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Objectif de la prévision de la demande

Objectif de la prévision de la demande



    Les prévisions à long terme (supérieures à trois ans) ont un rôle au

    niveau stratégique de l’entreprise : diversification, produits nouveaux,
    investissement ou désinvestissement en équipements.
    À moyen terme (de l’ordre de six mois à deux ans), les prévisions per
    mettront de définir et maîtriser les capacités globales de production et
    d’approvisionnement. Il n’est pas question d’envisager la construction
    d’une usine mais l’acquisition d’une machine, l’embauche de person
    nel ou l’approvisionnement d’articles à long délai d’acquisition.
    Les prévisions à court terme (jusqu’à six mois) serviront à l’activité
    opérationnelle de production : d’une part, approvisionnement et ges
    tion des stocks, d’autre part, charge des ateliers et ordonnancement,
    correspondant à des ajustements des activités planifiées. Plus les pré-
    visions concernent le court terme, plus elles sont fiables car elles se
    réfèrent à un futur proche. Au contraire, des prévisions à plus long
    terme seront plus incertaines.
    Remarquons immédiatement que la notion de court, moyen ou long
    terme dépend du type d’activité et des produits de l’entreprise ; ainsi
    les durées ne sont-elles citées qu’à titre d’exemple.
    L’activité de prévision est le point de départ de la planification. Toute
    activité de production est fondée sur des commandes fermes et des
    prévisions de commandes. Le plus souvent, le second point est très
    majoritaire surtout lorsqu’on s’éloigne dans l’horizon de planification.
    Pour l’entreprise, ces prévisions ont pour objet de définir ce qu’il fau
    dra produire et quand il faudra le produire. Précisons que, dans un
    environnement instable – comme c’est le cas aujourd’hui –, la pré-
    vision est difficile. Toutefois, mieux vaut prévoir même avec incerti
    tude que de ne pas le faire !
    Pour étayer cette affirmation, il est intéressant de proposer un
    exemple ; considérons le cas d’une entreprise qui réalise un produit
    dont les quantités vendues dans les derniers mois d’activité ont été les
    suivantes :
    Si on cherche à déterminer le stock de sécurité que l’entreprise doit
    constituer sur ce produit pour assurer un taux de service client de
    97,72 %, on ne va se baser que sur la dispersion observée au niveau
    des ventes passées pour l’estimer puisque c’est la seule information
    que l’on possède.
    Le calcul va être le suivant :

                       SS = 2σn–1(Qi)
    SS = 2
    × 23,86 = 47,73
               (cf. chap. 5 pour les modalités de calcul
    d’un stock de sécurité)

    Il faut donc constituer un stock de sécurité de 48 produits pour assurer
    un taux de service client de 97,72 %.
    Supposons maintenant que l’entreprise avait effectué des prévisions
    sur cette période. Pour réaliser la prédiction des ventes, on a intégré les
    grandes tendances connues du marché, par exemple, un mois de jan
    vier toujours plus ou moins atone et une période creuse en été dans
    l’exemple que nous avons pris. On dispose donc des informations
    suivantes :

    Période Quantités vendues (Qi)
    Janvier
    Février
    Mars
    Avril
    Mai
    Juin
    Juillet
    Août
    Septembre
    Octobre
    Novembre
    Décembre
    100
    150
    150
    150
    160
    120
    100
    100
    120
    150
    160
    140

    Si on cherche à déterminer le stock de sécurité que l’entreprise doit
    constituer sur ce produit pour assurer un taux de service client de
    97,72 %, on ne va se baser que sur la dispersion observée au niveau
    des ventes passées pour l’estimer puisque c’est la seule information
    que l’on possède.
    Le calcul va être le suivant :

    SS = 2σn–1(Qi)
    SS = 2
    × 23,86 = 47,73
    (cf. chap. 5 pour les modalités de calcul
    d’un stock de sécurité)

    Il faut donc constituer un stock de sécurité de 48 produits pour assurer
    un taux de service client de 97,72 %.
    Supposons maintenant que l’entreprise avait effectué des prévisions
    sur cette période. Pour réaliser la prédiction des ventes, on a intégré les
    grandes tendances connues du marché, par exemple, un mois de janvier toujours plus ou moins atone et une période creuse en été dans
    l’exemple que nous avons pris. On dispose donc des informations
    suivantes : 

    Grâce aux prévisions, on va pouvoir calculer le stock de sécurité, non
    pas sur les ventes passées ou les prévisions effectuées, mais sur les
    erreurs de prévisions. Le stock de sécurité ne sera là que pour couvrir
    les erreurs de prévisions toujours pour un taux de service client égal à
    97,72 %.
    Cela nous donne le calcul suivant :
    SS = 2σn–1(Ei)
    SS = 2 × 10,32
    SS = 20,63 soit environ 21 produits
    On voit bien dans ce cas particulier que le fait d’avoir réalisé des pré-
    visions, même si elles ne sont pas complètement fiables, a permis de
    diviser le stock de sécurité par un peu plus de 2.
    En effet, dans le premier calcul du stock de sécurité, toutes les varia
    tions – y compris celles attendues comme la baisse estivale – contri
    buent à augmenter l’écart type. Dans le second cas, les prévisions
    permettent au moins d’éliminer la partie des variations prévisibles.
    Cela contribue forcément à réduire l’écart type, et donc à diminuer le
    stock de sécurité

    Période Quantités vendues
    (Q
    i)
    Prévisions
    (P
    i)
    Erreurs de prévision
    E
    i = (Qi – Pi)
    Janvier
    Février
    Mars
    Avril
    Mai
    Juin
    Juillet
    Août
    Septembre
    Octobre
    Novembre
    Décembre
    100
    150
    150
    150
    160
    120
    100
    100
    120
    150
    160
    140
    95
    160
    140
    150
    150
    130
    110
    90
    100
    150
    150
    150
    5
    – 10
    10
    0
    10
    – 10
    – 10
    10
    20
    0
    10
    – 10



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