Intelligence artificielle appliquée aux prévisions dans la SupplyChain - Benkachcha, Said;Benhra, Jamal
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L'objectif de cet ouvrage est de contribuer à l'optimisation de la gestion des ux par minimisation de l'incertitude sur la demande. Tous les acteurs concernés par l'application des prévisions ou par le processus de prise de d ecision connaissent l'importance de choisir la technique de prévision la plus appropriée. Chaque situation est di érente des autres, et les méthodes ne sont pas caractérisées par les mêmes forces et faiblesses. Les limites des modèles classiques incitent à utiliser d'autres méthodologies et d'exploiter des outils de l'intelligence artificielle (IA), qui sont adaptés à des…mehr

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Produktbeschreibung
L'objectif de cet ouvrage est de contribuer à l'optimisation de la gestion des ux par minimisation de l'incertitude sur la demande. Tous les acteurs concernés par l'application des prévisions ou par le processus de prise de d ecision connaissent l'importance de choisir la technique de prévision la plus appropriée. Chaque situation est di érente des autres, et les méthodes ne sont pas caractérisées par les mêmes forces et faiblesses. Les limites des modèles classiques incitent à utiliser d'autres méthodologies et d'exploiter des outils de l'intelligence artificielle (IA), qui sont adaptés à des contextes complexes et incertains comme celui des prévisions.
Autorenporträt
¿ SAID Benkachcha, Docteur en Sciences de l¿ingénieur, Génie industriel.Directeur du CRMEF Settat (2014-16). Domaines de recherche: SCM, robotique et IA. ¿ JAMAL Benhra, Chef de l¿équipe de recherche OSIL à l¿ENSEM de Casablanca. Professeur de génie industriel et logistique. Domaines de recherche: optimisation,méta heuristiques robotique et SCM.