Séance de cours

Gestion de la demande : méthodes de prévision

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Dans cours

ME-419: Production management

Production management deals with producing goods sustainably at the right time, quantity, and quality with the minimum cost. This course equips students with practical skills and tools for effectively managing demand, supply, and implementing advanced anal ...

Description

Cette séance de cours couvre les méthodes de gestion de la demande et de prévision dans la gestion de la production. Il comprend des sujets tels que les perturbations de la demande, les étapes de prévision, les méthodes qualitatives et quantitatives, la comparaison des modèles causaux, l'analyse des séries chronologiques et la prévision des tendances. L'instructeur discute de l'importance d'une prévision précise de la demande pour une planification et une prise de décision efficaces de la production.

Enseignant·e

Amin Kaboli

Dr. Amin Kaboli is an external lecturer for at the Mechanical Engineering Section at EPFL and teaches Production Management (ME-419), Continuous Improvement (ME-498) to graduate students and Digital Supply Chain, Innovation and Digitization, and Sustainable Change Leadership to business executives and managers at International Institute for the Management of Logistics and Supply Chain (IML). Amin supports many organizations ranging from Fortune 500 corporations to entrepreneurial firms and industries as diverse as Watch, Consumer Goods, Food and Beverage, MedTech, and Pharma. He obtained his Ph.D. in Manufacturing Systems & Robotics, specialized in Supply Chain Management from EPFL. You can watch his TEDx talk on “Leading Change Consciously” here. TEDx talk here.

Source officielle

Proximité ontologique

Statistique

Analyse des données: Série temporelle

Concepts associés (31)

Prévision économique

La Prévision économique est l'estimation, généralement par des méthodes économétriques, des valeurs actuelles ou futures de grandeurs économiques. Elle est utilisée par exemple pour estimer l'évolution du PIB ou de l'inflation, et orienter les comportements d'investissement des entreprises ou la politique économique de la banque centrale et du gouvernement. La prévision économique est toujours incertaine, et aux estimations des valeurs futures sont toujours associés des intervalles de confiance.

Série temporelle

thumb|Exemple de visualisation de données montrant une tendances à moyen et long terme au réchauffement, à partir des séries temporelles de températures par pays (ici regroupés par continents, du nord au sud) pour les années 1901 à 2018. Une série temporelle, ou série chronologique, est une suite de valeurs numériques représentant l'évolution d'une quantité spécifique au cours du temps. De telles suites de variables aléatoires peuvent être exprimées mathématiquement afin d'en analyser le comportement, généralement pour comprendre son évolution passée et pour en prévoir le comportement futur.

Technology forecasting

Technology forecasting attempts to predict the future characteristics of useful technological machines, procedures or techniques. Researchers create technology forecasts based on past experience and current technological developments. Like other forecasts, technology forecasting can be helpful for both public and private organizations to make smart decisions. By analyzing future opportunities and threats, the forecaster can improve decisions in order to achieve maximum benefits.

Production planning

Production planning is the planning of production and manufacturing modules in a company or industry. It utilizes the resource allocation of activities of employees, materials and production capacity, in order to serve different customers. Different types of production methods, such as single item manufacturing, batch production, mass production, continuous production etc. have their own type of production planning. Production planning can be combined with production control into production planning and control, or it can be combined with enterprise resource planning.

Singular spectrum analysis

In time series analysis, singular spectrum analysis (SSA) is a nonparametric spectral estimation method. It combines elements of classical time series analysis, multivariate statistics, multivariate geometry, dynamical systems and signal processing. Its roots lie in the classical Karhunen (1946)–Loève (1945, 1978) spectral decomposition of time series and random fields and in the Mañé (1981)–Takens (1981) embedding theorem. SSA can be an aid in the decomposition of time series into a sum of components, each having a meaningful interpretation.

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Séances de cours associées (64)

Prévision & Mémoire longue: Séries chronologiques

Explore les méthodes de prévision et la mémoire longue dans l'analyse des séries chronologiques.

Prévision de la demande : méthodes et modèles

Explore les méthodes de prévision de la demande, l'analyse des séries chronologiques, la prévision des tendances et l'application du modèle Holt-Hiver.

Méthodes de prévision de la demande

Explore les étapes de prévision de la demande et le modèle Holt-Winter pour l'analyse des séries chronologiques.

Choix du modèle et prévision

Explore le choix des modèles, les prévisions et les techniques de prévision dans l'analyse des séries chronologiques.

Séries chronologiques: prévisions et longue mémoire

Explore les prévisions dans l'analyse des séries chronologiques, les processus de mémoire longue et les modèles ARCH pour la modélisation de la volatilité.

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Série temporelle

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Production planning

Singular spectrum analysis

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