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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

1 026

Documents avec texte intégral

158

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Mots clefs

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

 


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