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:^_` dab : c dab :^ 5,)3PJ) U +) +"W 6 Tableau 1: Classification de Williams 0dab : c 0dab :^ 8)!L E E E!L E E!L E L ) )JL P)+) 1 " +3 1,1 5, " ) + + +++! +) <GD22*=J<GI227=<9 22=!" ) U ++)" Tableau 2: Classification de Ghobbar '11 "+1 +" "" ) $! " % " ""3 11 ) < G I 227= +1" + +))) +. + " + + J + 1 +++)) Tableau 3: Classification de Eaves -

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Tableau 4: Classification des demandes en fonction de l'historique des demandes disponible Etude de l'historique Présence d'un historique de demande du produit Oui Utilisation de méthodes quantitatives (et qualitatives) Non Utilisation de méthodes qualitatives (et quantitatives) plus de deux ans 1 à 2 ans (plus de 12 périodes) 3 à 12 mois (entre 6 et 12 périodes) 0 à 3 mois (Moins de 6 périodes) Oui Comparaison par rapport à un/des produit(s) similaire(s) Profil de demande similaire Produit de remplacement Produit identique mais lot différent Existence produit similaire Durée de vie courte Non Cycle de vie du produit Phase de démarrage Durée de vie longue Phase de décollage Phase de maturité Phase de déclin 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 (< /,!=%$. + X 1 ) % ) 5 )))+ +, ++ )+ +D! )3 ) + ),, : + 1, " : + "), "W1)1, Figure 5: Algorithme de choix du modèle de prévision *2

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Tableau 5: Classification des modèles de prévision en fonction du type de demande (cas des demandes continues) Saisonnalité Tendance Influence Type de demande Demande basique Demande avec saisonnalité Demande avec tendance Demande continue Demande liée à un ou plusieurs paramètres extérieurs Demande avec tendance et saisonnalité Demande avec saisonnalité et liée à un ou plusieurs paramètres extérieurs Demande avec tendance et liée à un ou plusieurs paramètres extérieurs Demande avec tendance, saisonnalité et liée à un ou plusieurs paramètres extérieurs C.V. < CV1 > CV1 < CV2 > CV2 < CV3 > CV3 < CV4 > CV4 < CV5 > CV5 < CV6 > CV6 < CV7 > CV7 < CV8 > CV8 Modèle de prévision 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16!+ ) + 3)+++1: " 1 + ) 3 )+ )+"1 ) + : " ++! 3 1 + 3 ) 1 )+ dj ""+ J )++J 3 ) ++ 1 ) ) <3 &L=R <3 E = ) <3 P =R3) AJ3 1J3+ 3 $9.$ $ 1 +J + 3 "" + " + )+ ),)+)) J1 3 3))+"1 ) +))" ":1 "" +!,"" ) )+ ""+ 3)+ U +"" + "" ) + )) + ),) )+"1)1, + ) :+11 " J 1 < " ) = + ) ) : +" ""+ +" +" ) ) ) + 1,) 3 " ) ) )+ )+ ) ) + ) 3 X,) " )! )+ ) 11 3 ) )+, 3! + ++" + 1 " ) U "" )+ ) 1, + 3 )3 ) " ( ),) )+"1) ) + + +++:),+ + )+" + 3 )+!,,+ + + ) + *

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*! (< F) H=6 @++ ( (J V ++J ), " + + + + V " + " " % (<) = %( ++ ++ Figure 8: Présentation des différents types de contrats de location de moyen de transport et de leurs spécificités 2< &5.!,( "", "+ ) +) <) J" +)+J" +=V ) ") )" )) " J U ) 1J +1 " +)+ + ) : F) H J " : <% =J <% = <% = ) )+) 5 "WJ F) H )U )+) \J1) V ;" +"\J,( "U,), ) + ) + ) + ) J 1 "+ ) )+ ; 3( " ) +,),+ ) : +) <" = " )) ) 1 )")!)+J11 AJ+ ),) FH + ) "W:+ ) >3 ):!)"++ U "+: )+ )! + ))+:), 1" ++ ""+ "J )+ )+1 ))+") )+")" ) 0<! $+ $"! $!!$. $ ))" ) ) "6 %! )+)+)31 ) : * )+ ) ) + 5 )+J + )+ ) * )+ +), )" )+") ) :%! + ) ), " ) +, )! F) H ""+)""" */

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Tableau 7: Type de changements de modèle pour les flux avals de la plate-forme de cross-docking étudiée sur l'horizon d'étude Période Usine 1 Usine 2 Usine 3 Usine 4 Usine 5 Flux aval total 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 $) + J)")+ +80 ) )) 3*)+ -"+ @1 )) ) -7N 7%

