Human error probabilities computation for manufacturing system simulation using CREAM

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Conception d'un système d'évaluation de la performance multi-critères basé sur les préférences des décideurs

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Sharing inter-faculty teaching experiences for improved training in information literacy

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DE LA NOTION DE ROBUSTESSE DANS LES ETUDES DE SIMULATION

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Analyse de performance par simulation et conception de systèmes de production robustes

CLERMONT FD-BCIU Sci.et Tech. (630142101) / SudocSudocFranceF

OPTIMISATION COMBINATOIRE PAR ENTROPIE CROISÉE : APPLICATION À DES PROBLÈMES DE GRANDES TAILLES DANS LES ENTREPÔTS LOGISTIQUES

Colloque avec actes et comité de lecture. internationale.International audienceL’objectif de cette étude est de présenter la méthode de l’entropie croisée pour trouver un placement des produits performant pour un système de préparation de commandes. Ce type de problème intitulé SAP ou SLAP pour Storage Assignment Problem ou Storage Location Assignment Problem consiste à définir l’affectation des produits dans les diff _erentes emplacements de picking du système de préparation de commandes, sous un certain nombre de contraintes (type de support de stockage, contraintes capacitaires, foisonnement lors de la préparation, ...). Nous allons montrer que la méthode de l’entropie croisée est facilement et efficacement applicable à un tel problème puis nous allons d _evelopper cette méthode sur un exemple concret pour en montrer les performances

DFM method for aircraft structural parts using the AHP method

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Adaptation of the geometric model of a 6 dof serial robot to the task space, Computational Kinematics

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Mechanics & Industry Selected scientific topics in recent applied engineering -20 Years of the 'French Association of Mechanics -AFM' Decision-making for multi-criteria optimization of process planning

International audienceThe objective of this work is to develop a methodology for the automatic generation of optimised and innovative machining process planning that enable aeronautical subcontractors to face current productivity and competitiveness issues. A four-step methodology is proposed, allowing the user to obtain optimised machining ranges that respect his know-how and experience and introduce innovation. This methodology is based on a representation of the decisional behaviour of the user in a given situation as well as in the face of the risk of industrialisation and broadens the formalisation of the performance of a process by taking into account other performance criteria other than machining time or overall cost. A genetic algorithm is used to generate optimized process planning. An AHP method is used to represent the decision-making process. The methodology presents the best processes generated and the use of social choice theory enables it to target the most efficient ranges to be implemented, by integrating a risk criterion to the industrialization

PROVET 4.0 : projet ERASMUS+ pour la création de support de cours sur l’Industrie du futur

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