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Record W1582205711

L'aménagement d'une cour d'un centre de distribution : optimisation au moyen d'un outil d'aide à la décision

2013· article· fr· W1582205711 on OpenAlexaboutno aff
Maxime Durand

Bibliographic record

VenueArchipelago (Université du Québec à Montréal) · 2013
Typearticle
Languagefr
FieldEngineering
TopicBIM and Construction Integration
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesPhilosophy
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le déplacement de remorques dans la cour d'un centre de distribution représente un travail considérable qui doit être effectué par un nombre de ressources limité qui représente une source de coûts importants. L'aménagement des espaces de stationnements, c'est-à-dire, quel serait le meilleur emplacement pour stationner les remorques vides, ou encore celles qui sont prêtes pour leur tournée de livraison, a un impact sur la distance que ces remorques parcourent. Plus une remorque parcourt de distance, plus cela prend du temps et nécessite un plus grand nombre de ressources, ce qui coûte d'avantage d'argent. Outre l'amélioration de l'aménagement de la cour, cette recherche inclut aussi l'exploration des technologies actuellement disponibles pour assister les gestionnaires de cour. Il est intéressant de voir comment ces technologies peuvent mener les entreprises à réaliser des économies de temps et d'argent. Finalement, un lien est fait entre l'amélioration de l'aménagement du stationnement de la cour et l'utilisation de ces technologies. Ce mémoire vise l'atteinte de trois objectifs principaux. Le premier consiste à réaliser une étude sur un sujet qui est encore peu documenté, la gestion de la cour, afin de le faire connaître davantage à la communauté scientifique. Le deuxième consiste à améliorer l'aménagement d'une cour de centre de distribution selon différents scénarios de demande et contraintes spécifiques au partenaire de cette recherche. Rona, une grande entreprise canadienne dans le secteur des matériaux de construction et produits de quincaillerie, a acceptée d'être partenaire dans cette recherche afin d'identifier des pistes possibles de solutions permettant ainsi d'améliorer la performance de leur cour. Le troisième consiste à évaluer l'impact que pourrait avoir l'utilisation des nouvelles technologies disponibles dans le domaine de la gestion de la cour sur la performance de l'organisation. Du côté de la méthodologie, un modèle mathématique présentant le problème d'optimisation de l'aménagement de la cour des centres de distribution est proposé. Par la suite, une étude de cas est réalisée. Différents cas sont chacun représentés par un ensemble de scénarios générés à l'aide d'une simulation Monte Carlo. Pour chaque cas, des aménagements sont conçus. Pour ce faire, un outil de conception en aménagement, HoloDesign, est utilisé. Les principaux résultats de cette étude démontrent que l'amélioration de l'aménagement peut mener à une réduction entre 31 et 44% de la distance totale parcourue par les remorques, la valeur variant selon le cas étudié. Cette étude démontre aussi que la diminution de la distance que parcourent les remorques dans la cour peut aussi être influencée par la modification des processus d'affaires. Lorsque l'on combine la modification des processus et l'amélioration de l'aménagement, l'économie peut atteindre plus de 60%. De plus, grâce aux fonctionnalités offertes par certains logiciels de gestion de la cour, il est aussi possible de faire des économies sans nécessairement être dans l'obligation de modifier l'aménagement de la cour. Cependant, en ajoutant l'utilisation des nouvelles technologies à l'amélioration de l'aménagement et aux modifications aux processus, les économies peuvent être encore plus importantes. Finalement, pour qu'une entreprise soit en mesure d'améliorer son aménagement, il est fortement recommandé d'utiliser un logiciel de gestion de la cour afin d'être en mesure de garder la traçabilité en temps réel sur les remorques qui sont dans la cour et sur leur contenu. \n______________________________________________________________________________ \nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Gestion de la cour, aménagement, simulation Monte Carlo, système de gestion de cour

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Simulation or modeling · Consensus signal: Simulation or modeling
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.014
Threshold uncertainty score0.047

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0020.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0050.002
Open science0.0020.002
Research integrity0.0020.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0140.002

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.005
GPT teacher head0.156
Teacher spread0.152 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designSimulation or modeling
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2013
Admission routes1
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