Post-Doc : Optimisation et Réduction des défauts par l’IA dans l’usine 5.0

When:
14/06/2024 all-day
2024-06-14T02:00:00+02:00
2024-06-14T02:00:00+02:00

Offre en lien avec l’Action/le Réseau : – — –/– — –

Laboratoire/Entreprise : L@B ISEN
Durée : 24
Contact : sylvain.lefebvre@isen-ouest.yncrea.fr
Date limite de publication : 2024-06-14

Contexte :
Ce contrat se déroule dans le cadre d’une chaire industrielle créée en 2021 entre l’entreprise ACOME, leader européen dans la création des câbles, et le L@bIsen le laboratoire de l’Ecole Supérieure de l’Electronique et du Numérique. Ce travail va être effectué par un/e post-doctorant/e, sur une période de de 24 mois, encadré par un enseignant-chercheur de l’ISEN Ouest.

Sujet :
Dans le secteur industriel, les entreprises sont soumises à des demandes toujours plus fréquentes de nouvelles versions de leurs produits pour répondre aux besoins en perpétuel évolution du marché. L’industrie de la fabrication des câbles est particulièrement impactée par cette tendance de fond qui pousse les laboratoires de conception des nouveaux produits à fournir toujours plus de recettes des nouvelles fabrications en un temps réduit, en prenant en compte les normes imposées par les clients.
La problématique de la réduction des déchets de production est apparue comme importante à traiter à la fois pour les gains potentiels qui peuvent être envisagés, ainsi que pour sa proximité avec les problématiques de production. L’activité de production de l’entreprise concerne principalement la production de câbles pour différents secteurs industriels et notamment pour le secteur automobile. Il s’agit donc de fabrication de produits en long. Les procédés de fabrication pour ce genre de produits impliquent des flots continus de matières circulant dans et entre les machines. Des changements d’ordre de fabrication, des défauts de qualité des matières premières ou des conditions de production particulières produisent par exemple des produits ne pouvant être commercialisés qui sont alors des sources de coût pour l’entreprise.
Un deuxième aspect négatif, de plus en plus considéré dans le monde industriel, concerne l’impact environnemental en lien avec le traitement de ces produits finis ou semi-finis fabriqués mais immédiatement mis au rebus.
C’est pourquoi, les indicateurs de suivi en lien avec la gestion des déchets sont fréquemment contrôlés par les responsables de production et les ingénieurs qualité. La difficulté de cette analyse réside dans le fait que la fabrication des câbles combine plusieurs activités complexes de production effectuées par différentes machines dans plusieurs ateliers. Il y a donc un besoin de fournir un outil d’analyse intelligent de plusieurs sources de données sur l’ensemble du processus de production, qui puisse recommander automatiquement aux ingénieurs qualité les paramètres permettant de réduire les déchets au minimum.

Profil du candidat :
Le candidat devra montrer une solide expertise dans un ou plusieurs des domaines suivants :
– Analyser des données et modéliser des problèmes d’optimisation
– Développer des applications et visualiser / extraire des données en Python
– Avoir des notions en : Théories des Graphes, Réseaux de Neurones, Apprentissage Profond (Deep Learning)
– Concevoir des jumeaux numériques en lien avec un partenaire industriel
– Maitriser le Français et l’Anglais
– Mener des recherches de haut niveau et à publier dans des conférences et des revues internationales à comité de lecture.
Une expérience industrielle est un plus.

Formation et compétences requises :
Titulaire d’un doctorat, et d’un formation de préférence en lien avec les domaines suivants:
– Architecture de gestion des données, DevOps
– Analyse de données
– Intelligence Artificielle / Recherche Opérationnelle
– Simulation

Adresse d’emploi :
Antony (92)

Document attaché : 202405071517_Sujet_postdoc_ODIP_2024.pdf