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2-502-04 – Planification et contrôle de la production et des stocksANNEXEIndice de saisonnalitéIndice de saisonnalité=Demande moyenne pour une période donnéeDemande moyenne pour toutes les périodesDemande saisonnalisée = Indice de saisonnalité X Demande désaisonnaliséeLissage exponentiel simple Pt+ ...

Description

2-502-04 – Planification et contrôle de la production et des stocks

ANNEXE Indice de saisonnalité

= Indice de saisonnalité

Demande moyenne pour une période donnée Demande moyenne pour toutes les périodes

Demande saisonnalisée = Indice de saisonnalité X Demande désaisonnalisée Lissage exponentiel simple

Pt+1 =Pt +α( Dt −P t )=αD t +( 1−α )Pt Lissage exponentiel multiple de Holt

Lt =αD t +(1−α)( Lt−1 +b t−1 ) bt = β( Lt − Lt−1 )+(1−β )b t−1 Pt+m= Lt +bt m Lissage exponentiel multiple de Holt-Winters D Lt =α t +(1−α )( Lt−1 +bt−1 ) S t−c bt = β( Lt − Lt−1 )+(1−β )b t−1 D S t =γ t +(1−γ )S t−c Lt P t+m=( Lt +bt m)St−c +m où : Dt = Demande à la période t Pt = Prévision de demande pour la période t Lt = Estimé du niveau de la série à la période t bt = Estimé de la tendance à la période t St = Indice de saisonnalité de la période t m = Nombre de périodes de projection C = Longueur du cycle de saisonnalité α, β et Ɣ = Facteurs de lissage Décomposition classique Prévision (demande désaisonnalisée) = mX + b Prévision (demande saisonnalisée) = [mX + b] x (Indice de saisonnalité) avec : m = pente de la droite de régression b = donnée à l’origine (autrement dit, demande au temps t=0) X = numéro de la période Calculs d’erreur Erreur :

n

Erreur cumulative moyenne :

1 ∑e n t=1 t

Erreur quadratique moyenne :

1 ∑ e2 n t=1 t

e t= D t - P t n

Erreur absolue moyenne :

n

1 ∑|e | n t =1 t n

|e |

∑ Dtt t=1

Pourcentage d’erreur absolue :

n

X 100...