Modèle OSI

solution théorique qui satisfasse les critères. Nous allons donc plutôt nous diriger vers une approche algorithmique couplée à la simulation, afin d'optimiser le pilotage de la ligne de production. Dans le chapitre 1, on rappelle l'intérêt d'utiliser le modèle de simulation pour optimiser un système de production. Alors que dans la partie 6 nous avions limité les paramètres et surtout le nombre de valeurs qu'ils peuvent prendre, dans cette partie beaucoup de contraintes seront levées. Après avoir défini

définir clairement le modèle de données d'interface du MES avec les ERP et les couches de gestion. Dans sa troisième partie, elle décrit également l'organisation des opérations d'un logiciel de MES. Ces éléments ne sont que des guides pour la conception interne d'un logiciel de MES, mais s'appuyer sur cette modélisation, comme le fait la gamme GlobalSCREEN Intra d'ORDINAL Technologies, présente de nombreux avantages : respect natif des standards d'échange, richesse et souplesse du modèle, transcription

Fortz 2012-2013 Table des matières I 1 2 Introduction à la recherche opérationnelle Quelques exemples de modèles mathématiques Tour d’horizon des techniques de recherche opérationnelle 3 3 4 II 3 Applications de la programmation linéaire Définition, exemples et méthode de résolution 3.1 Notions de bases . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.2 Exemples de modèles linéaires . . . . . . . . . . . . . . . . 3.3 Forme standard et forme canonique d’un programme linéaire 3.4 Résolution

répartition la plus efficace des 16 tâches sur les 4 postes de production. Je commencerai par présenter la méthode utilisée pour résoudre ce type de problème à l’aide d’un modèle mathématique. Je continuerai en détaillant les modèles utilisés pour résoudre chacun des points de l’exercice et je conclurai par un bilan de l’apport des modèles mathématiques dans la résolution des problèmes complexes. 2. Méthodologie La résolution de problèmes complexes nécessite une approche mathématique. Ce chapitre a

supprimer ces problèmes, deux possibilités sont offertes : - une modélisation mathématique, - une modélisation simulatoire. C'est la deuxième possibilité qui est utilisée dans ce travail de recherche. On peut justifier ce choix par le fait que le modèle de simulation peut reproduire très précisément le comportement d'un atelier de production et est utilisé comme une expérience virtuelle. Il ne fournit pas directement une solution analytique au problème posé. Dans cette partie, et pour l'ensemble

TP Topographie Modèle numérique de terrain I- Objectif: Conception de modèles numériques de terrain (MNT) et de modèles numériques résiduels à partir des coordonnées x, y , z des points de la surface à étudier. II- Principe: Pour contrôler la variation d'altitude de i points, on choisi deux points de référence et on utilise le matériel suivant: le niveau, le théodolite, la station totale , le GPS.... Or il est impossible de revenir sur le même point (Xi, Yi) après un certain temps. Ce

à obtenir un modèle minimisant les erreurs d'estimations des individus actifs (individus à partir desquels le modèle a été construit), on cherche également à obtenir un modèle qui soit facilement interprétable, et qui permette d'effectuer des prévisions sur des individus (ou des entrées) pour lesquels on ne connaît pas la valeur de la variable explicative. Il faut, bien évidemment, que ces prévisions soient les plus proches possibles de la réalité. Il faut également que les modèles soient stables

concevoir une base de données OBJECTIFS Pendant ce stage, vous découvrirez les fonctionnalités de PowerAMC et apprendrez à l'utiliser pour élaborer les différents modèles nécessaires à la conception d'une base de données. Vous verrez comment construire, formaliser et maintenir ces modèles de données (modèle orienté objet - UML, modèle conceptuel et physique, dictionnaire, ...). 1) Introduction 2) Identification des données 3) Modélisation sémantique des données Travaux pratiques Une étude de cas

niveaux : -le modèle conceptuel de données (MCD) -le modèle logique (ou relationnel) de données (MLD) -le modèle physique de données (MPD dans un SGBDR) -le modèle conceptuel de traitement (MCT). La méthode MERISE 1 ne prend pas en compte : -les flux d’informations -les liens entre les données et les traitements -l’aspect organisationnel du système d’information D’où l’extension de MERISE 1 en MERISE 2. La méthode MERISE 2 prend en compte : -les modèles flux

de cours du 7 au 28 novembre 4 séances de travaux dirigés (TD) du 18 novembre au 18 décembre 1 devoir surveillé (DS) le 23 janvier 4/140 . Introduction Pour en savoir plus... Sur la modélisation en général : Modèles et Métamodèles Guy Caplat Sur le méta-modèle de référence d’UML : http ://www.omg.org/uml Sur UML et la modélisation objet : Modélisation Objet avec UML Pierre-Alain Muller, Nathalie Gaertner Chapitre sur la notation téléchargeable sur le site d’Eyrolles Sur les