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Titre du projet de recherche

Adéquation des modèles prédictifs en lien avec la politique de gestion des stocks

niveau d'étude

Doctorat

Directeur/codirecteur

Directeur : Bruno Agard

Codirecteur(s) : Martin Trépanier

Fin de l'affichage

31 décembre 2021

Domaines d'expertise

Génie industriel

Gestion de la production

Logistique

Systèmes d'information de gestion

Intelligence artificielle

Unité(s) et département(s)

Département de mathématiques et de génie industriel

Laboratoire en intelligence des données

Conditions

Compétences :

· Maitrise du français parlé et écrit

. Maitrise de l'anglais lu, écrit, parlé

· Analyse de données

· Python ou R

· Politiques de gestion des stocks

Description détaillée

En collaboration avec un partenaire industriel de la région de Montréal, le Laboratoire en Intelligence des Données est à la recherche, d’un(e) candidat(e) au doctorat pour développer une méthodologie qui évalue l’adéquation des modèles prédictifs en lien avec la politique de gestion des stocks existante et proposera des modèles de fonctionnement dégradés dans le cas contraire.

Les tâches à accomplir sont :

Revue de littérature, notamment sur les politiques de gestion des stocks et les méthodes de détection d’erreur (points aberrants) et de biais (déviations) dans des séries chronologiques.

  1. Collecte et préparation des données historiques.
  2. Développement d’une méthode pour identifier des données « stables/conformes » vis à vis d’une politique de gestion des stocks. La méthode devra supporter une certaine dose de variabilité en lien avec un niveau de risque acceptable.
  3. Développement d’une méthode pour définir des seuils de variation acceptables dans les données et/ou les prévisions pour des corrections/ajustements mineurs.
  4. Développement d’alarmes et de modèles de fonctionnement dégradés pour les situations hors des seuils précédents.

 

Possibilité de financement

Le poste est financé.

Bruno Agard

Bruno Agard

Professeur titulaire

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