Formation sur les méthodes modernes d'optimisation
L’optimisation mathématique, c’est l’outil privilégié pour identifier les conditions d’opération les plus souhaitables ou le programme des opérations le plus rentable menant à la meilleure performance, et ce dans le respect des contraintes. Des exemples de problèmes fréquents sont: mélange de produits à coût minimal, confection d’horaire de production, maximisation de rendement, minimisation des pertes et augmentation de débit dans un réseau. La science de l’optimisation est généralement comprise et pratiquée par les mathématiciens, alors que les problèmes d’optimisation proviennent des activités des ingénieurs. Exploitant l’approche «boîte noire», cette formation a pour but de fournir des outils simples et robustes permettant de résoudre des problèmes complexes sans avoir à maîtriser la programmation et les mathématiques. Cette formation repose sur plusieurs ateliers.
Objectifs d'apprentissage
- Apprendre à reconnaître un problème d’optimisation
- Comprendre ses caractéristiques en vue de choisir une méthode de résolution
- Structurer le problème pour le représenter dans un chiffrier
- Utiliser un outil informatique afin d’obtenir une solution optimale
- Être informer des outils commerciaux et de source libre disponibles
Public ciblé
- Ingénieurs d’usine et superviseurs de production
- Ingénieurs de projet et d’études spéciales
- Directeurs d’opérations industrielles et manufacturières
- Spécialistes en simulation de systèmes de production
- Preneur de décision devant choisir la meilleure option en considérant de nombreux aspects simultanément
Format
- Virtuel ou présentiel
- 50% théorie et 50% pratique
- Durée : 8 heures (ou 2x 4 heures)
Contenu
- Introduction: contexte d’utilisation et bref historique de l’optimisation, présentation des grandes classes de problèmes d’optimisation en ingénierie
- Description des éléments d’un cas d’optimisation: formuler l’objectif, choisir les variables de décision et gérer des contraintes
- Difficultés rencontrées en pratique: quelles sont-elles? Comment les contourner?
- Méthodologie de résolution: approche boîte noire, présentation de quelques algorithmes modernes et robustes
- Conseils pour choisir le bon algorithme et outils
- Applications sous forme d’études de cas en atelier : problèmes définis en équations, ajustement de courbes non-linéaires, calculs de paramètres de modèle physiques, tournée à parcours minimal (commis voyageur), optimisation du rendement d’un procédé, établissement de tolérances/spécifications, planification de la production
- Aperçu de solutions commerciales et de source libre
Prérequis
- Installer le complément Excel de Différence
- Être familier avec l'informatique en général
- Être familier avec l'utilisation de Excel
Cette formation est axée sur la pratique, les éléments théoriques sont très limités. Pour de plus d’informations ou pour planifier votre formation, n’hésitez pas à nous contacter!