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Loi de Pareto
La loi de Pareto, aussi appelée loi des 80/20, est une loi empirique inspirée par les observations de Vilfredo Pareto, économiste et sociologue italien : environ 80 % des effets sont le produit de 20 % des causes. Cette « loi », bien qu'empirique, a été formalisée en mathématiques par la distribution de Pareto. Elle a été longtemps valable. La disparition progressive des classes moyennes traduit le fait que la société est devenue moins égalitaire (une société théorique parfaitement égalitaire ferait du 66/33, un patrimoine s'y constituant de façon égale pour tout un chacun au fil du temps).
À la fin du XIXe siècle, l'économiste italien Vilfredo Pareto analyse les données fiscales de l'Angleterre, la Russie, la France, la Suisse, l'Italie et la Prusse. Il remarque que la répartition statistique de la richesse suit une même loi mathématique : le pourcentage de la population dont la richesse est supérieure à une valeur x est toujours proportionnel à 1/xE, le coefficient E variant entre 2 et 3 suivant les pays. Une interprétation normative de cette observation simplement empirique serait : puisque les inégalités sont régies par une loi mathématique, il est vain de chercher à les remettre en cause en redistribuant les richesses. C'est en 1954, que le qualiticien Joseph Juran diffuse cette notion pour la première fois sous le nom de « principe de Pareto ».
La distribution de Pareto est la formalisation de la loi de Pareto, aussi appelée principe des 80-20, courbe A-B-C. Cette distribution de probabilité suit une loi de puissance.
Cet outil d'aide à la décision détermine les facteurs (environ 20 %) cruciaux qui influencent la plus grande partie (80 %) de l'objectif.
Cette loi est un outil fondamental en gestion de la qualité. Elle est aussi utilisée en réassurance. La théorie des files d'attente s'est intéressée à cette distribution, lorsque des recherches des années 1990 ont montré que cette loi régissait aussi nombre de grandeurs observées dans le trafic Internet (et plus généralement sur tous les réseaux de données à grande vitesse). Ce phénomène a de sévères répercussions sur les performances des systèmes (routeurs en particulier).
Cette loi permet aussi d'analyser les phénomènes de concentration des entreprises industrielles et commerciales en fonction de leur tailles exprimées en nombres d'employés. Une des représentations graphiques habituelle est obtenue en utilisant une double échelle logarithmique (log-log), représentation qu'avait lui même utilisé Wilfredo Pareto. Dans ce cas la courbe se transforme en une ligne droite au-delà d'une certaine taille (tout comme pour la distribution des revenus des ménages qu'avait étudié Pareto.) Autres domaines d'application distribution des ordinateurs en fonction de diverses mesures de leur taille : taille de la mémoire centrale, taille de la mémoire du disque dur... Distribution des centraux téléphoniques privés en fonction du nombre de postes connectés.
Exemples:
- Fiscalité : 20 % des personnes imposables génèrent 80 % de la trésorerie publique.
- Sport : 20 % de l'effort à l'entraînement permet d'atteindre 80 % de la performance.
- Service après-vente : 80 % des réclamations proviennent de 20 % des clients
- Population : 20 % de la superficie française rassemble 80 % de la population (calcul effectué sur les 9000 communes les plus denses)
- Contrôle de gestion : 20 % des indicateurs fournissent 80 % de l'information. Souvent contraint à une décision rapide, le manager préférera une information partielle au bon moment, plutôt qu'une information complète qui arriverait trop tard. Ce constat retiendra l'attention des concepteurs de tableaux de bord, où l'on peut recommander de n'intégrer que des indicateurs pertinents, c'est-à-dire non seulement à même de confirmer que l'entreprise est en bonne voie vers l'atteinte des objectifs fixés, mais également rapidement disponibles (ne pas négliger le coût d'obtention d'une information). Toutefois, le manager est responsable de ses décisions et devra donc mesurer le risque lié à la relative imprécision de l'information dont il dispose.
