Objectifs :
- Rappeler les notions de base sur les processus stochastiques.
- Expliquer l'apport de la simulation dans les sciences de gestion, en particulier pour la logistique.
- Réaliser une étude de cas réelle tirée de l'industrie.
- Appliquer la méthode des observations instantanées pour résoudre un cas réel.
- Simuler des problèmes de logistique et de transport à l'aide d'un logiciel de simulation de flux.
- Identifier et analyser les indicateurs de performance du processus simulé.

Programme :
- Processus stochastique (rappel de quelques notions de base) : définitions, caractéristiques.
- Étude de cas logistique : application de la méthode des observations instantanées.
- Simulation d’exemples avec FlexSim : utilisation des fonctionnalités de FlexSim pour simuler un processus logistique.
- Identification des indicateurs clés de performance (KPI) : Sélection des indicateurs pertinents pour l’évaluation des performances (temps de cycle, taux de service, etc.).
- Réalisation d’un tableau de bord : création et interprétation d’un tableau de bord permettant de visualiser les résultats des simulations et de suivre les KPI de manière dynamique.

Pré-requis :
Aucun

Equipe pédagogique :
EL AMRAOUI Adnen (adnen.elamraoui@univ-artois.fr) 03.21.63.71.71 Maitre de Conférences Artois - Laboratoire LGI2A (UR 3926)

Méthode pédagogique :
Le cours est structuré en alternant de la théorique et des exemples pratiques illustratifs. Les concepts théoriques sont introduits de manière progressive, afin de faciliter la compréhension, en commençant par des notions de base et en augmentant graduellement le niveau de difficulté.
Chaque partie est suivie d'études de cas pratiques, tirées de situations réelles, que les étudiants devront simuler et analyser à l'aide du logiciel de simulation de flux « FlexSim ». Les étudiants apprendront à interpréter les résultats obtenus et à identifier les indicateurs de performance clés (KPI) pour améliorer les processus simulés.
Cette approche permet d'intégrer la théorie à la pratique et de rendre les étudiants autonomes dans l'utilisation des outils de simulation, tout en les confrontant à des problématiques industrielles concrètes.

Compétences acquises à l'issue de la formation :
Arrêté du 22 février 2019 définissant les compétences des diplômés du doctorat et inscrivant le doctorat au RNCP

Les Compétences et capacités visées à l'issue de la formation (fiches RNCP)

Arrêté du 22 février 2019 définissant les compétences des diplômés du doctorat et inscrivant le doctorat au répertoire national de la certification professionnelle. https://www.legifrance.gouv.fr/loda/id/JORFTEXT000038200990/

Bloc 1 : Conception et élaboration d’une démarche de recherche et développement, d’études et prospective

- Disposer d'une expertise scientifique tant générale que spécifique d'un domaine de recherche et de travail déterminé

- Identifier et résoudre des problèmes complexes et nouveaux impliquant une pluralité de domaines, en mobilisant les connaissances et les savoir-faire les plus avancés

Bloc 5 : Formation et diffusion de la culture scientifique et technique

- Enseigner et former des publics diversifiés à des concepts, outils et méthodes avancés

Compétences sociales

- Créativité, capacité à imaginer et formuler des idées originales ; Souplesse d'esprit et ouverture à la nouveauté

La formation participe à l'objectif suivant :être directement utile pour la réalisation des travaux personnels de recherche