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Actualités:L’université UNIC participera au concours des débateurs organisé par espace TV et au concours de l’ OHADA. Fête: Bientôt la fête d’accueil des nouveaux étudiants . Inauguration: Bientôt l’inauguration du bloc C de l’université UNIC

Licence Génie Industriel

Vision en inspection industrielle
Description
Les notions suivantes sont couvertes dans un contexte de vision appliquée au domaine de l'inspection industrielle (ligne de production): qualité, types de matériaux, acquisition (1D, 2D, 3D), implantation pratique de systèmes d'inspection, caractéristiques de l'environnement industriel, méthodes non optiques (évaluation non destructive-END-). Réalisation d'un travail de groupe en industrie.
Intelligence artificielle en productique
Description
Ce cours permettra à l'étudiant de comprendre, d'analyser et de mettre en oeuvre différentes techniques d'intelligence artificielle pour des applications en génie mécanique/productique. Il présente les fondements de l'intelligence artificielle. Réseaux neuronaux: perception et modèles neuronaux continus et discontinus; architectures associatives simples et hétérogènes; apprentissage par rétropropagation d'erreurs, accélérée, adaptative et ART; simulations. Systèmes experts: base de connaissances; moteurs d'inférences; acquisition et structuration des connaissances pour la mise en oeuvre; coquilles et programmation objet. Applications en GPAO, commande de procédés, robotique, vision numérique, etc. Exercices sur les logiciels NNETS, PDP et KAPPA.
Robots mobiles: AGV et ARV
Description
Manutention, systèmes d'entreposage automatisés. Véhicules guidés automatisés (AGV): types, utilisation, routage, simulation, fonctionnement. Limites des AGV. Robots mobiles autonomes (ARV): cinématique, contrôle, capteurs, navigation, planification de trajectoires, systèmes. Robots marchants.
Fabrication assistée par ordinateur
Description
Automatisation de la fabrication. Machines-outils à commande numérique: technologies, langages machines (code G) et conversationnels, cellules de fabrication et applications. Prototypage rapide. Intégration et liens CFAO. Robotique industrielle: technologie des robots, langages (..., KAREL), cellules robotisées. Systèmes de fabrication automatisés: technologie des capteurs et des automates programmables, programmation en GRAFCET, LADDER. Des laboratoires d'usinage sur MOCN pour la programmation manuelle et simulée, de robotique pour l'assemblage et de systèmes de fabrication pilotés par automate. Un projet final sur une technologie de fabrication automatisée.
Hydraulique et pneumatique industrielle
Description
Identification des composantes d'un système hydraulique et pneumatique. Sélection des éléments requis par une fonction donnée. Élaboration de circuits simples et choix des composantes appropriées. Conception des systèmes hydrauliques et pneumatiques. Opération d'un système et détermination de la fonction des différents éléments. Asservissements hydrauliques et électrohydrauliques. Automatismes pneumatiques. Travaux pratiques. Projet.

 

Analyse des données expérimentales
Description
Ce cours vise à donner des méthodes générales permettant de traiter des données expérimentales de laboratoire ou de production, à l'aide d'outils d'analyse et de modélisation empiriques basées sur les statistiques multivariées. Les outils abordés sont: la conception des plans expérimentaux, les erreurs de mesure, l'analyse de variance, la corrélation, la décomposition en composantes principales (CP), les séries chronologiques, la régression multilinéaire et la régression sur les CP. Les applications visées sont l'analyse des facteurs, les tests d'hypothèse, la modélisation, le contrôle de qualité, l'analyse de fiabilité, la surveillance des procédés, l'optimisation des systèmes de conception et de production. Des exemples seront choisis à partir de problèmes du génie des matériaux, de la métallurgie, de la minéralurgie et des mines.
Systèmes multiagents
Description
Le cours permet l'acquisition des connaissances fondamentales à la conception d'agents logiciels et de systèmes multiagents. Il vise à développer la capacité d'intégrer des considérations multidisciplinaires et de procéder à une démarche conduisant à des réalisations pratiques. Les parties de ce cours, négociation, coordination et coopération, permettent une formation de très haut niveau.  
Modélisation stochastique en sciences de l'administration
Description
Ce cours porte sur les principaux modèles stochastiques utilisés en recherche opérationnelle et en gestion. Il amène l'étudiant de doctorat à comprendre leurs propriétés fondamentales et à maîtriser les outils mathématiques nécessaires à leur analyse, en mettant l'accent sur une approche intuitive non basée sur la théorie de la mesure. Après un bref rappel de la théorie des probabilités, on y discutera de processus de naissance et de mort, théorie du renouvellement, chaînes de Markov, mesures de performance des files d'attente et méthode des phases pour systèmes non exponentiels.
Méthodes statistiques et prévision
Description
Ce cours permet à l'étudiant d'acquérir une connaissance opérationnelle des méthodes d'analyse de régression, d'analyse de variance et d'analyse de séries temporelles. Le traitement des données avec SPSS occupe une place importante dans le cadre de ce cours.

 

Méthodes multicritères de décision
Description
L'objet de ce cours est de présenter plusieurs méthodes permettant de surmonter la complexité liée à diverses situations de décision faisant intervenir un ou plusieurs critères dans un environnement déterministe, aléatoire ou imprécis. On présente le modèle de l'analyse de la décision, les fonctions d'utilité uniattribut et multiattribut, la méthode hiérarchique multicritère, les méthodes ÉLECTRE et PROMÉTHÉE, quelques méthodes «ordinales», etc.

 

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