Analyse des Composantes Principales A.C.P.

Résumé du document

Une étude a été réalisée au sein de 36 entreprises ciblées afin de mesurer l'activité logistique de ces organisations grâce aux principaux indicateurs de performance.

Extraits

[...] Donc, les entreprises du dernier groupe se retrouvent au meilleur positionnement en terme de l'exploitation des véhicules et le ratio Chauffeur / Véhicule. 13 P a g e SYNTHESE Pour atteindre la performance optimale du ratio chauffeur / véhicule, nous devons baisser le coût d'utilisation du véhicule tout en maximisant les performances liées aux conducteurs et l'exploitation du véhicule afin d'augmenter la productivité d'une manière générale à savoir celle des chauffeurs et des véhicules. Afin de déterminer les entreprises qui sont plus productives et qui atteignent une performance maximale en terme de chauffeur / véhicule, nous avons regroupé les entreprises qui se trouvent dans une position optimale et maximales par rapport aux trois graphiques étudiés récemment. [...]

[...] a composantes extraites. des futurs graphiques Voir Tableau 2 : Matrice des composantes 5 Page Variables Coefficient de corrélation X5 : Coefficient d'utilisation globale du 0,804 véhicule X6 : Temps d'attente chargement + 0,864 déchargement X7 : Ratio Semi / Tracteur 0,899 X14 : Pneumatiques (coût kilométrique) 0,783 X15 : Entretien et réparation 0,980 (coût kilométrique) X19 : Charges sur salaires 0,909 X20 : Frais de déplacement 0,874 (moyenne journalière) Pour la composante 2 nous pouvons regrouper les indicateurs tels que ; le taux de chargement sur un parcours en charge, temps de service mensuel d'un conducteur titulaire, carburant (coût kilométrique), nombre de jour annuels d'activité d'un conducteur titulaire. [...]

[...] Grâce au tableau de matrice des composantes, nous avons déterminé et regroupé les indicateurs qui sont les plus corrélé par les composantes. Par exemple ; Pour la composante l'indicateur X15 (Entretien et réparation (coût kilométrique)) est corrélé avec un indice de 0,980. Donc, nous remarquons une forte corrélation entre cette variable et cette composante puisqu'il est proche de 1 Nous avons retenu tous les autres indicateurs de la même manière afin de regrouper ceux qui sont les plus corrélés avec les composantes. [...]

[...] Quant au groupe nous pouvons parler de l'existence d'une corrélation linéaire positive. Car, en ce qui concerne ces entreprises, plus le Ratio Chauffeur / Véhicule augmente, plus les performances liées au conducteur augmente aussi P a g e G2 G1 G3 Les Performances liées aux conducteurs En général par rapport aux autres groupes d'entreprise, la performance est atteinte avec plus de chauffeurs. A travers le graphique, nous pouvons affirmer que le groupe 2 occupe une position optimale avec une meilleure performance par rapport aux autres groupes d'entreprises.» 11 P a g e L'interprétation de la 3ème Matrice des Composantes : Le 3ème graphique matricielle qui s'intitule, l'exploitation du véhicule et le ratio chauffeur / Véhicule nous donne 4 groupes d'entreprises. [...]

[...] Après avoir effectué les manipulations nécessaires sur SPSS, on obtient le tableau suivant1 ; 1 Voir Tableau 1 : Variance totale expliqué 3 Page Variance totale expliquée Extraction Sommes des carrés des facteurs Somme des carrés des facteurs retenus retenus pour la rotation % de la % de la Valeurs propres initiales Comp % de la osante Total variance % cumulés Total variance % cumulés Total variance % cumulés Méthode d'extraction : Analyse en composantes principales. A travers ce tableau, nous pouvons déterminer les composantes principales qui constituent le plus le domaine d'étude qu'on va réaliser. Ce paramètre est calculé avec une logique de Pareto des composantes constituent 80% du domaine à étudier. Ici, les 6 premières composantes constituent du domaine à étudier. Donc ces 6 composantes seront retenues pour notre analyse. [...]