Memoire Online - Essai d'élaboration d'un modèle optimal de production d'une entreprise industrielle: cas de la Bralima siège de Bukavu

ESSAI D'ELABORATION D'UN MODELE OPTIMAL DE PRODUCTION D'UNE ENTREPRISE INDUSTRIELLE : Cas de la Bralima siège de Bukavu

« L'avenir n'est point chose dont on hérite, on le mérite pour l'avoir forgé »

« Voici, ils seront confondus, ils seront couverts de honte, tous ceux qui se sont irrités contre toi ; ils seront réduits à rien, ils périront, ceux qui disputent contre toi. Tu les chercheras et tu ne les trouveras plus, ceux qui te suscitaient querelle ; ils seront réduits à rien, réduits au néant, ceux qui faisaient la, guerre »

Quant les méchants s'avancent contre moi pour dévorer ma chair, ce sont mes persécuteurs et mes ennemis qui chancellent et tombent »

A toi Eternel Dieu Miséricordieux qui ne cesse d'alléger ma souffrance en me prêtant main forte en dépit de ma déviation.

A toi mon père NYAMAZI Kamegerhe Frédéric pour le sacrifice énorme consacré à mon égard.

A toi ma mère KISIMOLO Bindu Rosette qui ne cesse de s'occuper de moi et d'avoir accepté de m'élever en me prodiguant de bons conseils. Que tu trouves dans ce travail ma profonde gratitude.

Certes, la responsabilité de tout et la sanction du présent travail incombent à notre seule et unique personne, il serait ingrat de notre part de dire qu'il est le fruit de nos seuls efforts, nos seules recherches, de notre imagination. Bien au contraire, il est la synthèse des contributions diverses de toutes les personnes qui nous ont livré des informations, qui nous ont prodigué des conseils, qui nous ont orienté, etc.

Ainsi, avons-nous l'immense plaisir d'exprimer notre profonde gratitude à toutes les personnes qui, de près ou de loin, à un stade ou à un autre, ont eu à contribuer tant soit peu à la réalisation du présent travail en particulier et à notre formation « d'homme » en général.

Nous rendons grâce à l'Eternel, notre Dieu pour l'inspiration qu'il ne cesse d'insuffler en nous et grâce à laquelle nous restons convaincu que l'esprit humain est capable d'une perfectibilité sans fin.

Nous remercions particulièrement le Professeur Albert LUKUITSHI MALAIKA et l'Assistant Marcellin NYAMUHARA MUGISHO qui, respectivement, ont accepté malgré leurs multiples obligations, de diriger et de coodiriger ce travail, dans un esprit de rigueur scientifique et sans complaisance. Leurs qualités de travailleurs nous ont garanti une issue heureuse à la fin de ce travail car convaincu d'avoir emprunté une démarche scientifique dès le départ et tout au long de nos recherches.

Nous remercions tout le corps professoral et académique de l'ISP/Bukavu, c'est ainsi que nous pensons aux Assistants et Chefs de travaux ci-après : BASHOMBE BALAGIZI Anselme, KULIMUSHI MUGISHO Augustin, KAJABIKA MWEZE, HANGI HALIMANA, ITONGWA KABIONA Anicet, SHALUBINCHI SHAMWINDO Charles, NJANGALA CHIBASHIMBA, MUBAWA MIRUHO, HERVE SHAMAVU, MAPENZI, BUSHIRI Albert pour leurs conseils et leurs soutiens dans toutes les actions que nous menions pendant notre passage à l'ISP/Bukavu.

Nos remerciements s'adressent également à la famille NYAMAZI KAMEGERHE Frédéric pour les sacrifices énormes consentis à notre égard, c'est ainsi qu'avons-nous pensé à : REMY et son épouse KAKE BETY, NSHOKANO, SOLANGE, BIBISHE, CLAUDINE, BYENDA, BIRINDWA, BYAMUNGU, CIRHUZA, MWISHA, VUMILIA, FLORIBERT, MAJOR, ZAWADI, MAMAN NABIDEKO et MAMAN VIRGINIE.

Nous ne pouvons pas terminer sans reconnaître les prouesses de la famille KYAHI à travers la veuve MAMAN BEYA et ses enfants BRIGITTE, SOLANGE, GENEVIEVE, BAHATI, ALAIN pour son amour témoigné à notre égard.

Nous reconnaissons plus particulièrement le mérite de la demoiselle Patience MWARABU YOHALI dans toutes nos actions à l'ISP/Bukavu et pour cela nous disons sincèrement merci.

Nous reconnaissons aussi l'intervention de nos camarades pendant notre séjour à l'ISP/Bukavu. C'est ainsi que nous avons le plein plaisir de remercier : ASENDE MAENDA, BUDA MASEMO, SANVURA BASEMAKE, BASUNGUCHI SADI Robert, BILULU ANANDOMI, WABENGA, CIRHUZA BASHIGE, BAGALWA KALIMBIRO, BABY RUZOREZA, KACHELEWA AMINA, WABITA MILENGE et tous les autres qui n'ont pas été cités qu'ils trouvent dans ce travail nos remerciements les plus sincères.

O.INTRODUCTION GENERALE

0.1. PROBLEMATIQUE DE RECHERCHE

Parler de la production dans les entreprises, c'est faire constamment référence à l'ensemble des biens et des services auquel l'activité des hommes a abouti, elle correspond cette fois au résultat de cette activité((*)1). Ainsi, donc, avant de produire, on se préoccupe beaucoup à des notions de flux : la notion de flux est synonyme de mouvement, d'évolution, de rapidité et donc d'efficacité((*)2).

En produisant, on s'intéresse plus particulièrement aux flux physiques (approvisionnement, entrée et circulation des matières premières, des composants, des pièces de rechange, sortie et distribution des produits finis) et aux flux d'informations (suivi des données techniques, suivi des heures de main d'oeuvre, des heures machines, de consommation de matière) lesquels flux conduisent à des dépenses exorbitantes avant la mise en place du produit que l'on veut vendre.

D'une part, la préoccupation majeure quand on produit dans une entreprise, c'est la satisfaction des clients (les clients sont de plus en plus exigeants quant à la qualité, au prix, etc.). Toutefois, on doit veiller à ce que les coûts engagés s'amoindrissent pour pouvoir espérer une marge bénéficiaire acceptable. Pour ce faire l'entreprise doit :

? Fluidifier et accélérer les flux physiques en évitant les pannes machines, en diminuant les temps de changement de série, en améliorant la qualité des pièces, en développant tant la polyvalence des hommes que le partenariat avec les fournisseurs et les distributeurs, en maîtrisant les flux de transports externes des produits, tout ceci dans le souci majeur de produire beaucoup et à moindres coûts ;

? Créer un système d'informations de gestion de production cohérent et pertinent par un dialogue et une mise au point pour connaître et répondre aux besoins et aux attentes de chacun dans le but d'éviter les retards de production qui conduiraient à des manques à gagner.

D'autre part, lorsqu'une entreprise met en place un produit, pour elle, l'ultime préoccupation est que le produit injecté sur le marché lui rapporte une marge bénéficiaire plus satisfaisante et plus optimale possible (une marge bénéficiaire qui rend minimal le coût total).

Ainsi, quels que soient le système politique et les opinions de chacun, la quête de la pérennité condamne l'entreprise à rechercher un niveau de rentabilité suffisant, compte tenu à la fois de la compétitivité de plus en plus agressive et des exigences croissantes du client.

Au lieu de considérer la relation classique : Coût de revient+marge bénéficiaire= prix de vente ; l'entreprise cherchera à s'appuyer sur la relation suivante : Prix de vente-coût de revient=marge bénéficiaire. Si ces deux relations sont équivalentes d'un point de vue mathématique, il en va tout autrement au plan de la philosophie de l'entreprise et de sa gestion de production et de sa productivité.

Les dirigeants savent que les décisions de bon sens ne suffisent plus : « les jours des dirigeants intuitifs sont comptés » dit Peter Drucker cité par Alain COURTOIS((*)3).

Le présent mémoire, a pour but de montrer qu'une entreprise de production peut trouver un niveau optimal de l'activité de production malgré les multiples contraintes. La production est un processus long qui exige beaucoup de moyens tant humains que financiers. En fait, depuis quelques années, la maîtrise de la fonction « Production » devient le facteur essentiel de la rentabilité pour une entreprise de production.

La réalisation de richesse passe par une bonne organisation et une bonne planification de la production.

La production nécessite des ressources en matières premières, en main d'oeuvre, en machines, dont les quantités que peut disposer l'entreprise sont limitées. Plongée dans un environnement sans cesse complexe, concurrentiel, mouvant, une entreprise de production doit tout mettre en oeuvre pour survivre et progresser.

La nécessité impose donc à tout gestionnaire soucieux de l'évolution de son entreprise de bien comprimer ses charges et de maximiser ses recettes pour pouvoir espérer à une marge bénéficiaire suffisante et acceptable, de ce fait un modèle optimal de production s'avère indispensable.

Cette nécessité très ressentie par toute entreprise et par tout gestionnaire, nous inspire d'étudier le modèle de production de la Bralima siège de Bukavu pour que nous parvenions à nous rendre compte des difficultés qu'il éprouve mais aussi d'apporter nos suggestions qui pourront conduire à une amélioration dans l'avenir par la mise en place d'un modèle optimal de production que nous aurons conçu.

Pour y parvenir, une série de questions a retenu notre attention, questions auxquelles nous tenterons d'apporter des réponses au cours de notre analyse :

1. Existe-t-il une relation ou corrélation entre la production de la Bralima et les facteurs qui l'influencent, en d'autres termes la relation est-elle significative entre la variable expliquée (la production) et les variables explicatives ?

2. Le modèle de production mis en place par la Bralima est-il efficace, lui permet-elle d'atteindre ses objectifs les plus ultimes ?

3. Quel est le modèle de production permettant de maximiser les recettes et de minimiser les charges pour une entreprise industrielle comme la Bralima?

Ainsi, présenter un problème et y réfléchir davantage suppose avoir à l'esprit des pistes de solutions qui pourront être soit affirmées, infirmées ou nuancées avec la réalité selon le cas. C'est autour de questions ci-haut énoncées que nous allons nous atteler pendant l'élaboration de ce travail.

0.2. HYPOTHESES DE RECHERCHE.

En pratique, les objectifs que se fixent les entreprises ou les individus sont exprimés sous forme d'optima. Si l'on admet, par exemple que le profit constitue le but pour une entreprise, il est clair que cette entreprise cherchera à maximiser ce profit. Dans la pratique des affaires, les objectifs sont fixés de façon précise ; la direction ne fait que donner son estimation du niveau optimal accessible par chacun des objectifs fixés. Il s'agit bien d'une optimisation.

« Si les hommes d'affaires sont conduits à considérer que le profit constitue un critère de succès, c'est en fait parce qu'ils ne peuvent survivre qu'en évitant les pertes »^((*)4). « Or, il est clair que si les pertes sont nuisibles, le profit ne peut être qu'utile et que la situation optimale semble donc être celle où le profit est maximal »^((*)5).

Le monde des affaires est actuellement très imprégné par la recherche du profit. Les documents financiers attirent avant tout l'attention sur l'importance des bénéfices réalisés. Les directions des entreprises consacrent une partie importante de leur activité à l'étude de l'effet qu'auront leurs décisions sur la rentabilité des affaires. Le système fiscal lui-même n'échappe pas à la règle, puisque les entreprises ne paient d'impôt que dans la mesure où elles font des bénéfices.

Comme toute entreprise industrielle, la BRALIMA siège de Bukavu entreprise sur laquelle nous avons mené cette étude de cas pratique, son but principal est la réalisation du profit. Pour que cela puisse se concrétiser, elle doit mettre en place un modèle d'optimisation de la production sous contraintes.

Au vu de ce raisonnement et eu égard aux interrogations précédemment susmentionnées, les hypothèses à vérifier sont les suivantes :

Ø Il existerait une corrélation non significative entre la production et les facteurs qui l'influencent. Certains déterminants de la production échapperaient au contrôle de la BRALIMA compte tenu de la routine et de leur non intégration dans les analyses.

Ø Le modèle de production de la BRALIMA serait efficace s'il permettrait de minimiser les coûts et de maximiser les recettes et éviterait d'autres failles comme la carence de produits observée certaines périodes sur le marché, la perte de temps dans le changement de série et à la longue ce modèle conduirait à la mise en place d'autres lignes de production qui s'ajouteraient sur la seule existante (ligne bière et boissons gazeuses).

Ø Eu égard à ce qui précède, l'élaboration d'un modèle optimal de production serait d'une importance capitale car il réduirait les coûts liés à l'application de l'ancien modèle et maximiserait les gains de l'entreprise.

0.3. CHOIX ET INTERET DE L'ETUDE

Les dirigeants de l'entreprise « BRALIMA siège de Bukavu» devraient savoir que dans les prochains jours, l'entreprise doit s'attendre naturellement à une situation de concurrence bien qu'elle soit encore actuellement la seule entreprise qui produit industriellement les boissons (bières et boissons gazeuses) et est provisoirement maître de fixation des prix sur le marché local où s'écoule la totalité de sa production, car la part de la production artisanale est négligeable.

