Contribution à l’optimisation du processus de gestion des conteneurs par l’apprentissage non-supervisé : cas des conteneurs en souffrance de MAERSK Algérie

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dc.contributor.author Kadi, Mohamed
dc.contributor.author Bouhali, Ghezlane
dc.contributor.other Fellous, Sihem, Directeur de thèse
dc.contributor.other Bouchafaa, Bahia, Directeur de thèse
dc.contributor.other Gourine, Reda, Directeur de thèse
dc.date.accessioned 2021-11-25T08:06:26Z
dc.date.available 2021-11-25T08:06:26Z
dc.date.issued 2021
dc.identifier.uri http://repository.enp.edu.dz/xmlui/handle/123456789/10087
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


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