l’affectation de produits aux casiers d’un AS/RS dans le but de minimiser le temps global d’utilisation de la machine S/R
Des informations générales:
Le niveau |
Master |
Titre |
l’affectation de produits aux casiers d’un AS/RS dans le but de minimiser le temps global d’utilisation de la machine S/R |
SPECIALITE |
Génie Industriel – Productique |
Page de garde:
Sommaire:
Introduction générale.
Chapitre 1
1.1 Introduction
1.2 Notion de base AS/RS.
1.3 Composition
1.4 Le fonctionnement des AS/RS.
1.5 Terminologie
1.6 Utilisation les AS/RS.
1.7 Types d’AS/RS
1.7.1 Les AS/RS à charge unitaire.
1.7.2 Les AS/RS multi allées.
1.7.3 Les AS/RS à racks glissants.
1.7.4 Les AS/RS à mini charge
1.7.5 Les AS/RS à carrousel
1.7.6 AS/RS basé sur navette
1.7.7 AS/RS à personne embarqué.
1.7.8 Les AS/RS à convoyeur gravitationnel
1.7.9 Les AS/RS à étagères profondes.
1.8 Méthodologie de stockage
1.8.1 Le stockage dédié.
1.8.2 Le stockage aléatoire, ouverts.
1.9 Stockage aléatoire par classe
1.10 Les avantages des AS/RS.
1.11 Les inconvénients d’AS/RS.
1.12 Conception d’un AS/RS
1.13 Mesures de performances d’un AS/RS
1.14 Techniques d’évaluation de performance.
1.14.1 Mesures directes
1.14.2 Les méthodes analytiques
1.14.3 La simulation informatique.
1.15 Conclusion
Chapitre 2
2.1 Introduction
2.2 Description du modèle mathématique de l’article
2.2.1 Généralité.
2.2.2 Les méthodes de résolution.
2.2.3 Approche statique.
2.3 Présentation du modèle mathématique étudié dans l’article.
2.4 Description de chaque équation du modèle.
2.5 Etude critique de ce modèle
2.6 Formulation du modèle corrigé
2.6.1 Déclaration des variables et notations.
2.6.2 Description pour chaque équation de modèle corrigé
2.7 Généralisation du modèle mathématique corrigée
2.8 Présentation des outils utilise.
2.8.1 Définition Anaconda
2.8.2 Définition python.
2.8.3 Anaconda pour Python
2.8.4 Installation d’Anaconda pour Python
2.8.5 Anaconda Navigator, l’interface graphique.
2.8.6 Anaconda Navigator, Les applications
2.8.7 Spyder
2.8.8 Anaconda facilite la programmation en Python
2.8.9 Les environnements d’Anaconda Navigator
2.8.10 Chercher un environnement.
2.8.11 Créer un nouvel environnement.
2.8.12 Importer un environnement.
2.8.13 Mettre à jour l’environnement.
2.8.14 Supprimer l’environnement.
2.8.15 Documentation Python du navigateur Anaconda
2.8.16 Définition Gurobi.
2.9 Le modèle mathématique généralise
2.9.1 Les variables de décision et notations
2.10 Description pour chaque équation de modèle avec la modélisation
2.10.1 La partie de déclarations.
2.11 Résultats de programmation du modèle généralise.
2.12 Conclusion
Chapitre 3
3.1 Introduction
3.2 L’objective de l’article.
3.3 La modélisation mathématique et l’algorithme de simulation
3.3.1 Modèle proposé sur la base d’une allocation de stockage dédiée
3.3.2 L’hypothèse
3.3.3 Notations.
3.3.4 Paramètres de décision
3.3.5 Modèle mathématique développé.
3.3.6 Explication de la fonction objective
3.3.7 Explication des équations
3.4 L’étude critique du modèle.
3.4.1 Le premier cas d’étude critique du modèle.
3.4.2 Le deuxième cas d’étude critique du modèle
3.5 Les résultats
3.6 Conclusion
Conclusion générale
webographie
Bibliographie
Chapitre 1
1.1 Introduction
1.2 Notion de base AS/RS.
1.3 Composition
1.4 Le fonctionnement des AS/RS.
1.5 Terminologie
1.6 Utilisation les AS/RS.
1.7 Types d’AS/RS
1.7.1 Les AS/RS à charge unitaire.
1.7.2 Les AS/RS multi allées.
1.7.3 Les AS/RS à racks glissants.
1.7.4 Les AS/RS à mini charge
1.7.5 Les AS/RS à carrousel
1.7.6 AS/RS basé sur navette
1.7.7 AS/RS à personne embarqué.
1.7.8 Les AS/RS à convoyeur gravitationnel
1.7.9 Les AS/RS à étagères profondes.
1.8 Méthodologie de stockage
1.8.1 Le stockage dédié.
1.8.2 Le stockage aléatoire, ouverts.
1.9 Stockage aléatoire par classe
1.10 Les avantages des AS/RS.
1.11 Les inconvénients d’AS/RS.
1.12 Conception d’un AS/RS
1.13 Mesures de performances d’un AS/RS
1.14 Techniques d’évaluation de performance.
1.14.1 Mesures directes
1.14.2 Les méthodes analytiques
1.14.3 La simulation informatique.
1.15 Conclusion
Chapitre 2
2.1 Introduction
2.2 Description du modèle mathématique de l’article
2.2.1 Généralité.
2.2.2 Les méthodes de résolution.
2.2.3 Approche statique.
2.3 Présentation du modèle mathématique étudié dans l’article.
2.4 Description de chaque équation du modèle.
2.5 Etude critique de ce modèle
2.6 Formulation du modèle corrigé
2.6.1 Déclaration des variables et notations.
2.6.2 Description pour chaque équation de modèle corrigé
2.7 Généralisation du modèle mathématique corrigée
2.8 Présentation des outils utilise.
2.8.1 Définition Anaconda
2.8.2 Définition python.
2.8.3 Anaconda pour Python
2.8.4 Installation d’Anaconda pour Python
2.8.5 Anaconda Navigator, l’interface graphique.
2.8.6 Anaconda Navigator, Les applications
2.8.7 Spyder
2.8.8 Anaconda facilite la programmation en Python
2.8.9 Les environnements d’Anaconda Navigator
2.8.10 Chercher un environnement.
2.8.11 Créer un nouvel environnement.
2.8.12 Importer un environnement.
2.8.13 Mettre à jour l’environnement.
2.8.14 Supprimer l’environnement.
2.8.15 Documentation Python du navigateur Anaconda
2.8.16 Définition Gurobi.
2.9 Le modèle mathématique généralise
2.9.1 Les variables de décision et notations
2.10 Description pour chaque équation de modèle avec la modélisation
2.10.1 La partie de déclarations.
2.11 Résultats de programmation du modèle généralise.
2.12 Conclusion
Chapitre 3
3.1 Introduction
3.2 L’objective de l’article.
3.3 La modélisation mathématique et l’algorithme de simulation
3.3.1 Modèle proposé sur la base d’une allocation de stockage dédiée
3.3.2 L’hypothèse
3.3.3 Notations.
3.3.4 Paramètres de décision
3.3.5 Modèle mathématique développé.
3.3.6 Explication de la fonction objective
3.3.7 Explication des équations
3.4 L’étude critique du modèle.
3.4.1 Le premier cas d’étude critique du modèle.
3.4.2 Le deuxième cas d’étude critique du modèle
3.5 Les résultats
3.6 Conclusion
Conclusion générale
webographie
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