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+J ) " J ") "! "" + )3,,+ + "" + ) )+ ) ) ) : " 5 ) +(:+ +++:) 1 )+" + )3<J J +J ) J[= Tableau 10: Catégories de pièces de rechanges en fonction du type de demande et de la famille marketing des pièces J ) U +)+ "W J ))3 ) 0<,!- =% ) +) ) J+ 1)+"1 + +++ ;)+ + 1 ))+D%% ' :1 > Figure 11: Schéma logistique de distribution des pièces de rechanges!,( " + )3, + + ) +,) 1 A ++ 7

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Tableau 11: Analyse de la qualité des prévisions suivant la méthode utilisée pour les différents types de produits Produit en début de vie Produit en fin de vie Produits saisonniers Fortes consommations Moyenne globale Moyenne mobile 51% 34% 143% 33% 44% Lissage simple 49% 34% 124% 31% 42% Lissage double 65% 39% 207% 38% 55% Lissage triple 14143% 41% 205% 172% 2603% demande moyenne 265 5 888 14 969 17 269 12 698 Coefficient de 0,7 0,5 1,3 0,4 0,5 variation @):) )+ 13) ) "" 1 +)+JU)) J X 3 +),U ) )",)1 ) "" +, 3 "" J, 1 ) ) < % ) += 5 U"WJ ( " + 1) <" =3, 11, )+ )+ $,J) ),)+)"11 )) @ + ))1+J ),+ )++ J + 1 ))+",+1 +)+ ))+ @+! )3 )) 3 ) + @ ) J ) X, 3) ),,) + <+ ) 0 + =J X, ),) +1)) 3J+ + + )+ @ ++ U,) +: )+ "+ + : %2N )+! 8 % )+ 70

Tableau 12: Analyse des types de changement et qualité de prévision obtenue pour les différents types de produits étudiés Produit en début de vie Produit en fin de vie Produits saisonniers Fortes consommations Moyenne globale Proportion de changement total de modèle Proportion de changement de modèle utile (e >10%) Proportion de changement de modèle inutile (e <10%) 51% 77% 59% 74% 69% 45% 67% 58% 62% 60% 6% 10% 1% 12% 10% Qualité moyenne de prév avec changement de modèle 37% 19,6% 44,6% 18,6% 24,7% Qualité moyenne de prév avec changement restreint de 37,2% 20,7% 47,6% 19,9% 25,8% modèle! 1 + )+ : + ):,,3)+1!8%*)+ + Tableau 13: Analyse de la qualité des prévisions suivant la méthode utilisée Moyenne mobile Lissage simple Lissage double Lissage triple Avec changement de modèle Changement de modèle restreint Qualité de prévision 44% 42% 55% 2603% 24,7% 25,8% moyenne Gain avec changement 44% 41% 55% 99% / 4% Gain avec changement 42% 38% 53% 99% -4% / restreint 1)) 3 ) "" J + 1 ) ) @ 1 )3 %N ) U + +, 3,) + 1,, "+ : %2NJ 1 +3 +1 )+ %N 5)J)) + 1 + )+ 1 3 " J ) 7J/N,:J0N "J),)) + 1 + )+ "" J)7N,,,3 1<) ) + =:)3N )1),)+ < $!% $ : + ++ : )3 $J ) ))1+ 1+))+ + ) + ),,)) + 7

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<22-=" +"+)", )) J )) + ))1+ $ "" + )W1 ) + ) +. )) )+1 ( )+ ++ ++) J), <) G22*= ) + + $ ) <5G22/=", +"+X, ), J), +,)) J ) ), +! Tableau 14: classification des références en termes d incertitudes *,$.@@'( g */.@@'( g *.@@'( g *%).@@'( g *+.@@A( g *+.@@A( g *3$.@@A( g *7.@@&( g *.@@1( g *B+).@@1( g *7).@@1( g *.@@( g *;.@@( g *:.@@( g *+.'''( g *.'A1( g *,.'A( g $, +)+"1 :, J ), " ""+ + + ))+ + ) + 4 )+ )+J )+ J"6+ 1 + 1 +4 6+ +( 4) 1 + )+ 3 ( J 1 " 14 +) ") Y +: @ 1J,)3 < 22%= <P 220=J + + + ) 4 + +1 " + 4 6+ +3 + 1 )( "+ 4 )+:) 4 1)+ ) 1J ) ) + 4 )+ 5 3 ) +J + 3 1

