dc.contributor.author |
Kadi, Mohamed |
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dc.contributor.author |
Bouhali, Ghezlane |
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dc.contributor.other |
Fellous, Sihem, Directeur de thèse |
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dc.contributor.other |
Bouchafaa, Bahia, Directeur de thèse |
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dc.contributor.other |
Gourine, Reda, Directeur de thèse |
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dc.date.accessioned |
2021-11-25T08:06:26Z |
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dc.date.available |
2021-11-25T08:06:26Z |
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dc.date.issued |
2021 |
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dc.identifier.uri |
http://repository.enp.edu.dz/xmlui/handle/123456789/10087 |
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dc.description |
Mémoire de Projet de Fin d’Études : Génie Industriel : Alger, École Nationale Polytechnique : 2021 |
fr_FR |
dc.description.abstract |
Ce travail s’inscrit dans le cadre de l’optimisation du processus de gestion des conteneurs en souffrance
de Maersk Algérie, par la mise en place d’un modèle de clustering permettant la segmentation des
clients et des conteneurs. L’objectif de ce modèle est d’offrir une meilleure gestion des clients et des
conteneurs en prenant en considération les différents facteurs influant la rétention des conteneurs et
leurs conséquences. La solution en question va permettre à l’entreprise une meilleure réactivité dans
la gestion des conteneurs en souffrance ainsi qu’un gain de temps en effectuant des actions différencié
sur chaque cluster formé. |
fr_FR |
dc.language.iso |
fr |
fr_FR |
dc.subject |
Conteneurs en souffrance |
fr_FR |
dc.subject |
Aide à la décision |
fr_FR |
dc.subject |
Apprentissage automatique |
fr_FR |
dc.subject |
Tableaux de bords |
fr_FR |
dc.title |
Contribution à l’optimisation du processus de gestion des conteneurs par l’apprentissage non-supervisé : cas des conteneurs en souffrance de MAERSK Algérie |
fr_FR |
dc.type |
Thesis |
fr_FR |