La méthode actuelle de gestion est entièrement tournée vers le passé et tient pour acquit que les consommations et ventes futures seront à l'image des consommations et ventes du passé dont on calcule une moyenne. Cette méthode est dangereuse. Si on ne fait pas attention, la BRALIMA peut continuer à renouveler et perpétuer un stock de produits qui ne satisfait pas le marché étant donné que la demande est de loin supérieure à l'offre.

La méthode appliquée actuellement dans la gestion ne permet pas d'atteindre un optimum global. La présente étude adopte une démarche fort différente et appréciable. Constatant qu'on dispose des statistiques de production et des ventes de cinq dernières années, cette étude tente d'estimer le niveau de production de chaque type de produit fabriqué par la société.

Les quantités optimales trouvées permettront à l'entrepreneur de faire des prévisions avec une petite marge d'erreur des charges directes liées à la production : matières premières et consommables, coût du personnel affecté à la production. Une réduction des charges directes relatives à la production permettrait de financer d'autres frais comme les frais d'études de certains cadres du personnel.

La mise en application de notre étude pourra contribuer à l'accroissement de la rentabilité, laquelle permettra une réalisation des investissements d'extension. Ces derniers auront un impact socio-économique sur la création d'emplois et l'accroissement du revenu dans les milieux environnant l'usine.

0.4. OBJECTIF DE L'ETUDE

L'objet de notre étude est de construire un modèle linéaire d'un programme de production en recherche opérationnelle permettant de minimiser les coûts et maximiser le profit sur la production optimale pour chaque type de produit fabriqué par la BRALIMA.

Le modèle guidera les décisions du responsable de la planification en fournissant les niveaux de production optimaux pour pouvoir maximiser le profit.

0.5. DELIMITATION DU SUJET

0.5.1. Délimitation spatiale

Du point de vue espace, nos recherches vont se dérouler dans la ville de Bukavu, chef-lieu de la Province du Sud-Kivu en République Démocratique du Congo. Pour être beaucoup plus clair, nos analyses porteront sur la société Bralima siège de Bukavu (SARL).

0.5.2. Délimitation temporelle

Notre étude couvre une période allant de 2003-2007, qui est une période pouvant nous donner une idée claire sur l'évolution de la production de la Bralima-Bukavu. La dernière année nous aidera à construire le modèle optimal de production par le calcul des marges unitaires de chaque type de produit fabriqué par la Bralima afin de formuler la fonction économique dans le cas de la maximisation. Nos recherches ont duré 12 mois c'est-à-dire de juin 2007 en juin 2008

0.6. APPROCHE METHODOLOGIQUE

0.6.1. Méthodes

Selon GRAWITZ Madeleine : « La méthode est constituée de l'ensemble des opérations intellectuelles par lesquelles une discipline cherche à atteindre les vérités qu'elle poursuit, les démontre et les vérifie»^((*)6)

Dans le présent travail, nous utiliserons les méthodes analytique, statistique, synthétique, comparative et nous terminerons par la méthodologie d'analyse.

a. Méthode statistique

La méthode statistique aide à pouvoir quantifier et chiffrer des résultats de la recherche. Elle permet de présenter les résultats sous forme des graphiques, des tableaux et des schémas. Pour pouvoir construire le modèle de programmation linéaire, nous sommes partis des données statistiques de la Bralima siège de Bukavu.

b. Méthode synthétique

Avant d'exploiter les données statistiques, nous avons d'abord donné une formulation synthétique du modèle.

c. Méthode analytique

La présentation synthétique du modèle s'exprime à travers la définition des variables de décision, coefficients de la fonction économique et technologique.

d. Méthode comparative

Cette méthode nous a permis de comparer les productions, les ventes, les balances, les statistiques de prix des matières et des standards de consommation des cinq dernières années en vue de voir leur évolution.

e. Méthodologie d'analyse

Pour aboutir aux résultats, nous avons deux principales étapes reliées et interdépendantes :

· La première étape est la modélisation qui consiste à l'identification du problème, la collecte des informations et des données, le choix et la construction du modèle qui consistent à représenter le système abstrait à partir d'une fonction mathématique et de contraintes (sous forme d'équations ou inéquations) toutes linéaires. Les données ont été recueillies dans l'entreprise Bralima siège de Bukavu ;

· La deuxième étape est la résolution du programme linéaire représentant le modèle par quelques méthodes de programmation linéaire ou technique d'optimisation suivie de la présentation des résultats optimaux.

0.6.2. Techniques.

Pour atteindre notre objectif à savoir, montrer comment élaboration d'un modèle optimal de production à la Bralima, permettrait aux dirigeants de minimiser les charges et de maximiser les recettes, en obtenant un bénéfice optimal sur toutes les quantités produites, les techniques documentaires et d'interview s'imposent. Les documents disponibles au sein de l'entreprise ont été fouillés, les ouvrages d'auteurs qui ont étudié les problèmes de programmation linéaire ont été également consultés. L'interview a consisté à des entretiens au cours desquels nous avons interrogé des responsables de production de la Bralima siège de Bukavu qui nous ont fourni les informations relatives à notre sujet de recherche.

0.7. ETAT DE LA QUESTION.

Pour poser le problème à examiner, il nous a semblé utile de le situer par rapport aux études antérieures ayant trait à notre recherche. Cela nous a poussé à fouiller les documents se trouvant dans les différentes bibliothèques de la place. Les travaux ci-après ont attiré notre attention :

NZIGIRE RUCHOGEZA, UCB, (1996-1997), dont le titre de mémoire est : « Modèle de gestion de production des bières et des boissons gazeuses à la Bralima SARL siège de Bukavu », il a été question, dans ce travail, de voir si la manière de gérer la production des bières et les boissons gazeuses avait une influence sur le bénéfice.

KINDU MUNDEKE, UCB, (1998-1999), dont le titre de mémoire est: «Analyse systématique de la possibilité de proposer une technique d'ordonnancement des travaux de la Bralima Bukavu», il a été question dans ce travail de déterminer le modèle d'ordonnancement qui offre les possibilités respectives de réduction de temps d'exécution des tâches.

De son coté, Dorah MBAYAHE MBAMBU, UCB, (1998-1999), dont le titre de mémoire est : «La rationalisation du circuit de distribution interne à la Bralima Bukavu », dans ce travail, il a été question d'analyser l'efficacité du circuit de distribution de la Bralima et de formuler les mesures correctives à adopter compte tenu de l'environnement conjoncturel étant donné que les recettes réalisées par certains dépôts n'arrivent plus à couvrir tous les frais de leurs exploitations.

Pour BONANE MUSHAWA, UCB, (2001-2002), dont le titre de mémoire est : « La corrélation entre la productivité du travail et les facteurs motivationnels : cas de la Bralima Bukavu », il a été question dans ce travail de déterminer s'il existait une corrélation entre la production et la masse salariale.

MBUMBA KALONGO, UEA, (2001-2002), dont le titre de TFC est « La contribution au volume de vente d'un produit à faible rotation par la recherche de nouvelles pistes commerciales : cas de la Bralima Bukavu ». Il a été question dans ce travail de cibler les causes d'une faible rotation de ce produit « Fanta tropical » à la Bralima.

Dans le mémoire du même auteur, UEA, (2003-2004), dont le titre de mémoire est : « Analyse de la structure financière d'une entreprise : cas de la Bralima Bukavu ». Il a été question dans ce travail de faire connaître aux dirigeants de la Bralima et le monde scientifique la santé financière de cette firme.

Jean KILAULI BITUBI, ISP, (2003-2004), dont le titre de mémoire est : « Impact des actions marketing sur la vente des produits Bralima dans la période de basse conjoncture ». Il s'agissait dans ce travail de faire connaître au monde scientifique l'accélération de la vente durant la période de la basse conjoncture par rapport à la haute conjoncture.

Patrick BISIMWA MIRINDI, ISP, (2005-2006), dont le titre de mémoire est : « Evaluation de la politique de distribution des boissons sur le marché de Bukavu : cas spécifique des produits de la Bralima ». Il s'agissait dans ce travail d'évaluer la politique de distribution des produits de la Bralima, de juger de son efficacité enfin d'évaluer l'incidence des coûts de distribution sur le chiffre d'affaires de cette firme.

Papy HAMULI LINDJANDJA, ISP, (2006-2007), dont le titre de mémoire est : « Programmation des charrois automobiles pour la distribution de la Boisson dans la ville de Bukavu : cas de la Bralima Bukavu », dont l'objectif était de mener une analyse, d'appréhender une politique et d'interpréter les résultats trouvés afin de faciliter la distribution à moindre frais à la Bralima Bukavu.

Il sied de faire remarquer qu'aucun de ces travaux mentionnés ci-haut, n'a traité de l'élaboration d'un modèle optimal de production à la Bralima siège de Bukavu.

Notre contribution se situe au niveau de la conception d'un modèle optimal de production qui permettra aux autorités de la Bralima de maximiser les recettes et de minimiser les coûts afin d'obtenir un bénéfice optimal sur les quantités produites.

0.8. SUBDIVISION DU TRAVAIL

Le premier chapitre est consacré à des considérations théoriques. Il présente la Bralima, les modèles d'optimisation et les facteurs de production et en fin la typologie et l'organisation de la production.

Le second chapitre présente l'analyse de corrélation de la production et les facteurs qui l'influencent (facteurs externes et internes) et la détection d'autres facteurs oubliés dans les analyses mais aussi les critiques du modèle de production de la Bralima (les failles et les performances du modèle).

Le troisième chapitre est consacré à l'étude d'un cas concret : il montre comment l'application d'un modèle optimal de production peut être un outil efficace pour pouvoir maximiser les recettes et minimiser les charges afin d'obtenir un bénéfice optimal pour une entreprise industrielle comme la Bralima. Ce dernier chapitre donne l'interprétation des résultats.

Comme tout travail scientifique celui-ci ne s'est pas réalisé sans heurts. Au cours de la rédaction de ce travail nous nous sommes buté à des difficultés d'ordre temporel telles que :

ü Un temps suffisamment élevé dans le test de nos résultats de recherche à la Bralima.

Toutes ces difficultés ont été contournées et nous croyons avoir atteint notre objectif qui consistait à construire un modèle linéaire d'un programme de production en recherche opérationnelle permettant de minimiser les coûts et maximiser le profit sur la production optimale pour chaque type de produit fabriqué par la Bralima.

CHAP.1. CONSIDERATIONS THEORIQUES

Ce chapitre est consacré à des considérations théoriques. Il présente la Bralima, les modèles d'optimisation et les facteurs de production et en fin la typologie et l'organisation de la production.

1.1. APERCU GENERAL SUR LA BRALIMA

1.1.1. Historique

C'est la première firme industrielle du type Brassicole au Congo-Belge et également l'une de 151 Brasseries du groupe HEINEKEN HOLLANDE à travers 53 pays du monde. Elle a vu le jour à LEOPOLDVILLE, actuellement KINSHASA, le 23 Octobre 1923 où elle installa son siège social au n° 912 sur l'avenue du Flambeau à NDOLO.

Les boissons indigènes étaient les seules connues et consommées en Afrique centrale et particulièrement au Congo-Belge. Avec l'évolution des habitudes dans la colonie et le développement de l'économie et du commerce, un créneau à exploiter s'ouvrait pour des boissons étrangères qu'un groupe des colons en quête d'opportunité d'investissement a su exploiter. Ce fut l'origine de la première Brasserie du Congo-Belge. Il y a eu quelque hésitation dans l'établissement du siège central de la Bralima au Congo.

En effet, son choix impliquait une bonne situation géographique et stratégique par rapport à l'ensemble du pays ; c'est LEOPOLDVILLE qui fut finalement choisie, et ce jour là, la Brasserie ne complait que 4 cadres expatriés dont 2 Belges, 1 Suisse, 1 Russe et 30 manoeuvres autochtones. Le 27 décembre 1926, trois ans après, la 1ère bière sortit.

Pendant cette période, la production n'était que de 5000 bouteilles/mois mais sa libre circulation créa beaucoup de problèmes. Les Allemands et les Hollandais détenaient encore le monopole du marché de la bière, leur bière était de meilleure qualité et vendue à bas prix.

La bière PRIMUS dont on doutait encore de la qualité ne pouvait se risquer sur le marché. D'une part, elle n'avait pas de clientèle surtout des blancs et d'autre part, les indigènes ne pouvaient pas facilement aborder son prix qui s'élevait déjà à 5,75 francs, une somme qui avait une valeur d'un salaire de 3 jours ouvrables pour un manoeuvre.

Il fallait attendre l'arrivé de M. VISER, deuxième directeur après DUMOULIN, pour voir la Brasserie de Léopoldville se relever petit à petit de sa crise initiale. Celui-ci dirigea la firme pendant 23 ans (soit de 1933 à 1956). Pendant son régime, il prit le risque de changer l'équipement de l'usine en mettant l'accent particulier sur l'entretien mécanique et électrique.

Déjà en 1934, la qualité de la bière s'améliorait, la production progressait petit à petit et cela en passant de 5000 bouteilles à 10 000 bouteilles/mois soit une amélioration de 100%

La Bralima fournit l'effort dans le sens d'accroître ses activités, c'est ainsi qu'elle a ouvert des nouveaux sièges à travers le pays :

En 1973, la capacité de production de la Brasserie de Kinshasa a été doublée grâce à une salle de brassage ultra- moderne totalement automatisée.

