Projets novateurs réalisés

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Projets par catégorie

Enhancing Lateness Management in Cross-docking

Today’s marketplace is moving faster than ever, and companies are challenged to distribute their products more quickly, efficiently and cost-effectively. This has led to the rise of cross-docking in the global supply chain to help keep pace with customer demand. Cross-docking refers to the practice of unloading goods or materials from an incoming vehicle (e.g., train car, truck, vessel container) and then loading them directly onto outbound vehicles with no storage in between. A common form of cross-docking operations corresponds to single or multi-item pallets, which are unloaded, sorted based on their destination, and placed directly onto outbound trucks. This strategy allows transportation companies to move towards more proactive, agile and flexible supply chains, with shorter product cycles and easier product customization.
The objectives of the project are to improve the existing software tools that plans the scheduling of the incoming/outgoing vehicles of a crossdocking facility in order to reduce the lateness (tardiness/earliness) of the goods deliveries. In addition, we will explore the integration of machine learning tools in order to enhance those software tools.

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Superviseur du corps professoral :

Brigitte Jaumard

Étudiant :

Partenaire :

Clear Destination

Discipline :

Mathematics

Secteur :

Professional, scientific and technical services

Université :

Concordia University

Programme :

Accelerate

Estimation and Prediction of Censored Arrival Processes with Censoring for Replenishable Item Purchases

The aim of the project is to predict future customer demand for repeat-buying items based on available customer purchase records. However, the purchase history for a single customer may not be sufficient to base predictions on. Also, some purchase records might be missing due to sales events at competitors’ locations. Thus, treating each customer as a replicant of the average customer and averaging inter-purchase times to predict future demand will likely be an inadequate approach. For this project, a generalization of traditional models in marketing research will be studied and a more flexible model that accounts for time-varying model features will be investigated to better model the data generation process to provide accurate forecasts that will bring foreseeable benefits in logistical efficiency.

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Superviseur du corps professoral :

Nancy Reid

Étudiant :

Partenaire :

Rubikloud Technologies Inc

Discipline :

Mathematics

Secteur :

Information and cultural industries; Professional, scientific and technical services

Université :

University of Toronto

Programme :

Accelerate

Génération d’un modèle de prédiction de présence mycélienne combinant des données géomatiques et génomiques et application au territoire des Premières Nations visant la facilitation de la récolte (et de la commercialisation) de champignons comestibles

Une bonne part du travail du stagiaire consistera à faire du travail d’échantillonnage sur le terrain pour prélever des échantillons de sol de la région du Témiscamingue et de la Haute Mauricie. Ces échantillons seront ensuite rapportés à l’université (UQTR), différentes analyses seront faites et l’ADN contenu dans le sol sera extrait. L’ADN correspondant aux champignons présents dans le sol sera amplifié et séquencé. Les espèces identifiées à partir du séquençage seront corrélées aux données propres à chacun des sites d’échantillonnages pour faciliter le développement d’un modèle mathématique permettant de prédire la présence des champignons, dans le but d’en favoriser l’exploitation rentable.

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Superviseur du corps professoral :

Hugo Germain

Étudiant :

Partenaire :

Timiskaming First Nation Economic Development Corporation

Discipline :

Earth science

Secteur :

Management of companies and enterprises

Université :

Université du Québec à Trois-Rivières

Programme :

Accelerate

Analysis of Narrative Driven Social Media Content Use Within Successful Social Media Campaigns Across Multiple Social Platforms To Develop a Campaign Strategy.

The proposed research will take a look at how Non-profit organizations can use storytelling to affect the outcome of their social media campaigns. The intern will be taking a look at narrative driven social content, which is social media content whether videos, audio, infographics, images, etc., that are created to tell a story and its use in social media campaigns and analyze how these types of story driven content affects the success of the campaigns. This research will allow the partner organization to be able to deploy social media campaigns more strategically to increase the donation to be able to finance their social programs. The partner current operating revenue from donation is 35,370 and hope to increase this by 20% after implementing the recommendations from this research.

