DÉVELOPPEMENT D'UNE APPROCHE PRÉDICTION BASÉE SUR LES RÉSEAUX DE NEURONES DE LA CHAÎNE LOGISTIQUE SUPPLY SIDE CAS D'ÉTUDE : ENTREPRISE DE PRODUCTION PHARMACEUTIQUE DAR EL-BEIDA – ALGÉRIE

dc.contributor.authorKHALLA Charaf
dc.contributor.authorBOUDERSA Abd EL Djalil
dc.contributor.authorDRISS Imen (Encadrant)
dc.date.accessioned2024-10-22T09:26:19Z
dc.date.available2024-10-22T09:26:19Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractLe sujet de ce mémoire porte sur l'utilisation des réseaux de neurones artificiels pour améliorer la prédiction de la demande en matières premières dans un contexte industriel. L'étude se concentre sur le développement et l'évaluation d’un modèle neurone avancés, destiné à fournir des prévisions plus fiables que les méthodes traditionnelles. L'objectif est de démontrer le potentiel des techniques d'apprentissage automatique pour optimiser les processus d'approvisionnement, de production et de distribution au sein de l'entreprise.
dc.identifier.urihttp://172.16.16.5:4000/handle/123456789/195
dc.language.isofr
dc.publisherEcole Nationale Superieure de Technologie et d'Ingénierie. Annaba
dc.titleDÉVELOPPEMENT D'UNE APPROCHE PRÉDICTION BASÉE SUR LES RÉSEAUX DE NEURONES DE LA CHAÎNE LOGISTIQUE SUPPLY SIDE CAS D'ÉTUDE : ENTREPRISE DE PRODUCTION PHARMACEUTIQUE DAR EL-BEIDA – ALGÉRIE
dc.typeThesis
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