- Aide à la décision
- Chaîne d’approvisionnement
- Industrie 4.0
- Internet des objets
- Optimisation
- Planification stratégique
- Reconditionnement
Description
Avec l'importance croissante des problèmes environnementaux et l'augmentation de l'économie mondiale, les entreprises cherchent à transformer leurs opérations de chaîne d'approvisionnement en une économie circulaire. L'objectif principal de ce projet est de présenter une approche d'optimisation basée sur les données et un outil d'aide à la décision permettant la conception durable de chaîne d'approvisionnement en boucle fermée (CLSC) utilisant les technologies de l'industrie 4.0 pour une économie circulaire. L'approche proposée peut intégrer simultanément les dimensions économiques, environnementales et sociales de la durabilité lors de la conception des (CLSC). Il bénéficie également de la collecte de données tout au long du cycle de vie du produit pour déterminer les traitements les plus optimaux à appliquer après la récupération du produit. L'application des développements proposés sera examinée à l'aide de données réelles issues d'une étude de cas.
Axe.s de recherche affilié.s
Axe 2 : Optimisation de la planification
2.1 - Favoriser le développement et l'utilisation d'outils permettant l'analyse et le suivi de l'ÉC2.2 - Développer des indicateurs permettant de mesurer la niveau de circularité
2.4 - Planifier et optimiser la production des produits et la livraison des services dans un contexte d'ÉC
Axe 3 : Maximisation des ressources et des produits
3.2 - Développer un cadre conceptuel des outils mobilisables à l'identification de meilleurs scénarios de circularisation des produits, composants et ressources en fin de cycle3.3 - Identifier des modèles de déploiement de stratégies de circularisation des produits
Membre(s)
Collaborateur.trice.s
Hashem Omrani
Urmia University of Technology (Iran)Seyed Zeinab Aliahmadi
ETSLivrables et retombées
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Résumé des résultats du projet
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Le rôle du numérique dans l'opérationnalisation des ODD en génie
Panel du CIRODD -
Une approche d'optimisation multi-objectifs pour la planification de voyages durables et personnalisés : Un algorithme évolutionnaire auto-adaptatif avec étude de cas
Article paru dans Expert Systems with Applications