Si dans la
réalité cela se déroulait comme dans les simulations, que
les évènements se déroulaient sans surprise comme il était
prévu, nous n’aurions besoin d’aucun stock de sécurité. Ce
n’est pas le cas, et, autant le dire tout de suite… je m’en
réjouis ! Sinon, quel ennui ! et si c’était le cas, cela
ferait belle lurette que nos chers patrons nous auraient
substitués avantageusement par des machines…
Ainsi,
dans la vraie Vie, les livraisons n’arrivent pas toujours à
l’heure, les marchandises ne sont pas disponibles au moment
où l’on en a besoin, et ce, pour des raisons diverses (non
qualité, aléa de production, mauvaises prévisions…). Tout
ceci n’aurait pas d’importance si cela n’avait une fâcheuse
tendance à provoquer une rupture de stock qui risque au
final de conduire à la non satisfaction du besoin client…
On a
inventé un outil pour mesurer ce niveau de réponse au besoin
client : le taux de service. Des objectifs ambitieux, et
louables, sont instaurés. Et la chasse aux non-conformités
est lancée. La cause la plus courante est la rupture de
stock entraînant une non-production ou une non-livraison.
Pour éviter cela, on va mettre en place des stocks de
sécurité. On va même parfois en abuser, histoire d’assurer…
Les stocks ont un coût, et leur démultiplication
inconsidérée entraîne des charges pas toujours visibles dont
la somme peut être supérieure au risque économique de la
rupture.
C’est pour
cette raison que nous allons explorer ce domaine du point de
vue des statistiques, de la probabilité et de l’économique.
Dans notre
cas, sa formule de calcul est la suivante :
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