Bonjour et bienvenue à “ modélisation et analyse pour la gestion de la chaîne d'approvisionnement ” ! Nous sommes à la semaine 5 et si vous vous souvenez de la semaine précédente, nous avons commencé par une amélioration de la performance stratégique et nous avons dit quelques trucs. Souvenons-nous de ces quelques points. Premièrement, la chaîne d'approvisionnement est un centre de coûts. Par conséquent, le rendement de la chaîne d'approvisionnement doit être très efficace, efficient en termes d'efficacité et de coût, car il s'agit d'un centre de coûts. Et le numéro 3, c'est tout simplement la mesure du rendement est égale à la production par entrée. Mais dans chaque industrie, la production n'est pas une production. Les extrants peuvent être de 2 à 3 types. De même, les entrées ne sont pas une seule entrée. Les entrées peuvent être de 2 à 3 types. Donc, en gros, dans la chaîne d'approvisionnement lorsque nous parlons de mesure du rendement, nous parlons de ce p, est égal à plusieurs sorties, production 1, production 2, production 3, production divisée par l'entrée 1 entrée 2 entrée 3. Et puis vous pouvez donner du poids à toutes ces choses. Donc, très simplement, le rendement est égal à cela. Ainsi, dans la chaîne d'approvisionnement, il y aura plusieurs sorties et plusieurs entrées. Maintenant, et puis ce que nous avons fait, nous avons pris cet exemple très, très simple. Et nous avons dit que si vous vous souvenez, c'est ce que nous avons fini avec. Nous avons dit qu'il y a 5 unités ; 5 unités – A, B, C, D, E. Assume qu'il s'agit d'une société d'entrepôt, une société en particulier a 5 entrepôts en Inde à 5 emplacements, A, B, C, D, E ; ceci avec Delhi, Mumbai, Kolkata, Madras, Ahmedabad, Bangalore. Donc A, B, C, D, E, ils ont cinq UGM ou des unités décisionnelles. L'entrepôt est un DMU, supposons. Désormais, les entrées, DMU A, qui est l'entrepôt de données, utilisent deux entrées. Quel est le volume de production généré? Elle génère 1 unité de sortie. Alors qu'est-ce qui se passe? Il a deux entrées. Quelle est la production qu'elle génère ; 1. Donc, quel est mon rendement ; 1 par 2 qui est égal à 0,5 ; De même A, B, C, D, toutes les unités ont des entrées et des sorties. Maintenant, si vous le regardez clairement, lequel est l'unité la plus efficace? Maintenant, c'est là que nous avons pris fin et nous commençons cette semaine avec cette question, laquelle de ces unités est la plus efficace? Définitivement B avec 1.33 Maintenant, donc ce sera considéré comme l'unité la plus efficace, tous les autres sont relatifs à ça. Tous les autres y sont relatifs. D'accord? Tous les autres y sont relatifs. Donc le plus haut niveau le plus efficace est C, troisième le plus élevé est E. So B est 1, c'est 2 ; il est 3, 4, 5. Donc c'est le classement de vos unités. Nous avons donc répondu à la première question. Quelle est la première question? La première question dit, comment mes-tu mesurer l'efficacité; la production par entrée. Ici, nous avons eu une sortie, les unités de sortie et nous avons eu le nombre d'entrées. L'efficacité est donc mesurée, mais est-ce réellement suffisant dans le monde réel? La réponse est non. Cela ne suffira pas. Quelle supposition et une supposition très grande que nous avons prise ici. Quelle hypothèse et je dois dire, c'est une très grande supposition que nous avons prise ici. Nous avons pris ici une hypothèse qu'il s'agit d'un rendement constant à l'échelle, qui, dans des situations monopolistiques normales, ne fonctionne pas. Nous supposons donc un rendement constant à l'échelle. Que signifie un retour à l'échelle constant? Un retour constant à l'échelle signifie que si une unité, le rendement constant à l'échelle ne signifie pas une ligne de 45 degrés par l'origine, des rendements constants à l'échelle signifient que si une unité donne, une unité d'entrée donne deux unités de production. Il devrait me donner la même chose pendant des années et des années et peu importe le nombre de fois que vous faites cette activité, il devrait me donner le même niveau de production que les entrées. Cela ne dit pas, les rendements constants à l'échelle ne disent pas que 5 unités d'entrée devraient me donner 5 unités de production. Les 5 unités d'entrée devraient me donner 5 unités de production, elle ne le dit pas. C'est trop important dans l'hypothèse. Mais pour le CS Ex, ce qui revient constamment à l'échelle, c'est que si 5 unités d'entrée donnent 10 unités de production maintenant, elle devrait donner 10 unités de production demain, elle devrait donner 10 unités de production le jour suivant, c'est ce