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

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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

1 017

Documents avec texte intégral

153

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Mots clefs

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

 


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