RESEARCH @ HEC LIÈGE

-- Research @ HEC Liège --


Supply Chain Management and Business Analytics

 

Les activités de recherche en Supply Chain Management and Business Analytics s’appuient sur la disponibilité croissante de données de diverses natures recueillies à de multiples sources (réseaux sociaux, systèmes ERP, collecte automatique de données de production ou de consommation, etc.). Elles visent à analyser ces données (classification, prédiction, contrôle statistique de processus, fouille de texte structuré ou non structuré, etc.) et à les exploiter afin d’aider les gestionnaires à optimiser leurs prises de décision (conception des réseaux de distribution, planification de la production et des transports, réduction des émissions polluantes ou de la consommation d’énergie, utilisation optimale de ressources rares, etc.). Le but de telles recherches est d’aider les entreprises et organisations, quel que soit leur domaine d’activités, à améliorer la qualité de leurs services et leur efficacité opérationnelle.

Le centre de recherche QuantOM de HEC Liège compte une vingtaine de chercheurs, professeurs, post-doctorants, ou doctorants, spécialisés en méthodes analytiques d’analyse des données et d’optimisation mathématique. Leurs travaux de recherche portent sur le développement de méthodes innovantes et originales, mais également sur l’application de ces méthodes à des cas d’études spécifiques qui permettent de démontrer leur efficacité et leur pertinence pratique. 
La gestion des opérations logistiques fournit un domaine d'application majeur des méthodes analytiques à HEC Liège, mais les applications à d’autres domaines de la gestion (finance, marketing) y trouvent également leur place.

 

A titre d’illustration, citons quelques publications scientifiques récentes cosignées par des membres de QuantOM :
 

1. Véronique François, Yasemin Arda, Yves Crama et Gilbert Laporte, Large neighborhood search for multi-trip vehicle routing, European Journal of Operational Research (2016), 255(2), 422-44.

Les auteurs y développent et évaluent des méthodes de résolution efficaces pour l’optimisation de tournées de véhicules complexes, impliquant un grand nombre de clients et de camions.
 

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2. Julien Hambuckers et Cédric Heuchenne, Estimating the out-of-sample predictive ability of trading rules: a robust bootstrap approach, Journal of Forecasting (2016), 35, 347-372.

Cet article propose une nouvelle méthode d’estimation de la capacité prédictive de règles de trading et utilise des simulations numériques pour comparer la performance de 11 règles spécifiques.


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3. Ashwin Ittoo, Le Minh Nguyen et Antal van den Bosch, Text analytics in industry: Challenges, desiderata and trends, Computers in Industry (2016), (78), 96-107.   

Un survol et une analyse critique des applications des méthodes de fouille de textes non structurés (tweets, commentaires sur des réseaux sociaux, fils de discussions) dans différents secteurs industriels.


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4. Célia Paquay, Michael Schyns, Sabine Limbourg, A mixed integer programming formulation for the three-dimensional bin packing problem deriving from an air cargo application, International Transactions in Operational Research (2016), 23(1-2), 187-213. 

Le chargement des avions-cargos requiert des prises de décision complexes visant notamment à optimiser le volume utilisé, à équilibrer la charge et à tenir compte de la fragilité de certains articles. Ce travail développe des modèles originaux pour faciliter la prise de décision des compagnies aériennes.


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L'une des priorités du domaine d'excellence en Supply Chain Management and Business Analytics à HEC Liège est d'établir et de maintenir un important réseau de collaborations avec des universités-partenaires, en Belgique ou à l’étranger, mais également avec des entreprises privées ou publiques. Ainsi, le centre est partenaire de plusieurs projets de recherche interuniversitaires de grande ampleur, et participe à la gouvernance du Pôle de compétitivité Logistics in Wallonia, du Conseil wallon de l´évaluation, de la prospective et de la statistique, et de la société spin-off N-Side.