Je porte un projet de thèse avec les labos CRAN de Nancy et Roberval UTC de Compiègne sur la Maintenance prédictive 4.0, dénommé : AI-based prognostics and predictive maintenance optimization. L’objectif recherché est de réduire et d’optimiser les coûts des opérations de maintenance.

Ce sujet d’actualité d’une grande importance, nécessite une collaboration étroite des mondes industriels et universitaires.

Je recherche ainsi  activement une entreprise spécialisée dans la production (énergétique, automobile, etc) qui m’accueillerait en qualité de doctorant dans le cadre d’un contrat CIFRE.

De nombreux challenges sont à relever pour atteindre ce but :

  • Pronostic des KPI au niveau du système (machine) : L’objectif est de développer des approches basées sur l’IA permettant de prédire les KPI du système en tenant compte des résultats pronostiques liés aux KPI (fiabilité prédictive/RUL-Remaining Useful Life) au niveau des composants (en base d’algorithmes de pronostic embarqués dans les composants CPS) dans un contexte spécifique associé aux missions/fonctions des systèmes.
  • Développement de modèles de prise de décision de maintenance basés sur l’IA : les modèles proposés seront construits sur un ensemble de règles de décision appropriées et d’algorithmes d’IA avancés (par exemple, l’apprentissage par renforcement) qui permettent d’apprendre les règles de décision les plus pertinentes pour faire face à l’état actuel du système et son environnement à partir des données observées, le KPI estimé au niveau des composants et du système.
  • Validation des modèles/approches proposés sur des cas d’utilisation industriels tels que les systèmes électriques et leurs équipements ou les systèmes offshore (à définir). Une étude sur l’ajustement/la validation des modèles/approches proposés devrait également être envisagée. Cette phase permettra de souligner, à partir des évaluations et des ajustements effectués, les avantages et les inconvénients de telles approches pour soutenir le balisage proactif de la maintenance.

En m’intégrant dans ses effectifs en contrat CIFRE, l’entreprise bénéficie des avantages suivants :

  • 14K € de subventions annuelles durant toute la durée de la période du contrat.
  • réduction du CIR déduite des subventions

S’agissant de mon profil, depuis 2015 ma carrière professionnelle a toujours évolué dans le domaine de maintenance dans la production d’électricité. J’ai cumulé des compétences dans la maintenance et la planification des installations énergétiques. Je m’adapte donc facilement dans un milieu industriel.

Je me tiens à votre disposition pour tout entretien à votre convenance.