Modéliser et simuler pour mieux planifier et opérer

Description de la formation

La simulation par événements discrets permet de combiner les caractéristiques des installations et équipements, les règles et procédures d’opération, ainsi que les données historiques pour obtenir une vue globale d’un système de production et d’une chaîne d’approvisionnement. Cette technique permet de combiner les opérations humaines, les temps de cycle des machines, la fiabilité, la planification et la gestion en vue d’en étudier les interactions. On peut ainsi résoudre des goulots, augmenter la capacité de production, valider une conception, et tester des hypothèses diverses. Exemples d’applications typiques : atelier de production manufacturière, chaîne de production, opérations minières, production alimentaire, entrepôt et centres de distribution.

Objectifs pédagogiques

À la fin de cette formation, le participant sera en mesure de :

  • Comprendre ce qu’est et peut faire la simulation par événements discrets
  • Connaître les éléments fondamentaux de ce type de modélisation
  • Apprendre une méthodologie de modélisation, incluant la calibration et validation d’un modèle
  • Utiliser un logiciel de simulation pour modéliser un cas simple durant la formation

Clientèle visée

Ingénieurs de projet, consultants en amélioration de la productivité, personnes devant analyser des systèmes et chaînes d'approvisionnement logistique

    • Introduction à la simulation par événements
    • Description des blocs et composantes de base
    • Rappels sur les distributions statistiques
    • Méthodologie détaillée de projets de simulation
    • Présentation de plusieurs plateformes commerciales
    • Atelier #1 : Premiers pas dans le logiciel Flexsim
    • Atelier #2 : Quelques exemples simples
    • Atelier #3 : Concours de modélisation en équipes
Vincent Béchard

Vincent Béchard

B.Ing., M.Sc.A.

Vincent œuvre depuis 2004 comme consultant en prise de décision analytique en modélisation, simulation et optimisation des opérations industrielles. Ses compétences sont basées sur la statistique et la science des données, les analyses exploratoires et multivariées, la conception d'applications scientifiques, la simulation Monte-Carlo et par événements discrets, l'optimisation de boîtes noires et le Lean Six Sigma. Vincent détient un baccalauréat en génie chimique et une maîtrise en mathématiques appliquées obtenus à l’École Polytechnique de Montréal (Canada).


Admissibilité

Cette formation est accréditée et/ou répond aux exigences d’obligation de formation des organismes ci-après, tel que le stipule leur règlement. Veuillez cliquer sur le logo afin d’obtenir l’information nécessaire quant à l’admissibilité de nos formations auprès des organismes en question.
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