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La réalité augmentée au service de l'optimisation des opérations de picking et putting dans les entrepôts
| Content Provider | Semantic Scholar |
|---|---|
| Author | Gharbi, Safa |
| Copyright Year | 2015 |
| Abstract | Ces travaux de recherche presentes dans cette these s'integrent dans le cadre d'un partenariat entre Generix Group, editeur de logiciels collaboratifs pour l'ecosysteme du commerce, et l'Ecole Centrale de Lille portant sur la realisation d'un systeme d'aide au deplacement des operateurs integrant la Realite Augmentee (RA) dans le domaine de la supply chain. Dans la gestion des entrepots, la preparation des commandes represente un processus important. Avoir une gestion optimisee des entrepots en aidant les operateurs a travailler dans des meilleures conditions est un enjeu majeur. Le but de cette these est de proposer un Systeme d'Aide a la Decision (SAD) dans les entrepots pour l'optimisation des processus de picking et putting. L'aspect dynamique et ouvert du probleme nous a conduits a adopter une modelisation multi-agent. Le systeme multi-agent propose s'appuie sur les meta heuristiques pour gerer l'affectation aux operateurs des chemins optimises de preparation de commandes. Le systeme d'Alliance entre l'Optimisation et les Systemes Multi-agent (AOSMA) propose est base sur une approche de modelisation, optimisation et simulation orientee agent integrant la technologie des lunettes a RA. En effet, les lunettes connectees permettent d'afficher d'une maniere confortable dans le champ de vision de l'operateur les informations necessaires afin d'ameliorer l'efficacite et le rendement et de reduire les erreurs de picking et putting. Les resultats experimentaux presentes dans cette these justifient l'alliance entre les Systemes Multi-Agent et l'optimisation tout en integrant la nouvelle technologie de RA pour assurer le pilotage des parcours de picking et putting |
| File Format | PDF HTM / HTML |
| Alternate Webpage(s) | https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-01441875/document |
| Language | English |
| Access Restriction | Open |
| Content Type | Text |
| Resource Type | Article |