Rossignol – Étude de cas Bâtons Hussein Dhanani, Matthias Gauthey, Maxime Pepinster, Anthony Servonet Prof. Rémy Glardon 17/09/2018

Hussein Dhanani, Matthias Gauthey, Maxime Pepinster, Anthony Servonet Programme But: Analyser la gestion de la production des bâtons de ski de la marque Rosssignol. Présentation de l’entreprise Prévision de la demande en bâtons Planification de la production Gestions des stocks 17/09/2018 Hussein Dhanani, Matthias Gauthey, Maxime Pepinster, Anthony Servonet

Hussein Dhanani, Matthias Gauthey, Maxime Pepinster, Anthony Servonet Programme Présentation de l’entreprise Prévision de la demande en bâtons Planification de la production Gestions des stocks Conclusions 17/09/2018 Hussein Dhanani, Matthias Gauthey, Maxime Pepinster, Anthony Servonet

Groupe Rossignol: histoire Fondée en 1907 par Abel Rossignol en France 1960: 1er skis métalliques pour les J.O de Squaw Valley 1970: devient n°1 mondial et s’implante aux USA Acquisitions clés: Dynastar (1967), Lange (1980), Look fixations (1994). 2005: Quicksilver rachète le groupe et lance sa restructuration. 17/09/2018 Hussein Dhanani, Matthias Gauthey, Maxime Pepinster, Anthony Servonet

Groupe Rossignol : Marché, produits, sites Principaux clients: Amérique du nord, Japon, France, Chine, Corée. Concurrents: Décathlon, Columbia (vêtements) / Burton, Nidecker, Adidas-Salomon (Snowboard) Produits: Sports d’hiver (skis, bâtons,..) / Sports d’été (golf, roller, squash) Sites: France & Espagne. Chaque site est spécialisé dans une technologie spécifique. 17/09/2018 Hussein Dhanani, Matthias Gauthey, Maxime Pepinster, Anthony Servonet

Hussein Dhanani, Matthias Gauthey, Maxime Pepinster, Anthony Servonet Programme Présentation de l’entreprise Prévision de la demande en bâtons Planification de la production Gestions des stocks Conclusions 17/09/2018 Hussein Dhanani, Matthias Gauthey, Maxime Pepinster, Anthony Servonet

Hussein Dhanani, Matthias Gauthey, Maxime Pepinster, Anthony Servonet Gestion des besoins Objectifs : Analyse des données historiques Évaluation d’une typologie de la demande Choix d’un modèle de prévision Établissement d’une prévision pour l’année 2007 17/09/2018 Hussein Dhanani, Matthias Gauthey, Maxime Pepinster, Anthony Servonet

Hussein Dhanani, Matthias Gauthey, Maxime Pepinster, Anthony Servonet Gestion des besoins Données brutes 17/09/2018 Hussein Dhanani, Matthias Gauthey, Maxime Pepinster, Anthony Servonet

Hussein Dhanani, Matthias Gauthey, Maxime Pepinster, Anthony Servonet Gestion des besoins Données nettoyées et agrégées 17/09/2018 Hussein Dhanani, Matthias Gauthey, Maxime Pepinster, Anthony Servonet

Hussein Dhanani, Matthias Gauthey, Maxime Pepinster, Anthony Servonet Gestion des besoins Analyse d’autocorrélation 17/09/2018 Hussein Dhanani, Matthias Gauthey, Maxime Pepinster, Anthony Servonet

Hussein Dhanani, Matthias Gauthey, Maxime Pepinster, Anthony Servonet Gestion des besoins Typologie de la demande 17/09/2018 Hussein Dhanani, Matthias Gauthey, Maxime Pepinster, Anthony Servonet

Hussein Dhanani, Matthias Gauthey, Maxime Pepinster, Anthony Servonet Gestion des besoins Typologie de la demande Phénomène cyclique (12 mois) saisonnier évident Fluctuations proportionnelles à la demande Composante de tendance additive Composante saisonnière multiplicative Modèle de prévision Modèle à lissage exponentiel tenant compte de la typologie trouvée Modèle de Holt et Winter 17/09/2018 Hussein Dhanani, Matthias Gauthey, Maxime Pepinster, Anthony Servonet

Hussein Dhanani, Matthias Gauthey, Maxime Pepinster, Anthony Servonet Gestion des besoins Mise en place du modèle Initialisation La base Lt La tendance bt La saisonnalité St Optimisation avec les coefficients sur la 3ème période 17/09/2018 Hussein Dhanani, Matthias Gauthey, Maxime Pepinster, Anthony Servonet

