Journée mobilité innovante -  LA SECURITE PAR ET POUR LES VEHICULES AUTONOMES  (Comment maitriser les risques en environnement incertain ?)

- 24 janvier 2017 - CLERMONT-FERRAND, FRANCE

Le Labex IMobS et le pôle de compétitivité ViaMéca organisent le 24 janvier 2017 à Clermont-Ferrand, une journée dédiée à la sécurité par et pour les véhicules autonomes, thème adressé par le LabEx IMobS3, avec l'objectif de mettre en avant les solutions que peut apporter la robotique dans le domaine de la mobilité.

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Journée mobilité innovante -  SOLUTIONS INTELLIGENTES POUR LES VEHICULES EN MILIEUX INCERTAINS (Milieux naturels, industriels, ou construction)

- 21 janvier 2016 - CLERMONT-FERRAND, FRANCE

Le Labex IMobS et le pôle de compétitivité ViaMéca organisent le 3 novembre 2015 à Clermont-Ferrand, une journée dédiée à la mobilité des véhicules et des machines au-delà du cadre routier, thème adressé par le LabEx IMobS3.


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Journée mobilité innovante -  SYSTEMES ET ROBOTS PERFORMANTS DANS L'INDUSTRIE DU FUTUR

- 3 novembre 2015 - CLERMONT-FERRAND, FRANCE

Le Labex IMobS et le pôle de compétitivité ViaMéca organisent le 3 novembre 2015 à Clermont-Ferrand, une journée dédiée aux  Systèmes et robots performants dans l'industrie du futur, thème adressé par le LabEx IMobS3.


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COMITE D'ORIENTATION SCIENTIFIQUE

- 23 juin 2015 - CLERMONT-FERRAND, FRANCE

 

Le Comité d'Orientation Scientifique du LabEx IMobS3 se réunira le 23 juin 2015 sur le Campus des Cézeaux.

Le COS d'IMobS3 réunira 4 experts scientifiques (1 par défi et 1 Président).

 


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Journée MOBILITE INNOVANTE - Sécurité des véhicules autonomes

- 22 janvier 2015 - CLERMONT-FERRAND, FRANCE

Le Labex IMobS3, le pôle de compétitivité ViaMéca et la région Auvergne organisent le 22 janvier 2015 à Clermont-Ferrand, une journée dédiée à la Mobilité Innovante, thème adressé par le LabEx IMobS3.


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Modélisation et optimisation de chaînes logistiques reconfigurables

Description du sujet de thèse :

Il est maintenant reconnu que les systèmes de production et les chaînes logistiques doivent être plus flexibles et robustes et qu’ils doivent tirer un meilleur profit des technologies modernes. Ce constat a amené, aux Etats-Unis, à la proposition d’un nouveau concept d’organisation des systèmes de production : les systèmes de production reconfigurables.

Cette thèse a pour ambition d’étudier les notions de reconfiguration et d’adaptabilité en prenant en compte les acteurs de la chaîne logistique, la reconfiguration physique des sites de production, la localisation et la relocalisation des entrepôts, l’agencement dynamique des moyens de production et des entrepôts et le changement du système de transport dans un contexte multimodal. Dans ce but, il sera nécessaire de développer des modèles mathématiques et des méthodes et outils de simulation et d'optimisation pour concevoir des chaînes logistiques dynamiquement adaptables aux évolutions de la demande des marchés, capables de se déployer rapidement et de se réorganiser à moindre coût, tout en respectant les contraintes environnementales et sociétales. Les systèmes, que nous étudierons, utiliseront massivement les nouvelles technologies de l’information, des machines reconfigurables et des moyens de transports intelligents. Ce sont des systèmes innovants assurant le transit de produits finis et semi-finis entre les machines, les ateliers, les usines, les entrepôts et les centres de distributions.

L’impact de la reconfiguration sur les entrepôts et leur relocalisation sera particulièrement étudié ainsi que les conséquences en termes de transport. Nous développerons des méthodes de modélisation, d’évaluation des performances en tenant compte du comportement dynamique et des aléas. Comprendre et analyser le comportement de tels systèmes implique la spécification et l’implémentation de modèles de simulation, l’identification d’indicateurs de performances et la construction d’algorithmes d’optimisation via simulation. Une analyse de robustesse de solutions obtenues sera également faite. Localiser, dimensionner, agencer et planifier efficacement un entrepôt suppose la mise au point de modèles agrégés d’optimisation, statiques ou dynamiques, cohérents avec les modèles descriptifs de simulation, qui proposeront différents scénarii organisationnels : la demande, la périodicité et la politique d’approvisionnements, les critères de redéploiement, dimensionnement des ressources humaines et matérielles, l’agencement dynamique, la gestion et le choix de moyens de transport, etc.