qui est cohérent, donc les rendements constants à l'échelle. Il s'agit donc d'une grande supposition que cette table est faite ce tableau suppose qu'il y a une constante à mettre à l'échelle, ce qui est très difficile à réaliser. Maintenant, la prochaine chose que nous voulons dire c'est qu'il s'agit d'un modèle orienté d'entrée par rapport à la production, d'un modèle d'entrée et d'un modèle de sortie. Maintenant, voyez ce sont les blocs de construction pour mesurer les performances ; il s'agit des blocs de construction. Modèle d'entrée, quel est un modèle d'entrée? Dans la mesure du rendement, il y a deux modèles, l'entrée et la production. Le modèle d'entrée est lorsque vous, le propriétaire de l'entreprise, lorsque vous avez le contrôle sur les entrées, il s'agit d'un modèle d'entrée. Lorsque vous avez le contrôle de la sortie, il s'agit d'un modèle de sortie. Lorsque vous n'avez aucun contrôle ou contrôle égal sur les entrées et les sorties, regardez le coût de ces modèles, implémrez ces modèles et ensuite vous allez de l'avant. Maintenant, pouvez-vous donner un exemple de modèle d'entrée? Le modèle d'entrée est ce que si vous avez le contrôle sur l'entrée, il s'agit d'un modèle d'entrée. Si vous avez le contrôle de la sortie, il s'agit d'un modèle de sortie. Maintenant, prenons un exemple ; la mesure du rendement des banques. S'agit-il d'un modèle d'entrée ou d'un modèle de sortie? Maintenant, pour votre compréhension, nous devons dire qu'il n'y a rien de ce qu'on appelle ça peut être les deux. Il doit être de ce côté ou de ce côté. Maintenant la mesure du rendement des banques, est-ce un modèle d'entrée ou un modèle de sortie? Si vous pensez très bien, c'est un modèle de sortie. Pourquoi? Parce que ce sont les entrées d'une banque? Les entrées d'une banque sont des dépôts pour lesquels vous n'avez aucun contrôle, parce que vous n'êtes pas le contrôleur de l'économie, plus d'argent (génération), plus de revenus. Donc les gens vont aux banques pour déposer. Mais vous n'avez aucun contrôle sur le développement de ce que les agriculteurs devraient faire. Donc, vous n'avez aucun contrôle sur vos intrants qui sont les dépôts ; vous n'avez aucun contrôle. Avez-vous le contrôle d'une autre entrée appelée employés? Non. Vous n'avez aucun contrôle. Mais si vous regardez les dépôts de sortie générés, peut-être avec quelques efforts supplémentaires vous pouvez générer d'autres dépôts. La banque est donc un modèle orienté vers la production. Le modèle est orienté vers l'entrée si les entrées sont contrôlables par la gestion, le modèle est orienté vers la sortie si les entrées ne sont pas contrôlables par la gestion. Si le décideur contrôle à la fois les entrées et les sorties, le choix de l'orientation en entrée ou en sortie dépend de l'objet du décideur, que vous souhiez réduire les coûts ou augmenter la production. Le coût de coupe est un modèle de coût. L'augmentation de la sortie est le modèle de sortie. Maintenant, voici ce que nous parlions de l'utilisation de la table. La constante revient à l'échelle et les rendements variables à l'échelle. Comme nous avons mentionné des rendements constants à l'échelle ne signifie pas que 5 unités d'entrée doivent donner 5 unités de sortie, 3 unités d'entrée doit donner 3 unités de sortie, 2 unités d'entrée doit donner 2 unités de sortie. Dans ce cas, la ligne est une ligne de 45 degrés, ligne droite, 45 degrés. Le CS Ex ne le dit pas. Le CS Ex dit que si vous avez utilisé une unité d'entrée pour fabriquer deux unités de production le matin, vous devez utiliser les mêmes unités et obtenir les mêmes sorties le soir et les mêmes unités et la même sortie la nuit. C'est constant. Comme si vous n'êtes pas constant, les outils mathématiques ne peuvent pas être appliqués, donc c'est ce qu'on appelle une constante. Des rendements variables à l'échelle, nous savons que le marché est imparfait et que, par conséquent, les rendements seront également imparfaits. Il s'agit d'un rendement variable à l'échelle. C'est ce que nous venons de mentionner. Donc, en fait, c'est ce que nous voulions dire en fait. C'est-à-dire si c'était en fait une constante théoriquement constante, il a à échelle de production est égal à input, c'était votre ligne de 45 degrés, mais ici ce que nous disons ; qu'il est cohérent, pas de sortie est égal à input. Il est donc cohérent par la ligne droite, mais il est à un niveau beaucoup moins élevé ; à droite, puis à la ligne de 45 degrés. Les rendements variables à l'échelle, supposent des rendements variables. Cela est approprié lorsque les DMU génèrent des niveaux de