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http://dspace.ensta.edu.dz/jspui/handle/123456789/453| Title: | Conception d’un système prédictif pour la synchronisation de la production et du transport chez Cevital |
| Authors: | SIDI SAID, Hocine BENYELLES, Abderrahim Bouzid, M.Cherif (Directeur du thése) |
| Keywords: | Machine learning Prévision Production Transport PYTHON Data science |
| Issue Date: | 2025 |
| Publisher: | ENSTA |
| Abstract: | Ce projet de fin d’études a porté sur la conception d’un système prédictif permettant d’anticiper les besoins en camions chez Cevital Agroalimentaire, sur un horizon de sept jours au lieu d’un seul. L’objectif principal était de prédire le nombre de camions en s’appuyant sur des techniques d’apprentissage automatique. Le travail a été structuré en plusieurs volets : la prévision de la demande, la durée des arrêts de production et les quantités produites, l’ordonnancement journalier, et la génération automatique des programmes de dispatching. Une boucle a été mise en place pour intégrer toutes ces composantes. Malgré certaines limites, le système propose une amélioration concrète des performances logistiques de l’entreprise |
| URI: | http://dspace.ensta.edu.dz/jspui/handle/123456789/453 |
| Appears in Collections: | ING- Ingénierie des Transports |
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