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Fiche détaillée Thèses
INSA de Toulouse (24/06/2011), Claude BARON (Dir.)
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Manuscrit_de_thA_se_-_Arz_WEHBE.pdf(2.9 MB)
Structuration des critères de sélection de partenaires : application au projet de développement de produits nouveaux
Arz Wehbe1, 2

L'objectif des travaux relatés dans ce manuscrit est de proposer une méthodologie qui garantit une réduction du nombre de critères de sélection de partenaires à utiliser (donc de ressources à consommer), tout en permettant de choisir les critères les plus représentatifs pour l'utilisateur. L'ensemble des critères ainsi choisi par l'utilisateur à travers un paramètre de contrôle, n'influence pas le classement des partenaires potentiels ou s'il l'influence, celle-ci est maîtrisée et connue par l'utilisateur. La méthodologie s'appuie sur une structuration de critères faisant appel à la notion de distance causale ou sémantique. Pour ce faire, les algorithmes de " Dijkstra " et de Classification Ascendante Hiérarchique (CAH) ont été utilisés de manière successive. Cette démarche de structuration est appliquée à un ensemble de 101 critères de sélection. Les résultats sont interprétés afin d'en démontrer la portée dans le processus de recherche de partenaires.
1 :  IMS - Laboratoire de l'intégration, du matériau au système
2 :  LAAS - Laboratoire d'analyse et d'architecture des systèmes [Toulouse]
LAAS-ISI
Sélection de partenaires – classification – critères de sélection de partenaires – projet de développement de produit nouveau.

Structuring partners selection criteria: application to new product development projects
The objective of the research performed here is to propose a methodology that guarantees a reduction in the number of criteria to be used for selecting partners (i.e. reduction of resource consumption) while allowing to choose the most representative criteria for users. The set of criteria chosen in this way does not influence the ranking of potential partners at all, or the influence is mastered and known by the user who has to interact with the algorithm. The methodology looks structuring criteria using the causal or semantic distance. To achieve this, the algorithms of "Dijkstra" and Ascending Hierarchical Clustering (AHC) have been used in sequence. This structuring is applied to a set of 101 criteria. The results are interpreted to demonstrate how the selection process can be optimized for a given usage scenario.
Selection of partners – classification – criteria for partners' selection – project of new product development.

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