| Crédits ECTS |
4
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| Volume horaire total |
36
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| Volume horaire CM |
10
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| Volume horaire TD |
10
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| Volume horaire TP |
16
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Pré-requis
? Posséder des notions de base d’ordonnancement et d’optimisation discrète
? Connaitre les notions de base de la simulation (fonctionnement d'un calendrier d'événements, cadre expérimental, prise en compte de l'aléatoire, simulations terminantes et non terminantes, etc.)
? Connaitre les plans d’expériences
? Notions de statistiques et probabilité? (lois et vecteurs aléatoires, estimation ponctuelle et ensembliste, test d'hypothèses, indépendance et corrélation, lois usuelles de probabilité, …)
? Savoir développer des modèles simples avec ARENA et les documenter
? Posséder des notions de base de l'organisation et de la conception des systèmes de production et logistiques
Objectifs
? Savoir intégrer de nouveaux concepts pour développer des modèles plus avancés
? Connaitre les notions de base pour tester, vérifier, valider un modèle
? Savoir déterminer les variables les plus influentes sur les performances et optimiser
? Savoir comment représenter l'aléatoire selon les données disponibles.
? Savoir prendre en compte les décisions de pilotage lors d'études utilisant la simulation
? Connaitre les difficultés et conséquences liées aux arrêts et les différents cas à prendre en compte en simulation
? Savoir positionner la simulation dans le cadre de l'industrie 4.0
? Savoir réaliser des simulations pour : un plan d'expériences, une analyse de sensibilité? ou une optimisation (RSM et Optquest)
? Savoir utiliser un outil d'aide pour déterminer les lois de probabilité, un gestionnaire de scénarii et un optimiseur
? Savoir réaliser des sous modèles avec des types d'entité différents pour générer des arrêts ou des demandes de réapprovisionnement
? Savoir mettre en ?uvre une animation graphique 3D.
? Connaitre les stratégies de décision en temps réel simples
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? Modéliser et simuler différents types arrêts - Usage de sous modèles - Entités logiques - Mise en ?uvre avec Arena
? Nouvelles notions d'ARENA et animation 3D.
? Vérification, test et validation, approches possibles pour la modélisation de l'aléatoire selon des données disponibles
? Méthodologie d'analyse des simulations et optimisation
? Prise en compte des aspects décisionnels des systèmes de production dans les simulations, simulation et jumeau numérique.
Informations complémentaires
? Savoir intégrer de nouveaux concepts pour développer des modèles plus avancés
? Connaitre les notions de base pour tester, vérifier, valider un modèle
? Savoir déterminer les variables les plus influentes sur les performances et optimiser
? Savoir comment représenter l'aléatoire selon les données disponibles.
? Savoir prendre en compte les décisions de pilotage lors d'études utilisant la simulation
? Connaitre les difficultés et conséquences liées aux arrêts et les différents cas à prendre en compte en simulation
? Savoir positionner la simulation dans le cadre de l'industrie 4.0
? Savoir réaliser des simulations pour : un plan d'expériences, une analyse de sensibilité? ou une optimisation (RSM et Optquest)
? Savoir utiliser un outil d'aide pour déterminer les lois de probabilité, un gestionnaire de scénarii et un optimiseur
? Savoir réaliser des sous modèles avec des types d'entité différents pour générer des arrêts ou des demandes de réapprovisionnement
? Savoir mettre en ?uvre une animation graphique 3D.
? Connaitre les stratégies de décision en temps réel simples
