Haute Ecole de la Province de Liège

Méthodes quantitatives de gestion :

Au terme du cours de MQG, l'étudiant sera capable de :Identifier et définir les différentes notions de stock (marchandises, matières premières, …); Reconnaître le vocabulaire spécifique à la gestion d’un stock (stock de sécurité, stock d’alerte, rupture de stock, …)Exprimer clairement les résultats obtenus; Utiliser ce vocabulaire spécifique dans les représentations schématiques, les résolutions et solutions des problématiques de gestion du stock et des commandes; Commenter une information ou un graphique, dans un langage clair, concis et exempt d’ambiguïtés.Juger si un système avec file d’attente peut fonctionner avec un certain nombre de stations ouvertes; Déterminer dans un problème d’attente, le nombre optimal de stations à ouvrir pour minimiser les coûts, le temps d’attente, le personnel à occuper, …Reconnaître la signification des symboles dans un formulaire mathématique à disposition; Conseiller et participer à la prise de décision sur base des résultats mathématiques obtenus à l’analyse d’un problème quantitatif de gestion; Traduire en recommandations applicables les solutions chiffrées obtenues; Conseiller et participer à la prise de décision sur base des résultats mathématiques obtenus à l’analyse d’un problème quantitatif de gestionIdentifier les enjeux de la gestion du stock d’une entreprise; Définir les différents types de coûts liés à la détention et à la gestion d’un stock de base; Définir les différents types de coûts liés à la détention et à la gestion d’un stock de sécuritéCalculer les données significatives de gestion dans le temps des clients dans une file (temps d’attente, temps dans le système, nombre moyen de clients en attente, …); Déterminer dans un problème d’attente, le nombre optimal de stations à ouvrir pour minimiser les coûts, le temps d’attente, le personnel à occuper, …; Estimer les dates de survenance d’une éventuelle rupture de stock d’un article; Calculer les dates de commandes et les quantités à commander afin de minimiser les coûts totaux de gestion du stock dans des modèles à quantités commandées constantes à des périodes variables ou à dates de commande fixes de quantités variables sur base de prévisions des ventes; Catégoriser les articles dont la bonne gestion de l’approvisionnement est essentielle au bon fonctionnement financier de l’entreprise (importance chiffre d’affaires, clients,…)Représenter par réseau le déroulement d'un projet, en déterminer le chemin critique, la répartition optimale du personnel nécssaire à sa réalisation et les probabilités liées à sa durée.

Statistique appliquée :

Au terme du cours de Statistique et mathématique appliquées, l'étudiant sera capable de :Reconnaître les consignes de travail lors de travaux individuelsAppliquer les consignes de travail lors de travaux individuelsDéfinir les concepts de base liés aux probabilités et aux variables aléatoires -Définir les types de variables - Distinguer les variables discrètes et continues - Définir les formes de tirage de l'échantillon et les types de tirage - Relier la notion de probabilités à celle de fréquences - Citer les propriétés de base des probabilités simples, conditionnelles et composées - Reconnaître les conditions d’application des calculs de probabilités simples et des probabilités conditionnelles - Identifier un groupement d'objets en termes d'arrangement, de permutation et de combinaison avec ou sans répétitions- Reconnaître qu’une situation, une question, un contexte se prête à l’utilisation de la loi binomiale, la loi de Poisson ou la loi normale  -Identifier les caractéristiques du graphique d’une distribution normale - Reconnaître les circonstances dans lesquelles on peut remplacer la loi binomiale et la loi de Poisson par la loi normale - Identifier le vocabulaire lié aux intervalles de confiance - Identifier le principe et buts des tests d’hypothèses : les notions d’hypothèses nulle et alternative (dans les cas unilatéraux et bilatéral), la puissance d’un test, les risques de première et de deuxième espèce et le seuil de signification du test.Préciser les données et les inconnues dans un problème donnéRésoudre des applications à caractère probabiliste en utilisant des diagrammes en arbre, des tableaux, l'analyse combinatoire et les propriétés de base de la théorie des probabilitésExploiter un tableau pour calculer des probabilités conditionnelles.Distinguer et utiliser la dépendance d'événementsIllustrer les concepts de base liés aux probabilités et aux variables aléatoiresCalculer à l'aide des formules le nombre de groupements d'objets en termes d'arrangement, de permutation et de combinaison avec ou sans répétitions.Reconnaître qu’une situation, une question, un contexte se prête à l’utilisation de la loi binomiale, la loi de Poisson ou la loi normaleUtiliser les tables de la loi de Poisson, de la loi de Gauss et du Chi carréCalculer une probabilité dans un contexte qui requiert d'utiliser une loi probabiliste discrète (binomiale, de Poisson) ou la loi normaleReconnaître les différents types d'échantillons et de tirages dans une situation concrèteJuger de la qualité d’un estimateurCalculer et interpréter les estimateurs pour la moyenne, la variance et la fréquenceUtiliser les lois suivies par les estimateurs pour résoudre des problèmes au niveau d’un échantillon connaissant les valeurs correspondantes de la population.Calculer et interpréter un intervalle de confiance pour une moyenne ou une proportionIdentifier les hypothèses à tester et les tester via des outils de calculs adéquatsDécider, à partir de données récoltées sur un échantillon, si une affirmation concernant une caractéristique de population (moyenne, proportion) est vraie ou nonExpliquer le sens du "statistiquement significatif"Effectuer des tests d’ajustement du chi carré (pour des catégories, une loi binomiale, de Poisson ou normale) après avoir vérifié les conditions d’applicationModéliser sous forme mathématique un problème concret de gestion des ressources humaines ou matériellesÉvaluer la cohérence de ses propres résultatsCritiquer des informations chiffrées et en estimer la portée en utilisant le calcul des probabilitésExprimer clairement les résultats obtenusOrdonner et classer les données dans un tableau trié.Commenter une information ou un graphique portant sur des probabilités, dans un langage clair, concis et exempt d’ambiguïtés.

Méthodes quantitatives de gestion :

Planification de projets

La gestion d'un stock: généralités, stock actif, stock de sécurité.

Statistique appliquée :

Notions de probabilités

Loi statistique et espérance d'une variable aléatoire

Lois statistiques classiques. calcul de l'espérance d'un gain

Formules liées à l'échantillonnage

Intervalles de confiance pour une moyenne, une proportion

Tests classiques (moyenne, proportion)

Chi-carré d'ajustement à une loi

Autres méthodes

Méthodes quantitatives de gestion :

Chaque séance comporte une brève introduction théorique et la résolution d'exercices.

Statistique appliquée :

Chaque séance comporte une brève introduction théorique et la résolution d'exercices

Méthodes quantitatives de gestion :

Faure, Robert. Précis de recherche opérationnelle. Dunod décision,466p

Kolb, F. La logistique. EME,207p

Sali, Elie.Gestion de stock.Ed.d'organisation,256p

Alcouffe, Christiane. Gestion de stocks.Eyrolles,369p

Statistique appliquée :

Spiegel, M R., Statistique, cours et problèmes.2ème édition, Mc Graw-Hill, 432p

Dagnelie, Pierre, Statistique théorique et appliquée, 2ème édition, de Boeck, 511p