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Soumaya Yacout
B.ing.(Le Caire), M.Sc.(Le Caire), D.Sc.(Georges Washington)
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Professeure titulaire
Département de mathématiques et de génie industriel
Tél. : (514) 340-4711 poste 4517 Téléc. : (514) 340-4086 Local : A-520.13
Domaines d'expertise
Génie industriel Gestion de la production Recherche opérationnelle et science de la gestion Industrie 4.0 Optimisation Intelligence artificielle Études de modélisation et de simulation

Intérêts de recherche et affiliations

Intérêts de recherche
  • Transformation Industrie 4.0 et maintenance prescriptive.
  • Chaîne de valeur numérique.
  • L'aprentissage automatique et l'intelligence artificielle appliqués aux systèmes industriels.
  • Diagnostique et pronostique de performance des systèmes industriels et maintenance conditionnelle.
  • Optimisation de la décision en utilisant l'apprentissage par renforcement.
  • Optimisation de la fiabilité des procédés en se basant sur l'exploitation des données historiques et l'apprentissage automatique.
  • Ingénierie de la qualité et de la maintenance.
  • La modélisation stochastique  des procédés industriels.
Affiliation(s)
Type(s) d'expertises (sujets CRSNG)
  • 1600 GÉNIE INDUSTRIEL
  • 1606 Gestion de la production
  • 2800 INTELLIGENCE ARTIFICIELLE (Vision artificielle, utiliser 2603)

Publications

Publications récentes
Article de revue
AboElHassan, A. & Yacout, S. (2022). A digital shadow framework using distributed system concepts. Journal of Intelligent Manufacturing, 20 pages. Tiré de https://doi.org/10.1007/s10845-022-02028-6
Article de revue
Taha, H.A., Yacout, S. & Shaban, Y. (2022). Autonomous self-healing mechanism for a CNC milling machine based on pattern recognition. Journal of Intelligent Manufacturing, 21 pages. Tiré de https://doi.org/10.1007/s10845-022-01913-4
Article de revue
Osman, H. & Yacout, S. (2022). Condition-based monitoring of the rail wheel using logical analysis of data and ant colony optimization. Journal of Quality in Maintenance Engineering, 24 pages. Tiré de https://doi.org/10.1108/JQME-01-2022-0004
Article de revue
Taha, H.A., Yacout, S. & Shaban, Y. (2022). Deep reinforcement learning for autonomous pre-failure tool life improvement. International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 121(9-10), 6169-6192. Tiré de https://doi.org/10.1007/s00170-022-09700-4
Voir toutes les publications (113)

Enseignement

IND3501 Ingénierie de la qualité

IND3304 Simulation des systèmes de productions

IND6217 Maintenance des biens physiques

IND6202A Simulation des systèmes à événements discrets

IND8217 Analytique de défauts et maintenance

IND8571 ingénierie de la qualité

Encadrement à Polytechnique

TERMINÉ

  • Thèse de doctorat (9)

    • Mikhail, M. (2022). Reinforcement Learning with Data-Driven Prediction Methods for Optimal Condition-Based Maintenance Strategies (Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal). Tiré de https://publications.polymtl.ca/10244/
    • Aly, M. (2020). Designing and Deploying Internet of Things Applications in the Industry: An Empirical Investigation (Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal). Tiré de https://publications.polymtl.ca/5242/
    • Elsheikh, A. (2018). Analytics of sequential time data from physical assets (Thèse de doctorat, École Polytechnique de Montréal). Tiré de https://publications.polymtl.ca/3122/
    • Hassan, M.O. (2017). A multi-sector planning support model for en route air traffic control (Thèse de doctorat, École Polytechnique de Montréal). Tiré de https://publications.polymtl.ca/2941/
    • Ragab, A.R.A. (2014). Fault Prognostics Using Logical Analysis of Data and Non-Parametric Reliability Estimation Methods (Thèse de doctorat, École Polytechnique de Montréal). Tiré de https://publications.polymtl.ca/1658/
    • Shaban, Y. (2014). Diagnosis of Machining Conditions Based on Logical Analysis of Data (Thèse de doctorat, École Polytechnique de Montréal). Tiré de https://publications.polymtl.ca/1578
    • Mortada, M.-A. (2010). Applicability and Interpretability of Logical Analysis of Data in Condition Based Maintenance (Thèse de doctorat, École Polytechnique de Montréal). Tiré de https://publications.polymtl.ca/428
    • Ghasemi, A. (2009). Studies in condition based maintenance using proportional hazards models with imperfect observations (Thèse de doctorat, École Polytechnique de Montréal).
    • Baril, C. (2008). Optimisation simultanée des caractéristiques de la qualité d'un produit en environnement distribué (Thèse de doctorat, École Polytechnique de Montréal).

