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dc.contributor.authorBouchafa, Yasmine-
dc.contributor.authorLarbi, Melissa-
dc.contributor.otherZouaghi, Iskander, Directeur de thèse-
dc.contributor.otherBenkerrou, Ramtane, Directeur de thèse-
dc.date.accessioned2023-10-09T11:48:11Z-
dc.date.available2023-10-09T11:48:11Z-
dc.date.issued2023-
dc.identifier.otherEP00625-
dc.identifier.urihttp://repository.enp.edu.dz/jspui/handle/123456789/10787-
dc.descriptionMémoire de Projet de Fin d’Études : Génie industriel. Management industriel. : Alger, École Nationale Polytechnique : 2023fr_FR
dc.description.abstractCette présente étude s’inscrit dans le cadre de l’optimisation et de l’amélioration de la visibilité des activités de la logistique domestique de l’entreprise SLB. Cette problématique fut détectée après qu’un audit ASLOG ait été mené sur l’ensemble de la Supply chain. La première partie de la solution concerne l’amélioration des prévisions en proposant un modèle de machine learning fiable et réaliste. La deuxième partie se porte sur la conception d’un cahier des charges ainsi que le prototype visant à concevoir une plateforme logistique qui améliore la visibilité de l’activité et aide aussi à centraliser les données de la logistique. La troisième partie concerne la création de tableau de bord, ainsi que la méthodologie de calcul des emissions de CO2 de l’activité de la logistique domestique de SLB visant à améliorer la visibilité des performance des sous-traitants concernant l’objectif de la réduction des GES de SLB. Enfin nous avons proposé les pespectives futures innovantes : l’utilisation de l’IoT dans la logstique de SLB pour améliorer sa performance ainsi que le calcul de sa rentabilité à long terme.fr_FR
dc.language.isofrfr_FR
dc.subjectASLOGfr_FR
dc.subjectLogistiquefr_FR
dc.subjectMachine Learningfr_FR
dc.subjectCahier des chargesfr_FR
dc.subjectVBAfr_FR
dc.subjectIoTfr_FR
dc.subjectGESfr_FR
dc.subjectTableau de Bordfr_FR
dc.titleContribution à l’intégration de solutions digitales pour une meilleure visibilité et une gestion durable de la logistique de transport : application SLB Algériefr_FR
dc.typeThesisfr_FR
Collection(s) :Département Génie industriel : Management Industriel

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