Chapitre VII : Simulation et validation d’un cas d’étude
VII.3. Etape 2 : Identification des éléments du modèle (Collecte-préparation des données) :
La collecte des données nécessaires pour la modélisation a été exécutée en 3 phases :
Phase 1 : Remplissage d’un fichier Excel correspondant aux données nécessaires pour les éléments suivants du modèle : partenaires, activités d’exécution, et flux physiques.
Les données collectées concernant l’activité d’exécution sont :
Nom de l’activité
Description de l’activité
Temps d’exécution
Temps de réglage
Partenaire subissant le coût
Partenaire collectant le revenu
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Coût de transport
Ressources utilisées (et leurs quantités)
Les entrées et sorties de l’activité
Les données collectées concernant les flux physiques sont :
Nom du flux
Caractéristiques du flux et les valeurs possibles de chaque caractéristique
Partenaire subissant le coût de stockage
Stock initial
Les données collectées concernant les flux partenaires sont :
Nom du partenaire
Type du partenaire (fournisseur, distributeur, …)
Plusieurs experts d’Alpina ont été sollicités pour la collecte des données. Les contrôleurs de gestion sont capables de fournir les éléments de base pour lister les activités de l’entreprise et définir leurs caractéristiques (consommation de ressources, coût global des ressources sur une période, nombre de commandes fermes sur la période…). Les gestionnaires d’approvisionnement et de fourniture ont quant à eux fourni les données nécessaires concernant les partenaires de type fournisseur, tandis que les gestionnaires des commandes et de livraison nous ont fourni les données nécessaires concernant les partenaires de type distributeur ou revendeur.
Phase 2 : Collecte des données nécessaires pour modéliser les activités de décision, en remplissant un fichier Excel définissant les variables, contraintes, conditions et actions de chacune des activités de décision. Les gestionnaires d’approvisionnement et de fourniture ont été sollicités pour la collecte de ces données. Une stratégie de fourniture est modélisée par une activité de décision.
Phase 3 : Collecte des données nécessaires pour les OFs dans un fichier Excel séparé. Les ordres de fabrication nous ont été fournis par Alpina.
Phase 4 : Collecte des données de l’historique de vente.
Cette étape est celle qui a consommé le plus de temps dans l’application de notre approche. Nous avons fait face à plusieurs difficultés :
1. Les données demandées existent mais sous un autre format
2. Les données demandées existent quelque part dans l’entreprise mais c’est difficile de les collecter
3. Les données demandées n’existent pas
4. Des données fournies étaient fausses dans le sens où elles ne reflétaient pas la même chose pour nous et pour l’entreprise
5. La définition de certaines données demandées n’était pas toujours claire pour l’entreprise afin de mieux les collecter.
Il était nécessaire d’avoir plusieurs réunions téléphoniques afin d’expliquer les données demandées et de discuter des données fournies.
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VII.4. Modélisation des influences : Définition et formulation de
valeur
La définition et la formulation de la valeur ont été réalisées en instanciant notre modèle générique de valeur (voir section V.4 dans chapitre V). Dans ce qui suit nous présentons l’instanciation du modèle de la valeur perçue par le client ainsi que l’instanciation du réseau d’influence.
VII.4.1. Qualité
Une étude sur la qualité perçue par le client a déjà été effectuée par Alpina. Cette étude avait comme but de définir les attributs de qualité du produit perçue par le client ainsi que le poids d’importance attribué à chaque attribut. Ces poids diffèrent pour les hommes et les femmes. L’étude a eu lieu en Slovénie, ainsi ses résultats ne sont valables que pour le marché en Slovénie. Les attributs intrinsèques de la qualité du produit perçue par le client sont la convenance de la pointure de la chaussure, la mode (fashionability), le confort thermique, la flexibilité, le poids de la chaussure, la stabilité, la respiration, la durabilité, les matières utilisées, et l’imperméabilité. Les attributs intrinsèques de la qualité du produit perçue par le client sont la marque, l’écologie de la chaussure, et l’aide des personnels dans le choix de chaussure. Le tableau suivant résume ces attributs et leurs poids, ainsi que les niveaux de qualité.
Tableau 15 : Qualité du produit perçue par le client
Qualité du produit perçue par le client
Nom de l’Attribut Poids d’imp.