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> +" ), )+ ) :,+ )+ ++ +! F )+H: "3 ), + 3)+ ) )U ++ ) 1J )+ ) ) 1, ) 4 )+ )+ )+ ) ) J : + ) J))+)+ 4 )+J ) ) +, 1 )+ )+ : + J, + ")+ 4 )+" 5 )+ J ) )+, )+, 1 + "" J, ) )++ J)+1 3 J ++ $J( ":)+J " ))+) " U ++:), 1) ") :+ + @))+ +)D%* Figure 13: Fiabilisation de la prévision par la mise en place de l'incertitude prévisionnelle /

. ) )+1 ) U :,"" 6, 1 +, + @+ )1 U +16,3 > ) +1 ), ) 1, )"+),"" L)<"" )" = "" + )+3 1 ) " :,)" ))<!%/= Figure 14: Bullwhipeffect ou effet coup de fouet 5,)3 <5 G 22/=, 3 "" 3 )" ) 9 "" J +3)3 3 +( "J1? > + + 5, ) 1 1 3 ), +" <!G$`%0-= <&G)%0=!)) 1 )+ ) "+) >1) U + >+ +)+):,+ )+ +) " )" ) ), )+<5G22/=6 0

Tableau 15: Travaux prenant en compte l'incertitude de la demande dans la planification $ 3 3 8)+ 5& P <%0*= &<%2= _! <%*= V > V > V J JV ) J! AJ" > DAJ )" DAJ )" J )A ; ;!"<%7= 8 DA 1 h <%-= V J > " ; 9+ V " + J,A" V ", )+!,,A + > 5++) h 8<%= " > <%= IA<222= ` ` <222= 8 h <22= &<22= @ +JV J ) ) V J ) V > V )J ) )" V J J )J @ A %2 "! A ;! A ; DAJ )" DAJ AJ " >J )" h P<22*= )+ >+ + ; J + J ) + 5++) + 1 + \ ) 93 A +) 3< " += ')! >+ +), 5++) 5 )3 J )+ + Y,,+ 3) " $)3+"))++, J+ )+ + +, +,)) + ), +U,+ +

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+ Tableau 16: Exemple numérique d'incertitude prévisionnelle. ). $. ). 9. ). )3 % *2N 0T%N 2 Q2R%S Q2R2S Q2R0S Q2R2S Q7R/S Q2R%7S %2 Q2RS Q/R%*S Q%R2S % Q2R*2S Q%%R2S QRS 2 QR*S Q%7R-S QR*%S Q%2R72S Q%0R**S Q%*R*/S *2 Q%R7S Q%R*S Q%0R7*S * Q2R2S QR7-S QR70S 72 QRS Q0RS Q-R7S 7 Q*2R-2S Q*RS Q*2R-2S 2 Q*R-S Q*R-S Q*R--S Q72R/2S Q*R/S Q*R/%S -2 Q7R/S Q7R/0S Q7*R//S - Q2R02S Q7-R0S Q7/R0*S /2 QR0S Q7R%S QR0S / Q-2R2S Q*R0S Q-R7S 02 Q-RS Q-R%27S Q-2R%22S 0 Q/2R%22S Q-2R%%%S Q-7R%2-S 2 Q/R%2S Q-*R%%/S Q-R%%S Q02R%%2S Q-/R%7S Q/*R%%/S %22 Q0R%%S Q/2R%*2S Q//R%*S!8%- + ) D % ),+ " + )+" )+ U) J 1, )+) Figure 15: Valeur absolue de l'erreur de prévision en fonction de la prévision pour trois types d'incertitudes prévisionnelles -*

%72 : C! 2C %2 %22 02-2 72 2 2 2 2 %2 2 *2 72 2-2 /2 02 2 %22 +. )+. )+. )+ Figure 16: Evolution des trois types d'incertitudes prévisionnelles en fonction des prévisions @ " ) ) 3! )3 ) 3 1, 1 +8%- 1, " + )+1):)++ 5J,)+ ) 3 ) ) +" )+ + )+,) 3, ) +"+J + J, )+ ) ++ )+ ) 3 +" : ), 1 )+J ) $J J, ")U +)+ )+" + + ) 3 + D%/!, " + +J)D%0 Figure 17: Illustration de l'hypothèse de prévision non biaisée (1) -7

