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dc.contributor.advisorAdel Zga-
dc.contributor.authorBeddiaf, IMAN-
dc.date.accessioned2024-09-23T10:06:28Z-
dc.date.available2024-09-23T10:06:28Z-
dc.date.issued2024-
dc.identifier.citationFACULTY OF N EW I NFORMATION AND C OMMUNICATION T ECHNOLOGIESen_US
dc.identifier.urihttps://dspace.univ-ouargla.dz/jspui/handle/123456789/36807-
dc.descriptionIndustrial Computer Science (ICS)en_US
dc.description.abstractThe food supply chain (FSC) plays a critical role in ensuring the availability, quality, and timely delivery of food products to consumers. However, the FSC faces numerous challenges, including maintaining product integrity, the complexity of the food distribution process, and addressing supply shortages, which can impact healthcare and consumers access to food especially in emergency situations. This study focuses on improving the FSC in case of disaster, specifically within the Food Distribution Centers (FDC) in Algeria. The FDC faced challenges related to food calculations, efficiency, paperwork,demand forecasting, and inventory management. To address these challenges, an intelligent food distribution system is developed with the objectives of improving efficiency, fair distribution and making it more effective,reducing errors, simplifying documentation, and optimizing inventory management. This system utilizes artifical intelligence techniques, specifically YOLO algorithm, for food detection and classification. Limitations and challenges such as data quality, technical expertise, implementation costs, privacy,security, and system integration are considered. Despite these challenges, the proposed intelligent supply chain system has the potential to simplify operations and enhance the effectiveness of food supply chains, eventually benefiting FDC and improving consumers access to essential food products.en_US
dc.description.sponsorshipComputer Science department and Information Technologyen_US
dc.language.isoenen_US
dc.publisherKASDI MERBAH UNIVERSITY OUARGLAen_US
dc.subjectFood Supply Chainsen_US
dc.subjectFood Distribution Centersen_US
dc.subjectFood Distributionen_US
dc.subjectYOLOen_US
dc.titleDigitization and optimisation food distribution in case : war or pandemicen_US
dc.typeThesisen_US
dcterms.abstractLa chaîne d’approvisionnement alimentaire (CAA) joue un rôle essentiel en garantissant la disponibilité, la qualité et la livraison dans les délais des produits alimentaires aux consommateurs. Cependant, le CAA est confronté à de nombreux défis, notamment le maintien de l’intégrité des produits, la complexité du processus de distribution alimentaire et la résolution des pénuries d’approvisionnement, qui peuvent avoir un impact sur la santé et l’accès des consommateurs à la nourriture, en particulier dans les situations d’urgence. Cette étude porte sur l’amélioration du CAA en cas de sinistre, notamment au sein des Centres de Distribution Alimentaire (CDA) en Algérie. Le CDA a été confronté à des défis liés aux calculs alimentaires, à l’efficacité, à la paperasse, à la prévision de la demande et à la gestion des stocks. Pour relever ces défis,un système de distribution alimentaire intelligent est développé dans le but d’améliorer l’efficacité, de rendre la distribution équitable et de la rendre plus efficace, de réduire les erreurs, de simplifier la documentation et d’optimiser la gestion des stocks. Ce système utilise des techniques d’intelligence artificielle, en particulier l’algorithme YOLO, pour la détection et la classification des aliments. Les limites et les défis tels que la qualité des données, l’expertise technique, les coûts de mise en œuvre, la confidentialité, la sécurité et l’intégration du système sont pris en compte. Malgré ces défis, le système de chaîne d’approvisionnement intelligent proposé a le potentiel de simplifier les opérations et d’améliorer l’efficacité des chaînes d’approvisionnement alimentaire, bénéficiant à terme au CDA et améliorant l’accès des consommateurs aux produits alimentaires essentiels.-
Appears in Collections:Département d'informatique et technologie de l'information - Master

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