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Français📦 Optimiseur de réapprovisionnement de stock — Politique (Q,R) en direct
Observez une véritable politique de stock (Q,R) — quantité économique de commande plus un point de commande de stock de sécurité dérivé de véritables statistiques de variance de la demande — s'exécuter en direct face à une demande quotidienne stochastique simulée.
À propos de cette simulation
Ce simulateur exécute une véritable politique de stock en revue continue (Q,R) face à une demande quotidienne stochastique, jour après jour, dans le navigateur. Ce n'est pas une animation décorative : la quantité de commande Q est la véritable quantité économique de commande calculée à partir de la demande annuelle, du coût de commande et du coût de possession, et le point de commande R est la véritable somme de la demande attendue pendant le délai de livraison plus un stock de sécurité dimensionné statistiquement. Chaque jour simulé tire la demande d'une véritable distribution, épuise le stock disponible, et — à l'instant où la position de stock franchit R — passe une véritable commande de taille Q qui arrive après un véritable délai de livraison.
🔬 Ce que ça montre
Un graphique en direct du stock disponible dans le temps, avec le point de commande R et le niveau de complètement (R + Q) marqués comme lignes de référence, les passations et arrivées de commandes signalées, et les jours de rupture surlignés en rouge. En dessous, des statistiques en direct suivent le taux de service atteint par rapport au niveau de service cible, le coût cumulé de possession et de commande, et le compteur courant de ruptures — les mêmes métriques qu'un véritable gestionnaire de stock utilise pour auditer une politique (Q,R).
🎮 Comment l'utiliser
Ajustez la demande quotidienne moyenne et sa variance, le délai de livraison du fournisseur, le coût de commande fixe S, le coût de possession annuel par unité H, et le niveau de service cible (exprimé en score z, par ex. 1,65 pour 95 %). Q et R se recalculent instantanément à partir de ces entrées à l'aide des véritables formules EOQ et de stock de sécurité. Utilisez le curseur de vitesse pour faire défiler les jours rapidement ou lentement, et Réinitialiser pour rééchantillonner un nouveau flux de demande avec les réglages actuels.
💡 Le saviez-vous ?
La formule EOQ, Q = √(2DS/H), a été publiée par Ford W. Harris en 1913 et reste l'un des résultats les plus enseignés en recherche opérationnelle. Sa forme en racine carrée explique pourquoi doubler la demande n'augmente la taille de commande optimale que d'environ 41 %, pas 100 % — une conséquence du fait que le coût de commande et le coût de possession s'équilibrent l'un l'autre plutôt que de s'additionner linéairement.
Questions fréquentes
Qu'est-ce qu'une politique de stock (Q,R) ?
Une politique (Q,R) ou en revue continue surveille la position de stock — stock disponible plus stock déjà commandé moins les commandes en attente — à chaque transaction. Dès que cette position descend au niveau du point de commande R ou en dessous, une commande fixe de quantité Q est passée immédiatement. Cela contraste avec les politiques en revue périodique qui ne vérifient le stock qu'à intervalles fixes, et elle réagit aux chocs de demande dès qu'ils se produisent plutôt que d'attendre la prochaine date de revue.
Comment la quantité de commande Q est-elle calculée ?
Q est la quantité économique de commande, EOQ = √(2·D·S / H), où D est la demande annuelle, S est le coût fixe de passation d'une commande, et H est le coût de possession annuel par unité. La formule équilibre deux coûts opposés : commander fréquemment en petits lots maintient le coût de possession bas mais le coût de commande élevé, tandis que commander rarement en grands lots fait l'inverse. La forme en racine carrée signifie que l'EOQ est le point où la somme des deux courbes de coût est minimisée.
Comment le point de commande R est-il calculé ?
R = demande attendue pendant le délai de livraison + stock de sécurité. La demande attendue pendant le délai de livraison est la demande quotidienne moyenne multipliée par le délai en jours. Le stock de sécurité est z × σ_LT, où σ_LT est l'écart-type de la demande sur le délai de livraison et z est le quantile normal standard correspondant au niveau de service cible — 1,65 pour 95 %, 2,33 pour 99 %, et ainsi de suite. Ensemble, ils protègent contre une rupture de stock pendant qu'une commande est en transit.
Que m'indique le taux de service / niveau de service ?
Le taux de service atteint est la fraction de la demande totale réellement satisfaite à partir du stock disponible pendant l'exécution simulée. Il devrait suivre de près le niveau de service cible choisi avec le contrôle du score z, mais la variation aléatoire de la demande signifie que des exécutions courtes peuvent dériver au-dessus ou en dessous de la cible — exactement le type de bruit d'échantillonnage que les véritables gestionnaires de stock doivent interpréter en auditant la performance de service.
Pourquoi des ruptures de stock surviennent-elles encore malgré une marge de stock de sécurité ?
Le stock de sécurité est dimensionné pour couvrir la demande jusqu'à un niveau de confiance choisi, pas tous les résultats possibles. Une cible de 95 % laisse encore environ 1 chance sur 20, par cycle de délai de livraison, que la demande réalisée pendant la fenêtre vulnérable du délai dépasse ce que le point de commande a été construit pour couvrir. Augmenter le niveau de service cible réduit ce risque mais augmente le coût de possession, ce qui est le compromis fondamental que la simulation vous permet d'explorer.
Une véritable politique de stock en revue continue (Q,R) : quantité de commande EOQ à partir de la demande annuelle, du coût de commande et du coût de possession ; point de commande à partir de la demande pendant le délai plus le stock de sécurité par score z ; simulation stochastique de la demande jour par jour avec passation de commande, délai de livraison et suivi des ruptures.
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