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Projet Fin D’année
| Développement d’une application de prévision de la quantité à produire |
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Réalisé par : Encadré par :
GHARBI Malek Mme. GUINOUBI Syrine
HAMDI Hatem
ROMDHANE Hamdi
MIMOUNI Ghassen
TAYACHI Rafik
Année universitaire : 2020/2021
Notes:
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Introduction
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Introduction
La prévision de la production joue un rôle essentiel dans le développement d'une entreprise et l’avenir du marché en Tunisie.
Diminuer :
Développer une application de prévision sur la quantité à produire.
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Notes:
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C quoi la prévision?
C quoi l’importance de la prévisions?
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Place de la prévision dans la chaîne logistique mondiale
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Les méthodes de prévision
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lissage double exponentiel
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lissage double exponentiel
Les deux familles de méthodes quantitatives
| Les méthodes causales | Les méthodes séries chronologiques |
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| Consistent à établir des relations de cause à effet entre certaines variables environnementales et la demande, à quantifier ces relations puis à les utiliser pour prévoir la demande sur le long terme. | Consiste à utiliser des données sur la demande passée (historique) pour prévoir la demande future. Ils tiennent donc pour acquis que le passé est une garantie d’avenir à moyen et à court terme. |
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Choix de méthodes de prévision
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lissage double exponentiel
Les méthodes de séries chronologiques
Moyenne mobile:
C’est la plus simple, la demande prévisionnel est simplement la moyenne des n dernières demandes. Il convient aux produits avec une demande presque constante avec une faible variance. Il permet également d’éliminer les variations erratiques qui perturbent la série.
Méthode exponentielle simple :
Cette méthode est utilisée lorsque la demande est relativement constante dans le temps et qu’il existe des variations aléatoires autour de la moyenne.
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lissage double exponentiel
Les méthodes de séries chronologiques
Méthode de lissage exponentielle double:
Un simple lissage ne peut pas nous donner de bons résultats lorsque nos données montrent une ou plusieurs tendances. Les valeurs lissées peuvent être sous-estimées ou surestimées automatiquement en fonction de la direction de la tendance. Le but des méthodes de lissage exponentiel double est de lisser le niveau des données (c’est-à-dire d’éliminer les variations aléatoires) et de lisser la tendance, éliminant ainsi l’effet de la tendance sur les valeurs lissées.
Méthode de lissage exponentielle triple (Holt or Winter model) :
Le nouveau modèle Holt/Winter intègre à la fois la tendance et la saisonnalité. Ce lissage est appliqué si la demande a une composante saisonnière et tendancielle .
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Analyse des données
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LES LOGICIELS UTULISES
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LES BIBLIOTHEQUE UTLISEES
PANDAS
NUMPY
MATPLOTLIB
SimpleExpnential
ExponentialSmoothing
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Notes:
On a utliser pandas pour pouvoir manipuler les données implumentées dans le le logiciel
Numpy pour untiliser les fonctions mathematique
Matplotlib pour afficher les courbes
Simple esxponential qui sont des biblothques des modeles de prevision
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lissage double exponentiel
La méthode Moyenne Mobile
La méthode
Lissage Simple Exponentiel
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Notes:
Donc apres avoir analuser les donnes reeles on a constaté que la methode moyenne mobile nous doone des valeurs de privions tres differents aux valeurs reels,donc bien évidament cette methode n’est pas une methode adéquate a notre series chronologiques, de meme pour la methode de lissage simple exponontiel,
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lissage double exponentiel
La méthode Lissage Double Exponentiel
La méthode
Lissage Triple Exponentiel
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Notes:
Et aussi pour la methode de lissage double exponentiel elle nous donne des ecart très important entre les valeurs reeles et les valeurs previsionnelle,
D’autre part la méthode de lissage triple exponentiel nous donne des valleurs presque indentique entre le quantité reeles et la quantité previsionelle, donc cette methode est la methode la plus adéquate,qu’on le vont utlisier pour previsioner les futures demandes
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lissage double exponentielW
CHOIX DE LA METHODE ADEQUATE SELON RMSE
RMSE:
Le racine carré de moyenne des erreurs (RMSE pour Root Mean Square Error : c’est la moyenne arithmétique des carrés des écarts entre prévisions du modèle et les valeurs réels.
C’est la valeur à minimiser dans le cadre d’une régression simple ou multiple. La méthode est fondée sur la nullité de la moyenne des résidus. Mais la moyenne de leurs carrés n'est généralement pas nulle. Cette moyenne n'est autre que la VARIANCE RÉSIDUELLE que l'on cherche à minimiser.
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Notes:
On confirmer notre choix avec le calcul d’rmse
On a remarquer que la methode de lissage triple exponotiel a l’erreur le plus minimale, donc incontestable cette methode est la plus optimale pour notre projet,
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lissage double exponentiel
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Prévision de la quantité à produire en 2022
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Notes:
Donc apres la confirmation de la methode a utuliser on a extracter lea quantité à produire en 2022 comme il est montré dans la cette figure, donc fianlement après avoir touts les donnée nessaisaires il nour reste que le devllopement de notre application de prevision que l’on va faire dans les prochaine séances
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L’utilité de l’application de prévision des ventes
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