sortie différents. C'est généralement le cas lorsque DMU fait face à une concurrence parfaite. Et c'est la même table à l'aide d'une variable de rendement à l'échelle. Expliquez le CS Ex à nouveau ici. Maintenant vous voyez B était le plus efficace, donc c'était la ligne droite de B. Où était A? L'efficacité était .., revenons-en ; A l'efficacité est 0,5. Donc dans ce diagramme, c'est ici. Donc, soit c'est quoi? C'est votre point de vue et c'est votre sortie. Donc A est ici ; soit A doit réduire l'entrée jusqu'à ce point, ou A doit augmenter la sortie jusqu'à ce point. Donc, soit réduire l'entrée soit réduire la sortie pour passer à B. Ceci est expliqué ici ; il suffit de revenir à la table. Le score de A est de 37,5 pour cent, c'est-à-dire que A pourrait réduire le nombre d'entrées de 62,5 et produire toujours le même nombre de sorties. Il peut être réduit de 62,5% et la nouvelle quantité en entrée devient 0,75 pour le même nombre d'unités. Donc certainement le DEA aide. Nous avons donné des explications. Il s'agit de votre VRS ou de la variable retourne à l'échelle du graphique. Donc ce que nous faisons, c'est juste relier les extrêmes. Nous relions les extrêmes et naturellement tous tomberont sous cette ligne. Donc, D doit réduire les entrées ou augmenter la production, doit réduire les entrées ou augmenter la production. C'est ce que votre DEA est. Et maintenant si nous tracons les deux graphiques ensemble, c'est ce que B est au centre de ça. Il se peut maintenant que ces deux situations ne correspondent pas. C'est la formule de l'efficacité. L'efficacité technique est égale à TECRS est égale à VRS en erreur standard. Maintenant, l'augmentation et la diminution des rendements à l'échelle. N'importe quel DMU ci-dessous, n'importe quel DMU ci-dessous est considéré comme un retour de plus en plus grand. Tout DMU ci-dessus est un retour à la baisse. Toute DMU ci-dessous augmente les retours. Je ne vais pas entrer dans ces détails parce que vous l'avez appris en économie. Quels sont les pairs ou les points de repère? Ici, si vous voyez contre qui D devrait se situer? Regardez ce graphique. Qui devrait se comparer à D? D doit se comparer à A ou B ou à E. Now, ce qui est le plus facile à mettre en œuvre ; naturellement B. Donc, D devrait comparer B. C'est quelque chose qui est là. Donc cette partie est appelée la variable slack, cette partie est appelée le slack. Quel est le nombre maximal d'entrées et de sorties et de DMU pour le calcul de la DEA? En règle générale, il s'agit des entrées totales plus les sorties correspondant à un tiers du nombre de DMU. L'entrée et la sortie doivent être inférieures à un tiers du nombre de DMU. Par conséquent, si vous avez 9 unités DMU, un tiers du nombre de DMU est 3 et l'entrée plus la sortie doit être inférieure à la valeur du nombre de DMU. Donc, si votre nombre total d'unités de prise de décision est de 3, l'entrée et la sortie totales ne peuvent être que 2. Qu'avons-nous laissé? Le modèle traditionnel était une programmation linéaire. Le modèle traditionnel était une programmation linéaire. Le MAE peut aussi utiliser une programmation linéaire pour résoudre le problème. Écoutons très attentivement. C'est le modèle normal. Le MAE peut utiliser une programmation linéaire pour résoudre ce modèle. Mais prenez une situation quand il y a 20 UTM. Ainsi, pour 20 unités de prise de décision, vous devez écrire 20 équations, 20 contraintes. S'il y a chaque variable est une contrainte, donc 20 équations, au moins 30 contraintes et que vous devez répéter pour chaque DMU. Pour chaque DMU, vous devez répéter cela. Pour chaque DMU, vous devez répéter. La même équation et le même nombre de contraintes, c'est seulement le fait que les signes vont changer. Alors imaginez une situation où on vous a donné un emploi, un emploi signifie une affectation pour mesurer l'efficacité de tous les concessionnaires et distributeurs pour Nirma en Inde. Alors, combien d'équations de programmation linéaire vous aurez? Vous devez avoir au moins 10 000 revendeurs pour Nirma. Alors, vous avez 10 000 équations de programmation linéaire pour mesurer l'efficacité de chacun? Non. La réponse est non. De nos jours, vous pouvez modéliser cela dans Excel, en solver, dans d'autres endroits et là vous ne verrez que le modèle, les nombres une fois et les autres les résultats seront sortis. Vous pouvez donc utiliser une programmation linéaire. Il y a quelques logiciels de programmation linéaire readymade qui sont maintenant disponibles. Donc, vous n'avez pas besoin d'écrire ou de taper les équations, il suffit de taper les chiffres