Nathalie
Klement
Campus
Lille
Statut
Maître de Conférences
Biographie

Nathalie Klement est issue d’une formation ingénieur généraliste spécialisée en systèmes industriels et logistiques. Elle a soutenu sa thèse de doctorat en décembre 2014, au LIMOS à Clermont-Ferrand. Pendant ces travaux, elle a développement un outil d’aide à la décision pour la planification et l’affectation de ressources, dans un contexte hospitalier. Cet outil avait été développé de façon générique afin de pouvoir aborder un large spectre de problèmes industriels concernant la planification, l’affectation de ressources mais également l’ordonnancement. En septembre 2015, elle a été recrutée en tant que Maitre de Conférences aux Arts et Métiers campus de Lille et au LISPEN. Dans ce cadre, elle a pu vérifier la généricité de cet outil en l’utilisant pour résoudre trois applications industrielles. Consciente du contexte actuel 4.0, ses travaux se sont ensuite orientés sur les systèmes de production reconfigurable, grâce à un partenariat industriel et un co-encadrement de thèse CIFRE. Cette première thèse a été soutenue en juin 2020. D’autres thèses sont en cours de co-encadrement, sur des thématiques de gestion industrielle et recherche opérationnelle. En parallèle, elle mène des travaux avec plusieurs collaborateurs internationaux (l’université de Coimbra et le KIT). Par le passé, elle a déjà coordonné des projets industriels.

Enseignements
  • Configuration des systèmes de production
  • Recherche opérationnelle et aide à la décision
  • Industrie 4.0 et Systèmes d'information

Publications

AMZIL, K., YAHIA, E., KLEMENT, N., & ROUCOULES, L. (2021). Causality learning approach for supervision in the context of Industry 4.0. In (Post-print, p. xx). France: Springer. Consulté à l'adresse http://hdl.handle.net/10985/19401
MAZAR, M., SAHNOUN, M. ’hammed, BETTAYEB, B., KLEMENT, N., & LOUIS, A. (2020). Simulation and optimization of robotic tasks for UV treatment of diseases in horticulture. Operational Research, 27. Consulté à l'adresse 10.1007/s12351-019-00541-w
POCACHARD, J., KLEMENT, N., JOUVE, C., & QUENEHEN, A. (2020). Methodology to select the best part presentation in cobotics. In (Post-print). Grèce: Elsevier. Consulté à l'adresse 10.1016/j.promfg.2020.10.019
MAZAR, M., BETTAYEB, B., KLEMENT, N., SAHNOUN, M. ’hammed, & LOUIS, A. (2020). Dynamic scheduling of robotic mildew treatmentby UV-c in horticulture. In (Post-print). France. Consulté à l'adresse http://hdl.handle.net/10985/19559
EYNAUD, A. B. E. A. U. V. I. L. L. E. D. I. T., KLEMENT, N., ROUCOULES, L., GIBARU, O., & DURVILLE, L. (2020). Risk and decision analysis for Reconfigurable Assembly System Design under uncertainties. In (Post-print, p. 6). Maroc. Consulté à l'adresse http://hdl.handle.net/10985/19558
PETROODI, S. E. H. A. S. H. E. M. I., EYNAUD, A. B. E. A. U. V. I. L. L. E. D. I. T., KLEMENT, N., & TAVAKKOLI-MOGHADDAM, R. (2019). Simulation-based optimization approach with scenario-based product sequence in a Reconfigurable Manufacturing System (RMS): A case study. In (Pre-print, p. 247-252). Allemagne. Consulté à l'adresse http://hdl.handle.net/10985/16793
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EYNAUD, A. B. E. A. U. V. I. L. L. E. D. I. T., KLEMENT, N., ROUCOULES, L., GIBARU, O., & DURVILLE, L. (2018). UML based reconfiguration rate analysis of assembly line depending on robot integration. Ifac-Papersonline, 51, 1168-1173. Consulté à l'adresse 10.1016/j.ifacol.2018.08.432
ZANT, C. E. L., KLEMENT, N., BETTAYEB, B., SAHNOUN, hammed, & HAVARD, V. (2018). UV-Robot supervision system design and development. In (Post-print). Hongrie. Consulté à l'adresse http://hdl.handle.net/10985/14578
MAZAR, M., SAHNOUN, hammed, BETTAYEB, B., & KLEMENT, N. (2018). Optimization of Robotized Tasks for the UV-C Treatment of Diseases in Horticulture. In (Post-print). Tunisie. Consulté à l'adresse http://hdl.handle.net/10985/14579
EYNAUD, A. B. E. A. U. V. I. L. L. E. D. I. T., KLEMENT, N., ROUCOULES, L., GIBARU, O., & DURVILLE, L. (2018). Analyse du taux de reconfiguration d’une ligne d’assemblage par intégration de modules robotisés via une modélisation par diagramme UML de classes. In (Post-print). France. Consulté à l'adresse http://hdl.handle.net/10985/13416
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KLEMENT, N., SILVA, C., & GIBARU, O. (2017). Solving a Discrete Lot Sizing and Scheduling Problem with Unrelated Parallel Machines and Sequence Dependent Setup Using a Generic Decision Support Tool. In (Post-print, p. 459-466). Springer. Consulté à l'adresse http://hdl.handle.net/10985/12094
SILVA, C., & KLEMENT, N. (2017). Solving a multi-periods job-shop scheduling problem using a generic decision support tool. In (Post-print). Italie: Elsevier. Consulté à l'adresse https://doi.org/10.1016/j.promfg.2017.07.307
KLEMENT, N., SILVA, C., & GIBARU, O. (2017). A generic decision support tool to planning and assignment problems: Industrial application \& Industry 4.0. In (Post-print, Vol. 11, p. 1684-1691). Italie: Elsevier. Consulté à l'adresse 10.1016/j.promfg.2017.07.293
KLEMENT, N., & GIBARU, O. (2016). Développement d’un outil d’aide à la décision générique pour les systèmes de production. In (Post-print). France. Consulté à l'adresse http://hdl.handle.net/10985/10756