Depuis Novembre 1991, la Bralima fonctionne en commun avec la compagnie industrielle de boisson et constitue un groupe de 5 Brasseries d'une capacité totale de production de 390 000 000 bouteilles/mois et trois limonaderies.

La même firme exploite également deux fabriques de glace ; une à Kinshasa et l'autre à Bukavu.

1.1.2. Domaine d'activité.

Deux grandes subdivisions se trouvent dans la gamme des produits de la Bralima auxquelles on peut ajouter la fabrique des glaces, il s'agit de :

1. Bière

On trouve dans cette catégorie, la fabrique de trois qualités des bières : la PRIMUS généralement appelée PRIMUS- BUKAVU pour la distinguer des PRIMUS du BURUNDI et du RWANDA et celle nouvellement lancée dans la province : la « TURBO KING » et la « MUTZIG »

2. Boissons gazeuses

Cette catégorie est plus différenciée et se compose des produits suivants : Coca-Cola, Fanta orange, Fanta citron, Fanta tropical, Fanta Tonic, Fanta limonade, Grenadine 1/3, Grenadine 2/3, Eau pure.

1.1.3. Objectifs et rayon d'action de la Bralima

Ø L'atteinte de plus grand nombre de ses consommateurs tout en relevant le niveau de ses ventes ;

Ø La production d'autres produits (AMSTEL, GUINESS, MALTINA, etc.) selon la demande de ses consommateurs ;

La Bralima siège de Bukavu développe ses activités sur deux districts couvrant l'étendue de deux provinces, notamment le district Nord qui supervise Goma, Beni, Bunia et Butembo et le district sud qui prend Uvira et Kalemie. Signalons que la bière produite à Bukavu est consommée aussi dans la province du Maniema précisément à Kasongo bien qu'il n'y a pas de dépôt officiel de la Bralima.

1.1.4. Environnement de la Bralima

On appelle environnement commercial d'une entreprise, l'ensemble des composantes qui influent sur les attitudes de l'entreprise dans le milieu sur où elle évolue^((*)7).

Selon le dictionnaire commercial, l'environnement de l'entreprise est un ensemble des forces, des décisions, des contraintes, des centres de décisions extérieures à l'entreprise qui ont une influence sur elle, car elles peuvent être coûteuses pour l'entreprise et mettent en question son existence^((*)8).

De par cette définition nous constatons que l'avenir de l'entreprise dépend da sa capacité à faire face à son environnement. En effet, comme toute entreprise industrielle, la Bralima est un système cohérent qui évolue dans un environnement en perpétuelles mutations dont il faut tenir compte. Cet environnement regroupe des forces et puissances internes et externes de l'entreprise et pouvant conduire la manière dont s'articule et se stabilise les interdépendances de celles-ci.

Ne vivant pas ou n'exerçant pas ses activités seule, la Bralima regroupe ainsi le microenvironnement et le macro-environnement.

1. Micro-environnement

Au sein de micro-environnement, on distingue deux grands sous ensembles : les partenaires commerciaux et les publics. Les partenaires commerciaux de l'entreprise comprennent tous les acteurs qui sont potentiellement liés par des relations d'échange comme les fournisseurs, les intermédiaires, etc. et il faut également aussi tenir compte d'un certain nombre de publics qui ne sont pas nécessairement engagés dans des relations commerciales avec l'entreprise mais dont les décisions sont susceptibles d'entraîner des conséquences sur les résultats. Parmi les publics figurent notamment les concurrents, le pouvoir public, les médias, le monde financier, etc.

a. Les fournisseurs

Dans ses activités quotidiennes, la Bralima en tant qu'entreprise industrielle, utilise les matières, les consommables, les fournitures diverses et des machines. Certains de ses fournisseurs résident à l'étranger (pour le malt, houblon, riz et autres) et des entreprises locales comme : DATCO, KOTECHA (pour d'autres fournitures)

b. Les intermédiaires

Dans ses activités, la Bralima collabore avec les intermédiaires du commerce pour faciliter ses opérations. Parmi eux, l'on peut citer : AGETRAF, ...

c. La technologie

La Bralima Bukavu ne fait pas abstraction à cet atout, son cheval de bataille est la modernisation de son support matériel en accord avec le temps. Elle est passée des sous tireuses mécaniques à celles automatiques, dispose d'une limonaderie moderne, de l'informatique et des outils de travail modernisés.

d. Les clients

Les grands consommateurs ou les clients de la Bralima sont la population du Sud-Kivu et des régions environnantes. La Bralima vend ses produits aux détaillants qui à leurs tours vendent aux consommateurs finals.

e. Les ressources humaines

Elles constituent les éléments fondamentaux de toute activité. L'homme constitue la pièce maîtresse et l'élément central de l'avenir d'une activité au sein d'une entreprise. C'est un moyen qui est utilisé pour l'atteinte des objectifs de la société.

f. Les actionnaires

La Bralima étant une SARL, elle se caractérise par la présence des actionnaires qui rassemblent des capitaux ou actions considérables pour permettre à la société de réaliser son objet social. Ces actionnaires attendent à leurs tours des dividendes à la fin de chaque exercice.

g. Le pouvoir public

L'Etat congolais bénéficie énormément de la présence de cette firme sur son territoire. Ainsi, la fiscalité et la parafiscalité soutirée de la Bralima augmente le trésor public : ce qui modifie sensiblement le prix de vente des produits avec toutes ses conséquences sur le prix de revient.

h. La concurrence

Dans cette région, la Bralima n'a pas des concurrents réels car aucune autre entreprise de ce type n'y est implantée. Elle est une entreprise monopolistique du point de vue concurrence directe. Cependant, il serait trop hâtif d'affirmer qu'elle n'en a pas au vu de la multiplicité des produits de substitution importés et qui apportent satisfaction aux mêmes besoins, ces produits importés occupent une part non négligeable du marché.

2. Macro-environnement

Au-delà du micro-environnement, l'entreprise évolue au sein d'un contexte plus général, caractérisé par les structures et évolution de la société dans laquelle elle se trouve. Même si les facteurs qui composent la société sont incontrôlables, l'entreprise se doit de les surveiller car ils peuvent avoir des conséquences importantes sur son devenir.

a. Environnement économique

Nous référant aux années qui constituent la période de notre recherche, l'environnement économique de notre pays sous l'effet de la dépréciation économique occasionne une conjoncture désastreuse pour la Bralima en terme de cours face aux devises qu'elle utilisent dans ses transactions, les francs congolais sont toujours en baisse

b. Environnement politique

Les récentes guerres à répétition, le manque de leader politique adéquat ont entraîné une perte considérable de pouvoir d'achat de la population. A ce la s'ajoute une insécurité grandissante qui n'a pas permis à la Bralima d'être dans tous ses secteurs et d'approvisionner ses points de vente.

c. Environnement socioculturel

Toutes les cultures du Sud-Kivu en particulier et celles du Congo en général reconnaissent le rôle capital des produits Bralima parce qu'ils interviennent dans toutes les circonstances de la vie.

1.2. APERCU GENERAL SUR LES MODELES D'OPTIMISATION ET LES FACTEURS DE PRODUCTION

1.2.1. Modèles d'optimisation

1. Introduction

L'utilisation du cadre de la programmation mathématique, éventuellement sous forme linéaire, impose le recours à l'optimisation.

Cela est souvent la source de confusion, tenant au statut « normatif » ou « descriptif » du modèle en cours de construction. Il est donc nécessaire d'en dire un mot.

Certains modèles économiques ont pour but de dire ce qui devrait être fait : ce sont des modèles normatifs. Par exemple, on peut à l'aide de la programmation linéaire, déterminer le plan de production qu'un entrepreneur devrait appliquer pour maximiser son profit et minimiser ses coûts. Le résultat du modèle s'exprime par un conseil. D'autres modèles sont descriptifs : ils ont la seule ambition d'exprimer comment certaines variables dépendent des autres. Par exemple, on veut savoir si les prix de matières premières diminuent, quelles modifications ce changement entraînera dans les livraisons de ce produit par les producteurs.

Cette distinction est importante car elle commande évidemment la déontologie de l'utilisation des modèles : en particulier, on ne jugera pas de la même façon les performances d'un modèle normatif et celles d'un modèle descriptif. En revanche, il est essentiel de faire la distinction entre ces notions, et celles qui sont liées aux instruments mathématiques qui servent à l'expression des modèles.

Une idée fréquente est que les modèles normatifs s'identifient avec ceux qui utilisent pour leur expression les techniques de mathématiques l'optimisation, comme par exemple la programmation linéaire, tandis que les modèles descriptifs reposent sur des techniques mathématiques comme l'inférence statistique qui ne font pas appel à cette notion d'optimisation^((*)9).

Rien n'est plus faux. Si l'on admet que certains entrepreneurs maximisent leur revenu, il est absolument naturel de chercher à décrire leur comportement à l'aide des techniques d'optimisation telle que la programmation linéaire^((*)10).

Ainsi, on pourra prévoir le plan de production de ces entrepreneurs à partir des solutions optimales du programme linéaire construit de manière à maximiser leurs revenus. Inversement, l'établissement de relations qui ne font nullement appel à l'optimisation, peut par la suite servir de base à l'établissement d'un conseil en matière économique.

La différence entre le modèle normatif et descriptif se situe uniquement dans l'usage qui est fait du modèle, et non dans la technique mathématique utilisée pour le construire. Il est clair que presque tous les modèles servent à prendre des décisions. Le modèle que nous allons construire consiste à donner conseil aux responsables de l'entreprise.

2. La programmation linéaire

Beaucoup de problèmes de décisions consistent à rendre maximum un résultat (ou minimum un coût) tout en respectant des contraintes de moyen disponibles. Ce type de problème est résolu aisément par la programmation linéaire.

a. Notion sur la programmation linéaire

Du point de vue mathématique, on appelle problème de programmation linéaire tout problème dans lequel il s'agit d'optimiser (c'est-à-dire de maximiser ou minimiser selon le cas) une fonction de plusieurs variables, linéaires par rapport à l'ensemble de ces variables, celles-ci devant satisfaire à un ensemble des contraintes linéaires^((*)11).

Selon William J. BAUMAUL, la programmation linéaire est une technique mathématique d'optimisation (maximisation ou minimisation) de fonction à objectif linéaire sous des contraintes ayant la forme d'inéquations linéaires. Elle vise à sélectionner parmi différentes actions celle qui atteindra le plus probablement l'objectif visé^((*)12).

Robert DORFMAN et Paul Samuelson, ajoutent que la programmation linéaire est une méthode de détermination du meilleur plan d'action pour réaliser des objectifs donnés dans une situation où les ressources sont limitées^((*)13).

C'est donc une méthode de résolution du problème économique, soit dans le cadre d'une économie globale, soit dans celui du secteur public, soit dans une entreprise particulière.

b. But de la programmation linéaire

Le but de la programmation linéaire est de déterminer la valeur à affecter à un ensemble des variables :

Ø En vue d'optimiser (maximiser ou minimiser) une fonction linéaire de ces variables

Ø Compte tenue de certaines contraintes (équation ou inéquations linéaires) auxquelles sont soumises les valeurs de ces variables.

Signalons que les problèmes de la programmation linéaire se posent lorsque l'on cherche à rendre optimale une fonction linéaire de plusieurs variables, ces variables étant assujetties à des contraintes linéaires, c'est-à-dire, du premier degré. Soulignons à ce propos qu'une contrainte est linéaire, lorsqu'elle s'exprime par une égalité ou une inégalité dont le premier membre est une combinaison linéaire et le second membre, est un nombre réel^((*)14).

c. Méthodes de résolution

? La méthode du simplexe.

Dans la pratique, les problèmes de la programmation linéaire comportent plusieurs dizaines, voire plusieurs centaines des variables et de contraintes. Dans ce cas on utilise la méthode SIMPLEXE du nom de son auteur DANTZIG ou algorithme du simplexe.

La méthode du simplexe est une technique algébrique itérative qui permet de trouver la solution optimale d'une façon ordonnée et concise. Le mathématicien DANTZIG a eu le mérite d'établir un algorithme qui permet de résoudre le programme linéaire et d'atteindre la solution optimale par plusieurs itérations.

? Méthode graphique.

La programmation linéaire a pour objectif de déterminer l'affectation optimale de ressources rares entre les activités. Les situations économiques demandent souvent qu'on optimise une fonction sous plusieurs contraintes prenant la forme d'inégalités.

Dans la méthode graphique, seules les variables d'activités ou variables réelles seront utilisées. Il n'y aura donc pas de variables d'écart ni de variables artificielles après traduction du problème posé en modèle mathématique, on se bornera seulement à :

· représenter graphiquement les droites - limites (équations provenant des inéquations de départ) ;

· délimiter la frontière de l'enveloppe polygonale, c'est à dire à construire le domaine d'acceptabilité ;

· remplacer successivement les coordonnées de chaque sommet du polygone dans la fonction économique afin d'obtenir la combinaison optimale cherchée (minimum ou maximum).