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Superviseur du corps professoral :

Anatoliy Gruzd

Étudiant :

Partenaire :

Fernie Youth Services

Discipline :

Business

Secteur :

Other services (except public administration)

Université :

Toronto Metropolitan University

Programme :

Accelerate

Coupling event sampling to ColiMinder® high-frequency monitoring of E. coli for improved microbial risk assessment in source waters (COLIRISK)

Safe drinking water supply is a daily need but it can be seriously threatened by microbial hazards originating from fecal contamination of source water, especially following periods of intense rainfall. In order to assess drinking water intakes (DWIs) vulnerability to fecal pollution and to take cost-effective decisions in case of hazardous events, it is urgent to implement early-warning systems. A recent enzyme-based technology, ColiMinder® enables to measure E. coli in water at high temporal resolution (every 30 minutes). In order to implement it for effective microbial risk assessment at DWIs, research first needs to clarify how E. coli signals are representative of the prevalent microbial risk (i.e. of pathogen loads). The present project thus aims at developing a simple and original system that integrates the ColiMinder® with an automated sampling device for event-based sampling and analysis of pathogens and fecal source tracers. This integrated system should prove useful in the implementation of the ColiMinder® at Canadian DWIs with the purpose to improve the assessment of their vulnerability to fecal pollution.

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Superviseur du corps professoral :

Sarah Dorner;Michèle Prévost

Étudiant :

Partenaire :

Le Groupe AquaCion Inc

Discipline :

Engineering

Secteur :

Professional, scientific and technical services

Université :

École Polytechnique de Montréal

Programme :

Accelerate

Energy metabolism modelling with sensitivity to activity thermogenesis tracking data

This research initiative aims to develop more accurate mathematical models of human energy metabolism. The
company FitMyLife Health Analytics aims to use the models to help its customers establish behaviour patterns
to achieve health goals, such as increased fitness, increased health and weight loss. The models ensure that
customers’ decisions are rooted in an accurate understanding of the unique aspects of their own body’s metabolism and their individual physical activities. Commonly available fitness tracking devices (such as fitbits,
for example) and newly developed dietary tracking apps provide detailed information that has not been
accessible in previous models. This research project will use these new technologies to develop an improved
tool for human fitness management.

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Superviseur du corps professoral :

Thomas Hillen

Étudiant :

Partenaire :

Fitmylife Health Analytics

Discipline :

Mathematics

Secteur :

Information and cultural industries

Université :

University of Alberta

Programme :

Accelerate

Determination of the physicochemical properties of flaxseed oil extractedusing an innovative cold-pressing/filtering system

As one of the healthiest edible oils on the market, flaxseed oil is mostly promoted for its high Omega-3 content.
Regrettably, flaxseed oil is unsuitable for cooking because of its low smoke point. AlliggaTM’s innovative cold pressing/filtering system has remarkably revolutionized this nutritious oil, making it a quality oil to cook with,
while maintaining the richest content of Omega-3 essential fatty acids of any other cooking oil. This project will
determine the frying qualities of Alligga TM flaxseed cooking oil and compare this with other common cooking oils
on the Canadian market. The outcome of this work would enable BG Health Group Inc. to optimize their Alliga TM
extraction system and position them competitively in the market.

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Superviseur du corps professoral :

Xiaonan Lu

Étudiant :

Partenaire :

BG Health Group Inc.

Discipline :

Life Sciences

Secteur :

Manufacturing

Université :

The University of British Columbia

Programme :

Accelerate

Amélioration des activités de conception d’équipements personnalisés

Dans nos sociétés industrielles où les couts de la main d’oeuvre sont élevés, pour demeurer compétitif dans le marché
global, les entreprises manufacturières doivent miser non seulement sur la technologie mais aussi sur sa mise en oeuvre la
plus performante possible À l’ère du tout numérique, supporter les activités de l’entreprise par des moyens informatiques
n’est plus suffisant, Il faut une adéquation entre les meilleures pratiques du domaine et les systèmes numériques pour
augmenter la productivité et offrir les produits les mieux adaptés aux spécifications variables des clients,
Ce projet vise à déterminer les meilleurs processus de conception et de les adapter aux systèmes de conception assistée
par ordinateur et de gestion du cycle de vie des produits (Product Lifecyde management) pour proposer des équipements
personnalisés en fonction des besoins des clients tout en maximisant la réutilisation des composants standards et existants,
en évitant les erreurs couteuses et en réduisant les délais de livraison.
Nous évaluerons également le potentiel de nouvelles approches telles que le “Model Based Definition”et les applications de
conception automatique pour le personnalisage de masse d’équipements.

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Superviseur du corps professoral :

Mickaël Gardoni

Étudiant :

Partenaire :

Nita inc.

