Modélisation d'un système hybride d'alerte précoce pour les projets complexes et de grande envergure
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Tout projet industriel complexe à grande échelle dans l'environnement transnational, en particulier ceux qui s'activent dans le cadre du développement de nouvelles technologies industrielles, constitue un risque en soi, puisqu'il s'agit toujours d'un pionnier et qu'il ne dispose pas de la rétro expérience nécessaire pour prédire l'avenir. L'originalité de la contribution pratique de cette étude consiste à modéliser, paramétrer et simuler avec des Réseaux Bayésiens (RBs) un Système Hybride d'Alerte Précoce qui avait comme objectif le développement d'une carte de probabilité co...
Tout projet industriel complexe à grande échelle dans l'environnement transnational, en particulier ceux qui s'activent dans le cadre du développement de nouvelles technologies industrielles, constitue un risque en soi, puisqu'il s'agit toujours d'un pionnier et qu'il ne dispose pas de la rétro expérience nécessaire pour prédire l'avenir. L'originalité de la contribution pratique de cette étude consiste à modéliser, paramétrer et simuler avec des Réseaux Bayésiens (RBs) un Système Hybride d'Alerte Précoce qui avait comme objectif le développement d'une carte de probabilité conditionnelle en temps réel et un éventail de différents scénarios d'alerte précoce pour les gestionnaires de projets industriels complexes à grande échelle dans l'environnement transnational, basés sur des estimations de paramètres de temps et de coûts.
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