Veuillez utiliser cette adresse pour citer ce document : http://repository.enp.edu.dz/jspui/handle/123456789/9832
Affichage complet
Élément Dublin CoreValeurLangue
dc.contributor.authorAnou, Mohamed Raouf-
dc.contributor.authorCheriet, Naila-
dc.contributor.otherNait Kaci, Sabiha, Directeur de thèse-
dc.contributor.otherOuafi, Kheir Eddine, Directeur de thèse-
dc.date.accessioned2021-09-26T10:24:09Z-
dc.date.available2021-09-26T10:24:09Z-
dc.date.issued2018-
dc.identifier.otherP000269-
dc.identifier.urihttp://repository.enp.edu.dz/xmlui/handle/123456789/9832-
dc.descriptionMémoire de Projet de Fin d’Études : Génie Industriel. Management Industriel. Management de l'innovation : Alger, École Nationale Polytechnique : 2018fr_FR
dc.description.abstractSchlumberger connaît, l'implémentation globale d'une nouvelle stratégie NWW. Cette dernière n'étant pas adaptée à l'environnement local, ce présent projet vise à apporter des outils innovants afin d'améliorer les processus de la compagnie. L'objectif de ce travail est l'amélioration de la collaboration au sein des sous-processus "Management des équipements" et "Management et distribution du matériel" de l'entreprise Schlumberger. NAF dans le but de converger vers un orthofonctionnement. Suite au diagnostic socio-économique de l'entreprise et la résolution des contradictions par la méthode TRIZ, deux solutions ont été proposées : L'utilisation des outils de la planification commerciale et opérationnelle (S&OP) pour améliorer directement la collaboration dans les processus. L'utilisation de l'outil Machine Learning pour modifier le modèle d'estimation du Lead Time et pour catégoriser les cargaisons avant de passer commande.fr_FR
dc.language.isofrfr_FR
dc.subjectProcessusfr_FR
dc.subjectCollaborationfr_FR
dc.subjectS&OPfr_FR
dc.subjectTRIZfr_FR
dc.subjectMachine Learningfr_FR
dc.titleAmélioration de la coordination des processus par la méthode Triz et les outils machine learning et S&OP : application : processus assets management et inventory management and distribution de Schlumberger NAFfr_FR
dc.typeThesisfr_FR
Collection(s) :Département Génie industriel : Management de l'innovation

Fichier(s) constituant ce document :
Fichier Description TailleFormat 
ANOU.Mohamed-Raouf_Cheriet.Naila.pdfPI007183.81 MBAdobe PDFVoir/Ouvrir


Tous les documents dans DSpace sont protégés par copyright, avec tous droits réservés.