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GSO-1000 > Semaine 3 > Flashcards

Semaine 3 Flashcards

1
Q

Demande

A

C’est la quantité d’un bien ou d’un service qu’une entité de la chaîne d’approvisionnement désire acquérir moyennant une contrepartie

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2
Q

La demande inclut:

A

-les ventes réalisées
-les ventes perdues ou annulées
-les pièces de rechange
-les articles promotionnels
-les stocks de sécurité
-la consommation interne

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3
Q

Gestion de la demande

A

Utiliser des méthodes et des outils leur permettant d’analyser la demande, en vue de faire des prévisions de la demande.

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4
Q

Deux aspects sont importants pour les prévisions

A
  1. le comportement attendu de la demande
  2. le degré de précision pouvant être atteint
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5
Q

Certaines caractéristiques sont communes à toutes les méthodes de prévision. Lesquels

A

-Les méthodes de prévision supposent que le passé est garant de l’avenir
-Les prévisions sont rarement exactes
-Les prévisions pour des familles de produits donnent généralement de meilleurs résultats que des prévisions individuelles
-La précision d’une prévision diminue au fur et à mesure que l’horizon de la prévision augmente

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6
Q

Erreur de prévision

A

Écart entre la valeur réelle et la prévision pour une période donnée

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7
Q

Horizon de la prévision

A

Laps de temps sur lequel les prévisions sont calculées

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8
Q

Les prévisions doivent satisfaire à certaines exigences:

A

-Elles doivent être disponible à temps
-Elles doivent être précises et leur degré de précision doit être indiqué
-Elles doivent être exprimées dans des unités significatives
-Elles doivent être écrites
-Elles doivent être rentables
-La méthode pour réaliser ces prévisions doit être fiable et cohérente
-La méthode pour réaliser ces prévisions doit être simple à comprendre et à utiliser

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9
Q

Prévision à long terme

A

Impliquent généralement des données annuelles pour un horizon de 2 à 5 ans

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10
Q

Marchés témoins

A

Consiste à mettre en vente un nouveau produit dans un marché circonscrit puis à y recueillir l’appréciation des utilisateurs

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11
Q

Les prévisions à moyen terme

A

Se basent habituellement sur des demandes mensuelles qui couvrent un horizon de plusieurs mois à 2 ans, comme les données utilisées pour faire la planification de la production pour la prochaine année

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12
Q

Les prévisions à court terme

A

Se basent sur des demandes journalières ou hebdomadaires et couvent un horizon de quelques jours à quelques semaines.

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13
Q

Le processus de prévision compte 6 étapes de base.

A
  1. Définir le but des prévisions
  2. Fixer l’horizon de la prévision
  3. Recueillir et analyser les données historiques pertinentes
  4. Choisir une méthode de prévision
  5. Calculer les prévisions
  6. Suivre l’évolution des prévisions
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14
Q

Il existe deux types de méthodes de prévision

A

-Les méthodes qualitatives
-Les méthodes quantitatives

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15
Q

Méthodes qualitatives

A

Utilisent des intrants subjectifs et atténuent le manque de données numériques en émettant des prévisions basées sur l’opinion ou le jugement d’un expert

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16
Q

Méthodes quantitatives

A

Impliquent soit l’utilisation d’un modèle de séries chronologiques pour projeter les données historiques dans le futur, soit l’élaboration de modèles associatifs qui se servent de variables causales pour tenter d’établir des prévisions

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17
Q

Série chronologique

A

Suite d’observations ordonnées prises à intervalles de temps réguliers

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18
Q

Variable causale

A

Élément qui influe sur une autre variable

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19
Q

Méthode Delphi

A

Des experts répondent à une série de questionnaire de façon anonyme. Les réponses recueillies à chaque tour permettent de rédiger la prochaine série de questionnaires, ce qui permet d’élargir la portée de l’information sur laquelle les répondants peuvent fonder leur jugement

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20
Q

Les prévisions qualitatives peuvent être basées sur:

A
  1. l’opinion des gestionnaires
  2. l’opinion des vendeurs
  3. l’opinion d’experts
  4. l’enquête auprès de consommateurs
  5. l’analogie historique
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21
Q

Analogie historique

A

Parfois, certains produits sont suffisamment similaires pour que les données historiques d’un produit soient utilisées pour déterminer les prévisions d’autres produits.

