1. CV chercheurs / SLAMA Ilhem

SLAMA Ilhem

Enseignant-Chercheur

Introduction

islama[at]cesi.fr

0617116033

Thèmes de recherche

  • Planification des opérations de désassemblage sous incertitude
  • Economie circulaire sous incertitude
  • Conception d’un réseau logistique inverse

 

Activités pédagogiques

  • Disciplines : RO, optimisation, informatique, Génie industriel
  • Niveau : Ingénieurs 1ère et 2ème années, masters

 

Formation

Doctorat en informatique

IMT Atlantique de Nantes

«Modélisation et optimisation de problème de planification de désassemblage dans un environnement incertain»

 

2020

Master en recherche opérationnelle et aide à la décision

Faculté des sciences économique et de gestion de Sfax, Tunisie

2016

Licence en informatique appliqué à la gestion

Faculté des sciences économique et de gestion de Sfax, Tunisie

2013

Participation à l’encadrement

Projet fin d’étude d’une étudiante en 3ème année cycle d’ingénieur

  • I. SELLAMI « Problème MRP pour la planification de montage des produits industriels » Juin 2018

 

Participation dans des projets de recherche scientifique

  • 2020/2021: Porteuse de projet dans le cadre de l’Académie franco-allemande pour l’industrie du futur : Propositions de projets d’innovation franco-allemands sur les technologies d’intelligence artificielle pour la prévention des risques, la gestion de crise et la résilience, IMT Atlantique, France et TUM, Allemagne, Budget : 4 million d’euros (Soumis).
  • 2020/2021: Porteuse de projet dans le cadre de l’Académie franco-allemande pour l’industrie du futur : Advancing Circular Economy : Integration of Disassembly for Remanufacturing into ExistingAssembly Systems, IMT Atlantique, France et TUM, Allemagne, Budget : 20 000 euros.
  • 2020/2021: Projet de partenariat avec l’Association Envie 44, Saint Herblain, Nantes, sujet : Planification de désassemblage sous incertitude.

 

Responsabilités collectives et activités scientifiques

  • Membre du comité scientifique, APMS’21.
  • Co-chair de la session "Optimization of Reverse Logistics Systems Based on Artificial Intelligence", APMS’21 .
  • Organisation des journées doctorale: Modélisation, Optimisation et Décision (MOD’18), FSEGS, 2018.

 

Publications

  • 4 papiers journaux publiés
  • 1 papier journal en révision
  • 3 papiers journaux en préparations
  • 2 chapitres de livre
  • 7 papiers de conférences avec comité de relecture dont : 5 publiés+1 accepté+1 en préparation.
  • 2 Communications à des conférences avec un résumé

 

Publications sélectionnées

Articles de revue publiés

  1. Slama I, Ben-Ammar O., Dolgui A. & Masmoudi F. (2021). Genetic algorithm and Monte Carlo simulation for a stochastic capacitated disassembly lot-sizing problem under random lead times. Computers & Industrial Engineering. 
  2. Slama I., Ben-Ammar O., Dolgui A. & Masmoudi F. (2020). New mixed integer approach to solve a multi-level capacitated disassembly lot-sizing problem with defective items and backlogging. Journal of Manufacturing Systems, 56, 50-57. 
  3. Slama I., Ben-Ammar O., Dolgui A. & Masmoudi F. (2020). Approches d’optimisation pour un problème de planification de désassemblage sous incertitude des délais de désassemblage. Génie Industriel et Productique, 3(Numéro 1) (cf. p. 14).
  4. Benaissa, M., Slama I.,& Dhiaf, M. M. (2018). Reverse Logistics Network Problem using simulated annealing with and without Priority-algorithm. Archives of Transport, 47.

 

Article de revue en révision 

  1. Slama I., Ben-Ammar O., Thevenin.S, Dolgui A., & Masmoudi F. (2021). Scenario aggregation approach for solving the disassembly lot-sizing problem under random refurbishing times. European Journal of Operational Research, under review (first revision)

 

Chapitre de livre

  1. Slama I., Ben-Ammar O., Dolgui A., & Masmoudi F. (2020) A Stochastic Model for a TwoLevel Disassembly Lot-Sizing Problem Under Random Lead Time. In : Lalic B., Majstorovic V., Marjanovic U., von Cieminski G., Romero D. (eds) Advances in Production Management Systems. The Path to Digital Transformation and Innovation of Production Management Systems. APMS 2020. IFIP Advances in Information and Communication Technology, vol 591. Springer, Cham.
  2. Slama, I., Ben-Ammar, O., & Dolgui, A. (2021, September). A Model for a Multi-level Disassembly System Under Random Disassembly Lead Times. APMS 2021. In IFIP International Conference on Advances in Production Management Systems (pp. 39-47). Springer, Cham.

 

Articles dans les actes de conférences avec comité de relecture 

  1. Slama I., Ben-Ammar O., & Dolgui A. (2021). Mathematical model for disassemble-to-order problems under stochastic lead times Advances in Production Management Systems (APMS 2021), Nantes, France, 5-7 septembre 2021, 6 pages (accepté). 
  2. Slama I., Ben-Ammar O.,Turki S., & Dolgui A. (2021). Économie circulaire sous incertitude des délais : État de l’art CIGI’2021, Grenoble-France, 5-7 mai 2021, 6 pages (accepté). 
  3. Slama I., Ben-Ammar O., Dolgui A., & Masmoudi F. (2020). Modélisation et optimisation de problème de planification de type RMRP. MOSIM 2020, Agadir-Maroc, 12-14 Novembre, 2020, 6 pages. 
  4. Slama I., Ben-Ammar O., Dolgui A. & Masmoudi F. (2020). A Newsboy formulae to optimize planned lead times for two-level disassembly systems. IFAC-PapersOnLine, 2020, vol. 53, no 2, p. 10816-10821., Berlin, Germany, July 12-17, 2020, 6 pages. 
  5. Slama I., Ben-Ammar O., Masmoudi F. & Dolgui A. (2019). Disassembly scheduling problem : literature review and future research directions. IFAC-PapersOnLine, vol. 52, issue 13, 2019, p. 601 – 606, Elsevier, ISSN 2405-8963, 9th IFAC Conference on Manufacturing Modelling, Management and Control (MIM’2019), 28 – 30 August 2019, Berlin, Germany, D. 18 I. SLAMA 2021 Ivanov, A. Dolgui, F. Yalaoui (Eds.). 
  6. Slama I., Ben-Ammar O., Masmoudi F. & Dolgui A. (2019). Scenario-based stochastic linear programming model for multi-period disassembly lot-sizing problems under random lead time. IFAC-PapersOnLine, vol. 52, issue 13, 2019, p. 595 – 600, Elsevier, ISSN 2405-8963, 9th IFAC Conference on Manufacturing Modelling, Management and Control (MIM’2019), 28 – 30 August 2019, Berlin, Germany, D. Ivanov, A. Dolgui, F. Yalaoui (Eds.).