Prevision.pdf - Prévision de la demande
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1- Prévision de la demande 2- Types de méthodes prévisionnelles 3- Méthodes quantitatives Plan de séance Page 3 La demande dans la chaine logistique
Comment faire une prévision de la demande ?
Définition. Nombre de composants, d'articles que l'on prévoit retirer des stocks si la consommation de la production correspond aux prévisions établies au cours de la période d'approvisionnement.Qu'est-ce qu'une demande prévisionnelle ?
Parmi ces méthodes de prévisions, on peut citer la méthode des points extrêmes, la méthode Mayer, la méthode des moindres carrés, et les moyennes mobiles. Le coefficient de corrélation linéaire, outil statistique, permet de mesurer la pertinence du modèle de prévision utilisé.Quelles sont les méthodes de prévision ?
Avantages de la planification et des previsions de la demande La. surveillance de la chaine d'approvisionnement et des operations de vente permet non seulement de suivre les depenses et les performances de l'entreprise, mais aussi de prevoir la demande et de commencer les preparatifs pour les saisons futures.
- 1 - La prévision de la demande
"Il vaut mieux une image floue que ... pas d"image du tout !» (Proverbe chinois)La prévision de la demande - 2 -La prévision de la demande
Plan de la présentation
•Problématique générale •Typologie générale des méthodes •Différents niveaux de la prévision •Pilotage à la commande ou par anticipation •Structure de la demande et prévision •Mise en oeuvre d"un système de prévision •Prévision quantitative à court-terme : modèles endogènes et exogènes •Qualité de la prévision : notion d"erreur etlimites de contrôle •Conclusion : prévision VS flexibilité - 3 -La prévision de la demande
" Il vaut mieux une image floue que pas d"image du tout ! » Pourquoi travailler sur prévisions ?•Lorsque le délai de production est supérieur au délai promis au client il faut produire d"après des prévisions
•Lorsqu"une entreprise veut développer un secteur d"activité, elle vérifie - par des prévisions - l"évolution possible des marchés concernant ses produits
3- 4 -
La prévision de la demande
Prévision et planification
•La prévision est la base de la plupart des décisions de gestion •Une prévision parfaite n"existe pas même si cela reste un objectif •La flexibilité du système peut compenser les erreurs de prévisions •Bien souvent, les modèles simples donnent des résultats satisfaisants •Il faut suivre la précision du modèle de prévision - 5 -La prévision de la demande
Organisation et variété des prévisions
•Prévision à long terme (3-5 ans) •Lancement d"un nouveau produit •Nouvelle technologie •Investissement •Prévision à moyen terme (12-24 mois) •Ajustement des capacités (PIC) •Etablissement des budgets•Prévision à court terme (semaines) •Gestion des approvisionnements •PDP et MRP •Ajustement des capacités (CRP) •Prévision à très court terme (jours) •Ordonnancement5L"efficacité de la prévision dépend pour plus de 80% de la qualité
de l"organisation de cette fonction et pour moins de 20% du choix des modèles mathématiques utilisésIdentification
et classification des besoinsSélection des
donnéesChoix de la
méthode la plus adaptéeMise à jour et
collecte des donnéesDéfinition des
prévisionsAnalyse des
erreurs de prévisionUne prévision n"est pas un objectif !
- 6 -La prévision de la demande
Principes fondamentaux
1. L"incertitude croît avec l"horizon de prévision
•Plus l"horizon de prévision augmente, plus il est nécessaire de faire des prévisions agrégées (par familles)2. Il faut toujours associer un pourcentage d"erreur
•Faire des prévisions n"est pas une science exacte, il est important d"y associer une variabilité espérée3. Il faut segmenter les prévisions lorsqu"elles sont
nombreuses •Si le nombre de prévisions à réaliser est grand, on n"aura pas le temps de tout valider...4. On doit assurer l"intégration de différents types
d"informations •Les chiffres ne sont pas tout, on doit intégrer des données quantitatives (historiques) ainsi que des données qualitatives (ou globales) 6 - 7 -La prévision de la demande
Stabilité des flux
•Flux réguliers -Articles en phase de maturité -Clients nombreux -Consommation relativement indépendante de facteurs externes •Flux irréguliers -Lancement de nouveaux produits -Promotions -Articles de mode -Consommation dépendante de facteurs externesFacteurs externes :
nouveaux produits / remplacement de produits, marché concurrentiel à forte activité marketing, renouvellement fréquent des produits, conditions météorologiques, conjoncture économique générale ...
