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de l'Institut Henri Fayol de l'École Nationale Supérieure des Mines de Saint-Etienne.

Les publications du département sont consultables par année, par type de publication, ou par auteur.

 

Le Département Génie mathématique et industriel de l'Institut Henri Fayol rassemble une vingtaine d'experts autour des aspects mathématiques de la modélisation et de la décision. Le développement de nouveaux produits, de nouveaux procédés de fabrication et de nouveaux modèles d'entreprises nécessite une analyse quantitative de la performance, notamment à des fins de dimensionnement et de comparaison à l'existant. Il s’agit alors d’établir des modèles mathématiques de ces objets, infrastructures, entreprises, modèles dits de décision car suffisamment rapides pour permettre des études quantitatives systématiques.

Les idées qui émergent actuellement dans les entreprises reposent de plus en plus sur l'ensemble de la chaine de la valeur. Ceci va avec une intégration croissante des connaissances techniques dans les systèmes d'informations et dans les logiciels de simulation. De nouvelles ressources quantitatives, plus fines et pluridisciplinaires existent qui permettent de fonder la décision sur une analyse des compromis et des risques inhérents à toute recherche de performance. Pour cela cependant, il est nécessaire de maîtriser la complexité croissante des problèmes de modélisation et d'optimisation associés.

   Les domaines de recherche du Département Génie mathématique et industriel sont les suivants.

  • La modélisation
    • Les méta-modèles de produits complexes (infrastructures, véhicules) ; les plans d'expériences,  l'apprentissage supervisé (en particulier le krigeage) et la réduction de modèles (e.g., POD).
    • Les modèles de systèmes de production et les modèles de chaînes logistiques ;  la théorie des graphes, les réseaux de Petri, les chaînes de Markov, la simulation à événements discrets
  • L'aide à la décision
    • L'optimisation combinatoire et continue ;  la programmation mathématique linéaire, les méta-heuristiques, l'optimisation multi-objectifs, l'optimisation globale.
    • La modélisation des incertitudes et l'analyse de leurs effets ; probabilités et autres représentations des aléas, analyse de sensibilité.
  • L'originalité du positionnement de DEMO réside dans ses approches intégrées
    • Optimisation tout en prenant en compte les incertitudes.
    • Intégration des disciplines dans la décision ; produit - système de production - chaîne logistique ; performance physique - coût (économique, environnemental, sociétal).

Le Département Génie mathématique et industriel est associé au Laboratoire d'Informatique, de Modélisation et d'Optimisation des Systèmes (LIMOS, unité mixte de recherche CNRS UMR 6158).

 

Nombre de références bibliographiques

1 026

Documents avec texte intégral

158

Statistiques

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Mots clefs

Multi-agent systems AIDE A LA DECISION Branch and bound Métaheuristiques Machining Simulation Gaussian process Parallel machines Ripple effect Optimisation Robust optimization Control Interpolation Transfer line design Global Optimization Lot-sizing Monte Carlo optimization Inventory control Robustness MIP Kriging Mathematical programming Planification Graph theory Lagrangian relaxation Line Design and Balancing Decision-making FUSION D'INFORMATION Planning Modélisation Supply chain Buffer allocation EXPERTISE Disassembly Assembly Forecasting Disruption management Identification Manufacturing systems Resilience FPTAS Processus gaussiens EGO Parallel operations Operational research Modelling Global optimization Supply planning Model risk Expertise Inverse method Krigeage Sequencing Distributed simulation Machining transfer lines Sensitivity analysis Inequality constraints Coordination Integer programming Gaussian processes Belief functions Mixed integer programming Optimization Scheduling Stochastic programming Gaussian process regression Bootstrap Computational complexity Design Incertitude Line balancing Genetic algorithm Assembly line balancing Optimisation combinatoire Precedence constraints Uncertainty Random lead times Design and reconfiguration of manufacturing systems Dynamics Design of experiments Expected improvement Heuristics RKHS Complexity Additive Models Aide à la décision Optimization under uncertainty Computer experiments Line design and balancing Multi-objective optimization Dynamic programming Combinatorial optimization Supply chain management Assembly systems Imperfect production Heuristiques Gaussian Processes RISQUE NATUREL Production planning and scheduling Line design

 


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