour les réapprovisionner d’une façon fréquente (tous les mois par exemple) moins fréquente (tous les mois par exemple) moins fréquemment ceux de la tranche B (tous les 3 fréquemment ceux de la tranche B (tous les 3 mois par exemple) et encore moins ceux de la mois par exemple) et encore moins ceux de la tranche C (tous les 6 mois par exemple). On tranche C (tous les 6 mois par exemple). On voit ainsi une note sélective de stock en voit ainsi une note sélective de stock en fonction de l’importance de la valeur de fonction de l’importance de la valeur de consommation de chaque article.consommation de chaque article.
12/04/2312/04/23 2525
ANALYSE DU RATIO DE ANALYSE DU RATIO DE
ROTATION DES STOCKSROTATION DES STOCKS
12/04/2312/04/23 2626
Ratio de rotation des stocksRatio de rotation des stocks : :
Le calcul de ce taux permet d’analyser la Le calcul de ce taux permet d’analyser la manière et la fréquence dont l’entreprise manière et la fréquence dont l’entreprise exploite ses stocks pendant une période exploite ses stocks pendant une période
donnée.donnée.
12/04/2312/04/23 2727
QUESTIONSQUESTIONS
12/04/2312/04/23 2828
9°9° Calculer ce ratio pour les produits Calculer ce ratio pour les produits suivants : le BTIL, le BTL et le BTC suivants : le BTIL, le BTL et le BTC
(en quantité) pour l’année 2001 et (en quantité) pour l’année 2001 et 2002. 2002.
(Les données des deux années sont (Les données des deux années sont présentées dans le tableau ci dessous)présentées dans le tableau ci dessous)
12/04/2312/04/23 2929
MPMP ConsCons
20012001
SmSm
20012001
ConsCons
20022002
SmSm
20022002BTILBTIL 209199209199 1764917649 189691189691 1990619906
BTLBTL 4250442504 32743274 1685916859 18761876
BTCBTC 103553103553 64726472 6744067440 1074410744
12/04/2312/04/23 3030
10°10° Commenter les résultats obtenusCommenter les résultats obtenus..
11° Analyser l’évolution du ratio de 11° Analyser l’évolution du ratio de rotation des stocks entre 2001 et 2002. rotation des stocks entre 2001 et 2002.
12/04/2312/04/23 3131
SOLUTIONSSOLUTIONS
12/04/2312/04/23 3232
9°9°
Le stock moyenLe stock moyen : :
calculé à partir de la relation suivante : calculé à partir de la relation suivante :
∑ ∑ Stocks moyens Stocks moyens Stock moyen Stock moyen = =
Nombre de moisNombre de mois
12/04/2312/04/23 3333
9°9°
∑ ∑ (Si+Sf)/2(Si+Sf)/2
Stock moyenStock moyen = =
nn
AvecAvec Si : Si : stocks en début de période.stocks en début de période.
Et Et Sf : Sf : stocks de fin de période.stocks de fin de période.
12/04/2312/04/23 3434
9°9°
La consommation annuelleLa consommation annuelle::
= Achats + stock initial – stock final= Achats + stock initial – stock final
12/04/2312/04/23 3535
9°9°
Le taux de rotation des stocksLe taux de rotation des stocks::
Consommation annuelleConsommation annuelle ==
Stock moyenStock moyen
12/04/2312/04/23 3636
9°9°MPMP ConsCons SmSm Taux Taux
20012001ConsCons SmSm Taux Taux
20022002
BTILBTIL 209199209199 1764917649 1212 189691189691 1990619906 1010
BTLBTL 4250442504 32743274 1313 1685916859 18761876 99
BTCBTC 103553103553 64726472 1616 6744067440 1074410744 66
12/04/2312/04/23 3737
COMMENTAIRECOMMENTAIRE
Pour le BTILPour le BTIL : :
L’entreprise a utilisé ses stocks de BTIL douze L’entreprise a utilisé ses stocks de BTIL douze fois en 2001. En 2002, elle n’a pas pu l’utiliser fois en 2001. En 2002, elle n’a pas pu l’utiliser que dix fois. Ceci dit, que la gestion des stocks que dix fois. Ceci dit, que la gestion des stocks de BTIL en 2001 était plus efficace que celle de BTIL en 2001 était plus efficace que celle entrepris en 2002.entrepris en 2002.