- Trafic Internet : la taille des fichiers échangés, la durée des sessions FTP ou HTTP et d'autres ont des distributions proches de celle de Pareto.
- Programmes informatique : 20% des fonctions sont utilisées à 80% du temps
- Relations : seuls 20% sont des amis contre 80% de "simples" connaissances
- Ressources: seulement 20% de la population détient 80% des richesses mondiales
- Musique: 20% des chansons produisent 80% des recettes
-Marketing: 20% des produits génèrent 80% des ventes
- Conversation : vous n'utilisez que 20% des termes pour vous exprimer dans 80% des cas
On voit bien à quel point la Loi de Pareto s'appliquer à notre vie, à notre travail.
Cette loi n'est cependant pas applicable à toutes les situations :
- sur les quelque 10 000 céréales cultivables, moins de 10 génèrent la quasi-totalité de la production.
Cette loi trouve de nombreuses applications pratiques même si, elle n’est pas absolument universelle. Elle encourage à traiter les 20% des cas qui pèsent 80% de la valeur de l'ensemble, et cela pour être efficace et économique. À l'inverse, les 80% des cas qui ne pèsent que 20% exigeraient beaucoup d’efforts pour peu de résultat.
En résumé, on trouvera ainsi très fréquemment les exemples suivants :
20% des articles génèrent 80% de la vente,
20% des familles de produit représentent 80% du stock,
20% des fournisseurs représentent 80% du chiffre d'achat...,etc.
La méthode ABC provient directement de ces observations. Elle permet d'identifier les éléments prioritaires.
Avant toute chose, il convient de définir quel est l'objectif de l'analyse. Une fois le but clairement identifié, les données sur lesquelles baser l'analyse sont facilement identifiables. Par exemple :
identifier les articles générant le plus (classe A) ou le moins (classe C) de rotation dans un entrepôt,
identifier les familles représentant la majeure partie du stock (classe A),
pondérer les causes générant des retours produits en entrepôt,
classifier les fournisseurs selon le volume d'achat,
classifier les familles de produit selon le volume de vente....
Enjeux de l'analyse ABC => Elle permet la définition des catégories de produits qui nécessiteront la mise en place de processus et modes de contrôle distincts. L'analyse ABC permet également d'identifier les articles ayant un impact important sur une valeur globale (de stock, de vente, de coût…).
Les données doivent ensuite permettre l'observation d'un historique suffisant et représentatif. En général les données exploitées sont des données annuelles. L'avantage est d'éviter les phénomènes de saisonnalité ou de distribution de l'activité (congés, fermetures, grèves...) pouvant biaiser l'analyse.
Le but des analyses 20/80 et ABC dans la gestion des flux est de prévoir et anticiper sur les principales causes des goulets d’étranglement. Il faut assurer la circulation des produits en appliquant une gestion préventive des risques pouvant provoquer un ralentissement ou une rupture des flux.
Dans le contrôle des flux, ces analyses seront essentiellement fondées sur deux caractéristiques :
- Le temps (durée, délais…). Ex : ABC sur délais d’approvisionnement, ABC sur temps de fabrication, ABC sur temps de passage en atelier, sur Heures travaillées, sur heures de circulation des véhicules, dans le but d’appliquer les techniques de lean management ;
- La fréquence (gestion des capacités, gestion de la qualité…). Ex : Articles faisant l’objet de nombreuses commandes, Véhicules les plus sollicités, nombre de pannes sur une période pour définition du planning de maintenance, ou pour réorganisation du planning des livraisons afin de réduire les cadences de transport,
Pour comprendre la méthode ABC, je vous conseille de visiter ce site ICI
Une méthode qui peut vous aider à la maison pour le rangement ICI
Pour une fiche complète et détaillée vous pouvez consultez le documents suivant sur http://www.scribd.com
Sources :
http://www.megainfos.net
http://cdekeyser.com
http://fr.wikipedia.org
http://www.free-logistics.com
La loi de Pareto, aussi appelée loi des 80/20, est une loi empirique inspirée par les observations de Vilfredo Pareto, économiste et sociologue italien : environ 80 % des effets sont le produit de 20 % des causes. Cette « loi », bien qu'empirique, a été formalisée en mathématiques par la distribution de Pareto. Elle a été longtemps valable. La disparition progressive des classes moyennes traduit le fait que la société est devenue moins égalitaire (une société théorique parfaitement égalitaire ferait du 66/33, un patrimoine s'y constituant de façon égale pour tout un chacun au fil du temps).
