59. Etude Pièce - TD
Enoncé
Lien vers l'énoncé : 59-Gestion de stock -td
Question
Décision de stockage : Justifier pourquoi cette pièce doit être stockée (gérée en magasin)
Avec du bon sens, vous devez répondre d'abord à la question.
Ensuite, saisir les données dans l'exécutable pour regarder les valeurs du CDM, CSM, et Qa min. Les données calculées doivent conforter la décision pressentie.
Indice
Si on ne la stockait pas , combien de fois allez vous être forcé de la commander en urgence ? Calculer rapidement le coût administratif de ces commandes
Solution
La décision est évidente ici, car si la pièce A n'est pas stockée, il faudra commander 50 fois (Qa) par an cette pièce, soit environ 1 fois par semaine. Concrètement, on ne pas chaque semaine envisager de subir 25 (Cc) euros de commande pour acheter une pièce de 100 (Pu) euros.
En cas de besoin de la pièce, même si la pénalité encourue est très faible, rien que devoir commander cette pièce chaque fois que l'on en a besoin est donc suffisamment pénalisant pour justifier de son stockage en magasin.
Avec P=0, on a CDM minimal de Qa.Cc, soit 50*25 = 1250 euros.
Si vous entrez les données de la pièce dans l'exécutable, vous pouvez comparer ce CDM (1250) à un CSM optimisé (194).
On a aussi Qa min = 1,2 ~1 qui montre que même si on ne consommait qu'une seule pièce à l'année, il serait nécessaire de disposer de la pièce en magasin. Plus Qa est grand par rapport à Qa_min et plus la décision de stocker se justifie, et par la même, moins le calcul des coûts est utile (pas besoin de perdre du temps à faire des calculs)
Représentation du Coût de gestion en fonction de q
L'enjeu est ici donc d'optimiser au mieux les modalités de réapprovisionnement, mais surtout dans une phase d'apprentissage de jauger les valeurs en jeu en terme de coûts de stockage
Reportez vous à la démarche globale[1] pour situer la pièce dans son contexte.
Question
A l'aide de l'exécutable, tracer le graphe des coûts. Reportez vous à procédure n°20 si nécessaire pour bien paramétrer le pas et obtenir un graphe qui vous permette de bien visualiser l'optimum économique
Question
Marge de manoeuvre : Si 13 pièces est une valeur optimisée (ou environ 4 commandes à l'année), cherchez un intervalle de la quantité à commander permettant de rester dans une fourchette de coût proche du CSM (quelques %) pour Qe=13.
Indice
Quelle est la valeur du CSM si vous entrez Qec=10 ou Qec =16. Quel est le % d'augmentation du CSM optimum ? Est-ce correct ?
Solution
On remarque que le coût global de gestion reste bas dans l'intervalle [7-25] : quelques % de variation maximum sur cet intervalle.
Cela signifie que tout choix de Qec dans cet intervalle est économiquement rentable. et qu'entre 2 et 7 commandes à l'année, il n'y a pas d'impact sur le coût de gestion.
Si plusieurs pièces peuvent être commandées chez un même fournisseur, il sera alors facile de synchroniser cette pièce avec d'autres afin de regrouper les commandes selon un échéancier prévisionnel (tous les 3 ou 6 mois)
Rythme des approvisionnements
Si la consommation est très régulière dans le temps, on pourra choisir de commander à chaque trimestre (Méthode par Plan d'approvisionnement[5]) une qté appelée Qp[6]= Qs[7] + Qe[2].
Sinon, on peut choisir la méthode du Point de commande[8], qui la commande de Qec pièces lorsque la quantité en stock passera en dessous du seuil de sécurité Qs[7]. C'est ce que l'on choisira pour la pièce étudiée ici car pour une consommation annuelle si faible (50), il est probable que la fluctuation des consommations sur une période de 1 ou 2 mois soit variable : il faudrait alors fixer un plafond trop grand pour être sûr de ne ne pas devoir relancer une commande avant l'échéance.
Question
Nous avons un délai fournisseur entre notre commande et la réception de la pièce qui est fixé à 1 semaine.
Combien de pièces consomme t-on en moyenne par semaine ? Il faudra arrondir votre valeur à une valeur entière
Solution
Si le Délai d'approvisionnement (d)[9] est d'1 semaine, on a en donc Qd[10] ≈ 0,95 pièces (50 * 7jrs/ 365jrs)
On arrondira à une 1 pièce consommée en moyenne pendant l'attente de la livraison de notre commande de Qe =13 pièces.
Question
Au moment de lancer votre commande, combien devez vous avoir de pièces encore en magasin (Qs) pour être sûr à quasi 100% de ne pas en manquer.
Indice
Si vous aimez les probabilités, utilisez le modèle de Poisson, sinon, prenez une marge de sécurité en ajoutant une quantité à votre moyenne ou utilisez un coefficient de sécurité.
Solution
Sans indication concernant la pénalité encourue en cas de rupture du stock, nous n'avons pas de risque de rupture précis, et nous n'avons pas d'information sur la dispersion de la consommation pendant ce délai. Le bon sens impose de doubler au moins la consommation moyenne et au plus de la tripler soit Qs à choisir entre 1,9 et 2,85 (j'ai pris la valeur exacte de qd ici et j'arrondis le résultat). Qs=2 ou 3 semble un bon compromis.
La loi de poisson pour m=0,96 donne F(2) = 93 % et F(3)=98,3%
Le risque de rupture associé à Qs=2 est de 7% car la probabilité de consommer 0 ou 1 ou 2 pièces étant de 93%, il reste 7% pour les autres cas qui ici, signifient une rupture de stock
Pour Qs = 3, le risque de rupture passe à 1,7%
Cela signifie que pour 100 commandes (environ 25 ans), et vu que vous avez une probabilité de 1,7% de consommer plus de 3 pièces et d'être en rupture si vous avez choisi Qs=3, vous risquez d'avoir 1 ou 2 ruptures en 25 ans ....
Attention à cette notion de risque qui semble faible quand on regarde une seule pièce. Quand on applique le même raisonnement à 500 références qui chacune à l'année ont un faible risque de rupture, à la fin de chaque année, il faut donc contrôler le nombre de rupture subies sur l'ensemble des références gérées.