12/04/2312/04/23 3838
COMMENTAIRE (suite)COMMENTAIRE (suite)
Pour le BTLPour le BTL : :
La gestion des stocks de BTL a connu à son La gestion des stocks de BTL a connu à son tour une détérioration remarquable, le taux de tour une détérioration remarquable, le taux de rotation a baissé de 13 à 9. rotation a baissé de 13 à 9.
12/04/2312/04/23 3939
COMMENTAIRE (suite)COMMENTAIRE (suite)
Pour le BTCPour le BTC : :
Le même constat peut être fait ; l’entreprise a Le même constat peut être fait ; l’entreprise a utilisé son stock en 2001 plus de deux fois utilisé son stock en 2001 plus de deux fois mieux qu’elle ne l’a fait en 2002.mieux qu’elle ne l’a fait en 2002.
12/04/2312/04/23 4040
Analyse critiqueAnalyse critique
les stocks représentent un capital les stocks représentent un capital inactif auquel sont liés des coûts. Ces inactif auquel sont liés des coûts. Ces
frais bloquent généralement les frais bloquent généralement les performances du chiffre d’affaire et performances du chiffre d’affaire et influencent de ce fait sur le bénéfice influencent de ce fait sur le bénéfice
brut de ladite entreprise.brut de ladite entreprise.
12/04/2312/04/23 4141
Analyse critiqueAnalyse critique
L’entreprise a intérêt à stocker que le L’entreprise a intérêt à stocker que le minimum possible, ceci sera plus bénéfique minimum possible, ceci sera plus bénéfique et plus avantageux pour elle. Il apportera et plus avantageux pour elle. Il apportera incontestablement des améliorations au incontestablement des améliorations au
niveau des performances de la gestion des niveau des performances de la gestion des stocks et les résultats se feront sentir stocks et les résultats se feront sentir
rapidement.rapidement.
12/04/2312/04/23 4242
Gestion des approvisionnement et méthode de décompositionGestion des approvisionnement et méthode de décomposition
Dans un but de prendre des décisions relatives au bon Dans un but de prendre des décisions relatives au bon fonctionnement de l’entreprise, cette dernière doit s’appuyer fonctionnement de l’entreprise, cette dernière doit s’appuyer sur un système de prévision fiable à CT,MT ou LT à travers sur un système de prévision fiable à CT,MT ou LT à travers la la méthode de décompositionméthode de décomposition..
La prévision à CT nous serve de base opérationnelle de La prévision à CT nous serve de base opérationnelle de production ou approvisionnement ou gestion de stock, c’est le production ou approvisionnement ou gestion de stock, c’est le point de départ de la planificationpoint de départ de la planification..
La prévision est aussi La prévision est aussi un outil de communicationun outil de communication entre la entre la fonction commerciale et la fonction de production. La fonction fonction commerciale et la fonction de production. La fonction approvisionnement reste indépendante.approvisionnement reste indépendante.
Le but de l’applicationLe but de l’application : faire la prévision de la demande : faire la prévision de la demande 2003 du blé à partir des données de 2002 à travers 2003 du blé à partir des données de 2002 à travers la méthode la méthode de décompositionde décomposition
12/04/2312/04/23 4343
MoisMois 20002000 20012001 20022002
JanvierJanvier 18452,018452,0 15396,015396,0 15556,015556,0
FévrierFévrier 12523,012523,0 12040,012040,0 11790,011790,0
MarsMars 13906,013906,0 14714,014714,0 18437,018437,0
AvrilAvril 15190,015190,0 15988,015988,0 14279,314279,3
MaiMai 18080,018080,0 19700,019700,0 15249,015249,0
JuinJuin 15785,015785,0 14870,014870,0 14115,014115,0
JuilletJuillet 11780,011780,0 11885,011885,0 19485,019485,0
AoûtAoût 11672,011672,0 8175,08175,0 17250,017250,0
SeptembreSeptembre 11645,011645,0 6680,06680,0 18177,018177,0
OctobreOctobre 16044,016044,0 11645,011645,0 1675616756
NovembreNovembre 20920,020920,0 18140,318140,3 1889218892
DécembreDécembre 11530,011530,0 10955,010955,0 1265412654
totaltotal 177527,0177527,0 160188,3160188,3 192641192641
Cas d’application :Historique de la demande réelle du blé durant les périodes passées :
12/04/2312/04/23 4444
T.A.FT.A.F
1- Faire une représentation graphique de l’évolution de 1- Faire une représentation graphique de l’évolution de la demande.la demande.
