Sébastien Thomassey Janvier 2005

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

2. Contexte • Séjour de 2 mois au laboratoire TATM de NCSU • Utilisation des résultats : • Prévision (GEMTEX-ENSAIT) • Simulation des approvisionnements (TATM-NCSU)

3. Problématique • Prévisions jamais parfaites • Stratégies d'appro atténues des erreurs • Influence de nombreux facteurs • Délais d'appro • Coûts • Promotions performances de la supply chain

4. Couplage prévision - appro

5. Historical items Future items Sales profiles Descriptive criteria Descriptive criteria Self Organizing Map : clustering Probabilistic Neural Network : learning process Probabilistic Neural Network : classification inputs : sales profiles price price P1 P1 NEW ITEM life span life span normalized sales …… …… …… starting time of sales starting time of sales P1 Pk weeks Pk Pk Prototypes of sales profiles Sales profiles of future items Modèle de prévision

6. Sourcing simulator

7. Sourcing simulator

8. Sourcing simulator

9. Sourcing simulator

10. Sourcing simulator

11. Sourcing simulator

12. Sourcing simulator

13. Articles considérés

14. 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

15. Article A QR VMI

16. Article B

17. Article C

18. Article D

19. Résultats finaux

20. 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