? Méthode matricielle

Le système de contrainte Ax = b ; x = nombre réel à déterminer, nous donne l'ensemble de solutions réalisables ou admissibles du programme linéaire. La méthode consiste à visiter les sommets de cet ensemble convexe de façon à améliorer progressivement la valeur de la fonction. La valeur x* qui donne la meilleure valeur de la fonction économique est appelée solution optimale de ce programme linéaire.

3. La programmation dynamique

M'VIBUDULU KALUYIT^((*)15), définit la programmation dynamique comme étant une procédure de résolution des problèmes qui se posent dans différents domaines de gestion tels que la gestion de stock, la gestion de production, la gestion des équipements et de remplacement des matériels et les décisions commerciales, etc.

La différence entre la programmation dynamique et la programmation statique est que dans le modèle statique, on considère le problème posé comme un tout isolé tandis que dans le modèle de la programmation dynamique on tient compte de répercussions dans le temps de décisions prises. Par exemple dans la gestion de stock enfin de période, t se répercute à la période t+1 et dévient le stock initial de début de la période.

La programmation dynamique est une technique qui est utilisée pour résoudre les problèmes relatifs aux décisions interdépendantes et séquentielles. Comme la programmation linéaire, elle concerne la maximisation et la minimisation d'un système qu'on évalue en plusieurs périodes consécutives et distinctes.

La programmation dynamique sert à résoudre les problèmes variables non stochastiques (non affecté d'une probabilité quelconque). Cela sous entend que la nature du problème à résoudre est parfaitement connue, et l'on se trouve dans une situation de certitude. L'approche de la programmation dynamique s'effectue par la décomposition du problème concerné et l'analyse commerce par traiter d'abord les sous problèmes qui sont situés chronologiquement les derniers en terminant par les sous problèmes situés en première position.

1.2.2. Les facteurs de production

1. Introduction

La production est la source principale de biens et services que les hommes utilisent. « En effet, mis à part quelques biens qui proviennent d'un don de la nature et qui peuvent être parfois offerts aux humains sans qu'ils aient à faire des efforts (cas de l'air qu'ils respirent ou de paysage qu'ils admirent...), la quasi-totalité des biens et services correspondent à une activité de production »^((*)16)

? La production peut désigner le processus général par lequel, à partir de la combinaison du travail, capital et de maintes ressources diverses sont élaborés des biens et services. Cela correspond à l'activité habituelle de produire.

? La production peut aussi désigner l'ensemble même des biens et services auxquels l'activité des hommes aboutit. Elle correspond donc cette fois au résultat de cette activité et peut être mesurée par la valeur de ces biens et services.

Avant de produire les biens ou les services l'entreprise, doit combiner un certain nombre de facteurs pour avoir les produits désirés.

2. Les facteurs proprement dits((*)17)

a. Le travail

Le facteur travail peut se diviser en deux éléments fondamentalement différents, l'un relatif aux tâches matérielles, l'autre aux tâches d'administration.

Par tâches matérielles, il faut entendre toutes les activités en rapport direct avec l'élaboration du produit, son utilisation et le financement, sans avoir un but d'organisation ou de coordination. Par tâche administrative, par contre, il faut entendre les tâches en rapport avec les différents aspects de la direction.

b. La terre

Comme le travail, il est aussi facile de comprendre ce que sont les services de la terre, en particulier si l'on pense à la production agricole. Le travail comme la terre sont des facteurs de production originaires, c'est-à-dire qu'ils n'ont pas été produits et particulièrement produits à des fins économiques.

c. Le capital

Le capital, contrairement aux deux autres facteurs de production, lui a été produit dans les conditions et dans une optique économique. La nature du capital est beaucoup plus mystérieuse et controversée que celle des autres facteurs de production. Il y a, en effet, des conceptions très différentes du capital citons-en deux :

Une première conception que l'on peut appeler " matérielle " considère le capital comme une collection d'objets permettant d'améliorer la productivité du travail et de la terre. Un tracteur, une charrue, sont ainsi de biens de capital et il est possible de comprendre facilement en quoi de tels outils permettent d'augmenter la productivité. Mais cette conception n'explique pas de manière totalement satisfaisante pourquoi des objets très nombreux et très hétérogènes devraient être regroupés dans cette catégorie de capital.

Une autre conception plus unificatrice interprète le capital comme un " outil homogène " dont la mesure est une valeur et non pas une collection d'objets. Cette valeur ou ce fonds dont dispose l'entreprise contribue à la production dans la mesure où elle permet à l'entreprise de rémunérer les facteurs de production, de les faire subsister, avant de vendre le produit de leur activité. Disposer d'un capital revient alors à pouvoir faire des avances, faire des dépenses qui n'aboutiront que plus tard à un produit fini et à des ventes.

Les 3 grands facteurs de productions contribuent donc à la production de manière différente.

I.3 TYPOLOGIE ET ORGANISATION DE LA PRODUCTION((*)18)

1.3.1 Typologie de la production

Chaque entreprise est unique de par son organisation et la spécificité des produits qu'elle fabrique. Cependant, on peut réaliser une classification des entreprises en fonction des critères suivants :

1. Classification en fonction de l'importance des séries et de la répétitivité

La première différence notable entre les entreprises a trait bien sûr à l'importance des productions. Les quantités lancées peuvent être :

Notons que les nombres liés aux notions de petit, moyen et grand sont sensiblement différents selon le produit concerné. Pour fixer les idées, indiquons un ordre de grandeur moyen : 100 pour les petites séries, 1000 pour les moyennes et 100.000 pour les grandes. Pour chacune des ces quantités, les lancements peuvent être répétitifs ou non, ce qui agira sur la typologie de l'entreprise.

2. Classification selon l'organisation des flux de production

On distingue trois types de production sachant que l'on pourrait trouver des nombreux types intermédiaires :

a. Production en continu

Une production en continu est retenue lorsqu'on traite des quantités importantes d'un produit ou d'une famille de produits. En règle générale, ce type de production est accompagné d'une automatisation poussée des processus de production ainsi que des systèmes de manutention.

Cette automatisation est rendu nécessaire par le besoin d'obtenir des coûts de revient bas, un niveau de quantité élevé et stable, de n'avoir que très peu d'en-cours et d'obtenir une circulation rapide de produits. Elle contraint à procéder à un entretien préventif des machines sous peines de risquer un arrêt total de l'atelier.

b. Production en discontinu

Une production en discontinu est retenue lorsque l'on traite des quantités relativement faibles de nombreux produits variés, réalisés à partir d'un parc machine à vocation générale. Dans ce type de production, les machines ou les installations sont capables de réaliser un grand nombre de travaux ; elles ne sont pas spécifiques à un produit, ce qui donne une grande flexibilité.

c. Production par projet

Dans le cas de la production par projet, le produit est unique. Parmi les exemples, nous pouvons citer la construction d'un barrage. Le processus de production y est unique. Dans ce type de production, on ne peut pas stabiliser de façon formelle une production. Aussi, l'organisation doit être capable de prendre en compte de nombreuses perturbations extérieures, et de permettre des modifications.

3. Classification selon la relation avec le client.

Dans la classification selon la relation avec le client, on distingue 2 types de production.

a. Vente sur stock

Le client achète des produits dans le stock crée par l'entreprise. On retient ce type de production pour deux raisons :

Ø Lorsque le délai de fabrication est supérieur au délai de livraison réclamé ou accepté par le client (poste de radio). Il faut alors produire à l'avance pour satisfaire le client en s'appuyant sur des prévisions.

b. Production à la commande

La production à la commande n'est commencée que si l'on dispose d'un engagement ferme du client. On évite alors (sauf cas d'annulation) le stock de produits finis.

1.3.2. Organisation de la production

1. Implantation en sections homogènes.

C'est l'implantation que l'on rencontre le plus souvent dans le cas des processus discontinus. Elle résulte de l'organisation qu'a prévalu dans nos sociétés pendant plusieurs décennies. On regroupe les machines ayant la même technique, ou les mêmes fonctions.

On regroupe également les machines sur des critères de qualité (prévision) ou de capacité. Cette implantation présente des avantages et des inconvénients.

a. Avantages principaux

Ø Regroupement des métiers, les personnes travaillant dans un secteur sont des professionnels de ce type de machine. Ils peuvent facilement passer d'une machine à l'autre ;

Ø Flexibilité, l'implantation est indépendante des gammes de fabrication, il est donc possible de fabriquer tous les types de produits utilisant les moyens de l'atelier sans perturber davantage le flux.

b. Inconvénients principaux

Ø Flux complexes dans ce type d'implantation, les flux sont complexes avec de nombreux points de rebroussement et d'accumulation.

Ø En-cours importants, c'est la conséquence logique de la complexité des flux. Ils se transforment nécessairement en délais de productions importants.

2. Implantation en lignes de fabrication

On retrouve principalement ce type d'implantation dans le processus continus. Les machines sont placées en ligne dans l'ordre de la gamme de fabrication. Ce type d'implantation possède les avantages suivants :

Cependant, l'implantation étant spécialisée pour un produit ou une famille de produits, la flexibilité de ce type d'implantation est extrêmement limitée.

3. Implantation en cellules de fabrication

Une implantation en cellules est constituée de petits ateliers de production spécialisée de façon à réaliser entièrement un ensemble des pièces. On appelle également ces cellules des îlots de production. Ce type d'implantation permet de diminuer considérablement les stocks et le délai dans le cas des processus discontinus.

CHAP. 2. ANALYSE CRITIQUE DU MODELE DE PRODUCTION DE LA BRALIMA

Ce second chapitre présente l'analyse de corrélation de la production et les facteurs qui l'influencent (facteurs externes et internes) et la détection d'autres facteurs oubliés dans les analyses ; cette analyse a été effectuée par l'approche économétrique (régression simple et multiple) mais aussi nous avons, par la fin, critiqué le modèle de production de la Bralima en relevant d'une part ses performances et d'autre part ses failles (faiblesses).

2.1. FACTEURS INFLUANCANT LA PRODUCTION A LA BRALIMA

2.1.1. Présentation des facteurs

1. Facteurs externes

a. Les fournisseurs

Dans ses activités quotidiennes, la Bralima en tant qu'entreprise industrielle, utilise les matières premières et consommables, les fournitures diverses, des machines qui sont fournies par un certain nombre des fournisseurs. Certains de ses fournisseurs résident à l'étranger et d'autres sont des entreprises locales. Si cette variable n'est pas bien maîtrisée ou contrôlée par la Bralima, elle peut entraîner des effets indésirables qui peuvent arrêter la production et avec comme conséquence, le manque à gagner pour la société. Voilà pourquoi l'entreprise doit savoir quel est le degré de liaison ou de dépendance existant entre cette production qu'elle réalise annuellement et la quantité de la somme affectée pour l'acquisition des matières auprès des fournisseurs.

b. la vente ou la demande

Elle constitue l'aboutissement de l'activité de production de la Bralima. On produit parce que l'on sait que l'on doit vendre. Cette variable doit être très bien maîtrisée, car c'est elle qui génère à la Bralima les marges bénéficiaires. Il sied de connaître ce degré de dépendance entre elle et la production.

2. Facteurs internes

a. les moyens d'exploitation

Par moyens d'exploitation, il faut entendre tous les équipements et installations qui forment les données techniques sur lesquelles reposent l'obtention de produit et en particulier la production. Aux moyens d'exploitations, appartient tout ce dont a besoin l'entreprise pour assurer son activité. Dans cette catégorie, il faut aussi ajouter les matières consommables dont le rôle est de permettre à l'exploitation de fonctionner^((*)19). Pour la Bralima, On fait rentrer dans cette catégorie :

? L'énergie et les matériaux

C'est le flux combustible d'électricité, de vapeur, etc. qui fait tourner les machines (électricité, eau, etc.)

? Les emballages et la technique

Il est difficile d'acheminer les produits sur le marché sans avoir des emballages car même si on produisait beaucoup sans tenir compte de ces emballages, il serait pratiquement impossible et même difficile d'atteindre les objectifs fixés. Il sied de bien contrôler cette variable qui peut influencer négativement ou positivement la production d'une part et d'autre part, les personnes chargées de faire tourner les machines, d'assurer leurs entretiens (réparation des pannes éventuelles) doivent être dans des bonnes conditions afin de mieux produire. Les oublier, c'est oublier les objectifs fixés au départ car, il suffit qu'ils refusent d'assurer l'entretien faute de motivation pour voir les choses se bloquer et l'arrêt immédiat de la production peut être observée.

? Les informations

C'est le savoir faire, les brevets, les licences, tous les biens immatériels résultants de l'expérience des membres de l'entreprise et d'un savoir préalablement accumulé.

b. les matières premières

On entend ici toutes les matières, produits semi-finis qui sont destinés à participer à la production. Après avoir subi des modifications de forme ou de nature ou après leur introduction dans le produit fini, elles font partie intégrante du nouveau produit^((*)20).

Les matières premières peuvent être aussi des produits finis ou semi-finis. En tant que tels, ils sont élaborés par l'entreprise elle-même ou elles proviennent d'autres entreprises mais elles doivent faire partie intégrante des nouveaux produits.

La Bralima utilise les matières premières suivantes : malt, sucre, riz, levure, houblon, arôme caramel et des matières consommables comme : dicalite, soude caustique, ammoniac, etc., pour la fabrication de la bière (Primus, Turbo King et Mutzig) et pour la fabrication des boissons gazeuses, elle utilise les matières premières suivantes : concentré, sucre et d'autres matières consommables comme vous le remarquerez dans la partie annexe pour les standards de consommation.