- 8 -La prévision de la demande
Choix d"un modèle de prévision
Informations
objectives et pertinentes disponiblesHistorique des
ventesInformations sur
le marchéTendances
macro-économique
Conjoncture
Sur mon activité
Sur une activité à
laquelle mon activité est liéeExiste-il un lien
causal entre ces informations et mon activité ?Aucune
informationL"activité est-elle totalement nouvelle ?Peut-on montrer
l"activité à la concurrence ?Méthodes
intrinsèquesMéthodes
extrinsèques ou associatives Oui NonEstimation par les
commerciauxAnalyse par
analogieMarchés tests
Méthode Delphi
Etudes de marché
NonOuiNon
OuiMéthodes quantitatives
Méthodes qualitatives
- 9 -La prévision de la demande
Typologie générale des méthodes de prévisionHorizon
Agrégation
Prévision PrédictionCTLTMéthode Delphi
Avis d"experts
Marché-tests
Panels clients
Modèles d"extrapolation
Analyses de sériesModèles causals
- 10 -La prévision de la demande
Prévisions marketing
(vision globale des marchés)Prévisions commerciales (vision des ventes terrain)Prévisions statistiques
(vision neutreà partir des historiques)
Comité de prévision
Prévision des demandes
La combinaison de méthodes de prévision
- 13 -La prévision de la demande
Pilotage à la commande OU par anticipation
•A quel niveau s"exprime le besoin en prévision ?Décision structurelle - Compromis coût/flexibilité
Cycle d"appro Cycle d"usinage Cycle de montage
Stock produits finis
Stock de pièces
Stock de matières premières
Fabrication par anticipation (sur prévisions)
Fabrication sur commande
Fabrication
sur stockAssemblage
à la commande
Fabrication
à la commande
Projet
- 14 -La prévision de la demande
Analyse du carnet de commandes
Carnet de commandes100%
tempsCommandes attendues
- 15 -La prévision de la demande
10090
80
70
60
50
40
30
20 10
Mois0 1
2345 6
6 semaines
% des ventes de la saisonHommes
Enfants
Femmes
Extrapolation des commandes reçues
(exemple dans le textile) - 16 -La prévision de la demande
Structure de la demande et prévision
Principe de base:
-comprendre les éléments constitutifs de la demande - pour choisir ensuite une méthode de prévision adaptée et réalisteApplications :
- extrapolation statistique - demande globale générée par plusieurs demandesélémentaires indépendantes
Niveau de base
Tendance
Saisonnalité
Variations ponctuelles
aléatoires ou prévisibles - 17 -La prévision de la demande
Définition d"un système de prévision
•Degré d"agrégation -prévisions sur familles de produits ou références élémentaires •Horizon -prévisions à 1 mois, 3 mois, 6 mois... •Période élémentaire -prévisions par semaines, par mois, par trimestre... •Périodicité de révision -prévisions revues toutes les semaines, tous les mois, tous les trimestres... - 18 -La prévision de la demande
Régression linéaire simple
•Estimation des paramètres a et b •Méthode d"estimation : moindres carrés xiˆyi
y = ax + bei yi ei= yi- ( axi+ b)On cherche le minimum de
ei2∑ a=x i-x()*yi-y()∑ xi-x( )2∑
b=y-ax - 19 -La prévision de la demande
Prévision quantitative à court-terme
modèles causals associatifsPrincipe :
Déduire la demande future à partir de l"évolution prévisionnelle d"une ou plusieurs variables explicativesHypothèses :
Vérifier les liens de causalité entre demande et variable(s) S"assurer d"un niveau de corrélation élevé. Cette approche se justifie pour la prévision à COURT-TERME, mais peut être utilisée pour le MOYEN-TERME.Méthodes :
