Expert en numérisation des systèmes et processus de production

L’Industrie du Futur, ou industrie 4.0, repose sur une mosaïque de technologies dont la propagation fait de l’industrie une chaîne de création, de production et d’usages nouveaux en perpétuelle transformation : « cobots » , fabrication additive, internet des objets ou objets connectés, données massives (Big Data), jumeau numérique, réalité augmentée… Dans son livre blanc « Transformer l’industrie par le numérique » publié en 2016, le Syntec numérique identifie l’enjeu du pilotage de la donnée pour l’optimisation de la production industrielle.

Le volume des données produites et agrégées (Big Data) rend possible l’analyse permanente et instantanée de tout l’environnement de l’usine. La collecte de données consiste à intégrer des capteurs sur les équipements de production afin de suivre l'évolution de la production plus facilement. Les indicateurs suivis sont multiples : température, humidité, vitesse, force…

Le pilotage de la donnée présente à la fois un enjeu de performance industrielle avec une optimisation du fonctionnement des équipements de production et de productivité, mais également un enjeu de performance environnementale avec la réduction de la consommation énergétique des équipements.

Les objectifs de la certification sont les suivants :

• évaluer la pertinence ou la nécessité d’intégrer des technologies numériques aux systèmes et processus de production existants,
• mettre en place et piloter les modalités de mise en œuvre autour de l’exploitation des données, en garantissant les conditions de sécurité des données industrielles, en évaluant les impacts sur l’organisation et les compétences requises,
• garantir ou améliorer la continuité numérique de la production.

• Analyser les besoins et les projets de l’entreprise en matière de numérisation des systèmes et processus de production, en identifiant les problématiques industrielles des différents services de l’entreprise et en tenant compte des paramètres de performance industrielle et environnementaux, afin de déterminer et de prioriser les objectifs d’amélioration de la performance des systèmes de production
• Elaborer un diagnostic des systèmes de production de l'entreprise, en cartographiant ses ressources technologiques (matériels, machines, logiciels, capacité de connexion) et en analysant les données d'activité de production et de performance environnementale, afin d’identifier les écarts avec les objectifs visés par l’entreprise
• Réaliser une veille technologique, concurrentielle et réglementaire sur les solutions de numérisation des systèmes de production, en intégrant les évolutions en matière de RSE, en sélectionnant les sources pertinentes et en structurant les informations collectées, afin de qualifier les opportunités offertes par l'industrie du futur en vue de la transformation de l'entreprise
• Analyser les cas d'utilisation et de technologies numériques de production, en présentant des cas d'utilisation connectés et en identifiant et en caractérisant les technologies de numérisation dans les entreprises concurrentes afin recenser des leviers de numérisation adaptés à l’entreprise
• Évaluer le niveau de maturité des services opérationnels de l’entreprise (R&D, production, maintenance, logistique), en prenant en compte les cas d’utilisation identifiés sur le marché et les objectifs de performance et de développement durable de l’entreprise, afin de sélectionner les solutions de numérisation adaptées à l’entreprise
• Définir les outils et les solutions de numérisation des processus de production, en comparant les différentes options technologiques et leurs indicateurs de performance industrielle et environnementale, afin de formaliser une stratégie de numérisation pour l’entreprise
• Élaborer une stratégie de numérisation, en proposant un schéma d’organisation industrielle prenant en compte les contraintes de coûts, délais, qualité et sécurité de l’entreprise, afin de gérer les données qui permettront d’améliorer la performance et l’impact environnemental des systèmes de production
• Elaborer un plan d'entreprise "Data Driven" en préparant l'exploitation des données industrielles de l'entreprise par la sélection et la catégorisation des données concernées afin de contextualiser et de personnaliser ses opérations industrielles
• Présenter à la direction la stratégie de transformation numérique préconisée, en décrivant le contexte et les objectifs de l'entreprise, en démontrant les gains de performances attendus (productivité et impact énergétique) et les leviers d’optimisation par l’analyse des données, afin de valider le plan stratégique
• Analyser les processus industriels et l’infrastructure IT existante (software, hardware), en cartographiant les outils et protocoles de communication de l’entreprise, afin d’évaluer la capacité de numérisation de l’entreprise au regard des principes de conception de l'industrie 4.0 (interopérabilité, décentralisation, modularité, capacités en temps réel...)
• Définir une nouvelle infrastructure informatique, en synchronisant le système d'information et les opérations de production, tout en respectant le budget alloué et en évitant les surcouches technologiques, afin de concevoir l'architecture technique du projet de numérisation pour la gestion des données de l’entreprise
• Concevoir une architecture technique durable, sécurisée et orientée utilisateur, en s'appuyant sur l'infrastructure informatique définie et en testant et en évaluant différents scénarios, en coordination avec les équipes IT et de production, afin de répondre aux exigences de gestion des données
• Déployer l’architecture technique définie avec les équipes informatiques et de production, en rédigeant un plan d’action de développement d'un prototype fonctionnel et/ou l’interfaçage avec les installations industrielles, afin de collecter les données industrielles de l’entreprise
• Réaliser des modèles de parcours utilisateurs, en respectant l'architecture technique définie et en prenant en compte le besoin d’accessibilité à tous types d’utilisateurs, afin de doter les utilisateurs finaux d’outils de traçabilité des produits et des opérations industrielles
• Élaborer une solution de maintenance prédictive, en représentant l’analyse des données de production historisées sur un graphique, afin d’anticiper tout dysfonctionnement de l’architecture technique de collecte des données et d’en assurer sa fiabilité
• Piloter les évolutions de l’architecture technique en continu, en déterminant et en suivant les outils, les indicateurs et les procédures du système de production, afin d’améliorer la fiabilité de l’architecture technique et sa performance...

Secteurs d’activités :

• Automobile
• Aéronautique et Spatial
• Génie Civil
• Énergie
• Industrie des matériaux
• Chimie
• Infrastructures
• Défense
• Microélectronique
• Biomédical
• Ferroviaire
• Luxe
• Textile
• Agroalimentaire…

Type d'emplois accessibles :

• Chef de projet / directeur de projet industriel
• Chef de projet innovation/transformation
• Consultant(e) en organisation industrielle / Consultant en numérisation industrielle
• Chef de projet ou responsable digitalisation dans l’industrie
• Responsable numérisation de process industriels
• Ingénieur en intégration des technologies numériques dans l’usine
• Ingénieur industrie 4.0
• Chef de projet Informatique domaine Industrie 4.0
• Industrie 4.0 : Ingénieur performance équipement
• Ingénieur Instrumentation Industrie 4.0
• Chef de Projet / Responsable UAP Usine 4.0
• Expert Data Management / Digitalisation…

• Ingénieurs 2000

• Ingénieurs 2000

  1ère habilitation	Début validité	Fin validité
  31/05/2023	31/05/2023	31/05/2026

• 46390 : Numérisation données
• 24454 : Automatisme informatique industrielle
• 31667 : Audit gestion industrielle
• 31606 : Conduite projet industriel

• H1206 - Management et ingénierie études, recherche et développement industriel
• H1401 - Management et ingénierie gestion industrielle et logistique
• H1402 - Management et ingénierie méthodes et industrialisation
• H2502 - Management et ingénierie de production
• I1102 - Management et ingénierie de maintenance industrielle

• 200 - Technologies industrielles fondamentales
• 201 - Technologies de commandes des transformations industrielles
• 326 - Informatique, traitement de l'information, réseaux de transmission des données