Hussein Dhanani, Matthias Gauthey, Maxime Pepinster, Anthony Servonet Gestion des besoins Prévisions pour la saison 2006-07 17/09/2018 Hussein Dhanani, Matthias Gauthey, Maxime Pepinster, Anthony Servonet

Hussein Dhanani, Matthias Gauthey, Maxime Pepinster, Anthony Servonet Gestion des besoins Prévisions pour la saison 2006-07 17/09/2018 Hussein Dhanani, Matthias Gauthey, Maxime Pepinster, Anthony Servonet

Hussein Dhanani, Matthias Gauthey, Maxime Pepinster, Anthony Servonet Gestion des besoins Conclusions Fortes variations de la demande Les variations sont quantifiables et prévisibles (saisonnalité) Modélisation possible et établissement de prévisions sur l’année 2007 La modélisation tient uniquement compte des ventes des saisons précédentes Ne tient pas compte des phénomènes propres à ce marché (météo, effet de mode, etc...) 17/09/2018 Hussein Dhanani, Matthias Gauthey, Maxime Pepinster, Anthony Servonet

Hussein Dhanani, Matthias Gauthey, Maxime Pepinster, Anthony Servonet Programme Présentation de l’entreprise Prévision de la demande en bâtons Planification de la production Gestions des stocks Conclusions 17/09/2018 Hussein Dhanani, Matthias Gauthey, Maxime Pepinster, Anthony Servonet

Hussein Dhanani, Matthias Gauthey, Maxime Pepinster, Anthony Servonet Planification : PIC Objectifs : Répondre à moindre coût aux besoins du marché issus des prévisions Respecter les contraintes de l’entreprise (profil de disponibilité ) Personnel fixe Personnel temporaire maximum Temps de production Coûts de stockages 17/09/2018 Hussein Dhanani, Matthias Gauthey, Maxime Pepinster, Anthony Servonet

Hussein Dhanani, Matthias Gauthey, Maxime Pepinster, Anthony Servonet Planification : PIC 3 étapes de productions : Fabrication (3 sem.), Assemblage( 1 sem.), Contrôle (1 sem.) Hypothèse de travail concernant les coûts : Proportionnel aux temps de passage dans la production, → 3/5 du temps pour la fabrication, et 1/5 pour chaque étape d’assemblage et de contrôle Le coût de chaque étape de production est considéré comme identique → 1/3 pour chaque étape 17/09/2018 Hussein Dhanani, Matthias Gauthey, Maxime Pepinster, Anthony Servonet

Hussein Dhanani, Matthias Gauthey, Maxime Pepinster, Anthony Servonet Planification : PIC Calcul de la charge personnel direct [min/unité] Calcul de la charge par mois [unité] Calcul des coûts personnel direct [personnes/mois] 17/09/2018 Hussein Dhanani, Matthias Gauthey, Maxime Pepinster, Anthony Servonet

Hussein Dhanani, Matthias Gauthey, Maxime Pepinster, Anthony Servonet Planification : PIC Charge de travail en opposition de la disponibilité : Grosses ventes en automne, donc fabrication en été Emploi de personnel temporaire Création de stock prévisionnel Minimisation du nombre d’intérimaire et de la valeur monétaire du stock 17/09/2018 Hussein Dhanani, Matthias Gauthey, Maxime Pepinster, Anthony Servonet

Planification : PIC – Sortie des liquidités Données: Délai de fabrication: 5 sem. Paiement fournisseurs: 4 sem. Paiement du fournisseur pour le mois i par rapport à la vente i-1 i i+1 -4 -3 -2 -1 1 2 3 4 5 6 7 8 P F3 Vp F4 F5 F6 Famille Coût Approv. Matière [CHF] Alpin 12,00 Ski de Fond 12,06 Nordic Walking 11,70 Sortie des liquidités (bleu - CHF) par rapport à la production planifiée (rose - pièces) par mois Résultat: Sortie des liquidités 2 sem. avant que la pièce soit produite 17/09/2018 Hussein Dhanani, Matthias Gauthey, Maxime Pepinster, Anthony Servonet

Planification : PIC – Entrée des liquidités Donnée: Paiement client: 6 sem. Paiement du client pour le mois i par rapport à la vente i-2 i-1 i -8 -7 -6 -5 -4 -3 -2 -1 1 2 3 4    V F-6 V  F-5 F-4 F-1 Famille Prix de Vente [CHF] Alpin 80 Ski de fond 90 Nordic walking Entrée des liquidités (bleu - CHF) par rapport aux prévisions de ventes (rose - pièces) par mois Résultat: Entrée des liquidités 6 sem. après que la pièce soit vendue 17/09/2018 Hussein Dhanani, Matthias Gauthey, Maxime Pepinster, Anthony Servonet