Il sied de déterminer le degré de dépendance entre la production et les facteurs qui l'influencent (internes et externes) afin de bien faire la prévision et de détecter d'autres facteurs qui, une fois intégrés dans les analyses, peuvent avoir un impact positif sur l'ensemble des objectifs que se fixe l'entreprise.

2.1.2. Analyse de corrélation

1. La production et les facteurs externes

Cette analyse cherche à déterminer le degré de corrélation ou de dépendance qui peut exister entre la production et les facteurs externes. Parmi tous les facteurs externes, nous nous bornerons à la vente (demande) ; donc, il sera question de l'analyse entre la production et la vente.

a. Calcul du montant afférant à la production et à la vente de bière et BG de 2003-2007

N.B : Les valeurs de la production de Bière et des BG ont été calculées au prix de revient tandis que les ventes ont été évaluées au prix de vente Hors Taxe

Les valeurs de la production bière ont été calculées de la manière ci après :

D'une manière synthétique, les Prix de revient et les Prix de vente hors taxe (en dollars américain), qui nous ont permis de valoriser respectivement la production et la vente des Bières et BG peuvent être représentés dans le tableau ci-après :

ü Calcul du montant afférant à la production de la bière et des BG en $

Année	PROD. BIERE EN HECTOLITRE		PR d'un hl de bière en dollars		VALEUR		TOTAL	PROD.BG EN HLS		PR d'un HL de BG		VALEUR		TOTAL
	PR et TK	MTZ	PR et TK	MTZ	PR et TK	MTZ		BG	SODA	BG	SODA	BG	SODA
2003	118000	0	64,85	76,081	7652300	0	7652300	44200	150	105,17	85,75	4648514	12863	4661377
2004	160000	0	64,85	76,081	10376000	0	10376000	95336	250	105,17	85,75	10026487	21438	10047925
2005	240065	0	64,85	76,081	15568215,25	0	15568215	77579	445	105,17	85,75	8158983	38159	8197142
2006	289090	23449	64,85	76,081	18747486,5	1784023,37	20531510	108548	383	105,17	85,75	11415993	32842	11448835
2007	333400,23	40328,33	64,85	76,081	21621004,92	3068219,67	24689225	126496	185,8	105,17	85,75	13303612	15932	13319544

Année	VENTE BIERE EN HLS		PV d'un hl de bière en dollars		VALEUR		TOTAL	VENT .BG EN HLS		PV d'un HL de BG		VALEUR		TOTAL
	PR et TK	MTZ	PR et TK	MTZ	PR et TK	MTZ		BG	SODA	BG	SODA	BG	SODA
2003	116983	0	77,8176	91,2504	9103336,301	0	9103336,3	43862	150	126,2625	85,7475	5538125,775	12862	5550988
2004	160227	0	77,8176	91,2504	12468480,6	0	12468480,6	59985	250	126,2625	85,7475	7573856,063	21437	7595293
2005	238410	0	77,8176	91,2504	18552494,02	0	18552494	77504	445	126,2625	85,7475	9785848,8	38158	9824006
2006	310051	22500	77,8176	91,2504	24127424,7	2053134	26180558,7	107752	383	126,2625	85,7475	13605036,9	32841	13637878
2007	327748	39780	77,8176	91,2504	25504562,76	3629940,91	29134503,7	112091	185,8	126,2625	85,7475	14152889,89	15932	14168822

Source : calcul effectué sur base du tableau précédent de la production de bière et BG

Source : calcul effectué sur base du tableau précédent de la vente de bière et BG

La production et la vente de bière et de BG peuvent être synthétisées dans le tableau ci-après

b. Régression simple.

Dans cette partie, il sera question d'utiliser l'économétrie pour pouvoir déterminer le degré de dépendance ou de corrélation entre la production et la vente. Dans son acception plus restreinte, l'économétrie est un ensemble des techniques utilisant la statistique mathématique qui vérifient la validité empirique des relations supposées entre les phénomènes économiques et mesurent les paramètres de ces relations. Au sens large, l'économétrie est l'art de construire et d'estimer des modèles adéquats par rapport aux caractéristiques de la réalité et intelligibles au regard de la théorie économique^((*)21)

En matière économique, l'une des difficultés de l'analyse de régression est dans la plupart de cas le chercheur ne connaît pas l'ensemble des valeurs de la population des x. On peut connaître les valeurs de y que pour un échantillon^((*)22)

Le but de l'analyse de régression est d'estimer l'équation : Yi = a + bXi + _i à partir de l'équation

; de manière à obtenir des valeurs de

aussi proches que possible des vraies valeurs des coefficients de régression a et b, tel est l'objet de la méthode des moindres carrés ordinaires ayant comme principe à minimiser la somme des carrés des écarts à la moyenne.

Nos prédécesseurs avaient calculés la dérivée première de la somme des carrés des écarts par rapport aux estimateurs de a et b et ont trouvé les équations normales de la régression pour pouvoir estimer les coefficients de régression a et b.

Présentons la production et la vente obtenues précédemment dans le tableau ci-après :

Pour raison de calcul, le tableau précédent peut être exprimé en millions de dollars américains.

Cette équation de régression signifie tout simplement que l'augmentation de la vente de la bière et des B.G entraîne l'augmentation de la production. En d'autres termes, la production dépend de la vente, il s'agit tout simplement de déterminer à quel degré cette dépendance peut être établit.

Avant de calculer le coefficient de corrélation, montrons d'abord la droite de régression linéaire.

? Droite de moindre carré ou droite d'ajustement

Comme tous les points de nuage se trouvent sur la droite, on peut se dire que l'ajustement est parfait. Le coefficient de détermination mesure la qualité de cet ajustement.

Le coefficient de corrélation linéaire est un indicateur étroitement lié de coefficient de détermination, bien que sa signification soit différente. Il mesure le degré d'association linéaire entre variables.

Le coefficient de corrélation (r) peut être déduit de coefficient de détermination R². Ainsi :

Il se dégage qu'il y a une corrélation entre la production et la vente. En d'autres termes, à 98% ; il existe une relation entre la production et la vente des bières et des boissons gazeuses. L'ultime préoccupation est de savoir si cette corrélation est significative ou pas.

Ainsi, la signification des coefficients ou des paramètres et les règles de décision deviennent :

Si ta > tt

à (n - k)ddl : a 0 ; si tb > tt

à (n - k)ddl : b 0, donc les coefficients sont statistiquement significatifs.

N.B. : Les chiffres appartenant à

ont été calculés de la manière ci-après :

? Décision

On remarque que t_ca < tta et t_cb > ttb, or a est une constante. Donc, les coefficients sont statistiquement significatifs, c'est-à-dire la production de la bière et de boissons gazeuses dépend significativement de la vente.

La prévision est l'une de préoccupation majeure du gestionnaire pour éviter certaines surprises qui pourraient porter préjudice aux objectifs que se fixe l'entreprise ; l'outil économétrique aide le gestionnaire à anticiper l'avenir. Ceci nous pousse à calculer l'indice de prédiction pour pouvoir connaître par exemple, dans les années qui viennent, quelle pourrait être la production de la Bralima si la consommation passait d'un montant x à y

? Indice de prédiction

Sans prévision et sans programme, toutes les impulsions personnelles si fortes soient- elles et tous les objectifs si grand soient- ils, restent sans effets. « Prévision » au sens large du terme, recouvre toutes les actions visant à mettre à l'abri la production, la vente et le secteur financier. Elle vise à protéger l'entreprise des aléas internes ou externes à celle-ci. Planifier est une tâche importante de tout gestionnaire lorsque des incertitudes sont présentes^((*)23)

Supposons que nous voulons connaître, la production de 2012 si les ventes passent de 43,303326 (en millions de dollars) à 75,124522 (en millions de dollars), ceci se fera de la façon ci-après :

(l'indice de prédiction) avec

=erreur sur l'indice de prédiction.

2. La production et les facteurs internes

eau et énergie et la redevance technique pour la bière et les BG de 2003 - 2007 dans les tableaux qui suivent :

Pour de raison de calcul, ce tableau a été simplifié en millions de dollars américains.

· Les matières premières et consommables seront considérées comme la variable explicative X₁

· Les emballages, l'énergie et la redevance technique seront considérés comme la variable explicative X₂

Comme nous sommes en présence de deux variables explicatives et une expliquée, l'équation estimée sera :

La préoccupation majeure est de connaître la valeur des coefficients

pour pouvoir établir la corrélation entre les variables.

Comme vous le remarquerez dans les calculs qui suivent, et comme le coefficient de corrélation est positif, cette équation veut tout simplement dire que les deux séries tendent à croître et à décroître en même temps. En d'autres mots, cette équation veut dire que lorsqu'on augmente les matières premières et les consommables, les emballages, les énergies et la redevance technique, la production augmente aussi et vice-versa.

Il sied maintenant de déterminer le degré de dépendance (corrélation) entre les variables explicatives et la variable à prévoir. Ceci nous pousse à calculer le coefficient de détermination et de corrélation.

Le coefficient de détermination trouvé (R²) a également un sens. Il mesure le pourcentage de la variabilité de l'historique de la variable à prévoir (la production) qui est expliquée à partir des variables explicatives (matières premières, matières consommables, etc.). Cette information agrégée permet une perception intuitive immédiate de l'apport des variables explicatives en vue de faire de la prévision.

La racine carrée du coefficient de détermination possède également une interprétation. Ce coefficient de corrélation mesure l'intensité d'une liaison linéaire retenue pour la régression.

Ainsi, R =

; comme on peut le remarquer, la valeur de R est comprise entre -1 et 1. Comme nous avons trouvé une valeur positive, ceci signifie tout simplement que, les deux séries tendent à croître et à décroître au même moment. Une valeur de R négative signifie tout simplement lorsqu'une série croît, l'autre décroît et inversement.

Il sied de faire remarquer qu'il existe une forte corrélation entre la production et les facteurs internes, soit de 93,5%. Il convient seulement de connaître si cette corrélation est significative ou pas, de ce fait :

Règle de décision

· Si F calculé est inférieur à F tabulaire ; vraie les coefficients sont dans l'ensemble statistiquement non significatifs.

Conclusion

Comme on peut le remarquer, FC < Ft. C'est-à-dire 16 < 39, donc les coefficients sont dans l'ensemble statistiquement non significatifs. En d'autres termes, il existe une corrélation non significative entre la production et les facteurs internes ; c'est - à - dire qu'à part les matières premières, les matières consommables, l'énergie, les emballages, la redevance technique, il existerait d'autres variables qui ne sont pas exploitées ou qui ne sont pas prises en compte dans les analyses et qui influenceraient encore mieux la production.

