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1 Sébastien Thomassey Janvier 2005 Impact des erreurs de prévision sur les approvisionnements avec des stratégies Quick Response et VMI

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Sébastien Thomassey

Janvier 2005

Impact des erreurs de prévision sur les approvisionnements avec des

stratégies Quick Response et VMI

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Contexte

Séjour de 2 mois au laboratoire TATM de NCSU

Utilisation des résultats : Prévision (GEMTEX-ENSAIT) Simulation des approvisionnements (TATM-NCSU)

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Problématique

Prévisions jamais parfaites Stratégies d'appro atténues des erreurs

Influence de nombreux facteurs Délais d'appro Coûts Promotions

performances de la supply chain

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Couplage prévision - appro

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Modèle de prévision

P1 Pk

Historical items

Sales profiles Descriptive criteria Descriptive criteria

Future items

Self Organizing Map : clustering Probabilistic Neural Network : learning process

Sales profiles of future items

Probabilistic Neural Network : classification

Prototypes of sales profiles

nor

mal

ize

d sa

les

weeks

……

price

starting time of sales

……life span

P1

Pk

price

starting time of sales

……life span

P1

Pk

NE

W I

TE

M

inputs : sales profiles

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Sourcing simulator

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Sourcing simulator

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Sourcing simulator

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Sourcing simulator

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Articles considérés

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Stratégies d'approvisionnements

Quick Response Mise à jour à chaque période Prise en compte des stocks, des prévisions et des dernières

ventes VMI

Appro gérés par le confectionneur Production basée sur les prévisions initiales

Délai d'appro Distributeur-confectionneur : 2 semaines Confectionneur-fournisseur : 3 semaines

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Article A

QRVMI

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Article B

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Article C

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Article D

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Résultats finaux

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Conclusion

Analyse des résultats VMI parait plus adapté quand prévision très mauvaise QR nécessite des délais d'appro plus courts

Perspectives Outil de simulation très adapté à la filière THD Nécessité d'ajouter un module de prévision