Planification : PIC – Flux des liquidités 17/09/2018 Hussein Dhanani, Matthias Gauthey, Maxime Pepinster, Anthony Servonet

Hussein Dhanani, Matthias Gauthey, Maxime Pepinster, Anthony Servonet Planification : PDP Inputs: Prévisions PIC capacité de production carnet de commande état du stock en-cours. Désagréger les résultats du PIC en semaines et famille de produits. Aucun OF en cours, nécessité d’un stock disponible couvrant les 2 premières semaines (1 fabrication des dragonnes + 1 bâtons complets). 17/09/2018 Hussein Dhanani, Matthias Gauthey, Maxime Pepinster, Anthony Servonet

Planification : PDP Bandit 120 Demande PIC > commandes fermes Disponible: satisfait 2 semaines de production Taille de lot: 4000 paires de bâtons 17/09/2018 Hussein Dhanani, Matthias Gauthey, Maxime Pepinster, Anthony Servonet

Planification: Gestion MRP Déterminer la quantité et les dates des besoins des composants des produits finis. Etude: Dragonnes et lanières de la famille Bandit 120 et 135 17/09/2018 Hussein Dhanani, Matthias Gauthey, Maxime Pepinster, Anthony Servonet

Planification: Gestion MRP Inputs: OF provenant du PDP BoM Stock disponible et stock de sécurité 17/09/2018 Hussein Dhanani, Matthias Gauthey, Maxime Pepinster, Anthony Servonet

Planification: Gestion MRP Assemblage dragonnes: 25’000 pcs/lot Commande lanières: 50’000 m/lot Délai approvisionnement lanière: 4 semaines 17/09/2018 Hussein Dhanani, Matthias Gauthey, Maxime Pepinster, Anthony Servonet

Planification: Charge Profil de ressources Durée du travail: 35 h / semaine (France 2006) 17/09/2018 Hussein Dhanani, Matthias Gauthey, Maxime Pepinster, Anthony Servonet

Gestion MRP: Profil de charge 17/09/2018 Hussein Dhanani, Matthias Gauthey, Maxime Pepinster, Anthony Servonet

Hussein Dhanani, Matthias Gauthey, Maxime Pepinster, Anthony Servonet Programme Présentation de l’entreprise Prévision de la demande en bâtons Planification de la production Gestions des stocks Conclusions 17/09/2018 Hussein Dhanani, Matthias Gauthey, Maxime Pepinster, Anthony Servonet

Hussein Dhanani, Matthias Gauthey, Maxime Pepinster, Anthony Servonet Gestion des Stocks Objectifs: Minimisation des coûts liés au stockage Évaluer différentes méthodes de gestion des stocks de lanières plus adaptées que la technique employée actuellement (MRP) Choix d’une méthode 17/09/2018 Hussein Dhanani, Matthias Gauthey, Maxime Pepinster, Anthony Servonet

Gestion des Stocks – Order Point Principe : Commander une quantité Qe lorsque stock<Sc Problème 1: Délai de réapprovisionnement R trop long  Besoin avant que Qe arrive supérieur à Qe  Jamais en dessus de Sc  S<Sc Sf=S+Qe<Sccommande Problème 2: Délai de 4 sem. avant de recommander  franchit des fois le stock de sécurité Ss S<Ss Commande Qe =20981 m Sc =51667 m N = besoin total sur la période considéré (ici 39 semaines) L = coût de commande / lancement (ici, vu que nous pratiquons une politique de VMI, les coûts représentent les coûts de commandes de l’acheteur et les coûts d’inventaires du vendeur) p = le prix d’une pièce (ici le prix de la lanière) ts = taux de possession sur la période considérée ( ici le taux est donné pour une année, il faut donc le ramener à une semaine. On le divise donc par 52 pour le ramener en semaines, puis on le multiplie par 39 pour le ramener à la période considérée) Ss = la valeur du stock de sécurité qui est définie par la politique de l’entreprise. R = le délai de réapprovisionnement Njbarre = la consommation moyenne, soit le besoin total sur la période considéré (N), divisé par le nombre de semaine (39). Cmd si Sf<Sc, si S<Ss et si pas de cmd en attente Difficile à mettre en œuvre Coûts de stockage de 15’660 CHF . Dès qu’une cmd arrive, vérifie si Sf<Sc et si S<Ss Plus facile à mettre en œuvre Coûts de stockage augmentés de 5’000CHF 17/09/2018 Hussein Dhanani, Matthias Gauthey, Maxime Pepinster, Anthony Servonet

