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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

1 023

Documents avec texte intégral

157

Statistiques

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Mots clefs

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

 


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