Nous proposons une étude quantitative pour déterminer le bon niveau d'agrégation de données d'entrée d'un problème de Supply Chain Network Design ($SCND$). L'étude se concentre sur un modèle de programmation linéaire en nombre entier tactique multi-période et multi-produit de distribution de véhicules avec des coûts de transport par lot. Le niveau d'agrégation recommandé est destiné à être appliqué de façon systématique dans un outil d'aide à la décision dont le but est d'optimiser l'utilisation de centres et de routes, ainsi que le flux global de produits. Des données réelles sont utilisées. Trois dimensions d'agrégation sont considérées : type de produit (caractéristiques des produits), spatiale (localisations géographiques) et temporelle (périodes de planification). Pour chacune de ces dimensions, nous proposons plusieurs niveaux d'agrégation.