Homme Poids d’imp. Femme Très mauvaise qualité (1) mauvaise
qualité (2) qualité moyenne (3) bonne qualité (4) Très bonne qualité (5)
At tr ib ut s I nt rin sè qu es Convenance
de la pointure 0.9 0.92 Non convenant pour les deux pieds
Convenance
pour un pied Plus ou moins convenant Convenance pour un pied et plus ou moins pour l’autre
Convenance pour les deux pieds (Mode)
Fashionbility 0.66 0.74 Pas sur la mode Ancienne mode Mode classique Sur la mode Générateur de mode Confort
thermique 0.88 0.84 > 6°C 6° C 5° C 4° C < 4° C
Flexibilité 0.88 0.82 < 2 Or
> 8.99 2-2.99 OR 8-8.99 3-3.99 4-4.99 OR 6-6.99 5-5.99 Poids 0.76 0.82 > 500 g 450-499 g 400-449 g 350-399 g < 350 g Stabilité 0.88 0.78 Instable Semelle
intérieure non épaisse
Semelle
intérieure épaisse Semelle extérieure épaisse Semelle avec double densité Respiration 0.88 0.84 < 0.15 mg/cm2h 0.15-0.29 mg/cm2h 0.3-0.49 mg/cm2h 0.5-0.99 mg/cm2h > mg/cm2h 0.99 Durabilité 0.74 0.78 <0.5 année 0.5 -1 année 1 année 2 années >3 années Matière 0.72 0.82 Synthétique Plastique Cuir de type
« Full grain side » Cuir de chèvre Cuir de porc ou de veau Imperméabilit
é 0.71 0.74 < 20 min 20-39 min 40-59 min 60-80 min > 80 min
At tr ib ut s E xt rin sè qu es
Marque 0.56 0.54 Pas connu Pas connu Jello, Reebook,
Converse Alpina, Nike, Adidas Peko, Deichmann Ecologie de la
chaussure 0.52 0.5 Matières utilisées ni naturelles ni recyclables < 0.25 matières utilisées naturelles et recyclables 0.5 matières utilisées naturelles et recyclables 0.75 matières utilisées naturelles et recyclables Matières utilisées naturelles et recyclables Conseil des
personnels 0.68 0.66 Pas conseil de ni d’aide
Présentation
des choix Conseil sur la mode actuelle et les plus vendus
Conseil basé sur des données collectées du client Conseil basé sur une discussion avec client
117 Qualité d’un produit i perçue par le client k=
QAij étant la qualité de l’attribut j du produit i. 1 ≤ i ≤ m ; 1 ≤ j ≤ n ; i, j Є
WHAij étant le poids de l’attribut j du produit i dans le cas où le client est un homme
WFAij étant le poids de l’attribut j du produit i dans le cas où le client est une femme
XkH est une variable binaire égale à 1 si le client k est un homme, et à 0 autrement ; k Є
XkF est une variable binaire égale à 1 si le client k est une femme, et à 0 autrement
VII.4.2. Phase 2 : Valeur du service
La valeur du service est mesurée à travers l’indicateur de variabilité utilisée, la réception de l’ordre et l’expérience de customisation. La variabilité de la chaussure est basée sur cinq facteurs : la couleur primaire de la chaussure, la couleur secondaire de la chaussure, la couleur de la semelle, la couleur des lacets, et la pointure. Alpina offre toutes les pointures entre 35 et 42 pour femme, et entre 42 et 50 pour homme. L’Annexe 5 résume les valeurs possibles des quatre autres facteurs définissant la variabilité offerte, ainsi que leur poids d’importance pour les hommes et les femmes (deux dernières colonnes de droite). En utilisant ces valeurs l’indicateur de variabilité utilisée peut être calculé.
VII.4.3. Phase 3 : Instanciation du réseau d’influences
Le réseau d’influence générale présenté dans la figure 36 a été instancié pour ce cas d’étude. Ceci se fait en déterminant l’utilité et le délai de toutes les relations d’influences du réseau. Certaines de ces utilités sont un résultat, non pas une entrée de la simulation, comme l’utilité de l’influence de la position du CODP sur le temps de réglage.