%72 %2 %22 02-2 72 2 2 2!! 2 %2 2 *2 72 2-2 /2 02 2 %22 + + + + + ++ < "+:A+= Figure 18: Illustration de l'hypothèse de prévision non biaisée (2) @ )+ )3, )+ )3,))++ + R g< = =(hi< = )$' 1 +" 3, J +")3 ", ") ) 3+ " J) ))+,)+" )++, 1 @) " ""<B'! j e'=:) ) )++ " "")+ )+ M " FU = A + B. F!D% k k +) +, )+))+ + "" J + 1,)+:`c% )"+ U1) )+ : `c%. " : + )3 +1 " )+ 1,! 1 + + +), 1 ) 1 "" + ) + )3 " " Figure 19: Tracer de la droite de tendance modélisant l'incertitude prévisionnelle mixte -

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Tableau 17: Incertitudes prévisionnelles pour chacun des produits de l'échantillon et pour les différents horizons de prévisions DE DE DE DE5 DE' DE DEA DE1 DE@ DE5 DE1 DE1A DE1' ) ; $F; 7 $ 7 $ 7 $ 7 $ 7 $ 7 $ 7 $ 7 $ 7 $ 7 $ 7 $ 7 $ 7 $ 7 $ ) ) 7G@ N % *N 2 7N 7N 2 %2N % %N 7 %N %N %% %N % %N %* %%N %- %%N % %%N % 'H A %7 7N 7G@ 2N * 2N - 2N / 2N %2 N - -N / %%N %*N 7 %*N 7 %*N 7 %*N - %*N / %7N / AH @ - /N 7G@ N % -N % 0N % %2N % %0N %N % %N 2 *N % 7N % /N % *2N *%N *%N 'H / N 7G@1 %N % 2N %N %N * 2N %2 N %% N N %2 N %2 %2N %2 N %% %2N %% %2N %% 5H A %* -N 7G@ -N % N 2 -N 2 %2N 2 %N %7N * %7N 7 %7N - %7N - %7N - %*N / %*N 0 %*N 0 H 1 0 N 7G@5 %N % %N N N N %/ 7N 2 N - 7N *2 7N *2 7N *% 7N *% 7N * N * H @ 07 /N 7G@& 7N 7N N /N * /N / %2N 0 %7N 0 %7N %*N %N %2 %*N %% %*N % %*N % @H & - %%N 7G@A %N %N * N * N - N %0 7N N / *N *% 7N *% 7N ** 7N *7 7N *7 7N *7 H 2 /N 7G@' N % 7N -N /N * %%N * %7N 7 %-N 7 %/N 7 %0N * %N * %0N 7 %N 7 %N 7 H -7 N 7G@ %N % 2N %N 2N - 2N %2 N %% N N %2 %2N %2 %2N %2 %2N %2 %%N %N 5H A %*2 -N 7G %N % %N % N N * N 7N %% 7N %- N %0 *N %0 *N % *N % 7N %/ 7N %/ H %7 0N 7G *N 2 *N 2 N 2 /N 2 %/N % %0N 2 %0N 2 N 2 N 2 N 2 0N 2 N 2 N 2 &H @ 0 %N 7G N / N N %% *N %7 *N - -N 0 -N *0 N 7 -N 7% -N 7* -N 7- /N * /N *0 H ' *-7 0N 7G1 %N * %N 7 %N 7 N / N % 7N 7N *N ** *N * *N *7 *N * *N *7 7N * H 0* 0N 7G N N % N 2 N 2 N % %2N * %%N 7 %%N %%N %%N - %2N / N 0 N 'H 1 0* 7N 7G5 %N 7 %N 2 %N % N * 7N - -N %*/ 0N %2 0N %-* 0N %-7 0N %-0 0N %00 /N 22 0N 22 H ' %* -N 7G& 7N % 7N % N % /N 0N - %2N 0 %%N %2 %N %2 %N %% %N %% %N %% %N %% %N %% 'H & %* N 7GA N * N 7 N 7 *N 0 *N %/ N 2 N 7 7N 0 7N 7N *2 7N *2 N *% N *2 1H @ / 0N 7G' %N % %N %N %N * 2N %% N %% 0N %% N %% N % %2N % N %7 %2N %7 %2N %7 5H ' %*- /N 7G@ %N % %N N N %2 *N *2 N * -N 7-0N 77 0N 7% %2N 72 %2N *0 %%N *- %%N *- 5H A * N 7G N N N *N %- 7N 7 -N -* 0N /2 0N // 0N / 0N 0 /N * /N /N %22 5H & 0- /N 7G 2N % 2N % 2N %N N 7 -N - 7N *N %2 *N %2 *N %2 7N %2 7N %2 7N %2 H & - %2N 7G %N - %N %N %% N %7 7N 0 N 72 *N 0 N -7 N -* N -- %N -/ %N - %N - H 1 722 %%N 7G1 %N %2 %N 0 %N *2 %N % 2N %* N %% 7N 27 7N %0 N %0 N N *% N 0 -N - H 1 %/* 0N 7G 7N / 7N / N /N 0 %2N % %N %* %*N %0 %*N % %*N % %N % %%N %%N %%N @H %-* N 7G5 *N % 7N N /N * 0N %%N 7 %*N %*N %N - %N / %%N / %N 0 %N 0 'H - N 7G& *N % 7N N /N * 0N %%N 7 %*N %*N %N - %N / %%N / %N 0 %N 0 'H - N 7GA %N % %N %N N %2 *N -N * /N * /N 7* /N 77 0N 7 /N 2 /N 7 /N 7 H 70- /N 7G' 2N % 2N % 2N %N N 7 -N - 7N *N %2 *N %2 *N %2 7N %2 7N %2 7N %2 H & - %2N 7G@ 2N % 2N % 2N %N N 7 -N - 7N *N %2 *N %2 *N %2 7N %2 7N %2 7N %2 H & - %2N ) H H 1 H 1H A 5H @ AH 'H ' 'H 'H @H @H @H @H &H /N -/

