2.3) La méthode approprié pour la
prévision de transport dans l'industrie agroalimentaire.
Après l'étude des séries chronologiques
présentée dans la section 2.1 et après avoir
présenter les deux modèles courants de prévision. Nous
avons testé ces modèles pour prévoir le volume de
transport dans les industries agroalimentaires bretonnes.
a) L'intérêt d'application
de chacune des méthodes de prévision
Chaque jour des camions chargés de produits finis
quittent les usines pour livrer les clients, ceci oblige les chargeurs à
suivre réaliser des prévisions quotidiennes de transport.
Dans ce sens nous allons étudier l'application des
méthodes de prévision déjà
spécifiées.
L'utilisation du modèle de lissage
exponentiel :
L'utilisation du modèle de lissage exponentiel
nécessitera une analyse des séries chronologiques
composées d'observations journalières, ceci dit des séries
d'au moins 365 observations pour seulement une année. Le calcul des
coefficients saisonniers par jour de l'année est alors
nécessaire.
Par ailleurs, dans a mesure où les entreprises
souhaitaient une méthode simple, il parait très lourd de
gérer l'ensemble des séries pour l'élaboration d'une
prévision journalière par destination.
Nous avons pensé alors à utiliser le
modèle de lissage exponentiel pour le calcul d'une prévision
hebdomadaire, voire mensuelle. Cette prévision sera ventiler par la
suite sur les jours.
La répartition par jour se fera sur la base de calcul
des poids des jours dans le mois ou de la semaine de l'année
précédente.
Un test a été réalisé sur des
séries d'un client du groupe STALAVEN (Annexe 4)
Nous avons calculé des prévisions mensuelles en
nombre de colis transportés en 2005 sur la base des informations
historiques de 2003 et 2004.
Les prévision mensuelles obtenues ont été
comparés avec ce qui a été réalisé pendant
cette année. Les taux de fiabilité mensuels obtenus
étaient très satisfaisants.
Le vrai problème réside dans la ventilation des
prévisions mensuelles en prévisions journalières. Les
écarts étaient très considérables.
L'utilisation de la moyenne mobile
L'application de la moyenne mobile pour le calcul de la
prévision a été très acceptée par les
entreprises agroalimentaires participantes.
La prévision est alors la moyenne des 3 ou 4
dernières observations journalières, ceci après
neutralisation des points aberrants et le calcul des coefficients de
variations.
La simplicité des calculs et leur réalisation en
un minimum de temps étaient les éléments les plus
recherchés par les entreprises.
Par ailleurs la fiabilité des prévisions
était en jeu, il a fallu alors rechercher des méthodes et des
solutions pour respecter les engagements en terme de fiabilité.
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