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1269-6935
Revues des Systèmes
 

 ARTICLE VOL 36/2 - 2002  - pp.223-244
TITRE
Estimation dynamique des comportements de vente d’articles textiles

RÉSUMÉ

Les délais de fabrication d’un article textile, entre l’ensemble des partenaires de la filière textile/habillement/distribution, se situent entre 4 semaines et 4 mois. Toute la difficulté du donneur d’ordres initial consiste à coordonner les durées de vente de l’ordre du court terme avec les délais de fabrication de l’ordre du moyen à long terme. Pour faire face à cette complexité, le fournisseur peut s’aider soit des prévisions de son donneur d’ordres, soit s’appuyer sur ses propres données de vente antérieures afin d’estimer les quantités nécessaires et suffisantes à disposer dans les stocks tampons. Afin d’aider l’industriel dans ses choix et décisions, nous proposons, dans cet article, un outil statistique permettant d’estimer les profils de vente d’articles à partir de leurs caractéristiques par une méthode fondée sur la régression PLS. Cette méthode qui généralise la régression classique PLS2 permet de tenir compte de facteurs explicatifs dépendant du temps. Une application réalisée à partir de données provenant d’une entreprise spécialisée dans les vêtements de sport validera les approches proposées.

ABSTRACT

The production time of textile items, between all the partners of the Textile/Apparel/Distribution channel, can spread on four weeks to four months. The major difficulty of the order giver is to adjust the short term sales period with the medium and long term time production of the textile items. To cope with this complexity, the provider can use its own forecasting sales to obtain an estimation of the future needs of raw material. In order to facilitate the choices and the decisions of the manufacturer, we propose in this paper a statistical tool aiming at estimating the sale profile of textile items from the knowledge of their qualitative characteristics. This tool fits into the frame of PLS regression techniques. Improvements of the classical PLS2 regression are proposed in order to take into account explanatory factors depending on time. An application to a set of data coming from a sports equipment firm will show the usefulness of our approach and will validate the proposed models.

AUTEUR(S)
Jean-Jacques DENIMAL, François BOUSSU

Reçu le 4 mai 1999.    Accepté le 1 février 2002.

MOTS-CLÉS
Data Mining, régression PLS, filière textile/habillement/distribution, gestion de la production, prévision des ventes, méthode STATIS.

KEYWORDS
Data Mining, PLS Regression Method, Textile/Apparel/Distribution Channel, Production Management, Sales Forecasting STATIS Method.

LANGUE DE L'ARTICLE
Français

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