II.2 CRITIQUE DE MODELE
Le modèle développé ci-dessus n'est pas
modèle parfait car il s'éloigne de la vie pratique. Etant
donné que ce modèle suppose la consommation constante et le
réapprovisionnement régulier et surtout n'envisage même pas
le cas de la rupture du stock, alors que c'est ce qui se vit au quotidien.
Or, dans la vie pratique jamais la consommation n'est
constante et le gestionnaire craint toujours la rupture de stock qui peut
intervenir à tout moment.
Nous devons dépasser le point de vue
déterministe en tenant compte des phénomènes
aléatoires. Les grandeurs aléatoires qu'on rencontre plus souvent
dans les problèmes de stock sont : la demande et le délai de
réapprovisionnement.
Il arrive que la demande, si elle est faible suit la loi de
poisson et si elle forte suit une loi normale ; sans oublier qu'elle peut aussi
être d'un autre type Eulérienne, bi normale négative
etc.
DEBATALA Archange | TRAVAIL DE FIN DE CYCLE l
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Et le délai de réapprovisionnement suit souvent
une loi Binomiale et quelque fois aussi une loi de poisson.
Toute fois si les lois auxquelles on aboutit ont une
expression analytique nous avons les possibilités suivantes :
1. Soit de mettre le problème sous forme
d'équation ; de manière à
nous permettre de déterminer les couts qui interviennent
;
notamment :
> le cout d'entretien du stock ;
> le cout de manipulation ;
> le cout de lancement ;
> le cout de rupture ;
2. Soit utiliser les méthodes de simulation lorsque la
complexité des équations ne permet pas de résoudre
aisément le problème.
Il sied de signaler que mes méthodes de simulation ne
fonds pas partie de notre travail donc nous n'en parlerons pas.
L'un des couts le plus difficiles à déterminer
est le cout de rupture. La détermination de ce cout fait intervenir des
éléments difficile à chiffrer, tel que
l'infidélité des clients, la désaffections de la
clientèle etc. toute en sachant qu'il n'est pas facile de traduire en
nombre le contre publicité qu'on fait en tolérant une certaine
proportion de demandes non satisfaites.
Ce modèle peut être corrigé en prenant un
de ces paramètres comme aléatoire. Donc ce modèle est
corrigé avec soit avec la méthode de re complètement, soit
par la méthode à point de commande.
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