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22
Q

Les méthodes quantitatives de prévision peuvent être calculées en utilisant:

A

-Une série chronologique
-Des modèles associatifs

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23
Q

Les comportements de la demande se décrivent comme suit:

A
  1. Le niveau
  2. La tendance
  3. La variation saisonnière
  4. Le cycle
  5. Les variations irrégulières
  6. Les variations aléatoires
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24
Q

Le niveau

A

Moyenne ou constante, est la valeur qui représente l’ensemble des données

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25
Q

La tendance

A

C’est l’évolution temporelle globale des données

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26
Q

La variation saisonnière

A

Fluctuation périodique, répétitive, régulière et assez prévisible des demandes, observable sur une courte période.

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27
Q

Le cycle

A

Fluctuation de la demande, tout comme la variation saisonnière, mais uniquement observable sur une longue période

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28
Q

Les variations irrégulières

A

Viennent de situations inhabituelles, mais explicables, comme une grève, une panne d’électricité ou des promotions.

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29
Q

Les variations aléatoires

A

Sont des fluctuations résiduelles qui découlent de l’influence combinée de nombreux facteurs sans grande importance, facteurs qui ne peuvent être anticipés, ni évités, ni expliqués

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30
Q

Quatre modèles basés sur les moyennes sont décrits:

A

-La moyenne simple, la moyenne mobile, la moyenne mobile pondérée et le lissage exponentiel simple

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31
Q

Moyenne simple

A

Consiste à calculer la moyenne de toutes les données historiques et à utiliser le résultat comme prévision de la période actuelle

32
Q

Moyenne mobile

A

Nécessite le calcul de la moyenne des données d’un nombre fixe de périodes parmi les plus récentes.

33
Q

Moyenne mobile pondérée

A

Similaire à la moyenne mobile, sauf qu’elle attribue des pondérations différentes aux valeurs de la série chronologique lors du calcul de la prévision.

34
Q

Lissage exponentiel simple

A

Utilise une proportion de l’erreur de prévision pour rajuster le calcul des prévisions d’une période à l’autre

35
Q

Lissage exponentiel adaptatif

A

Modifie automatiquement la constante de lissage afin de réduire les erreurs de prévision

36
Q

L’analyse de la tendance

A

Consiste à définir une équation qui décrira adéquatement la tendance dans les données

37
Q

Équation de la tendance linéaire

A

Équation de régression linéaire. Formule qui décrit les données selon une droite et représente la relation existant entre une ou des variables causales et une variable expliquée.

38
Q

La précision (imprécision) du processus de prévision est mesurée à l’aide de quatre types d’erreurs de prévision:

A

-L’erreur moyenne,
-L’erreur moyenne absolue
-L’erreur quadratique moyenne
-Pourcentage d’erreur absolue moyen

39
Q

Erreur moyenne (EM)

A

Représente l’écart global de chacune des prévisions par rapport à la valeur réelle de la période

40
Q

Erreur moyenne absolue (EMA)

A

Calcule la moyenne des erreurs de prévision en valeur absolue

41
Q

L’erreur quadratique moyenne (EQM)

A

Évalue la moyenne des erreurs de prévision au carré. Permet d’observer l’ampleur des erreurs commises.

42
Q

Pourcentage d’erreur absolue moyen (PEAM)

A

Évalue la moyenne des erreurs de prévisions transformées en pourcentage. Permet de mettre en perspective l’erreur moyenne absolue avec la valeur réelle et ainsi d’évaluer la proportion de l’erreur commise

43
Q

Le biais

A

Concept lié à la précision des prévisions. Il s’évalue en additionnant les erreurs de prévision jusqu’à une période donnée.

44
Q

Lorsque le biais est positif, cela implique que les prévisions

A

sous-estiment fréquemment les valeurs réelles

45
Q

Lorsque le biais est négatif, cela implique que les prévisions

A

outrepassent la réalité

46
Q

Demande

A

Quantité d’un bien ou d’un service qu’une entité de la chaîne d’approvisionnement désire acquérir moyennant une contrepartie

47
Q

Gestion de la demande

A

Méthodes et outils permettant d’analyser la demande, pour faire des prévisions de la demande

48
Q

Prévisions

A

Estimation de la demande pour un certain nombre de périodes à l’aide de données historiques ou de l’expérience, ou des deux

49
Q

Objectifs de la demande dans le système logistique

A

-Prévoir le mieux possible l’évolution de la demande
-Mieux combler les besoins des clients
-Mieux prévoir l’arrivée des commandes
-Prévoir l’arrivée des nouveaux produits
-Proposer des dates de livraison raisonnables
-Réduire les effets de la variabilité de la demande sur le réseau logistique (donc la demande a une valeur ajoutée)
Générer des alternatives aux désirs du marché

50
Q

Les deux types de demande

A

Demande indépendante
Demande dépendante

51
Q

Demande indépendante

A

Consommation sans lien directe avec d’autres consommations et déterminée à partir des données historiques

52
Q

Demande dépendante

A

Consommation calculée à partir de la nomenclature des produits et du plan directeur de production.

