OPTIMISATION DE LA MAINTENANCE PAR LA FIABILITE D'UN EQUIPEMENT STRATEGIQUE AU NIVEAU DU COMPLEXE IRIS-TYRES

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dc.contributor.authorMAOUI Yakoub
dc.contributor.authorYAHIA Abderraouf
dc.contributor.authorKHELIFA Noureddine Encadrant)
dc.contributor.authorKEBABSA Tarek (Co-Encadrant)
dc.date.accessioned2024-10-23T11:19:30Z
dc.date.available2024-10-23T11:19:30Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractDans ce projet nous avons explore l’utilisation de l’intelligence artificielle (IA) pour anticiper les besoins futurs en matières premières. Le défi majeur est la prédiction précise de la demande en matières premières dans les années à venir. Nous passons en revue les méthodes d’IA, notamment les machines à vecteurs de support (SVM), qui se sont avérées efficaces dans divers domaines. Ce travail détaille la création de notre modèle SVM pour la prédiction de quantités, avec une évaluation des performances et une comparaison avec d’autres approches. En conclusion, nous soulignons l’importance de l’IA dans la gestion des matières premières.
dc.identifier.urihttp://dspace.ensti-annaba.dz:4000/handle/123456789/225
dc.language.isofr
dc.publisherEcole Nationale Superieure de Technologie et d'Ingénierie-Annaba
dc.titleOPTIMISATION DE LA MAINTENANCE PAR LA FIABILITE D'UN EQUIPEMENT STRATEGIQUE AU NIVEAU DU COMPLEXE IRIS-TYRES
dc.typeThesis
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