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Les méthodes daide à la décision en recherche opérationnelle 1. Introduction : quest-ce que la R.O. ? 2. Cadre dapplication 3. Notions de modèles et terminologie.

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1 Les méthodes daide à la décision en recherche opérationnelle 1. Introduction : quest-ce que la R.O. ? 2. Cadre dapplication 3. Notions de modèles et terminologie 4. Exemples

2 | 2.3 | 2.4 | Introduction n Quest-ce que la recherche opérationnelle ? Létude des opérations dune organisation ou dun processus (système) dans le but daccroître son efficacité. n Où celà sert-il ? Dans de très nombreux domaines et en particulier en GESTION

3 | 2.3 | 2.4 | Quelques applications n Gestion de la chaîne logistique: –Confection de tournées ( véhicules de livraisons, routes de facteurs, déneigement/ramassage des ordures, transport en commun, aviation civile, etc.) –Localisation dentrepôts/usines ( détermination du nombre optimal, localisation, affectation des clients aux entrepôts/usines) –Gestion des inventaires ( niveaux et stratégies de commandes optimales) –Gestion intégrée de la chaîne logistique ( commandes aux fournisseurs, localisation des entrepôts et usines, gestion des inventaires, tournées de livraisons, etc.)

4 | 2.3 | 2.4 | Quelques applications ( suite 2 ) n Gestion des resssources humaines: –Affectation de personnel à des tâches/postes –Confection dhoraires de personnel –Négociations de conventions collectives Analyse de limpact monétaire (et autres) de changements envisagés aux conventions de travail n Finance: –Composition optimale de portefeuilles

5 | 2.3 | 2.4 | Quelques applications ( suite 3 ) n Marketing: –Répartition dun budget de publicité –Nombre et localisation de succursales –Partage des territoires de ventes –Tarification (prix de vente, etc.)

6 | 2.3 | 2.4 | Quelques applications ( suite 4 ) n Planification de la production: –Gestion des inventaires –Ordonnancement des tâches n Planification des télécommunications: –Conception et dimensionnement de réseaux ( câblés et cellulaires ) –Design de réseaux résistants aux pannes –Tarification des services n Etc …

7 | 2.3 | 2.4 | n Trouver léquilibre optimal entre des facteurs qui sopposent dans lentreprise n Exemple: Nb. OuvriersLimitations à la Nb Machines production Opposition CommandesEncouragent la Ventes (profits)production Rôle de la R.O.:

8 | 2.3 | 2.4 | n R.O. très développée au Canada et à Montréal en particulier (capitale mondiale de la R.O.) n Deux centres de recherche réputés mondialement: –Centre de recherche sur les transports – CRT –Groupe détude et de recherche en analyse de la décision – GERAD n Plusieurs professeurs des HEC y effectuent leurs recherches (MQG, GOP, Finance, Marketing, Economie) –Nombreux sujets de M.Sc. La R.O. à Montréal

9 | 2.3 | 2.4 | – Cadre dapplication Situation réelle de gestion Modèle Décisions ``Payoff Résultats Intuition/ expérience Abstraction Analyses Interprétation (validation) Retour/ ajustements Application de la R.O. Processus traditionel

10 | 2.3 | 2.4 | Pour analyser la situation (ou des propositions de solutions), on a recours à des modèles cest-à-dire à une représentation abstraite (et souvent simplifiée) de la réalité.

11 | 2.3 | 2.4 | –Notions de modèles et terminologie n Exercice opérationnel –On opère directement sur le système étudié –Très réaliste mais très cher –Difficile voire impossible de tester différentes solutions n Simulation –On représente le système par des maquettes ou des programmes informatiques –Moins réaliste mais moins cher –Intuition humaine génére les solutions testées n Modèles symboliques (ou analytiques) –On représente le système par des objets mathématiques (variables, équations, etc.) –Version abstraite et simplifiée de la réalité –Moins cher, permet dévaluer des multitudes de solutions –Propose des solutions !!!

12 | 2.3 | 2.4 | Composantes dun modèle symbolique Modèle Var. de décision (contrôlables) Paramètres/Données (incontrôlables) Variables de conséquences Mesure de performance (fonction objectif) Entrées Résultats

13 | 2.3 | 2.4 | n Variables de décision: cest le décideur qui contrôle leurs valeurs n Paramètres: valeur connue (fixe) mais que le décideur ne contrôle pas (p.ex. marché, météo, coûts matières premières …) n Variables de conséquence: mesurent limpact des variables de décision (sur le système) n Mesure de performance: mesure le degré datteinte des objectifs du décideur correspondant à une valeur des variables de décision. Composantes dun modèle (suite)

14 | 2.3 | 2.4 | Quand on conçoit un modèle il faut considérer: n Niveau de détail des données en fonction du niveau des décisions (stratégique vs tactique vs opérationnel) n Fiabilité des données –Garbage in Garbage out n Aspect aléatoire des données –Modèles déterministes (tout est connu avant de prendre les décisions): moins réalistes mais beaucoup plus faciles à résoudre –Modèles stochastiques (certaines informations/événements ne deviennent connus quaprès la prise des décisions): plus réalistes mais beaucoup plus complexes

15 | 2.3 | 2.4 | Utilisation des modèles symboliques: n Donner des valeurs aux variables de décision n Evaluer les conséquences de ces décisions et vérifier quelles respectent certaines relations (mathématiques) appelées contraintes Représentent les intéractions imposées par la réalité (p.ex. limites sur ressources disponibles, règles de fabrication, convention collective, etc.) n Choisir le meilleur jeu de valeurs des variables de décision parmi tous ceux qui respectent les contraintes besoin dune mesure de performance Fonction objectif quon tentera de maximiser ou minimiser

16 | 2.3 | 2.4 | n Disposition claire et logique de linformation: –V. décision et paramètres regroupés et identifiés (étiquettes, titres, …) –Résultats clairement identifiés –Unités de mesure indiquées où approprié –Résultats physiques/Calculs intermédiaires séparés des résultats économiques n Caractères gras, codes de couleurs, etc. n Associer des noms aux cellules n Utiliser des commentaires de cellules et zones de texte n Séparer les différentes parties du modèle sur plusieurs feuilles au besoin Conseils de présentation de modèles Excel (cf.p.29)

17 | 2.3 | 2.4 | Exemples n Pour commencer à illustrer lutilisation dEXCEL pour résoudre des problèmes de décision rencontrés en gestion nous traiterons les exemples 2.1 et 2.2 du chapitre 2 du livre de Winston et Albright.


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