53
Q

Prédiction

A

Déterminer un événement futur à partir de bases intuitives ou non scientifiques

54
Q

Plus les prévisions sont à long terme, plus…

A

elles sont floues car il y a plus d’incertitude

55
Q

Processus de prévisions de la demande

A
  1. Préciser le but de la prévision
  2. Déterminer l’horizon de temps
  3. Choisir une méthode de prévision
  4. Recueillir des données pertinentes de sources fiables
  5. Établir un modèle de prévision
  6. Évaluer le modèle
  7. Implanter les résultats du modèle
  8. Entretenir le modèle
56
Q

Opinion des gestionnaires

A

Petit groupe de gestionnaires de haut niveau élabore collectivement des prévisions

57
Q

Opinion des vendeurs

A

Employés des ventes et du service à la clientèle = bonne source d’information permettant d’élabo

58
Q

Opinion des experts

A

Méthode delphi = experts répondent à une série de questionnaires de façon anonyme, chacun étant adapté en fonction des réponses précédentes pour ultimement mener vers un consensus de prévisions

59
Q

Enquête auprès des consommateurs

A

Enquêtes qui permettent de sonder l’opinion d’un échantillon de consommateurs potentiels et d’en déterminer la demadne

60
Q

Analogie historique

A

Méthode qui consiste à utiliser les données historiques d’un produit suffisamment similaire pour déterminer les prévisions d’un produit

61
Q

Série chronologique

A

Méthode qui consiste à utiliser des observations à intervalles réguliers sur un certain laps de temps pour élaborer des prévisions

62
Q

Modèles associatifs

A

Équations utilisant une ou plusieurs variables causales sont développées pour servir à prévoir la demande future

63
Q

Caractéristiques communes à toutes les méthodes de prévision

A

-Passé garant de l’avenir
-Prévision égal pas exactitude
-Prévisions pour des familles de produits donnent généralement de meilleurs résultats que des prévisions individuelles
-Précision d’une prévision diminue au fur et à mesure que l’horizon de la prévision augmente

64
Q

De bonnes prévisions doivent être:

A

-Disponibles à temps
-Précises
-Exprimées dans des unités significatives
-Écrites
-Rentables
-Obtenues par une méthode fiable et cohérente
-Obtenues par une méthode simple à comprendre et à utiliser

65
Q

Niveau (ou moyenne)

A

Valeur représentant l’ensemble des données

66
Q

Tendance

A

Informations générale sur comment se comporte la demande

67
Q

Variation saisonnière

A

Fluctuation périodique, répétitive, régulière et assez prévisible observable sur une courte période

68
Q

Cycle

A

Fluctuation sur une longue période

69
Q

Variations irrégulières

A

Fluctuations provoquées par des circonstances inhabituelles

70
Q

Variations aléatoires

A

Fluctuations inexpliquées après que tous les autres comportements ont été considérés

71
Q

Méthode basées sur les moyennes

A

Méthodes adéquates si la demande à prévoir est stationnaire (ni tendance ni saisonnalité)

72
Q

Méthode basées sur la tendance

A

Méthodes adéquates lorsqu’il y a présence d’une tendance

73
Q

Erreur moyenne

A

Écart global

74
Q

Erreur moyenne absolue

A

Précision de la méthode en tenant compte uniquement de l’importance de l’écart

75
Q

Erreur quadratique moyenne

A

Importance des erreurs commises

76
Q

Pourcentage d’erreur absolue moyen

A

Proportion de l’erreur commise

77
Q

Qu’est-ce qu’un bon système de prévision

A

Fournis de l’information sur la précision de la prévision
Permet d’obtenir les prévisions suffisamment à l’avance pour soutenir la prise de décisions
Tiens compte du jugement humain et de l’information connue qui ne se reflète pas encore dans les données historiques
Tiens compte du compromis entre le coût des prévisions et le coût des erreurs de prévision

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