2- Faire une prévision de la demande 2003 à l’aide de 2- Faire une prévision de la demande 2003 à l’aide de la méthode de décompositionla méthode de décomposition
3- Évaluer la fiabilité de cette prévision. 4- 3- Évaluer la fiabilité de cette prévision. 4- la qualité du modèle de prévision conçu.la qualité du modèle de prévision conçu.
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1- Représentation graphique
Representation graphique de l'historique de la demande
0,010000,020000,030000,0
Ja
nvie
r
Ma
rs
Ma
i
Ju
ille
t
Se
pte
m
No
ve
m
Mois
De
ma
nd
e e
n
qu
inta
ux
Série1
Série2
Série3
2- la méthode de décomposition, elle stipule que la demande est en fonction de
Dn = Tn * Sn * Rn
T est la tendance d’évolution à CT de la demande.S est les variations saisonnières dues aux modifications périodique de la demande.( il est nécessaire de déterminer avant la période sur lesquels on travaillera tel que le trimestre par exemple).R est les éléments résiduels dus à nombreuses causes….
L’équation de la droite de la demande est définie comme D = an + b
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Gestion des approvisionnement et méthode de décompositionGestion des approvisionnement et méthode de décomposition
1-Calcul de Tn1-Calcul de Tn : tel que : tel que Tn = an + bTn = an + b
2-calcul de Sn2-calcul de Sn : : tel que Dn /D moyenne tel que Dn /D moyenne
3-calcul de Rn :3-calcul de Rn :
Comme Rn représente des éléments aléatoires non identifiés et Comme Rn représente des éléments aléatoires non identifiés et ne se reproduisant pas à chaque fois sur le modèle, on est ne se reproduisant pas à chaque fois sur le modèle, on est obligé de prendre pour prévision que le produit :obligé de prendre pour prévision que le produit :
Pn= Tn* SnPn= Tn* Sn
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1-Calcul de Tn : tel que Tn = an + b
N ∑ n. Dn _ ∑ n. ∑ Dn
Avec : a =
N. ∑ n² _ (∑ n) ²
12*1277709.25-78*192641
=
12650- (78) ²
Et b = ∑ Dn
N
- a * ∑n
N
= 192641
12
-179 * 78
12
N : le nombre de périodes de l’historique de la demande.
n le numéro de la période. Ainsi : a= 179 et b= 14892, on calcule Tn.
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2-calcul de Sn D moyenne= ∑Dn /n= 192641/12=16053,42
Sn (1) = Dn (1) /Dmoyenne = 15556/16503 = 0.9690
Calcul de la prévision de la demande antérieur
MoisMois NN n²n² D 2002D 2002 n.DNn.DNTn=179n+14Tn=179n+14892892 SnSn Pn=Tn*SnPn=Tn*Sn
JanvierJanvier 11 11 15556,0015556,00 15556,0015556,00 15071,0015071,00 97%97% 14604,0214604,02
Février Février 22 44 11790,0011790,00 23580,0023580,00 15250,0015250,00 73%73% 11199,9511199,95
MarsMars 33 99 18437,7518437,75 55313,2555313,25 15429,0015429,00 115%115% 17720,5917720,59
AvrilAvril 44 1616 14279,2514279,25 57117,0057117,00 15608,0015608,00 89%89% 13883,0613883,06
MaiMai 55 2525 15249,0015249,00 76245,0076245,00 15787,0015787,00 95%95% 14995,9314995,93
JuinJuin 66 3636 14115,0014115,00 84690,0084690,00 15966,0015966,00 88%88% 14038,1414038,14
JuilletJuillet 77 4949 19485,0019485,00 136395,00136395,00 16145,0016145,00 121%121% 19596,1619596,16
AoûtAoût 88 6464 17250,0017250,00 138000,00138000,00 16324,0016324,00 107%107% 17540,7517540,75
SeptembreSeptembre 99 8181 18177,0018177,00 163593,00163593,00 16503,0016503,00 113%113% 18686,0618686,06
OctobreOctobre 1010 100100 16756,0016756,00 167560,00167560,00 16682,0016682,00 104%104% 17412,0917412,09
NovembreNovembre 1111 121121 18892,0018892,00 207812,00207812,00 16861,0016861,00 118%118% 19842,3819842,38
DécembreDécembre 1212 144144 12654,0012654,00 151848,00151848,00 17040,0017040,00 79%79% 13431,6713431,67
