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Record W6980653913

Commande des systèmes manufacturiers non-fiables en intégrant des aspects environnementaux

2014· other· fr· W6980653913 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueEspace École de technologie supérieure (École de technologie supérieure) · 2014
Typeother
Languagefr
FieldEngineering
TopicUrban Design and Spatial Analysis
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPilotageContext (archaeology)Environmental policy
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Dans les dernières années, l’intégration de la dimension environnementale a attiré beaucoup d’attention, et la sensibilisation du public envers les préoccupations environnementales a augmenté. Au niveau des pays, le Protocole de Kyoto (1997), signé par 37 pays industrialisés et les Membres de l'Union Européenne (UE), a encouragé ces pays à réduire leurs émissions du gaz à effet de serre (GES) (Toptal, 2014). L’industrie manufacturière est aussi concernée par cette évolution au niveau de la considération des émissions nuisibles à l’environnement dans le processus de fabrication. À titre d’exemple, selon le gouvernement du Québec, pour l’année 2010, le secteur industriel arrivait en deuxième place (après le secteur de transport) en termes d’émission de gaz à effet de serre (GES) avec 32,9% des émissions total de la province. Ainsi, les décideurs se doivent de développer les meilleures pratiques de gestion environnementale sans perdre de vue l’aspect économique. Dans ce contexte, on s’intéresse dans ce mémoire à l’étude de la problématique d’intégration de l’aspect environnementale dans la gestion de systèmes manufacturiers sous l’approche de commande optimale stochastique. En pratique, le domaine manufacturier est caractérisé par un comportement très dynamique à cause des différents aspects à tenir en compte simultanément (production, maintenance, qualité, …) en plus des évènements aléatoires (panne, réparation, délai de livraison…). Dans ce projet de recherche, nous avons abordé le problème de contrôle des systèmes manufacturiers non- fiables en considérant la protection de l’environnement dans les décisions stratégiques de l’entreprise.
\n
\nDans la première partie de ce mémoire, nous étudions un système manufacturier non-fiable qui génère des émissions dans l’environnement. Il est alors question de développer une nouvelle politique de commande rétroactive qui tient compte des émissions dans la décision de production afin de minimiser le coût total et réduire le bilan d’émission. En plus des coûts de stockage et de pénurie, nous avons considéré un coût d’émission sous l’approche de plafond d’émission.
\n
\nDans la deuxième partie, on intègre le contrôle de la maintenance en plus de la production dans un contexte de dégradation de l’équipement. L’originalité de ce travail est au niveau de la relation établie entre la dégradation de la machine et les émissions générées. Une étude comparative de plusieurs politiques de commande de la production et de la maintenance (overhaul et maintenance préventive) est menée afin d’étudier l’interaction entre les trois aspects (production, maintenance et émission).
\n
\nDans la dernière partie, on s’intéresse à l’étude du problème de contrôle de la production et des émissions dans un contexte de sous-traitance. L’objectif est de mesurer l’efficacité du recourt à un sous-traitant pour améliorer la stratégie environnementale de l’entreprise et réduire les coûts d’émission. L'effet des caractéristiques du sous-traitant (disponibilité, délai de livraison, coût) sur la décision de sous-traitance et de production est étudié. Ainsi, des outils d’aide à la décision pour la sélection du sous-traitant sont proposés.
\n
\nVu la complexité des problèmes étudiés et les limites des méthodes analytiques, on propose, dans ce projet de recherche, une approche de résolution expérimentale combinant la simulation, le plan d’expérimental et la méthodologie de surface de réponse.
\n
\nEn résumé, ce mémoire amène une contribution à plusieurs égards dans le contexte de la commande des systèmes manufacturiers non- fiables. En effet, nous avons abordé l’intégration de l’aspect environnemental dans la gestion des systèmes manufacturiers à plusieurs dimensions (production, maintenance, sous-traitance).

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Open science, Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.672
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0040.004
Meta-epidemiology (broad)0.0040.002
Bibliometrics0.0040.003
Science and technology studies0.0010.006
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0060.002
Research integrity0.0090.006
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.002

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 head0.007
GPT teacher head0.209
Teacher spread0.202 · 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; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
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
Published2014
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