Présentation
Auteur(s)
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Jacques BALESTE : Ingénieur de l’École supérieure nationale des arts et métiers - Diplômé de l’Institut français de gestion - Professeur à l’Institut Supérieur de logistique industrielle de Bordeaux - Conseil d’entreprise en Gestion industrielle - Ancien responsable des Méthodes à Automobiles Citroën
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Lire l’articleINTRODUCTION
Pour l’étude des méthodes de prévision par extrapolation qui font l’objet de cet article, nous traiterons pour chaque modèle des points suivants :
-
domaines d’utilisation et concepts de base ;
-
méthodologie pratique ;
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conditions d’utilisation ;
-
exemples d’application.
Par ailleurs, nous verrons que toutes ces méthodes nécessitent l’établissement de tableaux de calculs, parfois complexes, toujours fastidieux aussi, nous tenons à préciser que ces études sont obligatoirement réalisées sur ordinateur à l’aide d’un tableur. À cette fin, nous donnerons les fonctions à utiliser dans le tableur Excel de Microsoft.
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Synthèse sur les méthodes par extrapolation4. Prévision par extrapolation en modèle aléatoire
Nous commençons la méthodologie spécifique après le choix de l’historique et l’identification du modèle. Le paragraphe 1.2 doit donc avoir été préalablement traité dans sa totalité.
Pour l’exposé de la méthodologie, le lecteur se reportera à l’exemple du tableau 6.
Un modèle aléatoire se caractérise par de très importantes variations d’une période sur l’autre, variations totalement aléatoires n’obéissant à aucune loi.
Il est toujours difficile de percevoir l’évolution du phénomène dans le temps, alors que dans les modèles fluctuants ou cycliques l’examen de la courbe permet généralement de déceler la tendance générale.
Précisons tout de suite qu’il est utopique de prétendre effectuer en modèle aléatoire une prévision période par période comme nous l’avons réalisée en modèle fluctuant et en modèle cyclique.
Notre modèle objectif sera d’évaluer la valeur globale annuelle ou semestrielle future. Ce résultat peut apparaître de prime abord approximatif ; pratiquement, il s’avère fort utile dans de nombreuses applications industrielles et commerciales :
-
plan de charge global à un an ;
-
volume d’approvisionnement annuel permettant au service achat de négocier des conditions auprès des fournisseurs ;
-
estimation du chiffre d’affaires annuel futur.
4.1 Traitement spécifique
-
Moyenne mobile
Afin de lisser le modèle, on calcule la moyenne mobile dont la base impaire est égale au nombre de périodes divisé par 2. Cette façon de procéder, dictée par des considérations pratiques, s’avère correcte dans la majorité des cas.
Dans le tableau ...
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