Estimation des lead times liés à l’importation à travers l’apprentissage machine dans le cadre de la méthodologie CRISP-DM / Mohamed Annis Souames (2022) 

Public ISBD Titre : Estimation des lead times liés à l’importation à travers l’apprentissage machine dans le cadre de la méthodologie CRISP-DM : application : Schlumberger NAF Type de document : document électronique Auteurs : Mohamed Annis Souames, Auteur ; Larbi Abderrahmane Mohammedi, Auteur ; Iskander Zouaghi, Directeur de thèse Editeur : [S.l.] : [s.n.] Année de publication : 2022 Importance : 1 fichier PDF (6.9 Mo). Note générale : Mode d'accès : accès au texte intégral par intranet. Mémoire de Projet de Fin d’Études : Génie Industriel. Management industriel : Alger, École Nationale Polytechnique : 2022. Bibliogr. f. 86-89. Annexes Langues : Français (fre) Mots-clés : Lead Times -- Estimation  Méthode CRISP-DM Chat-bot. Index. décimale : PI01222 Résumé : Ce présent travail a pour objectif d’estimer les lead times liés au processus d’importation au sein de l’entreprise de services pétroliers Schlumberger NAF en utilisant les différents algorithmes d’apprentissage machine ainsi que les techniques de génération (synthétisation) des données pour remédier au problème du faible volume de données, tout en suivant l’approche CRISP-DM comme cadre de référence. La mise en place de cette démarche consiste tout d’abord à définir le problème d’un point de vue métier et technique, collecter les données et les nettoyer afin de les utiliser dans les différents modèles de Machine Learning et enfin déployer la solution sous forme d’une interface de Chat-bot. Notre solution contribue à l’optimisation des coûts ainsi qu’à l’anticipation des délais d’importation au sein du département import-export de Schlumberger. Estimation des lead times liés à l’importation à travers l’apprentissage machine dans le cadre de la méthodologie CRISP-DM : application : Schlumberger NAF [document électronique] / Mohamed Annis Souames, Auteur ; Larbi Abderrahmane Mohammedi, Auteur ; Iskander Zouaghi, Directeur de thèse . - [S.l.] : [s.n.], 2022 . - 1 fichier PDF (6.9 Mo). Mode d'accès : accès au texte intégral par intranet. Mémoire de Projet de Fin d’Études : Génie Industriel. Management industriel : Alger, École Nationale Polytechnique : 2022. Bibliogr. f. 86-89. Annexes Langues : Français (fre) Mots-clés : Lead Times -- Estimation  Méthode CRISP-DM Chat-bot. Index. décimale : PI01222 Résumé : Ce présent travail a pour objectif d’estimer les lead times liés au processus d’importation au sein de l’entreprise de services pétroliers Schlumberger NAF en utilisant les différents algorithmes d’apprentissage machine ainsi que les techniques de génération (synthétisation) des données pour remédier au problème du faible volume de données, tout en suivant l’approche CRISP-DM comme cadre de référence. La mise en place de cette démarche consiste tout d’abord à définir le problème d’un point de vue métier et technique, collecter les données et les nettoyer afin de les utiliser dans les différents modèles de Machine Learning et enfin déployer la solution sous forme d’une interface de Chat-bot. Notre solution contribue à l’optimisation des coûts ainsi qu’à l’anticipation des délais d’importation au sein du département import-export de Schlumberger.

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Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité	Spécialité	Etat_Exemplaire
EP00468	PI01222	Ressources électroniques	Bibliothèque centrale	Projet Fin d'Etudes	Disponible	Management_Industriel	Téléchargeable

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