Discipline :

Engineering

Secteur :

Manufacturing

Université :

École de technologie supérieure

Programme :

Accelerate

Analyse biométrique de la tolérance au risque : étude expérimentale sur des professionnels en finance

Les banques reposent généralement sur de courts questionnaires afin de déterminer quel est le profil d’un investisseur et entre autres, sa tolérance au risque. Nous nous posons donc la question de savoir s’il existe des différences entre les réponses données à de tels questionnaires, simples ou plus complexes en format écrit, et la véritable réaction émotionnelle d’une personne en contexte réel. Pour ce faire, l’oculométrie et la reconnaissance d’émotions faciales sont les deux techniques que nous allons employer afin de répondre à cette problématique. Découvrir de grandes différences aurait un intérêt économique énorme car un des buts fondamentaux de la finance et d’allouer ses actifs de la meilleure manière possible, c’est-à-dire faire correspondre les besoins des uns avec les autres tout en respectant les préférences et les contraintes des différents partis. S’assurer que l’argent des individus est placé en fonction de leur véritable tolérance au risque représente donc un grand intérêt pour une banque qui voudrait offrir le meilleur service à ses clients tout en employant des gestionnaires adéquats, capables eux aussi de réagir de la bonne manière en temps voulu.

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Superviseur du corps professoral :

Martin Boyer;Pierre-Majorique Léger

Étudiant :

Partenaire :

Banque Nationale du Canada

Discipline :

Sociology

Secteur :

Finance and Insurance; Professional, scientific and technical services

Université :

HEC Montréal

Programme :

Accelerate

Treatment of mastitis infections in dairy cattle

Dairy industry is one of the largest industries in Canada with an annual turnover of $17 billion. Dairy producers in Saskatchewan sell over 273 million litres of milk a year, valued at 180 million dollars. Mastitis is a potentially fatal mammary gland infection in dairy herds that causes a significant reduction in milk production. The disease accounts a revenue loss of $400 million in Canada annually and the treatment of mastitis is a substantial economic burden to the dairy industry. This proposal aims at developing novel anti-bacterial drugs that can be safely administered to dairy cattle for treating mastitis. The project involves close collaboration with SaskMilk and dairy farms across Saskatchewan and will help support the production of safe and healthy milk for consumers. The newly designed drug will also lead to overcoming drug resistance that poses a threat for successful antimicrobial treatment for mastitis.

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Superviseur du corps professoral :

MEENA SAKHARKAR;Jian Yang

Étudiant :

Partenaire :

Saskatchewan Milk Marketing Board

Discipline :

Life Sciences

Secteur :

Agriculture

Université :

University of Saskatchewan

Programme :

Accelerate

Learning tools to predict treatment responses for schizophrenia from neuroimaging data

Schizophrenia is a chronic mental disorder associated with a significant health, social and financial burden, not only for patients but also for their families, and society. However, the current treatment methods have been only partially successful, mainly due to the inter-individual differences between patients, which means that a treatment that is successful for one patient, might not work for another. Here, we will explore ways to determine whether a treatment will be successful based on measurable features, including many derived from various modalities of magnetic resonance imaging of patient’s brain. The proposed project aims to develop systems that can learn models that will enable psychiatrists to administer “patient-specific treatment”, by using earlier clinical experience to determine which treatment is best suited for each individual patient, based on measurements from brain scans. Such an objective evidence-based approach can potentially improve patient outcome as these
clinical decisions would be less influenced by the subjective diagnostic tools that are currently used in
psychiatric practice.

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Superviseur du corps professoral :

Russell Greiner

Étudiant :

Partenaire :

IBM Canada Ltd (Edmonton, AB)

Discipline :

Computer science

Secteur :

Professional, scientific and technical services

Université :

University of Alberta

Programme :

Accelerate

Traitement de données automatisé pour véhicules autonomes de sondage hydrographique par sonar multi-faisceau

Ce projet de recherche a pour objectif de développer des logiciels d’analyse qualité de données provenant de systèmes hydrographique basés sur un sonar multifaisceau. Le projet va donc contribuer à automatiser un certain nombre de traitements de données et d’analyser la qualité des données acquises en quasi-temps réel. Le caractère innovant du projet réside intrinsèquement dans les méthodes mathématiques employées pour réaliser l’analyse qualité, qui permettront de produire des outils s’appliquant à la fois:
– à des systèmes habités traditionnels,
– à des systèmes autonomes qui constituent le futur de l’hydrographie.
Un des volets du projet concerne l’application à des véhicules autonomes de surface. On s’intéressera à développer des méthodes permettant à ces véhicules d’embarquer une intelligence hydrographique leur permettant de planifier et re-planifier leur mission afin de maximiser la qualité des données.

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Superviseur du corps professoral :

Sylvie Daniel;Christopher Houser;Christian Larouche

Étudiant :

Partenaire :

Centre Interdisciplinaire de Développement en Cartographie des Océans

Discipline :

Engineering

Secteur :

Professional, scientific and technical services

Université :

Université Laval; University of Windsor

Programme :

Accelerate

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