et les résultats sorteront. C'est donc ça. Maintenant, laissez-nous examiner une autre question pendant quelques minutes, c'est-à-dire que nous avons mesuré le rendement. Quelle est la prochaine étape? La prochaine étape est le redéploiement des personnes. Certains endroits vous aurez à réduire les gens, réduire les machines ; certains endroits vous aurez 2 augmenter la production. Selon le modèle d'entrée, le modèle de sortie, les résultats seront tels. Question est, y a-il des logiciels disponibles pour faire ça? Voir les logiciels prêts à l'utilisation, seuls les logiciels disponibles sont des logiciels de programmation linéaire. Vous pouvez aussi faire dans Excel. Donc chaque fois que vous avez juste besoin de changer les chiffres et que le logiciel générera une sortie particulière. Mais plus que cela, et vous pouvez certainement le programmer avec d'autres logiciels mathématiques modernes et plus qu'il n'y a rien. Ce qui est important, c'est que nous devons savoir combien d'unités nous pouvons réduire, combien d'intrants vous pouvez augmenter. Cela peut être fait dans Excel, cela peut être fait en utilisant d'autres logiciels avancés. C'est la deuxième question: comment la modéliser? La modélisation n'est rien, vous pouvez utiliser un simple format de programmation linéaire et vous pouvez le modéliser. Maintenant, la question suivante est: que fera l'entreprise après la mesure? Après avoir mesuré, l'entreprise doit prendre une décision sur le redéploiement des ressources, aussi simple que cela. Après avoir mesuré, l'entreprise doit prendre une décision sur le redéploiement des ressources. S'il y a une résistance, l'entreprise doit penser autrement. C'est donc ce qui est très important, c'est-à-dire les unités décisionnelles. Maintenant, après avoir dit cela, nous venons de mentionner ce que nous avons discuté jusqu'à présent, c'est la mesure du rendement de la chaîne d'approvisionnement. Maintenant, si vous regardez tous les livres de chaînes d'approvisionnement standard vous trouverez une liste complète de mesures de performance, pour les entrepôts, pour le transport, tout, tout, tout, mais vous savez, c'est essentiellement la performance de la chaîne d'approvisionnement, une seule mesure aussi si vous pouvez prendre, vous devriez prendre le temps d'exécution des camions. Cette mesure est omniprésente. Si votre organisation n'utilise pas de camions, si elle utilise de petits véhicules, alors, le délai d'exécution de cette dernière. C'est la seule mesure qui englobe toutes les mesures dans la chaîne d'approvisionnement, c'est-à-dire le délai d'exécution des camions ; vous devez donc vous pencher sur ce point. Qu'en est-il des autres mesures de la chaîne d'approvisionnement? Comment mesurera-on la performance globale de la chaîne d'approvisionnement? Le temps de la tête, ça, c'est ça, mais comme nous l'avons dit, le délai d'exécution des camions est une mesure globale, englobant la mesure du rendement dans la chaîne d'approvisionnement et vous devez savoir comment le modéliser. Maintenant, après avoir dit que nous nous disons quelque chose, nous sommes maintenant dans la semaine 5. Donc la semaine 1, 2, 3, 4, je pense que vous êtes tous passés par eux-très méticuleusement ce que nous dirons est, ce que nous allons vous suggérer, c'est que vous avez lu des livres différents, des matériaux différents, des développements différents dans la chaîne d'approvisionnement, la lecture du journal aide aussi. Donc, différents matériaux, différents changements dans la chaîne d'approvisionnement et les types de modèles, etc. qui sont utilisés dans la chaîne d'approvisionnement, que vous praticez aussi en utilisant les diapositives et les modèles que nous vous procurons. La chaîne d'approvisionnement est un vaste domaine, la modélisation est également très vaste, mais si vous commencez tôt, vous devriez être en mesure de le faire correctement, si vous le faites bien. Donc, tu feras mieux de commencer à y travailler. C'est ce que nous voulions dire. Nous avons terminé assez de conférences. Il est donc grand temps de commencer à travailler avec sincérité. C'est un document que nous avons comme référence. C'est un document omniprésent. Charnes, Cooper et Rhodes sont considérés comme les pères de la pensée moderne sur l'analyse de l'enveloppe des données “ ”. Il y a beaucoup de papiers que vous pouvez obtenir de l'auteur Charnes, pour que vous puissiez les traverser. Je pense que cela vous donne une assez grande idée de comment et pourquoi, où et quand nous devrions mesurer le rendement d'une chaîne d'approvisionnement. Merci !