Lissage Exponentiel Simple

traditionnelles de la production tendancielle sont l’ajustement du logarithme de la production sur une simple tendance linéaire ou quadratique, ou un lissage temporel (moyenne mobile ou lissage exponentiel). Une autre démarche fréquente consiste à estimer des tendances linéaires segmentées, présentant des ruptures aux « pics » du cycle économique. Depuis les années quatre-vingt, des lissages statistiques plus élaborés sont souvent utilisés : — le filtre de Hodrick-Prescott choisit la tendance

graphique des ventes de GPL*Etape 02 : Dessaisonalisation de la série à l’aide de la différentiation saisonnière:SAGPL=GPL-GPL(-12) Le correlogramme de la serie SAGPL est typique d’une série affectée d’une tendance. (Les termes des autocorrelations simples sont tous significatifs « élevés ») , Sample: 2002M01 2010M12 | | | | | | Included observations: 108 | | | | | | | | | | | | | | | | | | | Autocorrelation | Partial Correlation | | AC  |  PAC |  Q-Stat |  Prob |

. . . . . . . . . . 5.5.2 Variable uniforme . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.5.3 Variable normale . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.5.4 Variable normale centr´ee r´eduite . . . . . . . . . . . . . 5.5.5 Distribution exponentielle . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.6 Distribution bivari´ee . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.6.1 Cas continu . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.6.2 Cas discret . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

pondérée, et le lissage exponentiel simple ou multiple, avec ou sans correction de tendance et de saisonnalité. S’appuyant sur l’hypothèse fondamentale que les éléments qui ont influencé la demande passée (quels qu’ils soient) se perpétuent dans l’avenir, ces méthodes donnent de bons résultats tant qu’il n’y a pas changement de structure de la demande, ce qui est souvent le cas à court terme. Faciles à informatiser, et disponibles sur progiciels standards, elles sont les plus simples à mettre en œuvre

dans l’entreprise. À côté du système physique de production, le système d’information devient un support indispensable. Dans la mesure où la fonction de production ne peut plus être considérée isolément dans l’entreprise, elle change de statut. De la simple « combinaison productive capital-travail », qui relevait d’une conception technique et mécaniste, on passe désormais à une dimension plus stratégique et organique, en envisageant les ramifications de l’ensemble du « processus de production » dans l’entreprise

. 73 Méthode de décomposition ...................................................................................... 74 Méthode des moyennes mobiles ........................................................................... 79 Méthodes de lissage exponentiel .......................................................................... 82 Autres modèles mathématiques ........................................................................... 84 3. Erreurs et incertitude sur les prévisions ......

effet comme cas particuliers e e e simples des premiers). Le deuxi`me dilemme est le choix entre mod´lisation globale (r´gression, e e e mod´lisation ARMA)et mod´lisation locale, par exemple par splines (qui change en effet de mod`le e e e quand cela semble opportune). Nous allons aborder ces th`mes dans le contexte des s´ries temporelles uni-dimensionelles, e e en comencant par l’approche d’interpolation d´terministe la plus simple : inspection graphique, e lissage par filtres, identification parametrique

Ruud (2000). Yves Till´e 1 Chapitre 1 Inf´ erence statistique et mod` ele lin´ eaire g´ en´ eral 1.1 1.1.1 Inf´ erence statistique Mod´ elisation La mod´elisation est une approche qui consiste `a approcher la r´ealit´e par un mod`ele plus simple. Le mod`ele ne pourra jamais repr´esenter compl`etement la r´ealit´e dans toute sa complexit´e. Le mod`ele est une simplification. La maxime des mod´elisateurs dit que “tous les mod`eles sont faux, mais certains sont utiles”. Comme le mod`ele ne peut

. . . . . e e 5.5.2 Variable uniforme . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.5.3 Variable normale . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.5.4 Variable normale centr´e r´duite . . . . . . . . . . . . . e e 5.5.5 Distribution exponentielle . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.6 Distribution bivari´e . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . e 5.6.1 Cas continu . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.6.2 Cas discret . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

pôle de compétitivité Arve Industries se sont naturellement orientées vers l’approche Lean qui semblait être une solution idéale. Jusqu’à présent, le transfert de la démarche Lean vers les entreprises de ce pôle de compétitivité a été réalisé par simple application. Cette stratégie a conduit à des difficultés de mise en œuvre de certaines pratiques Lean. Après avoir établi le profil Lean des entreprises du pôle de compétitivité Arve Industries, notre travail de thèse a cherché quelles adaptions et