À la fin du XIXe siècle, l'économiste italien Vilfredo Pareto analyse les données fiscales de l'Angleterre, la Russie, la France, la Suisse, l'Italie et la Prusse. Il remarque que la répartition statistique de la richesse suit une même loi mathématique : le pourcentage de la population dont la richesse est supérieure à une valeur x est toujours proportionnel à 1/xE, le coefficient E variant entre 2 et 3 suivant les pays. Une interprétation normative de cette observation simplement empirique serait : puisque les inégalités sont régies par une loi mathématique, il est vain de chercher à les remettre en cause en redistribuant les richesses. C'est en 1954, que le qualiticien Joseph Juran diffuse cette notion pour la première fois sous le nom de « principe de Pareto ».
La distribution de Pareto est la formalisation de la loi de Pareto, aussi appelée principe des 80-20, courbe A-B-C. Cette distribution de probabilité suit une loi de puissance.
Cet outil d'aide à la décision détermine les facteurs (environ 20 %) cruciaux qui influencent la plus grande partie (80 %) de l'objectif.
Cette loi est un outil fondamental en gestion de la qualité. Elle est aussi utilisée en réassurance. La théorie des files d'attente s'est intéressée à cette distribution, lorsque des recherches des années 1990 ont montré que cette loi régissait aussi nombre de grandeurs observées dans le trafic Internet (et plus généralement sur tous les réseaux de données à grande vitesse). Ce phénomène a de sévères répercussions sur les performances des systèmes (routeurs en particulier).
Cette loi permet aussi d'analyser les phénomènes de concentration des entreprises industrielles et commerciales en fonction de leur tailles exprimées en nombres d'employés. Une des représentations graphiques habituelle est obtenue en utilisant une double échelle logarithmique (log-log), représentation qu'avait lui même utilisé Wilfredo Pareto. Dans ce cas la courbe se transforme en une ligne droite au-delà d'une certaine taille (tout comme pour la distribution des revenus des ménages qu'avait étudié Pareto.) Autres domaines d'application distribution des ordinateurs en fonction de diverses mesures de leur taille : taille de la mémoire centrale, taille de la mémoire du disque dur... Distribution des centraux téléphoniques privés en fonction du nombre de postes connectés.
Exemples:
- Fiscalité : 20 % des personnes imposables génèrent 80 % de la trésorerie publique.
- Sport : 20 % de l'effort à l'entraînement permet d'atteindre 80 % de la performance.
- Service après-vente : 80 % des réclamations proviennent de 20 % des clients
- Population : 20 % de la superficie française rassemble 80 % de la population (calcul effectué sur les 9000 communes les plus denses)
- Contrôle de gestion : 20 % des indicateurs fournissent 80 % de l'information. Souvent contraint à une décision rapide, le manager préférera une information partielle au bon moment, plutôt qu'une information complète qui arriverait trop tard. Ce constat retiendra l'attention des concepteurs de tableaux de bord, où l'on peut recommander de n'intégrer que des indicateurs pertinents, c'est-à-dire non seulement à même de confirmer que l'entreprise est en bonne voie vers l'atteinte des objectifs fixés, mais également rapidement disponibles (ne pas négliger le coût d'obtention d'une information). Toutefois, le manager est responsable de ses décisions et devra donc mesurer le risque lié à la relative imprécision de l'information dont il dispose.