TotalTotal 7878 650650 192641,00192641,00 1277709,251277709,25 192666,00192666,00
12/04/2312/04/23 4949
Calcul de la prévision de la demande futur (les 12 mois à venir)
MoisMois nn Tn=179n+14892Tn=179n+14892 SnSn Pn=Tn*SnPn=Tn*Sn
JanvierJanvier 1313 17219,0017219,00 97%97% 1628774,471628774,47
Février Février 1414 17398,0017398,00 73%73% 1662814,321662814,32
MarsMars 1515 17577,0017577,00 115%115% 1697206,191697206,19
AvrilAvril 1616 17756,0017756,00 89%89% 1731950,101731950,10
MaiMai 1717 17935,0017935,00 95%95% 1767046,041767046,04
JuinJuin 1818 18114,0018114,00 88%88% 1802494,001802494,00
JuilletJuillet 1919 18293,0018293,00 121%121% 1838294,001838294,00
AoûtAoût 2020 18472,0018472,00 107%107% 1874446,041874446,04
SeptembreSeptembre 2121 18651,0018651,00 113%113% 1910950,101910950,10
OctobreOctobre 2222 18830,0018830,00 104%104% 1947806,191947806,19
NovembreNovembre 2323 19009,0019009,00 118%118% 1985014,321985014,32
DécembreDécembre 2424 19188,0019188,00 79%79% 2022574,472022574,47
TotalTotal 222222 218442,00218442,00
12/04/2312/04/23 5050
3- Évaluation de la fiabilité de la prévision.3- Évaluation de la fiabilité de la prévision.
Une prévision est par sa nature incertaine,on peut évaluer Une prévision est par sa nature incertaine,on peut évaluer l’erreur et l’incertitude de cette dernière par deux valeurs l’erreur et l’incertitude de cette dernière par deux valeurs complémentaires:complémentaires:
L’erreur moyenneL’erreur moyenne, et , et l’écart moyen absolu.l’écart moyen absolu.
12/04/2312/04/23 5151
1/ Erreur moyenne:1/ Erreur moyenne:
e= e= ∑ (Di – Pi) = - 2778,80 = - 231,56∑ (Di – Pi) = - 2778,80 = - 231,56
1212
- - Cet indicateur apprécie le centrage statistique du modèle de la prévision Cet indicateur apprécie le centrage statistique du modèle de la prévision 2003.2003.
- Ce modèle est correct puisque sa valeur « e » tend vers zéro.- Ce modèle est correct puisque sa valeur « e » tend vers zéro.
2/ Écart moyen absolu:2/ Écart moyen absolu:
MAD= ∑ │Di – Pi │ = 9194.08 = 766,15MAD= ∑ │Di – Pi │ = 9194.08 = 766,15
1212- Évite les signes contraintes,et contrôle l’écart entre la demande réelle et la - Évite les signes contraintes,et contrôle l’écart entre la demande réelle et la
prévision de 2003.prévision de 2003.
n
n
12/04/2312/04/23 5252
MoisMois DiDi PiPi Di - PiDi - Pi ││Di - Pi│Di - Pi│
JanvierJanvier 15 556,00 15 556,00 14604,0214604,02 951,98951,98 951,98951,98
FévrierFévrier 11 790,00 11 790,00 11199,9511199,95 590,05590,05 590,05590,05
MarsMars 18 437,75 18 437,75 17720,5917720,59 717,16717,16 717,16717,16
AvrilAvril 14 279,25 14 279,25 13883,0613883,06 396,19396,19 396,19396,19
MaiMai 15 249,00 15 249,00 14995,9314995,93 253,07253,07 253,07253,07
JuinJuin 14 115,00 14 115,00 14038,1414038,14 76,8676,86 76,8676,86
JuilletJuillet 19 485,00 19 485,00 19596,1619596,16 -111,16-111,16 111,16111,16
AoûtAoût 17 250,00 17 250,00 17540,7517540,75 -290,75-290,75 290,75290,75
SeptembreSeptembre 18177,0018177,00 18686,0618686,06 -509,06-509,06 509,06509,06
OctobreOctobre 1728717287 17412,0917412,09 -125,09-125,09 125,09125,09
NovembreNovembre 1489214892 19842,3819842,38 -4950,38-4950,38 4950,384950,38
DécembreDécembre 1365413654 13431,6713431,67 222,33222,33 222,33222,33
TotalTotal 190 172,00 190 172,00 192950,80192950,80 -2778,80-2778,80 9194,089194,08
e = e = -63,63-63,63
MAD = MAD = 766,17766,17
12/04/2312/04/23 5353
4/ 4/ comment prévenir si le modèle de comment prévenir si le modèle de prévision retenu est toujours fiable?prévision retenu est toujours fiable?