2.2. ANALYSE CRITIQUE DU MODELE DE PRODUCTION DE LA BRALIMA

2.2.1. Présentation du modèle

BRALIMA - S.A.R.L

DEPT - PACKAGING

SIEGE DE BUKAVU

MODELE DE PRODUCTION

RECTIFICATIF

N°0

BIERES

BOISSONS GAZEUSES

Heure

Lundi

Mardi

Merc

Jeudi

Vend

Sam

Dim

Lundi

Mardi

Merc

Jeudi

Vend

Sam

Dim

6 :00

DE-AJ

7 :00

MITZ2

PR3

TK3

PR3

SP1.2sh

CC1.1sh

FO1.1sh

CC1.1sh

FO1.1sh

VGR2

8 :00

MITZ2

PR3

TK3

PR3

SP1.2sh

CC1.1sh

FO1.1sh

CC1.1sh

FO1.1sh

VGR2

9 :00

MITZ2

PR3

EN/SA/ne

PR3

TK3

PR3

SP1.2sh

CC1.1sh

FO1.1sh

EN/SA/ne

CC1.1sh

FO1.1sh

VGR2

10 :00

MITZ2

PR3

EN/SA/ne

PR3

TK3

PR3

SP1.2sh

CC1.1sh

FO1.1sh

EN/SA/ne

CC1.1sh

FO1.1sh

VGR2

11 :00

MITZ2

PR3

EN/SA/ne

PR3

TK3

PR3

SP1.2sh

CC1.1sh

FO1.1sh

EN/SA/ne

CC1.1sh

FO1.1sh

VGR2

12 :00

MITZ2

PR3

EN/SA/ne

PR3

TK3

PR3

SP1.2sh

CC1.1sh

FO1.1sh

EN/SA/ne

CC1.1sh

FO1.1sh

VGR2

13 :00

MITZ2

PR3

EN/SA/ne

PR3

TK3

PR3

cp/ne

CC1.1sh

FO1.1sh

EN/SA/ne

CC1.1sh

FO1.1sh

VGR2

14 :00

MITZ2

PR3

EN/SA/ne

PR3

TK3

PR3

CC1.1sh

FO1.1sh

EN/SA/ne

CC1.1sh

FO1.1sh

VGR2

15 :00

MITZ2

PR3

EN/SA/ne

PR3

TK3

PR3

CC1.1sh

cp/ne

FO1.1sh

EN/SA/ne

cp/ne

FO1.1sh

VGR2

16 :00

MITZ2

PR3

EN/SA/ne

PR3

TK3

PR3

CC1.1sh

FO1.1sh

EN/SA/ne

FO1.1sh

VGR2

17 :00

MITZ2

PR3

EN/SA/ne

PR3

TK3

PR3

CC1.1sh

FO1.1sh

EN/SA/ne

FO1.1sh

FC1.1sh

VGR2

18 :00

MITZ2

PR3

cp/ne

PR3

CC1.1sh

FO1.1sh

DE-JA

FO1.1sh

FC1.1sh

FI - NE

19 :00

MITZ2

PR3

CC1.1sh

FO1.1sh

CC1.1sh

FO1.1sh

FC1.1sh

20 :00

MITZ2

PR3

CC1.1sh

FO1.1sh

CC1.1sh

FO1.1sh

FC1.1sh

21 :00

MITZ2

PR3

CC1.1sh

FO1.1sh

CC1.1sh

FO1.1sh

FC1.1sh

22 :00

MITZ2

PR3

CC1.1sh

FO1.1sh

CC1.1sh

FO1.1sh

FC1.1sh

23 :00

MITZ2

PR3

CC1.1sh

FO1.1sh

CC1.1sh

FO1.1sh

FC1.1sh

0 :00

MITZ2

PR3

CC1.1sh

FO1.1sh

CC1.1sh

FO1.1sh

FC1.1sh

1 :00

MITZ2

PR3

CC1.1sh

FO1.1sh

CC1.1sh

FO1.1sh

FC1.1sh

2 :00

MITZ2

PR3

CC1.1sh

FO1.1sh

CC1.1sh

FO1.1sh

FC1.1sh

3 :00

MITZ2

PR3

CC1.1sh

FO1.1sh

CC1.1sh

FO1.1sh

FC1.1sh

4 :00

MITZ2

PR3

CC1.1sh

FO1.1sh

CC1.1sh

FO1.1sh

FC1.1sh

5 :00

FI-NE

FINE

FI -NE

FI-NE

FI - NE

FI- NE

FI - NE

Groupe Bière : Team Leader - Kajangu/Munkulu

Groupe Bg : Team Leader - Sokoto/Fundi

LEGENDE

PR3 : Primus ¾

TK3 : Turbo-King 3/4

MTZ2 : Mutzïg 2/3

FO1 : Fanta Orange 1/3

FC1 : Fanta Citron 1/3

CGR1 : Vital'O Grena 1/3

To1 : Tonic 1/3

Cc1 : Coca-Cola 1/3

Sp1 : Sprite 1/3

SO1 : Soda 1/3

SCWT1 : Schxppes To 1/3

VGR2 : Vital'O grenad 2/3

Ne : Nettoyage

Sa : Sanitation

NU : Non Utilisation

EN : Entretien

Fi : Finition

DE : Démarrage

ce : Changement équipement

AJ : Ajustage

cp : changement produit

1sh : Shift 1

2sh : Shift 2

Gammes :

2 x CC1 :750+750 hls

3 xPR3 :1500+3000+1000 hls

3 x FO : 300+600+600 hls

1x TK3 : 1000 hls

1 x VGR2 : 188 hls

1 x MTZ2 : 1000 hls

1 x SP1 : 1 x 160 hls

1 x FC1 : 240 hls

2.2.2. Analyse du modèle

En ce qui concerne la production de la bière, il se dégage que la PRIMUS prend à elle seule 5 jours de production par semaine, la MUTZIG une seule journée et la TURBO-KING une demi-journée. Ceci, selon les responsables, se justifie par le fait que la PRIMUS constitue la production de base de la Bralima.

Signalons que la Bralima utilise une seule ligne de production. Ce qui conduit à un temps de changement de série et d'entretien important soit 18 heures par semaine pour les bières; ceci suite à la vétusté des machines. Les machines qui étaient utilisées pour la production en 1970, sont les mêmes qu'on peut retrouver aujourd'hui.

En ce qui concerne la production des boissons gazeuses, vu la multiplicité des produits à fabriquer, ce modèle conduit à un temps de changement de série et d'entretien important.

La production maximale de la bière était fixée à 35 000 Hls par mois et 15 000 Hls de BG, suite à tous ces problèmes, il arrive souvent que la production soit revue à la baisse. Le modèle de production en vigueur ne satisfait pas le marché, d'autant plus que le marché n'est pas diversifié d'une part (l'uniformisation d'un produit sur le marché pendant plusieurs jours) et d'autre part l'offre est de loin inférieure à la demande.

En regardant ce modèle de production, on peut toutefois dire que la Bralima impose le goût à ses consommateurs.

2.2.3. Critique du modèle

1. Points forts.

Ce modèle permet aux responsables de la Bralima et d'atteindre un résultat acceptable comme on peut le constater dans les calculs effectués à la page suivante.

2. Points faibles

a. La bière

En inférant les résultats : (7 500 Hls par semaine soit 30 000 Hls le mois et 360 000 Hls l'année) si toutes choses restaient égales par ailleurs ; c'est - à - dire s'il n'y avait pas de changement, le majeur problème que produit ce modèle, est qu'il conduit à des manques à gagner importants car la production normale vu la capacité de production qui doit être de 35 000 Hls par mois soit 420 000 Hls l'année est revue à la baisse soit 360 000 Hls. Il se dégage un manque à gagner de 420 000 Hls - 360 000 Hls = 60 000 Hls par an.

Si 1 hectolitre de bière en moyenne coûtait : 6,085 x 11,58 casiers, soit 70,46 $.

60 000 Hls coûteraient 60 000 x 70,46 $ = 4 227 600 $ de manque à gagner durant l'année, soit un manque à gagner de 352 300 $ le mois et de 88 075 $ la semaine en terme des capacités de production.

Vu les marges bénéficiaires réalisées, ce modèle devrait permettre à la Bralima d'installer une seconde salle de brassage afin de permettre l'installation d'autres lignes de fabrication pour éviter le temps de changement de série car chaque produit pourrait avoir sa propre ligne de production et le marché pourrait être diversifié. Bref, avec l'installation d'autres lignes de production, la Bralima pourrait mettre fin au problème de l'uniformisation d'un seul produit sur le marché et à l'imposition du goût aux consommateurs mais curieusement chose qui n'est pas faite.

Ce modèle conduit à un temps de changement de série important car la même ligne de production est utilisée pour la production de Primus, Mutzïg et Turbo King. Ce temps est en moyenne de 2 heures par changement de produit soit 6 heures par semaines et de 24 heures par mois et d'un total annuel de 288 heures soit 12 jours de non activité et ce qui conduit encore à un manque à gagner de :

Bref, le temps de changement de série conduit à un manque à gagner de 905.914,08 $.

Ce modèle ne répond pas à la satisfaction des consommateurs d'autant plus que, comme on le constate, on retrouve un seul produit (Primus) qui prend à lui seul 5 jours de production avec comme conséquence :

Vu la vétusté des machines, ce modèle conduit à des temps d'entretien, de nettoyage et de la non-utilisation (la sanitation) les plus élevés soit d'un total de 19 heures la semaine. Les responsables, vu les bénéfices réalisés, devraient penser à installer au moins 2 lignes de production de la bière qui s'ajouteraient à la seule existante, ceci pour réduire le temps de changement de série, d'entretien, de nettoyage d'une part et d'autre part suivre la production de chaque type de produit fabriqué et satisfaire les consommateurs. Rappelons que la demande est de loin supérieure à l'offre. L'installation d'autres lignes devrait permettre de réduire le manque à gagner provenant de l'application de ce modèle.

Le temps d'entretien conduit à un total annuel d'heures de 912 soit 38 jours de non activité et qui conduit à un manque à gagner de : 40.714,2857 Hls par l'an (1071,43 Hls x 38) et d'un montant total de 2 868 728, 57$.

b. Boissons gazeuses

En faisant l'inférence des résultats, on remarque une production moyenne mensuelle de : 3500 Hls x 4 = 14 000 Hls/mois x 12 = 168 000 Hls/an. Or la capacité annuelle serait : 15 000 Hls x 12 = 180 000 Hls/an. Il se dégage un manque à gagner de :

180 000 Hls - 168 000 Hls = 12 000 Hls or, 1 Hl BG = 105, 1752 $. Total = 105,1725 $ x 12 000 = 1.262.070 $ l'an et d'un manque à gagner mensuel de 105.172,5 $ et d'un total hebdomadaire de 26.293,125 $.

Ce modèle conduit à un temps de changement de série important (4heures la semaine) soit d'un total de 192 heures par an, soit d'un total de 8 jours de non activité et d'un total en dollars de [8x500 (production journalière) x 105,1725] = 420690$.

Ce modèle de production des boissons gazeuses ne répond pas à la satisfaction des consommateurs d'autant plus que, il y a des périodes où l'on retrouve l'uniformisation d'un produit sur le marché (Fanta orange, 3 jours) et cette situation conduit à un mécontentement des certains consommateurs qui sont obligés à consommer des produits de substitution et pour la Bralima cette situation conduit à des manques à gagner

Vu le modèle, on remarque qu'il conduit à un temps d'entretien important soit en moyenne de 9 heures par semaine en moyenne et d'un temps de non-utilisation de 14 heures par semaine (lié à des pannes machines) soit un total de 23 heures de temps perdus par semaine : soit d'un total annuel de 1104 Heures/an soit 46 jours de non activité et d'un montant total de : 500Hls x46x105.1725= 2 418 967.5 $ l'an.

CONCLUSION PARTIELLE

· Il existe une corrélation entre la production et les facteurs internes et externes qui l'influencent. Mais cependant, dans l'analyse de corrélation entre la production et les facteurs internes, il a été trouvé que la production ne dépendait pas significativement de ces facteurs d'autant plus qu'il existe d'autres facteurs comme la préférence du consommateur, la diversification des produits, l'installation d'autres lignes de production qui pouvaient influencer la production mais malheureusement ces facteurs ne sont pas pris en compte dans les analyses.

· Le modèle de production de la Bralima conduit à beaucoup de manques à gagner bien que ce modèle permette d'avoir un bénéfice, il n'est pas efficace d'autant plus qu'il conduit :

Eu égard à ce qui précède, l'élaboration d'un modèle optimal de production à la Bralima s'avère indispensable.

CHAP. 3. ESSAI D'ELABORATION D'UN MODELE OPTIMAL DE PRODUCTION A LA BRALIMA

3.1. INTRODUCTION

L'objectif majeur de cette partie est de construire un modèle optimal de production permettant de minimiser les charges et de maximiser les recettes sur tous les produits fabriqués par la société. Le modèle sera élaboré en recherche opérationnelle.

Nous présenterons le modèle et son application en vue de déterminer son résultat (marge bénéficiaire réalisée) et par la fin nous procéderons par la comparaison du résultat réalisé par notre modèle à celui réalisé par l'application de l'ancien modèle par la Bralima pour monter l'efficacité du modèle conçu par rapport à l'ancien modèle.

3.1.1. Tâches à mener pour résoudre un problème de R.O((*)21)

Voici de façon schématique, le déroulement des tâches à mener pour résoudre un problème de gestion grâce aux techniques de la R.O.

a. La détection d'un problème

Les nécessités d'action viennent des expériences vécues : C'est la phase préscientifique.

b. La formulation du problème

Quels critères permettent de juger si le problème sera résolu de façon satisfaisante ?

c. la collecte des données

Il faut préciser les paramètres du modèle en s'appuyant sur l'information recueillie dans l'environnement du problème à résoudre. L'élaboration du modèle s'éclaire à la lanterne des données.

d. Elaboration d'un modèle

Il s'agit de représenter les principaux aspects de la réalité par un ensemble de formules mathématiques le plus souvent, qui mettent en jeu les variables de décision concernées et leurs interactions. On lance les hypothèses, on écrit une théorie et on élabore un modèle. C'est la phase de conceptualisation, de construction théorique ; en un mot, c'est la phase de modélisation.

e. La résolution du modèle

C'est la phase où l'on souhaite recourir aux méthodes appropriées déjà disponibles si on a réussi à classer le problème parmi ceux pour lesquels on connaît déjà une méthode d'approche.

f. Validation du modèle

On confronte les conclusions obtenues du modèle aux opinions des personnes qui ont suffisamment d'expérience du problème traité pour apprécier ou critiquer la pertinence de la résolution proposée. Si les avis sont négatifs, on peut alors remettre en cause soit l'écriture du modèle retenu, soit la valeur de ses paramètres, soit les critères d'appréciation de la solution. On peut aller jusqu'à remettre en cause l'approche choisie pour résoudre le problème et partant, le modèle retenu.

g. Prise de décision et implantation de la solution

Il y a ici un retour possible vers le modèle initial pour le modifier ou l'enrichir des observations faites lors de la phase expérimentale. Une fois les révisions nécessaires apportées, le modèle enrichi permettra de tirer des conclusions mieux étayées

3.1.2. Modélisation

Le mot modèle est ambigu selon le dictionnaire^((*)22), le modèle a trois sens principaux : idéal, type et représentation simplifiée.

En économie un modèle est une représentation simplifiée de phénomènes réels.

L'originalité d'un modèle de recherche opérationnelle est d'être toujours décisionnelle. Il s'agit d'éclairer des choix, de dire quelle est la meilleure décision.