- Trafic Internet : la taille des fichiers échangés, la durée des sessions FTP ou HTTP et d'autres ont des distributions proches de celle de Pareto.
- Programmes informatique : 20% des fonctions sont utilisées à 80% du temps
- Relations : seuls 20% sont des amis contre 80% de "simples" connaissances
- Ressources: seulement 20% de la population détient 80% des richesses mondiales
- Musique: 20% des chansons produisent 80% des recettes
-Marketing: 20% des produits génèrent 80% des ventes
- Conversation : vous n'utilisez que 20% des termes pour vous exprimer dans 80% des cas
On voit bien à quel point la Loi de Pareto s'appliquer à notre vie, à notre travail.
Cette loi n'est cependant pas applicable à toutes les situations :
- sur les quelque 10 000 céréales cultivables, moins de 10 génèrent la quasi-totalité de la production.
Cette loi trouve de nombreuses applications pratiques même si, elle n’est pas absolument universelle. Elle encourage à traiter les 20% des cas qui pèsent 80% de la valeur de l'ensemble, et cela pour être efficace et économique. À l'inverse, les 80% des cas qui ne pèsent que 20% exigeraient beaucoup d’efforts pour peu de résultat.
En résumé, on trouvera ainsi très fréquemment les exemples suivants :
20% des articles génèrent 80% de la vente,
20% des familles de produit représentent 80% du stock,
20% des fournisseurs représentent 80% du chiffre d'achat...,etc.
La méthode ABC provient directement de ces observations. Elle permet d'identifier les éléments prioritaires.
Avant toute chose, il convient de définir quel est l'objectif de l'analyse. Une fois le but clairement identifié, les données sur lesquelles baser l'analyse sont facilement identifiables. Par exemple :
identifier les articles générant le plus (classe A) ou le moins (classe C) de rotation dans un entrepôt,
identifier les familles représentant la majeure partie du stock (classe A),
pondérer les causes générant des retours produits en entrepôt,
classifier les fournisseurs selon le volume d'achat,
classifier les familles de produit selon le volume de vente....
Enjeux de l'analyse ABC => Elle permet la définition des catégories de produits qui nécessiteront la mise en place de processus et modes de contrôle distincts. L'analyse ABC permet également d'identifier les articles ayant un impact important sur une valeur globale (de stock, de vente, de coût…).
Les données doivent ensuite permettre l'observation d'un historique suffisant et représentatif. En général les données exploitées sont des données annuelles. L'avantage est d'éviter les phénomènes de saisonnalité ou de distribution de l'activité (congés, fermetures, grèves...) pouvant biaiser l'analyse.
Le but des analyses 20/80 et ABC dans la gestion des flux est de prévoir et anticiper sur les principales causes des goulets d’étranglement. Il faut assurer la circulation des produits en appliquant une gestion préventive des risques pouvant provoquer un ralentissement ou une rupture des flux.
Dans le contrôle des flux, ces analyses seront essentiellement fondées sur deux caractéristiques :
- Le temps (durée, délais…). Ex : ABC sur délais d’approvisionnement, ABC sur temps de fabrication, ABC sur temps de passage en atelier, sur Heures travaillées, sur heures de circulation des véhicules, dans le but d’appliquer les techniques de lean management ;
- La fréquence (gestion des capacités, gestion de la qualité…). Ex : Articles faisant l’objet de nombreuses commandes, Véhicules les plus sollicités, nombre de pannes sur une période pour définition du planning de maintenance, ou pour réorganisation du planning des livraisons afin de réduire les cadences de transport,
Pour comprendre la méthode ABC, je vous conseille de visiter ce site ICI
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Pour une fiche complète et détaillée vous pouvez consultez le documents suivant sur http://www.scribd.com
Sources :
http://www.megainfos.net
http://cdekeyser.com
http://fr.wikipedia.org
http://www.free-logistics.com