Problèmes de stocks
343
=
]
>
[
R
S
D
P
avec faible (
).
13.3.2. Politiques à périodes variables ou sur point de commande
Dans ces politiques, on se définit également deux quantités
mais, à la différence
des politiques précédentes, le réapprovisionnement ne se fait pas de façon régulière : on
laisse le stock baisser jusqu'à ce qu'il tombe en dessous de et on commande alors
Une telle politique peut alors se figurer de la façon suivante, dans le cas
de demandes discrètes :
Sur cette figure, le délai de réapprovisionnement est nul. Si c'est le cas, et si les quantités
en cause autorisent des calculs du type continu, une telle politique prémunit bien contre
la pénurie (dans le cas continu, théoriquement, on a intérêt à faire
Mais il s'agit
là de configuration d'école.
Dans la plupart des cas, non seulement les délais de réapprovisionnement existent, mais
ils sont aléatoires. Alors, ils doivent être introduits dans les calculs, en particulier pour
les définitions de la réserve de sécurité, qui doit être prévue également pour les
politiques sur point de commande. Le calcul de
quantité du stock qui déclenche la
commande, est alors fondé en général sur la considération suivante :
Si est le délai de réapprovisionnement prévu, la prévision de la demande pendant
l'intervalle de temps doit être égale à (ou plutôt
est la réserve de sécurité).
Ce type de calcul pose le problème de la prévision de la demande et du délai de
réapprovisionnement, ce qui renvoie au calcul statistique et plus particulièrement à un
chapitre des statistiques assez délicat (analyse des séries chronologiques).
D'une façon générale, les problèmes de stocks deviennent très vite difficiles à formaliser
si l'on prend en charge tous les éléments qui interviennent ainsi que leur caractère
aléatoire. Là encore, la simulation peut permettre de surmonter l'écueil d'une
modélisation inextricable : si l'on connait bien les lois de probabilités en présence (ce qui
n'est pas évident en général), on peut reproduire artificiellement, grâce en général à un
ordinateur, une séquence d'évènements possibles, et tirer des résultats observés des
conclusions en « moyenne » si cette séquence est suffisamment longue. On peut alors
Niveau du stock
S
Temps
T1
0
D
T2
T4
T3
343
=
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R
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avec faible (
).
13.3.2. Politiques à périodes variables ou sur point de commande
Dans ces politiques, on se définit également deux quantités
mais, à la différence
des politiques précédentes, le réapprovisionnement ne se fait pas de façon régulière : on
laisse le stock baisser jusqu'à ce qu'il tombe en dessous de et on commande alors
Une telle politique peut alors se figurer de la façon suivante, dans le cas
de demandes discrètes :
Sur cette figure, le délai de réapprovisionnement est nul. Si c'est le cas, et si les quantités
en cause autorisent des calculs du type continu, une telle politique prémunit bien contre
la pénurie (dans le cas continu, théoriquement, on a intérêt à faire
Mais il s'agit
là de configuration d'école.
Dans la plupart des cas, non seulement les délais de réapprovisionnement existent, mais
ils sont aléatoires. Alors, ils doivent être introduits dans les calculs, en particulier pour
les définitions de la réserve de sécurité, qui doit être prévue également pour les
politiques sur point de commande. Le calcul de
quantité du stock qui déclenche la
commande, est alors fondé en général sur la considération suivante :
Si est le délai de réapprovisionnement prévu, la prévision de la demande pendant
l'intervalle de temps doit être égale à (ou plutôt
est la réserve de sécurité).
Ce type de calcul pose le problème de la prévision de la demande et du délai de
réapprovisionnement, ce qui renvoie au calcul statistique et plus particulièrement à un
chapitre des statistiques assez délicat (analyse des séries chronologiques).
D'une façon générale, les problèmes de stocks deviennent très vite difficiles à formaliser
si l'on prend en charge tous les éléments qui interviennent ainsi que leur caractère
aléatoire. Là encore, la simulation peut permettre de surmonter l'écueil d'une
modélisation inextricable : si l'on connait bien les lois de probabilités en présence (ce qui
n'est pas évident en général), on peut reproduire artificiellement, grâce en général à un
ordinateur, une séquence d'évènements possibles, et tirer des résultats observés des
conclusions en « moyenne » si cette séquence est suffisamment longue. On peut alors
Niveau du stock
S
Temps
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