Gestion des Stocks – PPB Principe : Quantités et périodes de commande variables Égalité entre coûts de commande et de stockage Méthode : Commande si le coût de stockage sur une période excède le coût de commande Commande effectuée 4sem. avant le début de la période afin de couvrir les besoins Plus de poids est donné à une commande effectuée il y a longtemps car coût de stockage augmente Résultats: Coûts de stockage de 12’200 CHF 17/09/2018 Hussein Dhanani, Matthias Gauthey, Maxime Pepinster, Anthony Servonet

Gestion des Stocks – MOM Principe : Quantité et période de commande variables Comparaison entre un cas idéal avec des besoins constants et cas effectif où la demande est variable Méthode : Commande si le coût de stockage sur une période excède le coût de commande Vérification si plus intéressant de commander une période plus tôt ( si coûts de stockage engendrés par les besoins de la dernière période supérieurs aux coûts de commande) Commande effectuée 4sem. avant le début de la période afin de couvrir les besoins Résultats: Coûts de stockage aussi de 12’200 CHF mais le test sur la dernière période permet de minimiser les coûts de stockage 17/09/2018 Hussein Dhanani, Matthias Gauthey, Maxime Pepinster, Anthony Servonet

Gestion des Stocks – Comparaison Les trois méthodes sont plus avantageuse qu’une gestion MRP, mais plus de frais de commande et d’inventaire PPB et MOM: plus intéressant pour le coût de stockage, mais nécessite de travailler avec des prévisions des besoins Order Point: travaille au fil des commandes qui arrivent (~temps réel) MOM possède un test en plus pour minimiser les coût de stockage Méthode Quantité de commande Frais de commande [CHF] Frais de mise en route [CHF] Coût de stockage [CHF] MRP 6 300 1’500 18’673 Order Point 13 650 3’250 15’658 PPB 9 450 2’250 12’221 MOM 17/09/2018 Hussein Dhanani, Matthias Gauthey, Maxime Pepinster, Anthony Servonet

Gestion des Stocks – stock de sécurité Principe : Taille du stock de sécurité en fonction du niveau de service Donnée : Variation du niveau de service de 85 à 99% Variation de la quantité de commande de 0 à 10’000 m Variation du délai de livraison entre 18 et 35 jours (3.6 et 7sem.) Résultat: stock de sécurité et coût de stockage explose si le niveau de satisfaction dépasse 98% Un stock de sécurité de 25’000 correspond à 99.98% 17/09/2018 Hussein Dhanani, Matthias Gauthey, Maxime Pepinster, Anthony Servonet

Gestion des Stocks – Kanban Principe : Simplification de la gestion par l’emploi d’une méthode plus visuelle entre fournisseurs et consommateurs Données : Paramètres recherchés : → Les niveaux: Q1, Q2 et Q3 → La taille d’un Kanban: K 17/09/2018 Hussein Dhanani, Matthias Gauthey, Maxime Pepinster, Anthony Servonet

Gestion des Stocks – Kanban Calculs K =1600 m 17/09/2018 Hussein Dhanani, Matthias Gauthey, Maxime Pepinster, Anthony Servonet

Hussein Dhanani, Matthias Gauthey, Maxime Pepinster, Anthony Servonet Gestion des Stocks Conclusions : Les méthodes en flux tirés (JIT) sont plus intéressante que les méthodes en flux poussés Méthode Order-Point avec un stock de sécurité permettant d’assurer une satisfaction de 98% max Méthode Kanban avec une taille de 1600m et des niveau L1, L2, L3 à 3, 8 et 12 Kanban (niveau moyen d’en-cours évalué à 9700m) 17/09/2018 Hussein Dhanani, Matthias Gauthey, Maxime Pepinster, Anthony Servonet

Hussein Dhanani, Matthias Gauthey, Maxime Pepinster, Anthony Servonet Programme Présentation de l’entreprise Prévision de la demande en bâtons Planification de la production Gestions des stocks Conclusions 17/09/2018 Hussein Dhanani, Matthias Gauthey, Maxime Pepinster, Anthony Servonet

Hussein Dhanani, Matthias Gauthey, Maxime Pepinster, Anthony Servonet Conclusions Production soumise à une demande fortement saisonnière Répartition uniforme de la production sur l’année Flux de liquidité négatif en période creuse Amélioration des coûts de stockage possible par une gestion JIT Gestion par Kanban possible afin d’améliorer l’implication du personnel dans la gestion des stocks 17/09/2018 Hussein Dhanani, Matthias Gauthey, Maxime Pepinster, Anthony Servonet