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Auteur(s)
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Jean DAUVERGNE : Directeur général de JD Recherche et Innovation
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Lire l’articleINTRODUCTION
Durant un projet industriel, depuis le démarrage jusqu’à la mise en production (s’il s’agit d’un produit) ou à la mise à la disposition des utilisateurs (s’il s’agit d’un service), l’entreprise se préoccupe de la performance économique.
Il est toujours difficile de se faire une idée de cette performance : pour effectuer un calcul par la méthode du « prix de revient », il faut un très grand nombre de données (matières incorporées, temps opératoires, amortissement du matériel, etc.), qui ne sont disponibles uniquement quand le projet est presque terminé.
Il existe cependant des méthodes qui ont le mérite de nécessiter beaucoup moins d’information. Ces méthodes, notamment statistiques, exploitent la « mémoire » de l’entreprise, capitalisée au cours de son histoire industrielle, et permettent notamment de prévoir et de maîtriser la performance économique du projet.
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La méthode analytique : quelles réponses peut-elle apporter ?3. La méthode paramétrique : quelles réponses peut-elle apporter lorsque l’on a un peu plus de données ?
Dès lors que le projet le permet, on se concentre sur une « ligne de produit ». Une des méthodes les plus efficaces, la méthode paramétrique, consiste à relier les données économiques aux données techniques du projet. Quelques exemples :
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On peut penser que le coût de production d’un moteur est lié à sa puissance.
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De même (exemple historique), le coût de production d’une tente de camping est lié aux nombre de piquets.
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Enfin, le coût d’exploitation d’un service de télémarketing dépend du nombre de personnes qui y travaillent.
Le lecteur pourra imaginer pourquoi de lui-même.
La méthode paramétrique consiste à se poser la question (et/ou aux experts des services compétents) de savoir quel paramètre pourrait être utilisé.
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Les Experts identifient 1 (ou plusieurs) paramètre(s) d’influence (PI), ou prédicteur(s) :
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il est nécessaire que ce ou ces PI soient déterminés à l’intérieur de la classe (la ligne de produits) considérée ;
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le ou les PI doivent être de préférence mesurables. Si ce n’est pas le cas, (on rencontre cette situation quand on affaire à des paramètres subjectifs tels que ceux qui ressortent d’une étude de marché) on pourra définir une échelle d’évaluation, par exemple un facteur d’estime de 0 à 10 (voir tableau 6 ci-après) ;
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ces PI doivent être suffisamment « discriminants » pour mesurer quelque chose. Si ce n’est pas le cas, un test statistique le montrera.
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Établir une loi statistique :
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en l’occurrence, ce sera une loi de régression linéaire, c’est-à-dire à un paramètre PI ;
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pour affiner les résultats, ce sera une loi de régression polynomiale, toujours à un paramètre PI ;
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plus rarement, une régression multiple, avec deux paramètres PI, voire plus.
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Revenons à notre exemple des coquecigrues. Les experts, après rectification de la ligne de produits Premium, proposent que le paramètre d’influence PI soit le volume en dm3 de la coquecigrue. Le tableau 5 suivant fournit les données de base pour la ligne Premium (on y a réintégré le produit Géranium).
Le...
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La méthode paramétrique : quelles réponses peut-elle apporter lorsque l’on a un peu plus de données ?
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Outil
Mode d’emploi de la feuille de calcul du prix de revient (Outil
fic1139m2.docx
).0
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Outil
Feuille de calcul du prix de revient (Outil
fic1139m1.xlsx
).
0
www.minitab.com/fr : logiciel de traitement statistique des données très utile qui permet l’exploitation des données pour les deux méthodes statistiques
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