Message > Proposition de deux stages M2 avec possibilité de poursuite en thèses CIFRE

  • Forum 'Stages' - Sujet créé le 01/02/2019 par Yassine OUAZENE (458 vues)


Le 01/02/2019 par Yassine OUAZENE :

Sujet du stage (1)

Optimisation de la performance globale de la chaîne logistique avale

Résumé :

Ce stage a pour objectif d'identifier les possibles leviers d'optimisation de la performance globale de la chaîne logistique aval afin de réduire les coûts de mettre en place des outils de pilotage efficaces pour une meilleure performance et maîtrise des tournées de distribution. L’approche « performance globale » est un enjeu majeur pour la compétitivité des entreprises.  Il s’agit d’adopter une vision en « coût » complet incluant les aspects risques (manque à gagner) les aspects sociaux et environnementaux. Cette démarche peut s’articuler auteur des axes suivants :

  1. Caractérisation de la chaîne logistique 

A travers les points suivants :

  • La chaîne de valeur : flux physiques, flux d'information, flux financiers.
  • Les composantes principales : acteurs, produits et contraintes, enjeux commerciaux, processus de production, réglementation.
  1. Définition de la Performance globale

A travers l’affectation des ressources et satisfaction clients :

  • L’analyse des coûts liés aux stocks.
  • La gestion des stocks
  • La flexibilité de la chaîne logistique.
  • L’analyse des facteurs déterminants de coûts pour l'entreposage et les transports
  1. Mesure et pilotage de Performance globale
  • La gestion des entrepôts.
  • Le pilotage des transporteurs et l’optimisation des tournées de distribution.
  1. Mise en place des KPI et les tableaux de bord

S’articule autour des points suivants :

  • Les indicateurs clés de la chaîne logistique avale (niveaux des stock, taux de service, taux des retours clients …).
  • Les tableaux de bord pour un management visuel plus simple.

Mots-clés : chaîne logistique avale, évaluation de performance, algorithmes d’optimisation, indicateur de performance

Profil du candidat :

Le candidat devra disposer de solides connaissances en recherche opérationnelle (modélisation mathématique, optimisation), en génie industriel (modélisation d’entreprise, simulation de flux, évaluation de performance) et en informatique (programmation en C/C++, Java, connaissance de librairies mathématiques, statistiques, optimisation).

Le sujet ainsi que le profil du candidat peuvent être sujet à modifications en fonction des contraintes et des attentes de l’entreprise.          

Les candidatures sont à envoyer à : yassine.ouazene@utt.fr, taha.arbaoui@utt.fr, faicel.hnaien@utt.fr 

 

Sujet du stage (2)

Simulation et jumeau numérique pour une usine 4.0

Les entreprises dans tout domaine s’orientent aujourd’hui de plus en plus vers l’industrie du futur. Dans l’objectif d’atteindre des usines complètement numériques, les entreprises œuvrent sur plusieurs fronts intégrant plus de capteurs et développant des systèmes intelligents et réactifs en temps réel. Le groupe industriel partenaire s’oriente fortement sur le sujet et investit dans une nouvelle usine, qui sera l’usine phare du groupe.

L’objectif de ce stage est de créer le modèle de simulation de flux détaillé de la nouvelle usine. Dans le cadre de ce travail, l’étudiant stagiaire effectuera une collecte de données complète afin d’intégrer toutes les contraintes de production et de maintenance dans l’usine actuelle. Il s’agit alors de collecte de données sur les machines utilisées et nouvelles, sur les gammes de production et sur les contraintes de capacité de production et de flux. En se basant sur les données collectées, le modèle de simulation de flux devra être développé en utilisant un logiciel de simulation de flux (Flexsim ou Arena) afin de produire un flux similaire à celui qui sera mis en place dans la nouvelle usine. Toutes les étapes de ce travail seront faites en collaboration avec le groupe industriel et plusieurs déplacements dans l’usine du groupe sont prévus.

Profil du candidat :

  • Bonnes connaissances en recherche opérationnelle 
  • Des connaissances solides en simulation de flux et simulation à événement discrets.
  • Très bonnes aptitudes de programmation et une maîtrise d’un ou plusieurs langages de programmation.

Les candidatures sont à envoyer à : yassine.ouazene@utt.fr, taha.arbaoui@utt.fr, faicel.hnaien@utt.fr 

 







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