L’observation simultanée de « e » et « MAD » permet d'avoir L’observation simultanée de « e » et « MAD » permet d'avoir une idée de la qualité du modèle de la prévision de la demande une idée de la qualité du modèle de la prévision de la demande du blé de 2003. Ainsi le suivi de ces indicateurs et de leurs du blé de 2003. Ainsi le suivi de ces indicateurs et de leurs comportements alertera d’une quelconque modification et comportements alertera d’une quelconque modification et permettra de réagir.permettra de réagir.
Pour assurer un suivi efficace, un autre indicateur sera utilisé,il Pour assurer un suivi efficace, un autre indicateur sera utilisé,il s’agit du s’agit du Signal d’AlerteSignal d’Alerte..
Ai= Ai= ∑ │Di – Pi │ = 951.98∑ │Di – Pi │ = 951.98
766.17766.17- Tant que Ai ne dépasse pas 4 en valeur absolue, le modèle de la - Tant que Ai ne dépasse pas 4 en valeur absolue, le modèle de la
demande est toujours fiable.demande est toujours fiable.
MAD
12/04/2312/04/23 5454
MoisMois DIDI PiPi Di - PiDi - Pi ││Di - Pi│Di - Pi│ ∑∑(Di - Pi)(Di - Pi) Ai Ai
JanvierJanvier 15 556,00 15 556,00 14604,0214604,02 951,98951,98 951,98951,98 951,98951,98 1,241,24
FévrierFévrier 11 790,00 11 790,00 11199,9511199,95 590,05590,05 590,05590,05 1542,031542,03 2,012,01
MarsMars 18 437,75 18 437,75 17720,5917720,59 717,16717,16 717,16717,16 2259,192259,19 2,952,95
AvrilAvril 14 279,25 14 279,25 13883,0613883,06 396,19396,19 396,19396,19 2655,382655,38 3,473,47
MaiMai 15 249,00 15 249,00 14995,9314995,93 253,07253,07 253,07253,07 2908,452908,45 3,803,80
JuinJuin 14 115,00 14 115,00 14038,1414038,14 76,8676,86 76,8676,86 2985,312985,31 3,903,90
JuilletJuillet 19 485,00 19 485,00 19596,1619596,16 -111,16-111,16 111,16111,16 2874,152874,15 3,753,75
AoûtAoût 17 250,00 17 250,00 17540,7517540,75 -290,75-290,75 290,75290,75 2583,402583,40 3,373,37
SeptembreSeptembre 18177,0018177,00 18686,0618686,06 -509,06-509,06 509,06509,06 2074,32074,3 2,712,71
OctobreOctobre 17287,0017287,00 17412,0917412,09 -125,09-125,09 125,09125,09 1949,31949,3 2,542,54
NovembreNovembre 14892,0014892,00 19842,3819842,38 -4950,38-4950,38 4950,384950,38 -3001,1-3001,1 -3,92-3,92
DécembreDécembre 13654,0013654,00 13431,6713431,67 222,33222,33 222,33222,33 -2778,8-2778,8 -3,63-3,63
TotalTotal 190 172,00 190 172,00 192950,80192950,80 -2778,80-2778,80 9194,089194,08
Calcul du signal d’alerte Ai
12/04/2312/04/23 5555
Conclusion:Conclusion: Nous avons pu réaliser un modèle concernant la prévision de Nous avons pu réaliser un modèle concernant la prévision de
la demande de la farine de luxe de 2003,et cela à l’aide d’une la demande de la farine de luxe de 2003,et cela à l’aide d’une méthode classique qui donne généralement des informations méthode classique qui donne généralement des informations pertinentes à court terme mais moins fiable à LMT.pertinentes à court terme mais moins fiable à LMT.
Cette méthode peut être généralisée pour tout autre produit, Cette méthode peut être généralisée pour tout autre produit, mais il ne faut pas négliger le suivi permanent afin de mais il ne faut pas négliger le suivi permanent afin de contrôler sa fiabilité.contrôler sa fiabilité.
Les prévisions serviront à terme dans les choix de l’entreprise, Les prévisions serviront à terme dans les choix de l’entreprise, mais il est indispensable de bien connaître les problèmes de la mais il est indispensable de bien connaître les problèmes de la prévision de la demande et de vérifier la validité du modèle au prévision de la demande et de vérifier la validité du modèle au moyen des indicateurs.moyen des indicateurs.
