Comparaison des deux politiques

Dans cette section nous avons réalisé une comparaison plus poussée en variant les quatre paramètres que nous considérant les plus influents sur notre modèle à savoir : le coût unitaire de contrôle de la qualité, le délai de livraison, la sévérité des plans d’échantillonnage (variation de ) et le coût de pénurie. Le tableau 2.11 présente les valeurs des paramètres de comparaison que nous avons considérées.

Tableau 2. 11 Variations des paramètres de comparaison Paramètres

Variations 5-10-15 2 3 40

5 1,5-2-2,5 3 40

5 2 2-3-4 40

5 2 3 40-50-60

2.3.1 Variation du coût de contrôle de la qualité

Nous avons reproduit trois graphes du coût total en fonction de la qualité effective en variant le coût du contrôle de la qualité respectivement à 5, 10 et 15 unités monétaires. Le tableau 2.12 démontre que l’augmentation du coût de contrôle de la qualité a pour effet de rendre la politique de retour au fournisseur moins coûteux que la politique de contrôle à 100 % et ce dans les intervalles présentés sur la figure 2.9. Lorsque la qualité est encore bonne les deux politiques se valent et lorsqu’elle se détériore le contrôle à 100 % devient la politique à adopter. La détérioration de la qualité effective entraine une inspection complète de tous les items, donc l’augmentation du coût de contrôle dû à la taille du lot. Les points d’intersection entre les deux courbes sur la figure 2.9 déterminent les intervalles où une politique devient moins/plus intéressante que l’autre. Les courbes des deux politiques divergents à fur est à mesure que la qualité se détériore, puisque les opérations de contrôle à 100 % et de retour au fournisseur deviennent plus fréquentes. Lorsque la qualité devient très mauvaise et afin d’éviter la pénurie due au grand nombre de rejets le contrôle à 100 % devient le politique à adopter.

Tableau 2. 12 Valeurs du coût total avec variation du coût de contrôle de la qualité

= 5 = 10 = 15

Retour Ctrl100% Retour Ctrl100% Retour Ctrl100% 0,00% 1056,14 1056,14 1079,12 1079,12 1158,6 1158,6 0,50% 1066,98 1066,99 1079,25 1079,35 1164,71 1165,92 1,00% 1087,89 1087,73 1119,86 1122,29 1180,64 1183,36 2,00% 1148,37 1169,36 1168,34 1227,85 1272,63 1325,03 3,00% 1273,59 1244,97 1308,34 1341,9 1384,42 1478,36 4,00% 1478,98 1363,56 1647,57 1502,94 1707,4 1723,99 4,50% 1645,23 1444,45 1845,03 1586,13 1918,84 1851,22

Figure 2. 9 Variations du coût de contrôle de la qualité 2.3.2 Variation du délai de livraison

Nous avons reproduit trois graphes du coût total en fonction de la qualité effective en variant le délai de livraison respectivement à 1.5, 2 et 2.5 unités de temps. Les valeurs du tableau 2.13 nous renseignent sur les valeurs du coût total encouru. Selon ce tableau, l’augmentation du délai de livraison a pour effet de rendre la politique de retour au fournisseur plus coûteuse que la politique de contrôle à 100 %. Cette augmentation entraine

des ruptures des stocks plus fréquentes, ce qui pénalise la valeur du coût total. La figure 2.10 présente l’allure des courbes pour les deux politiques, les intervalles qui y sont présentés délimitent le choix de politique à adopter.

Tableau 2. 13 Valeurs du coût total avec variation du délai de livraison

= 1,5 = 2 = 2,5

Retour Ctrl100% Retour Ctrl100% Retour Ctrl100% 0,00% 890,14 890,141 1056,14 1056,14 1204,67 1204,67 0,50% 890,20 890,156 1066,98 1066,99 1204,98 1204,89 1,00% 891,95 891,59 1087,89 1087,73 1219,45 1206,10 2,00% 901,94 911,77 1148,37 1169,36 1336,112 1221,22 3,00% 956,13 966,29 1273,59 1244,97 1530,71 1280,83 4,00% 1078,47 1043,55 1478,98 1363,56 1828,07 1358,4 4,50% 1149,82 1083,99 1645,23 1444,45 2042,76 1399,25

Figure 2. 10 Variation du délai de livraison 2.3.3 Sévérité des plans d’échantillonnage simple

Nous avons reproduit sur la figure 2.11 deux graphes du coût total en fonction de la qualité effective en variant le plan d’échantillonnage pour = 2 et = 3 , avec n = 92.

