dc.contributor.author |
Anou, Mohamed Raouf |
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dc.contributor.author |
Cheriet, Naila |
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dc.contributor.other |
Nait Kaci, Sabiha, Directeur de thèse |
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dc.contributor.other |
Ouafi, Kheir Eddine, Directeur de thèse |
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dc.date.accessioned |
2021-09-26T10:24:09Z |
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dc.date.available |
2021-09-26T10:24:09Z |
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dc.date.issued |
2018 |
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dc.identifier.other |
P000269 |
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dc.identifier.uri |
http://repository.enp.edu.dz/xmlui/handle/123456789/9832 |
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dc.description |
Mémoire de Projet de Fin d’Études : Génie Industriel. Management Industriel. Management de l'innovation : Alger, École Nationale Polytechnique : 2018 |
fr_FR |
dc.description.abstract |
Schlumberger 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.iso |
fr |
fr_FR |
dc.subject |
Processus |
fr_FR |
dc.subject |
Collaboration |
fr_FR |
dc.subject |
S&OP |
fr_FR |
dc.subject |
TRIZ |
fr_FR |
dc.subject |
Machine Learning |
fr_FR |
dc.title |
Amélioration 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 NAF |
fr_FR |
dc.type |
Thesis |
fr_FR |