Adresse :
Madame Dan Luo du département DAPI et du laboratoire LS2N, présentera ses travaux de recherche sur le sujet :
"Approches basées sur les données pour traiter les incertitudes dans les problèmes de dimensionnement de lots"
Résumé : De nos jours, les fabricants ont tendance à raccourcir les cycles de production et à augmenter les assortiments de produits, ce qui conduit à un environnement de production volatile avec des incertitudes dans la demande du client, les rendements, la capacité de production et les délais d'exécution. Les fabricants ont besoin d'outils de planification de la production capables de faire face à ces paramètres incertains. Plusieurs études ont montré que la programmation stochastique est un paradigme efficace pour créer des plans de production qui couvrent efficacement ces incertitudes.
Cependant, les approches de programmation stochastique sont intensives en calcul (nécessitant beaucoup de temps CPU et de mémoire), et ces approches ne s'adaptent pas bien à la taille du problème de dimensionnement des lots. Cette thèse étudie les méthodes de résolution des problèmes de dimensionnement de lots à grande échelle dans la planification de la production sous différentes incertitudes.
Organisateur(s)
Dans le cadre de la co-accréditation de thèse d’IMT Atlantique au sein de l'école doctorale SPIN
Mots-clés: Piloté par les données, Dimensionnement des lots, Incertitudes, Heuristique, Grande échelle