Tableau 2. 14 Valeurs du coût total pour les différents plans

= 3 = 2 Retour Ctrl100% Retour Ctrl100% 0,00% 1056,14 1056,14 1056,14 1056,14 0,50% 1056,98 1056,23 1056,98 1056,23 1,00% 1057,89 1057,73 1057,6 1057,88 2,00% 1158,37 1159,36 1192,44 1149,25 3,00% 1223,90 1194,97 1444,86 1241,98 4,00% 1378,98 1273,56 1830,11 1329,37 4,50% 1645,23 1344,45 2001,48 1379,14

La sévérité d’un plan (tableau 2.14) démontre que le coût total diminue lorsque la qualité effective est encore bonne, mais lorsqu’elle se détériore le contraire se produit. Avec un plan sévère = 2 et lorsque la qualité effective est mauvaise, le nombre de lots rejeté devient très élevé, donc il sera préférable de faire du contrôle à 100 % que du retour au fournisseur. Lorsque la qualité est encore bonne les deux politiques se valent. Dans les intervalles présentés sur la figure 2.11 le retour au fournisseur est meilleur mais au-delà le contrôle à 100 % devient plus intéressant.

2.3.4 Variation du coût de pénurie

Nous avons produit trois graphes du coût total en fonction de la qualité effective en variant le coût de pénurie respectivement à 40, 50 et 60 unités monétaires. Les valeurs du coût total de chaque politique pour chaque variation sont présentées sur le tableau 2.15.

Tableau 2. 15 Valeurs du coût total avec variation du coût de pénurie

= 40 = 50 = 60

p Retour Ctrl100% Retour Ctrl100% Retour Ctrl100% 0,00% 890,141 890,141 918,345 918,345 938,607 938,607 0,50% 890,20 890,156 918,366 918,475 939,8 938,655 1,00% 891,95 891,59 918,84 919,831 940,76 940,12 2,00% 901,94 911,77 927,47 939,893 949,26 960,02 3,00% 956,13 966,29 995,875 994,062 1022,44 1013,93 4,00% 1088,47 1043,55 1127,7 1071,19 1162,93 1090,88 4,50% 1149,82 1083,99 1192,87 1111,56 1231,81 1130,87

La figure 2.12 démontre que l’augmentation de ce coût a pour effet de rendre la politique de retour au fournisseur, moins coûteuse que la politique de contrôle à 100 % dans des intervalles bien précis. Quand la qualité est encore bonne les deux politiques se valent. Dans les intervalles présentés sur la figure 2.12, le retour au fournisseur est meilleur mais au-delà le contrôle à 100 % devient plus intéressant. Lorsque la qualité se détériore le nombre de rejets augmente ce qui occasionne des risques de pénuries vu les délais du retour au fournisseur qui sont plus grands que celle du contrôle.

2.3.5 Discussion générale

Dans le cas où la qualité effective est encore bonne, la probabilité d’acceptation reste très élevée, ce qui rend les deux politiques presque égales, du fait que les opérations de contrôle et de retour sont moins fréquentes, mais à fur et à mesure que la qualité se détériore, une politique devient plus intéressante que l’autre. L’augmentation du coût de contrôle de la qualité nous force à préférer le retour au fournisseur comme politique au lieu du contrôle à 100 %, mais selon un intervalle où la qualité est relativement bonne. On observe que quelle que soit la politique adoptée, le coût total augmente avec l’augmentation du délai de livraison et cela s’explique par le risque croissant de tomber en pénurie. Si le délai de livraison diminue le retour au fournisseur serait la politique à adopter et vice versa lorsque ce délai augmente le contrôle à 100 % prendra le dessus, mais toujours selon le niveau de détérioration de la qualité. Pour un plan plus sévère, le contrôle à 100 % sera la politique à adopter sur un plus grand intervalle dû au nombre élevé de rejets. Le retour chez le fournisseur ne sera considéré que lorsque le plan devient moins sévère. En analysant les graphiques on remarque que l’augmentation du coût de pénurie entraine l’augmentation du coût total pour les deux politiques utilisées, mais que le choix entre les deux est encore présent.

Dans ce chapitre, nous avons traité le problème de commande optimale pour un système de production non-fiable qui est approvisionné par un fournisseur dont le délai de livraison est

variable, dans un contexte de contrôle statistique de la qualité. Nous avons fait l’étude de deux politiques, une axée sur le contrôle de la qualité à 100 % et l’autre sur le retour au fournisseur, et ce, lorsque les lots de la matière première sont rejetés. Nous avons formulé le problème avec un modèle de programmation dynamique et stochastique en considérant le taux de production et la séquence d’approvisionnement comme variables de décisions. La complexité du système rendant les approches de résolution analytique limitée, nous avons opté pour l’approche expérimentale combinant la simulation avec les techniques d’optimisation statistique. Le choix des modèles de simulation utilisant les événements discrets-continus nous garantit la reproduction fidèle du comportement du système. Nous avons déterminé expérimentalement les valeurs optimales des paramètres de commande qui minimisent le coût total encouru pour ces politiques, en tenant compte des contraintes imposées. Enfin, nous avons fait une comparaison entre les deux politiques, mais suite aux résultats trouvés, nous restons toujours sceptiques sur la meilleur politique de contrôle à adopter, puisque dans des cas le contrôle à 100 % est plus avantageux, tandis que dans d’autres c’est le retour au fournisseur qui l’est. De ce fait, nous allons proposer une politique hybride de commande qui combine les deux politiques étudiés, dont la description et les résultats des simulations sont détaillés dans le chapitre suivant.