Gestion des Stocks - OSP

OSP: Optimizing Stock Program L’objectif de ce travail a été de compléter un logiciel de gestion de stock « OSP pour Optimizing Stock Programme », en lui ajoutant des fonctionnalités de prévision et de simulation de séries chronologiques.  Le projet O.S.P. a débuté en Mars 1992 dans le cadre du cours de Gestion de stock et file d’attente qui se donne aux FUCaM par Md Rossi. (2ème ingéniorat). A cette époque nous avons été amenés à la réalisation de la modification et l’adaptation d’un programme existant déjà sur le marché « LOT ». LOT est un produit commercialisé par Decision Science Software qui en détient le copyright. Le programme que nous devions mettre au point n’était pas une copie de LOT mais nouveau programme dont la base des modèles de gestion de stock était ceux fourni par LOT.

0.1.Historique du projet.

 

            L’objectif de ce travail a été de compléter un logiciel de gestion de stock « OSP pour Optimizing Stock Programme », en lui ajoutant des fonctionnalités de prévision et de simulation de séries chronologiques.

            Le projet O.S.P. a débuté en Mars 1992 dans le cadre du cours de Gestion de stock et file d’attente qui se donne aux FUCaM par Md Rossi. (2ème ingéniorat). A cette époque nous avons été amenés à la réalisation de la modification et l’adaptation d’un programme existant déjà sur le marché « LOT ». LOT est un produit commercialisé par Decision Science Software qui en détient le copyright. Le programme que nous devions mettre au point n’était pas une copie de LOT mais nouveau programme dont la base des modèles de gestion de stock était ceux fourni par LOT.

Turbo Lot permettait de choisir entre huit modèles déterministe qui supposait des hypothèses très fortes :

  • la demande par période est constante

  • Le délai de livraison est nul

  • Il n’y a pas de coût de pénurie

            Le nouveau programme avait déjà de nombreux avantage comparer à LOT. Turbo Lot était plus facile d’utilisation, utilisation de menu déroulant, une aide interactive, une utilisation de la souris.

            En 1993, le logiciel a été rebaptisé OSP et il a été complété par de nouveaux modèles de gestion de stocks stochastique où on a introduit de nouvelles notions:

  • la demande par période n’est plus constante mais suit une loi de distribution (normale ou poissonnière) dont les paramètres sont connus.

  • Introduction d'un délai de livraison qui peut être constant ou suivant une loi de distribution (normale ou poissonnière) dont les paramètres sont connus.

  • Introduction d’un taux de qualité de service.

  • Introduction de demandes perdues ou différables.

  • Introduction d’un coût de ruptures de stock et de coût de pénuries.

  • etc, ....

            Les nouveaux modèles de gestion de stock étaient la gestion à partir d’un point de commande, la gestion périodique, et une méthode basée sur ces deux dernières méthodes.

            Et enfin dans le cadre des travaux pratiques en vue de l’obtention du diplôme complémentaire approfondi en informatique et M. Pirlot comme promoteur de ces travaux, nous avons choisi de compléter ce logiciel.

            Les ajouts ont portés sur :

  • Un module d’analyse des séries chronologiques : Ce module analyse l’historique des demandes pour en déterminer l’existence d’une tendance positive ou négative et l’existence d’une saisonnalité. Nous vairons qu’ils existe deux type de modèle saisonnier

  • Un module de prévision : Une fois que les caractéristiques d’une demande sont faite par le module précédent, celui-ci module permet au gestionnaire des stocks de prévoir la demande pour le future.

  • Un module de simulation : Ce module permet sur base des caractéristiques de la demande déterminées par le module d’analyse des séries chronologique, de simuler une nouvelle série ayant les même caractéristiques de tendance et de coefficients saisonniers.

 

            Le programme OSP permet maintenant de choisir un modèle de gestion de stock sur base soit de la série brut (l’historique des demandes), sur les prévisions ou enfin sur base de la série simulée.

 

0.2.Choix des modèles de prévision.

 

            Il existe de nombreux modèles, qui vont des plus simple aux plus compliqués, certains font appel a des techniques et des outils simples et d’autres des outils très sophistiqués. Ce projet devait fournir à l’utilisateur des outils simples, rapides et facile à comprendre et à maîtriser, pour cette raison nous avons laissé tomber les modèles raffinés de type autorégessif à moyenne mobile (ARMA) et autorégréssif avec moyenne mobile intégré (ARIMA) déterminé par la démarche de prévision de Box et Jenkins.

            Les prévisions sont fournies sures basse de modèles non adaptatif aux paramètres de la série chronologique qui peuvent évoluer au cours du temps et du modèle de Winters. Le modèle de Winters est un modèle adaptatif qui fait appel à la technique de lissage exponentiel double.

 

0.3.Choix des modèles de simulation.

            Comme nous allons le voir lors du chapitre consacrer à la technique d’analyse d'une série chronologique, une série est composée de divers paramètres pouvant être recensées au nombre de quatre (la tendance, la conjoncture, la saisonnalité et les aléas). Les modèles de prévision ne tiennent pas compte des aléas mais le considère comme nulle. Les techniques de simulation dont le rôle est de produire une nouvelle série chronologique d’une demande dont on connaît ses caractéristiques tiennent compte de cet aléa.

            Les modèles utilisés pour les simulations sont des mixtes :

  • Modèles avec ou sans tendance.

  • Modèles à coefficients saisonniers multiplicatifs ou additifs avec des aléas qui sont eux-mêmes multiplicatif ou additif.

  • Modèles où les aléas sont influencés ou pas par les coefficients saisonniers.

 

0.4.Contenu du présent rapport.

            Ce rapport constitué de deux parties :

  • Un manuel de référence qui indique et explique les techniques et les modèles de prévision, simulation et gestions des stocks.

            Dans le premier chapitre du manuel de référence, nous allons voir les techniques d’analyse des séries chronologiques pour déterminer la tendance et les coefficients saisonniers. Nous aussi tester la qualité de la représentation, c’est-à-dire voir si la tendance et les coefficients saisonniers sont significatifs.

            Une fois les caractéristiques de la demande déterminée, dans le chapitre 2 nous allons voir les modèles de prévision utilisés pour prévoir la demande future.

            Le chapitre 3 sera consacré aux techniques de simulation.

            Les trois chapitres qui suivent ce manuel est consacré à la gestion des stocks. Le chapitre 4 sera une analyse de la composition des coûts qui interviennent dans la gestion des stocks.

Une fois que nous connaîtrons la composition des coûts lors du chapitre 4, nous pourrons aborder les différentes techniques de politiques de gestion des stocks utilisées dans les entreprises.

Nous vairons dans le chapitre 6 les analyses de sensibilité applicable aux politiques de gestion.

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