Des modèles causals associatifs
s"appuyant sur l"analyse de séries chronologiquesRégression simple
Régression multiple
Modèles économétriques
- 20 -La prévision de la demande
Prétraitement des séries chronologiques
•Identifier la demande régulière de la demande exceptionnelle exemple : grosse commande à l"export •Isoler la demande qui provient de promotions temporaires (pour éviter de perturber le modèle de prévision)DemandePrévision
- 21 -La prévision de la demande
Principe :
Extrapoler la demande passée (nature et structure)Hypothèse :
La demande conservera dans le futur les mêmes caractéristiques et aucun facteur nouveau ne viendra s"ajouter au système. Cette approche se justifie pour la prévision à COURT TERME.Méthodes :
Des modèles statistiques
s"appuyant sur l"analyse de séries chronologiques incluant corrections de : -tendance -saisonnalitéMoyenne mobile simple
Moyenne mobile pondérée
Lissage exponentielPrévision quantitative à court-terme modèles d"extrapolation statistique - 22 -La prévision de la demande
Décomposition de la demande
•Niveau de base •Saisonnalité •Tendance •Variations ponctuelles aléatoires ou prévisibles050100150200
J M M J S N J M M J S N
- 23 -La prévision de la demande
Composantes de la demande
•Tendance : Augmentation (ou une diminution) significative de la demande en fonction du temps. •Saisonnalité : Variation régulière qui se répète périodiquement dans la demande. •Cycle : Évolution de la demande qui s"étale sur plusieurs années et qui peut être attribuée au cycle de vie des produits ou à des conditions économiques, politiques, etc. •Demande irrégulière : Variation provoquée par des circonstances inhabituelles (mais explicables). •Demande aléatoire : Variation de la demande qui ne peut être expliquée par les composantes ci-dessus. - 24 -La prévision de la demande
180Demande2015
Demande2014Moyenne 2014
Moyenne 2015
JF M A M JJ A S O N D
Mois020406080100120140160
Décomposition de la demande
- 25 -La prévision de la demande
La moyenne mobile
Principe :
La prévision pour la période suivante est égale à la moyenne des n demandes passées Pt+1= ____________________________________Dt+ Dt-1+ Dt-2 + ... + Dt-n+1 n - 26 -La prévision de la demande
Exemple : moyenne mobile sur 3 mois
•Demande Octobre : 2200 •Demande Novembre : 1800 •Demande Décembre : 2300 •Moyenne mobile = (2200 + 1800 + 2300) / 3 •Prévision pour Janvier : 2100 •Demande Janvier : 1900 •Prévision pour Février : 2000 - 27 -La prévision de la demande
La moyenne mobile pondérée
Principe :
La prévision pour la période suivante est égale à la moyenne pondérée des n demandes passées La somme des coefficients de pondération est égale à 1Pt+1= a0.Dt+ a1.Dt-1+ a2.Dt-2 + ... + an.Dt-n
- 28 -La prévision de la demande
Exemple : moyenne mobile pondérée
•Demande Octobre : 2200 pondération : 30% •Demande Novembre : 1800 pondération : 30% •Demande Décembre : 2300 pondération : 40% •Moyenne mobile pondérée = (0,3*2200 + 0,3*1800 + 0,4*2300) •Prévision pour Janvier : 2120 •Demande Janvier : 1900 •Prévision pour Février : 1990 - 29 -La prévision de la demande
Le lissage exponentiel
P t+1=aaaa . . . . Dt+ (1 -a)a)a)a)PtPrincipe :quotesdbs_dbs32.pdfusesText_38[PDF] prévision série chronologique excel
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