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Responsable(s) Jean-Pierre Kenné

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Cours

Séance Desrciption
1 Présentation du cours, notions générales sur la modélisation des systèmes de production, théorie des probabilités, analyse des performances des systèmes de production.
2 Programmation dynamique et modèles déterministes d'optimisation des systèmes de production.
3 Processus stochastiques et chaînes de Markov (chapitre 2 et Ross).
4 Modèles stochastiques de planification de la production et de la maintenance des systèmes de production - machines en parallèle (chapitre 8).
5 Modèles stochastiques de planification de la production et de la maintenance des systèmes de production - machines en parallèle (chapitre 9).
6 Modèles stochastiques de planification de la production et de la maintenance des lignes de production (chapitres 3 et 4).
7 Méthodes et algorithmes numériques en commande optimale stochastique.
8 Introduction aux systèmes logistiques intégrant les systèmes de productions (chaîne logistique: approvisionnements, production, distribution), gestion des approvisionnements et de stocks.
9 Les enjeux de l'économie circulaire en production manufacturière (Conférencier invité - Mr. Daniel Normandin, Directeur du CERIEC (Centre d'études et de recherches intersectorielles en économie circulaire)
10 Chaînes d'approvisionnement en boucle fermée et problèmes de logistique inverse en production. Mise en course et ordonnancement en systèmes manufacturiers (chapitres 10 et 11)
11 Files d'attente et introduction aux modèles de simulation (définitions, avance du temps et principe de la simulation à événements discrets, principaux blocs) et exemples.
12 Analyse des performances des systèmes de production et logiciel de simulation Arena (conférencier invité - Mr. Jean-François Boulet, HATCH Canada).
13 Introduction aux plans d'expérience et à la méthodologie des surfaces de réponse, commande des systèmes de production (logiciel d'analyse statistique et d'optimisation).

 

 

Laboratoires et travaux pratiques

Séance Description
TD1 Techniques d'optimisation (rappels 1 & 2).
TD2 Techniques d'optimisation (rappels 3 & 4).
TD3 Travaux dirigés (exercices en programmation dynamique déterministe).
TD4 Travaux dirigés (modélisation des systèmes logistiques de production, logistique inverse).
Labo.1 Familiarisation avec Matlab (M1P1-une machine produisant un type de pièces).
TD5 Présentation du projet de session.
TD6 Approche de Kushner en commande stochastique.
Labo.2 Familiarisation avec les méthodes numériques et algorithme de résolution des équations d'HJB.
Labo.3 Support pour le projet de session.