1. Description des conditions de linéarité d'un modèle

Le modèle à utiliser pour traduire le problème de la Bralima en langage mathématique est qualifié de linéaire. Mais à quelles conditions ce modèle doit obéir ?

Les modèles linéaires se présentent naturellement dans la modélisation de plusieurs situations de gestion. De plus, il existe toute une gamme d'algorithmes efficaces pour résoudre ces modèles.

Les conditions de linéarité auxquelles doit respecter un modèle linéaire sont décrites de la manière ci-après :

1. le modèle comporte une fonction « objectif ou économique » qu'il s'agisse soit, de maximiser, soit de minimiser.

Dans le problème de la Bralima, on cherche à maximiser le profit total qui est représenté par la fonction Z. Max = C_jX_j

X_j : produit fabriqué par un processus de production de la Bralima, dans un horizon de 12 mois

2. La fonction « objectif ou économique », de même que les membres gauches des contraintes, s'écrivent comme des sommes dont chaque terme est un produit d'une constante.

3. Chaque variable est soumise à une contrainte de non - négativité pour le cas de notre travail nous considérons X_j= 0

4. Le modèle ne comporte pas de contraintes écrites sous forme d'inéquation strictes.

5. On suppose connus avec certitude et précision tous les paramètres qui apparaissent dans le modèle. Dans le présent travail, dans la fonction économique, les marges bénéficiaires pour chaque x_j sont bien connues, ainsi que la quantité des ressources consacrées à x_j.

La condition 2 résume ce que la littérature de la R.O désigne sous le nom d'hypothèses de proportionnalité et d'additivité^((*)23).

Nous décrivons la portée de ces deux hypothèses dans un problème d'allocation de ressources à une gamme de produits et illustrons nos propos à l'aide du problème de la Bralima

2. Hypothèse de proportionnalité et d'additivité ((*)23)

a. Hypothèse de proportionnalité

Le bénéfice provenant du produit rattaché à une variable donnée est proportionnel à la valeur de cette variable, par exemple, le profit correspondant aux x_j s'obtient en multipliant le nombre d'hectolitres de x_j par le profit unitaire. De même, la portion d'une ressource consacrée à un hectolitre de produit x_j est proportionnelle à la variable associée.

b. Hypothèse d'additivité

La quantité totale d'une ressource requise par un plan de production est la somme des quantités utilisées par les x_j.

3.2. ELABORATION DU MODELE

3.2.1. Présentation synthétique du modèle

La Bralima siège de Bukavu fabrique des boissons gazeuses et des bières. Plus d'une dizaine de produits sont écoulés sur le marché. Au cours de l'exercice 2007, elle a fabriqué 8 types de produits et compte les produire au cours de l'exercice 2008. L'unité de mesure de la production est exprimée en hectolitre.

Chaque hectolitre de type de produit a sa marge bénéficiaire qui est égale à la différence entre le prix de vente et celui de revient (charges). Les calculs de la marge bénéficiaire et du coût de revient pour chaque hectolitre de type de produit seront faits dans les paragraphes qui suivent.

Nous construisons les contraintes technologiques relatives à la consommation des matières premières, à la main d'oeuvre disponible, aux matières consommables, à l'énergie (eau et électricité).

La capacité de production installée est de 15.000 hectolitres de boissons gazeuses par mois et 35.000 hectolitres de bières le mois. L'autre élément à souligner est que les états financiers prévisionnels pour 2006 reflètent une rentabilité qui est tout au moins égale à celle de l'an 2007.

Ici le grand problème est de savoir comment la Bralima peut maximiser son profit avec sa production annuelle.

Le nombre de variables de décision sera égal au nombre de type de produits fabriqués par l'entreprise (l'unité statistique sera exprimée en hectolitre). L'entreprise est confrontée à 6 contraintes pour les bières et 5 contraintes pour les boissons gazeuses:

? contrainte liée à la consommation des matières premières ce qui correspond à 3 contraintes pour les bières et 2 les boisons gazeuses;

? contrainte liée à la consommation des matières consommables, ce qui correspond à 1 contrainte pour les bières et 1 autre pour les boissons gazeuses ;

? contrainte liée à consommation de l'énergie (eau et électricité), ce qui correspond à 2 contraintes pour les bières et les BG.

Nous construirons deux modèles : un pour les bières et l'autre pour les boissons gazeuses, cette séparation se justifie par le fait que les bières et les boissons gazeuses n'ont pas les mêmes matières premières, consommables, etc.

1. Modèle pour les bières

Dans cette catégorie, nous avons : la bière PRIMUS, TURBO KING et la bière MUTZIG

2. Modèle pour les boissons gazeuses

Dans cette catégorie, nous aurons deux produits, qui sont fréquemment fabriqués : COCA-COLA et FANTA-ORANGE. Le choix pour ces deux produits se justifie par le fait que les boissons gazeuses utilisent les mêmes matières premières. L'application du modèle pour les deux produits sera aussi valable pour les autres produits BG.

3.2.2. Expression du modèle à partir des données statistiques de la Bralima

1. Fonction « objectif ou économique »

Les marges unitaires constituent les bénéfices réalisés en vendant un hectolitre de bière (Primus, Turbo King ou Mutzig) ou de BG (coca-cola, orange, etc.). Elles constituent les différences entre les prix de ventes unitaires et les prix de revient unitaires. Elles nous aiderons à formuler les fonctions économiques dans notre modèle.

Comme nous l'avons dit dans le paragraphe précédent, la marge bénéficiaire est donnée par la différence entre le prix de vente et le prix de revient. Ce calcul de la marge sera fait pour chaque type de produit. Dans les pages qui précèdent nous avons présenté la fonction « objectif » comme suit :

a. Le prix de revient

A ce jour, la société n'a pas de comptabilité analytique pour déterminer ses prix de revient. Une analyse des prix de revient a dès lors nécessité l'élaboration d'un système simplifié de calcul ayant pour objet de déterminer le prix de référence de consommation de matière première, consommables, emballages, énergie et la redevance technique pour chaque type de produit fabriqué par la Bralima.

La deuxième base de nos calculs de prix de revient est la production effective de l'exercice 2007. Un tableau récapitulatif dressé à partir des rapports de production de l'usine est donné en annexe.

Au cours de cette période de douze mois, la Bralima a donc produit 500.224,8 d'hectolitres de produits confondus dont la valeur estimée est hors taxe.

Une liste comparative des prix de revient et prix de vente va nous permettre de dégager les marges bénéficiaires pour chaque type de produit, lesquelles marges vont nous servir dans la construction de la fonction « objectif » de notre modèle (une pour les BG et l'autre pour les bières).

b. Les prix de vente

? Résumé du prix de vente bière

Le prix de vente que nous avons obtenu étant global, il sied de déterminer le prix de vente de chaque produit fabriqué par la Bralima pour les bières. Ainsi, nous avons pris le total vente (pour la Primus et Turbo King) multiplié par le total de la production afférant au produit et divisé par la production totale de deux produits. Le prix de vente de la Mutzïg, lui, étant connu.

? Résumé du prix de vente BG

Dans cette partie, comme nous connaissons le total des boissons gazeuses vendues qui est de 126 496 Hls avec un montant total de 14 152 889,89$, on procédera de la même façon comme pour les bières,

c. Détermination des marges bénéficiaires unitaires

Source : Calcul effectué sur base des tableaux de prix de revient et de vente bières.

Source : Calcul effectué sur base des tableaux de prix de revient et de vente des boissons gazeuses.

Ainsi, pour les bières et les boissons gazeuses, la fonction économique sera formulée de la façon ci-après :

2. formulation des contraintes

a. Bières

· Contraintes liées à la consommation des matières premières : 3 contraintes.

Dans cette partie, nous avons les matières premières nécessaires et lesquelles on ne peut pas se passer pour fabriquer les bières. Nous retrouverons dans cette catégorie le malte, le sucre, le riz. Nous avons les standards de consommation des matières premières des bières (la quantité de malte, de riz ou de sucre consommée pour produire un hectolitre de bière en annexe) multiplié par les prix unitaires de ces mêmes matières premières (en annexe) pour avoir ce qu'un hectolitre des bières (Primus, Turbo King ou Mutzig) consomme en terme de valeur. Ainsi, les contraintes se présentent comme suit :

Le second membre représente les ressources disponibles qu'on ne peut pas dépasser pour l'achat de malte afin de produire les bières (annuellement).

Le second membre représente les ressources disponibles qu'on ne peut pas dépasser pour l'achat de sucres afin de produire les bières.

Le deuxième membre représente les ressources disponibles qu'on ne peut pas dépasser pour l'achat de riz pour pouvoir produire les bières.

· Contrainte liée à la consommation des matières consommables : 1 contrainte :

Dans cette catégorie, nous avons sélectionné un produit chimique qui est couramment utilisé lors de la production et qui est le plus important parmi d'autres. On procède de la même façon comme fait aux matières premières. Le produit chimique sélectionné est « la soude caustique ». Ainsi, la contrainte devient :

Le second membre représente les ressources disponibles pour l'achat de soude caustique afin de produire les bières.

· Les contraintes liées à la consommation de l'énergie (eau et électricité) :2 contraintes

Dans cette catégorie, en procédant de la même façon comme ci-haut (ci-dessus). Ainsi, les contraintes deviennent :

Le second membre représente les ressources disponibles pour l'achat d'eau afin de produire les bières.

x₁ : La valeur d'électricité ou la somme allouée à l'électricité pour produire la Primus.

x₂ : La valeur d'électricité ou la somme allouée à l'électricité pour produire la Turbo-King.

x₃ : La valeur d'électricité ou la somme allouée à l'électricité pour produire la Mutzig.

Le second membre représente les ressources disponibles allouées à la consommation de l'électricité pour produire les bières (Primus, Turbo-king et Mutzig).

b. Boissons gazeuses

Dans cette partie, nous aurons 5 contraintes. Nous procéderons de la même façon que pour les bières, ainsi donc :

Le second membre représente les ressources disponibles pour l'achat de concentrés de ces deux produits.

Le second membre représente les ressources disponibles pour l'achat de sucre de ces produits.

x₂ : La quantité de soude caustique utilisée pour produire les Fanta orange.

Le second membre représente les ressources disponibles pour l'achat de la soude caustique pour les deux produits afin de mieux produire.

Le second membre représente les ressources disponibles allouées à la consommation d'eau pour pouvoir produire les COCA -COLA et les Fanta-oranges.

Le second membre représente les ressources disponibles allouées à l'électricité pour produire les COCA-COLA et les Fanta orange.

3. présentation du modèle

a. Bières :

b. Boissons gazeuses :

3.3 APPLICATION OU RESOLUTION DU MODELE

La méthode de simplexe procède par itération. Ainsi, la méthode du simplexe prend pour point de départ une solution économique de base. Cette solution économique fera l'objet d'amélioration par un processus appelé processus d'itération jusqu'à ce que la solution ne puisse être améliorée. La dernière solution obtenue est la solution optimale.

3.3.1. Les bières

1. Algorithme de résolution

Cj	Var	P.O	X₁	X₂	X₃	A₁	A₂	A₃	A₄	A₅	A₆
0	A₁	3476125	9	12	7	1	0	0	0	0	0
0	A₂	522400	1,44	2	0	0	1	0	0	0	0
0	A₃	1259410	3,24	4,4	3,6	0	0	1	0	0	0
0	A₄	57832	0,2	0	0,2	0	0	0	1	0	0
0	A₅	6684509	18	18	18	0	0	0	0	1	0
0	A₆	410129	1,1	1,1	1,1	0	0	0	0	0	1
		Z_max = 0	32	09	51	0	0	0	0	0	0

Cj	Var	P.O	X₁	X₂	X₃	A₁	A₂	A₃	A₄	A₅	A₆
0	A₁	3476125	9	12	7	1	0	0	0	0	0
0	A₂	522400	1,44	2	0	0	1	0	0	0	0
0	A₃	1259410	3,24	4,4	3,6	0	0	1	0	0	0
0	A₄	57832	0,2	0	0,2	0	0	0	1	0	0
0	A₅	6684509	18	18	18	0	0	0	0	1	0
0	A₆	410129	1,1	1,1	1,1	0	0	0	0	0	1
	Z_max	0	32	09	51	0	0	0	0	0	0
0	A₁	1452005	2	12	0	1	0	0	-35	0	0
0	A₂	522400	1,44	2	0	0	1	0	0	0	0
0	A₃	218 434	-0,36	4.4	0	0	0	1	-18	0	0
51	X₃	289160	1	0	1	0	0	0	5	0	0
0	A₅	1479629	0	18	0	0	0	0	-90	1	0
0	A₆	115185,8	0	1,1	0	0	0	0	-5,1	0	1
	Z_max	14747160	-19	09	0	0	0	0	-255	0	0
0	A₁	856276	2,90	0	0	1	0	-2,73	14,09	0	0
0	A₂	423112	1,60	0	0	0	1	-0,33	8,18	0	0
09	x₂	*49644*	-0,08	1	0	0	0	0,23	-4,09	0	0
51	X₃	*289160*	1	0	1	0	0	0	5	0	0
0	A₅	586035	1,47	0	0	0	0	-4,09	-16,36	1	0
0	A₆	64548,8	0,08	0	0	0	0	-0,23	-0,93	0	1
	Z_max	15193956	-18,3	0	0	0	0	-2,5	-210	0	0

