Browsing by Author "DRISS Imen (Co-Encadrant)"

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    ANALYSE COMPARATIVE DES APPROCHES D'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE POUR L'OPTIMISATION DE LA GESTION DES STOCKS INDUSTRIELS
    (ECOLE NATIONALE SUPERIEURE DE TECHNOLOGIE ET D’INGENIERIE - ANNABA, 2024) KHALLA Charaf; BOUDERSA Abd EL Djalil; BOUACHA Ismail (Encadrant); DRISS Imen (Co-Encadrant)
    Le sujet de ce mémoire porte sur l’analyse comparative des différentes méthodes d'intelligence artificielle utilisées dans l'optimisation de la gestion des stocks industriels. L'étude se concentre sur l'application de ces méthodes dans les systèmes de gestion des stocks et propose un cas d’étude pour illustrer son efficacité. L’objectif est d’évaluer les avantages et les limites des différentes approches d’intelligence artificielle pour améliorer la gestion des stocks en milieu industriel.
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    ANALYSE COMPARATIVE DES APPROCHES D’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE POUR L’OPTIMISATION DES PROCESSUS DE MAINTENANCE INDUSTRIELLE
    (ECOLE NATIONALE SUPERIEURE DE TECHNOLOGIE ET D’INGENIERIE - ANNABA, 2024) BOUAZIZ Mohamed Lamine; SAADI Daya El Hak; BOUACHA Ismail (Encadrant); DRISS Imen (Co-Encadrant)
    Dans ce projet, nous avons effectué une étude comparative qui explore l’intersection de l’IA, des systèmes de gestion de la maintenance informatisée (GMAO), et la maintenance prédictive, un domaine de recherche essentiel qui cherche à optimiser la gestion des actifs et à réduire les temps d’arrêt, les systèmes de GMAO traditionnels ne s’adaptent souvent pas aux environnements dynamiques et prédisent les pannes de manière proactive, les techniques d’IA, y compris les algorithmes bio-inspirés, le ML, et DL, offrent des solutions prometteuses. Pourtant, les praticiens manquent de directives claires sur l’approche à adopter pour la maintenance prédictive. En comparant ces méthodes d’IA, nous cherchons à identifier l’approche la plus efficace pour améliorer les capacités de GMAO. Cette recherche comble le fossé entre la théorie et la mise en oeuvre pratique, en fournissant des informations exploitables pour les professionnels de la maintenance.