  • Mémoire de maîtrise (13)

    • Masmoudi, O. (2021). Modélisation et analyse de la non-qualité de planches en bois par apprentissage automatique (Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal). Tiré de https://publications.polymtl.ca/9912/
    • Buades Marcos, D. (2019). A Deep Learning Approach for Condition-Based Fault Prediction in Industrial Equipment (Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal). Tiré de https://publications.polymtl.ca/4120/
    • Tagarian, S. (2016). Developed algorithms for maximum pattern generation in logical analysis of data (Mémoire de maîtrise, École Polytechnique de Montréal). Tiré de https://publications.polymtl.ca/2378/
    • Wu, Y. (2016). Multi-Criteria Inventory Classification and Root Cause Analysis Based on Logical Analysis of Data (Mémoire de maîtrise, École Polytechnique de Montréal). Tiré de https://publications.polymtl.ca/2333/
    • Seif, R. (2014). Statistical Analysis of Machining Processes of Composite Materials (Mémoire de maîtrise, École Polytechnique de Montréal). Tiré de https://publications.polymtl.ca/1606
    • Bennane, A. (2010). Traitement des valeurs manquantes pour l'application de l'analyse logique des données à la maintenance conditionnelle (Mémoire de maîtrise, École Polytechnique de Montréal). Tiré de https://publications.polymtl.ca/369
    • Tail, M. (2009). La détermination du temps de remplacement d'un outil de coupe sujet à des vitesses variables en utilisant le modèle des risques proportionnels (Mémoire de maîtrise, École Polytechnique de Montréal).
    • Portillo, M.B. (2008). Développement d'une méthodologie statistique pour la détection de l'usure d'un outil avec des cartes de contrôle (Mémoire de maîtrise, École Polytechnique de Montréal).
    • Salamanca, D. (2008). L'analyse logique de données appliquée à la maintenance conditionnelle (Mémoire de maîtrise, École Polytechnique de Montréal).
    • Orth, P. (2007). Simulation et analyse paramétrique de méthodes de prise de décision dans le cadre de la maintenance conditionnelle (Mémoire de maîtrise, École Polytechnique de Montréal).
    • Ghasemi, A. (2005). Condition based maintenance using the proportional hazard model with imperfect information (Mémoire de maîtrise, École Polytechnique de Montréal).
    • Piedras, H.E. (2003). Optimisation multicritère des deux premières phases du déploiement de la fonction qualité (DFQ/QFD) (Mémoire de maîtrise, École Polytechnique de Montréal).
    • Lamghabbar, A. (2002). Optimisation simultanée de la conception et de la fabrication d'un nouveau produit (Mémoire de maîtrise, École Polytechnique de Montréal).

Nouvelle(s) concernant Soumaya Yacout

NOUVELLES | 9 mars 2021
Infrastructures de recherche: participation de Polytechnique Montréal à des projets multi-établissements soutenus par la FCI et Québec | Lire
NOUVELLES | 3 décembre 2019
Des professeurs et des étudiants de Polytechnique récompensés à la conférence IEOM Toronto 2019 | Lire
MAGAZINE POLY | 10 février 2018
Machines sous la haute surveillance d’algorithmes | Lire

Revue de presse concernant Soumaya Yacout

12 mai 2022, PLAN - La revue de l'OIQ , Jumeau numérique - Une usine plus performante Soumaya Yacout, professeure titulaire au Département de mathématiques et de génie industriel, partage son expertise sur le jumeau numérique et discute à propos du banc d'essai installé à Polytechnique pour tester cette technologie (p. 30-32).
3 novembre 2016, Canada NewsWire, 17e Forum international Science et société de l'Acfas Mention de Soumaya Yacout, professeure titulaire au département de mathématiques et de génie industriel de Polytechnique Montréal.