Exploration de données de planification pour la modélisation des incertitudes dues à l’horizon glissant - Argumentation, Décision, Raisonnement, Incertitude et Apprentissage Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2020

Exploration de données de planification pour la modélisation des incertitudes dues à l’horizon glissant

Résumé

Dans une chaine logistique, la planification tactique à horizon glissant est utilisée pour synchroniser la production et la distribution. Ainsi, un acteur qui reçoit des planifications de ses partenaires (clients ou fournisseurs) peut chercher à étudier leur incertitude en analysant les variations de celles reçues dans le passé. Cet article propose un processus de modélisation d’incertitudes en utilisant des méthodes d’analyse des données massives (classification non supervisé) pour identifier les horizons de re-planification ayant des niveaux de variation similaire, puis estimer l’incertitude sur ces groupes d’horizons. La méthode proposée est appliquée à un cas pratique industriel, nous discutons les résultats obtenus qui mette en avant des comportements spécifiques des décideurs.
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Dates et versions

hal-03027854 , version 1 (27-11-2020)

Identifiants

  • HAL Id : hal-03027854 , version 1

Citer

Walid Khellaf, Jacques Lamothe, Romain Guillaume. Exploration de données de planification pour la modélisation des incertitudes dues à l’horizon glissant. MOSIM'20 - 13ème Conférence internationale de Modélisation, Optimisation et Simulation, Nov 2020, Agadir (on line ), Maroc. 6 p. ⟨hal-03027854⟩
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