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Tableau 19: Synthèse des résultats des paramètres des modèles d'évolutions 3)C ;!! J 2J " ; ) ) G.@ @.. '. ) G @.5 @.@ 1. 5.1 1&' ) G).& @.@A..& ) G) @.1 @.@. 5.@ 1&' ) G @.'5 @. H &H ) G @.@ @.@ @H H 1&' ) G).1 @.5 H H ) G).5 @.5 H AH 1&' $J ) +,+, )+ 1 ) ",A)+!,+,)+ A), ) + + 5 U "WJ ), + A ) ) + ) ",+ ) )3 FH FHJ1 )+ ) + )" +1 3 3+J"+:*N @ ))1+ + )3 )+ " A @ ++ +, )+ ",A )+ @ + ) + )++! D)+ ) + +!,+ + %2222J22 % : C! C = 0222J22-222J22 7222J22 222J22 2J22 222J22 2 2J % %J J * 7222J22 T%7 T T%2 TT) T/ T0 T% T 3TT%7 3TT 3TT%2 3TTT) 3TT/ 3TT0 3TT% 3TT Figure 25: Evolution de l'erreur de prévision en fonction de l'horizon de prévision (cas des pièces de rechanges) /7

,)+!82)+ + )7 ),+!: J ) 1 3 ) 3 : + + N Tableau 20: Synthèse des résultats des paramètres des modèles d'évolutions (cas des pièces de rechanges) mu rho Erreur relative moyenne du modèle par rapport au réel Incertitude maximale Demande moyenne Moyenne 1,23 4,43 5% 3513 10812 Ecart type 0,54 6,72 7% 8480 20222 ; "W,+ +) ",A )+ )+ +) )+)""+ A )+!,)) )+D* D7 )+ +D-!, + )+ ",, < %22N, :%22N,= 1,)+ ) <%22N:c%22N,+,A)+= @1D-1),A)+ J) )++) + +J J"W+ 1 @ + 1 ) " 6 + J ) J )+ @ 1)3 )+ 3,A )+ /

Figure 26: Evolution et répartition relative de l'erreur de prévision en fonction de l horizon de prévision T T /-

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!" Décisions d approvisionnement Décisions de fabrication Décisions d assemblage Décisions de transport Décisions d assemblage Décisions de déploiement Décisions de fabrication Décisions de déploiement Fournisseurs Fab 1 Ass 1 Fab 2 Fab 4 Fab 3 Fab 5 Transp Transp Fab 6 Ass 2 Ass 3 Légende : Transp Activité de transport Ass3 Activité d assemblage Fab3 Activité de fabrication Stock Flux Figure 27: Le pilotage de flux dans la chaîne logistique ) ) 3 ) U "WJ," )3 "": 1 " )? 1 ; ) + 4" J ) 1 4" )+ " )+ <..$! =%!-.!%/ @)+ J J) 1) "+ + J " "! )3 "J ))+ O) 1 ) ) OJ ) ) 1 ) " + >!3"J))+O) 1) )" OJ ) ) 1 ) + " )+ @ + )+ " ) 1) " * +, ) 1) "J ) J 1 ++ +)) ) 1 ) " 3<! =%!-$%+!!,$!$,, $!) 1) ) ) U + "J:6) 1 >1 ) 1+ 3I 0 0

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