Job Description
Le développement de digital twins pour le manufacturing 4.0 est devenu un enjeu important et stratégique pour le groupe Safran. L'usinage, premier procédé de fabrication du Groupe, exige aujourd'hui des moyens de production avec plus de surveillance et plus de fonctions d'adaptation et de reconfiguration en temps réel.
De grandes quantités de données sont générées grâce à l'acquisition depuis les capteurs ou à partir de simulations. Cependant, il reste encore aujourd'hui très difficile d'en extraire le contenu informationnel qui aidera les usineurs à définir les conditions opératoires d'usinage les plus efficientes et robustes dès la phase de programmation.
Il est proposé d'explorer les nouvelles méthodes basées sur l'IA pour le traitement des séries temporelles (stationnaires et non stationnaires). Deux applications sont envisagées : 1- Extraction de signatures procédé relatives aux conditions d'usinage locales ; 2- Prédiction de quantités d'intérêt d'usinage (puissance broche, usure outil, vibration, contraintes résiduelles …)
Missions détaillées :
- Poursuite de l'état de l'art sur les technologies IA les plus adaptées
- Préparation des datasets (labellisation, pré-traitement des données brutes …)
- Spécifications et mise en place d'une base de données
- Intégration dans un outil de visualisation (grafana like)
- Développement des différents algorithmes IA
- Documentation technique
Job Requirements
Etudiant.e en Datascience / Ingénierie mécanique
Spécialités : Machine learning, Computer Vision, Time series, Usinage, Mécanique des solides, Programmation (Python, pyTorch)
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Rue des jeunes bois 78114
Magny-les-hameaux France
Ile de France France
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