NB : Comme il n'y a pas d'éléments positifs et non nuls sur la ligne Zmax, c-à-d que la solution optimale ne peut pas être améliorée.2. Interprétation

Comme nous pouvons le remarquer, X₁ n'apparaît pas sur toutes les colonnes « variables », cela veut dire que, la quantité de Primus produite par la Bralima ne peut pas être améliorée. Bref, elle est maximale vu les ressources disponibles et les capacités productives des machines. Par contre, la Bralima peut seulement augmenter la production de Mutzig et de Turbo King respectivement de l'ordre de 289160 Hls et de 49 644 Hls pour avoir un bénéfice supplémentaire optimal de l'ordre de :

3.3.2. Les boissons gazeuses

On procède de la même façon que les bières dans la résolution. Ainsi, notre tableau d'itération donne :

1. Algorithme de résolution

Cj	Var	P.O	X₁	X₂	A₁	A₂	A₃	A₄	A₅
0	A₁	994368	11	8	1	0	0	0	0
0	A₂	835971	8	9	0	1	0	0	0
0	A₃	547475	0,5	0,5	0	0	1	0	0
0	A₄	1816727	18	18	0	0	0	1	0
0	A₅	111466	1,1	1,1	0	0	0	0	1
		Z_max = 0	65	68	0	0	0	0	0
0	A₁	251283	4	0	1	-0,9	0	0	0
68	X₂	92886	0,9	1	0	0,11	0	0	0
0	A₃	501032	0,06	0	0	-0,056	1	0	0
0	A₄	144785	2	0	0	-2	0	1	0
0	A₅	9292	0,12	0	0	-0,12	0	0	1
	Zmax	6316248	4,55	0	0	-7,55	0	0	0
65	x₁	*62820,5*	1	0	0,25	-0,225	0	0	0
68	X₂	*36347*	0	1	-0,225	0,3125	0	0	0
0	A₃	497263	0	0	-0,015	-0,0425	1	0	0
0	A₄	19143,5	0	0	-0,5	-1,55	0	1	0
0	A₅	1753,51	0	0	-0,03	-0,093	0	0	1
	Zmax	6554928,5	0	0	-1,1375	-6,52625	0	0	0

2. Interprétation

La Bralima doit fabriquer 62 820,5 Hls de Coca-cola et 36 347 Hls de Fanta orange pour réaliser un bénéfice optimal de l'ordre de : [62820,5 x 65 + 36347 x 68] = 6 544 928,5 $.

NB : Pour les autres boissons gazeuses, on procède de la même façon. L'application reste la même.

Il sied de faire remarquer que le bénéfice total devient : 6 544 928,5$+ 24 342854$ = 30 887 782,5 $.

3.4 COMPARAISON DU RESULTAT DU MODELE A CELUI DE LA BRALIMA

D'après le calcul effectué au chapitre précédent dans la détermination de la marge bénéficiaire réalisée par le modèle de production de la Bralima en nous référant à la balance de l'année 2007, nous avons fait ressortir un bénéfice annuel de l'ordre de 8 389 331,69 $.

30 887 782,5$. Il se dégage une différence de 30887782,5$- 8389331$ = 22 498 450,81$.

Partant de ce chiffre, il sied de faire remarquer que notre modèle de production devient plus rentable et plus efficace que le modèle appliqué par la Bralima.

Notre modèle de production pourrait conduire à d'autres investissements d'extension, comme l'implantation d'autres lignes de production pour essayer de satisfaire le marché par la diversification des produits en augmentant les quantités produites d'une part et d'autre part essayer de mettre fin au temps de changement de série, de diminuer le temps de la non utilisation par des équipements nouveaux (réduction sensible de la réparation) mais aussi sur le plan social essayer de lutter contre le chômage car la mise en application de notre modèle permettra d'embaucher d'autres gens qui viendrons travailler dans les différentes lignes de production.

CONCLUSION PARTIELLE

Eu égard à ce qui précède, on remarque que l'application du modèle optimal à la Bralima est d'une grande importance car ce modèle maximisera le gain de l'entreprise et peut conduire à d'autres investissements d'extension comme l'installation d'autres salles de brassage (à Bukavu, Goma, Uvira, etc.) et qui cette situation pourrait conduire à l'embauche d'une partie de la population (lutte contre la pauvreté et le chômage) mais aussi ce modèle pourrait permettre l'équilibre entre l'offre et la demande des produits Bralima, car souvenez-vous, il a été souligné qu'il existe un déséquilibre entre les quantités offertes par la Bralima et les quantités demandées sur le marché.

L'application de notre modèle exige la mise sur pied d'une petite marge d'erreur des charges directes de production comme la consommation des matières premières, les charges du personnel affecté à la production, etc., en basse conjoncture pour ne pas chambarder la solution optimale, cette marge pourrait être de 10% soit du bénéfice total (exemple : certaines périodes, les matières premières ont un prix exorbitant à cause de leur rareté, etc.)

CONCLUSION GENERALE

Dans cet « Essai d'élaboration d'un modèle optimal de production d'une entreprise industrielle : cas de la Bralima siège de Bukavu », il a été question d'élaborer un modèle de programmation linéaire de la production permettant de minimiser les coûts et maximiser le profit pour chaque type de produit fabriqué par la Bralima.

Ainsi, hormis l'introduction et la conclusion générale, ce travail a été rédigé suivant trois chapitres, à savoir :

Le premier chapitre intitulé : « Cadre théorique » a traité la littérature sur la Bralima, les modèles d'optimisation, les facteurs de production et enfin la typologie et l'organisation de la production.

Le second chapitre intitulé : « Analyse critique du modèle de production de la Bralima » a présenté en premier lieu l'analyse de corrélation de la production et les facteurs qui l'influencent (facteurs internes et externes) et la détection d'autres facteurs oubliés dans les analyses mais aussi a critiqué le modèle de production de la Bralima en second lieu (les failles et les performances du modèle)

Le troisième chapitre intitulé : « Essai d'élaboration d'un modèle optimal de production à la Bralima » a traité de l'élaboration d'un modèle optimal de production, bref, nous avons montré comment l'application d'un modèle optimal peut conduire à des marges bénéficiaires élevées mais aussi peut conduire à d'autres investissements d'extension. Ce dernier chapitre donne l'interprétation des résultats.

A l'issue de ce travail, nous sommes arrivé aux constats ci- après :

v Le modèle de production de la Bralima bien que permettant de réaliser un bénéfice, n'est pas efficace d'autant plus qu'il conduit :

- A un temps de changement de série, à un temps d'entretien et de la non utilisation importants ;

- A la non installation d'autres lignes de production ;

- A l'imposition du goût aux consommateurs par l'uniformisation des certains produits qui prennent en eux seuls 3 à 5 jours de production ;

- Certains facteurs de production ne sont pas pris en compte dans les analyses

A la suite de l'exploitation des données recueillies sur terrain et dans les archives de la société ainsi que de l'élaboration et de l'application du modèle optimal, nous avons formulé les propositions et les suggestions suivantes :

v Que la société Bralima siège de Bukavu applique le modèle optimal d'autant plus qu'il peut conduire :

- A la maximisation du gain de l'entreprise ;

- A d'autres investissements d'extension comme l'installation d'autres salles de brassages (à Bukavu, à Uvira, à Goma) ;

- A l'embauche d'une partie de la population (lutte contre le chômage) ;

- A la suppression du temps de changement de série ;

- A la diminution des temps d'entretien et de la non utilisation ;

- A la diversification du goût aux consommateurs ;

- A la prise en compte de tous les facteurs avant de produire

Nous ne prétendons pas avoir épuisé ce sujet mais cependant nous estimons que les objectifs assignés à ce travail ont dûment été atteints, nous pensons avoir ouvert les portes à tout chercheur qui pourrait traiter les points non débattus dans ce travail.

Enfin, ce travail restant une oeuvre humaine, est soumis à l'imperfection, nous sommes conscients qu'il rencontrera les sentiments de nos différents lecteurs et d'autres chercheurs qui s'orienteraient dans le même domaine et nous sommes ouverts à toute critique scientifique constructive objective pour l'avancement de la science.

BIBLIOGRAPHIE

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2. BAUMAUL, J.W.: Economic Theory and operation analysis, 4ème édition, Harper &

3. BERANGER, P. : Les nouvelles règles de la production vers l'excellence Industrielle,

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8. CROLAIS, M. : Gestion Intégrée de la production et ordonnancement, Dunod, Paris, 1968

9. DAYAN, A et alii, Manuel de gestion, volume 2, 2^ème édition, Edition Marketing S.A,

10. Dictionnaire commercial, Edition DALLOZ, Paris, 1980.

11. DOFORMAN, R. : Programmation linéaire et gestion économique, Dunod, Paris, 1962

12. DUBOIS, J. et al. : Dictionnaire de linguistique, Librairie Larousse, Paris, 1988.

14. GAUJET, C et NICOLAS, C. : Mathématiques appliquées, initiation à la recherche

15. GRAWITZ, M. : Méthode des sciences sociales, Dalloz, 4^ème édition, Paris, 1979

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20. VIDAL, C., La recherche opérationnelle, presse universitaire de France, paris, 1974.

2. BONANE MUSHAWA: La corrélation entre la productivité du travail et les facteurs

6 · MBAYAHE MBAMBU Dorah : La rationalisation du circuit de distribution interne à

8. MBUMBA KALONGO : Analyse de la structure financière d'une entreprise : cas de

9. NZIGIRE RUCHOGEZA : Modèle de gestion de production des bières et des boissons

1. BASHENGEZI, Cours de méthodes quantitatives économiques, 3^èmegraduat, économie,

2. BARARUZUNZA F., Cours des principes d'économétrie, inédit, L1SCA, ISP-BUKAVU,

3. DOMINIQUE, Cours de statistiques appliquées à la gestion, L1GEFIN, UEA, inédit, 2006-

5. MULUMBA, Cours des principes d'économétrie, L1SCA, ISP/BKV, inédit, 2004-2005

6. MUTABAZI, Cours de statistiques appliquées aux affaires, L2SCA, ISP/BKV,inédit ,2007-

TABLE DES MATIERES

EPIGRAPHE ............................................................................................I

DEDICACE..............................................................................................II

AVANT-PROPOS......................................................................................III

SIGLES ET ABREVIATIONS......................................................................V

CONCLUSION GENERALE ....................................................................86

BIBLIOGRAPHIE...................................................................................88

TABLE DES MATIERES.........................................................................91

* ⁽¹⁾ MORVAN, Y., Fondements d'économie industrielle, 2ème édition, Edition ECONOMICA, 1980

* ⁽²⁾ COURTOIS A. et AL., Gestion de production, Edition d'organisation, Paris, 2003

* ⁽⁴⁾ BAILLARGEON, G. : La programmation linéaire, aide à la décision économique et technique, Les

* ⁽⁵⁾ BOULDING, K.E et AL. : La programmation linéaire et théorie de l'entreprise, Dunod, Paris, 1964

* ⁽⁶⁾ GRAWITZ, M. : Méthode des sciences sociales, Dalloz, 4^ème édition, Paris, 1979

* ⁽⁷⁾ LOSSO M., cours de gestion commerciale, L1SCA/ISP, Inédit, 2006-2007

* (8) Dictionnaire commercial, Edition DALLOZ, Paris, 1980, P.203

* ⁽⁹⁾ VIDAL, C., La recherche opérationnelle, presse universitaire de France, paris, 1974.

* ⁽¹¹⁾ MVIBUDULU K., Initiations aux modèles, méthodes et pratiques de la recherche opérationnelle,

* ⁽¹²⁾ BAUMAUL, J.W.: Economic Theory and operation analysis, 4ème édition, Harper &

* ⁽¹³⁾ DOFORMAN, R. : Programmation linéaire et gestion économique, Dunod, Paris, 1962

* ⁽¹⁴⁾ GAUJET, C et NICOLAS, C. : Mathématiques appliquées, initiation à la recherche opérationnelle,

* ⁽¹⁶⁾ BERANGER, P. : Les nouvelles règles de la production vers l'excellence Industrielle, Dunod, Paris,

* ⁽¹⁷⁾ CROLAIS, M. : Gestion Intégrée de la production et ordonnancement, Dunod, Paris, 1968.

* ⁽¹⁹⁾ CANTEGRELL, F., Les points de la production, Dunod, Paris, 1968, P. 191

* ⁽²⁰⁾ COURTOIS, A, gestion de production, Edition d'organisation, paris, 1993 page.39

* ⁽²¹⁾ ERIC DOR, Econométrie, Editions Collection Synthex, Paris, 2004, page1

* ⁽²²⁾ BARARUZUNZA F., Cours des principes d'économétrie, Inédit, L1SCA, ISP-BUKAVU, 2006-2007

* ⁽²³⁾ DAYAN, A et alii, Manuel de gestion, volume 2, 2^ème édition, Edition Marketing S.A, Paris, 2004

* ⁽²¹⁾ NORBERT, Y. : La recherche opérationnelle, Gaëtan Morin 1995, P. 1417

* ⁽²²⁾ DUBOIS, J. et al. : Dictionnaire de linguistique, Librairie Larousse, Paris, 1988.