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…

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.

Analyse stratégique & diagnostic industriel

• 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 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
• Elaborer 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
• Intégrer les principes de sobriété numérique et d’éco-conception dans la stratégie de numérisation, en évaluant l’impact environnemental des solutions retenues (consommation énergétique, empreinte carbone, cycle de vie des équipements).

Architecture IT/OT, cybersécurité & déploiement

• 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. Le déploiement des architectures techniques tient compte des règles de sécurité, de santé au travail et d’ergonomie pour les utilisateurs (SST).
• 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

IIoT, capteurs, données industrielles & IA

• Choisir les types de capteurs et les IIoT (Industrial Internet of Things) adaptés aux systèmes de production, en respectant les exigences de l’usage (latence, interopérabilité, gamme…), afin de s’assurer de la fiabilité et la continuité du flux de données industrielles
• Installer et configurer les capteurs industriels et les IIoT, en appliquant les instructions des fournisseurs et des manuels de produits, afin d’assurer une collecte optimale des données numérisées.
• Choisir et déployer une solution de stockage de données (Data Lake), en tenant compte des types de données à traiter et en utilisant des scripts qui assurent le flux de données automatiquement, afin de stocker et sécuriser des données industrielles.
• Superviser la structuration de données industrielles massives et hétérogènes et issues de sources internes et externes, en exploitant des IIoT et des technologies adéquates de manipulation de données et en utilisant des logiciels de programmation, afin de préparer leur analyse.
• Identifier et mettre en place une démarche scientifique d’analyse des données, en formulant des problématiques et des hypothèses d’analyse des données, pour permettre l’optimisation de leur traitement.
• Programmer des algorithmes Machine Learning, en s’appuyant sur l’usage et le type de données à exploiter et en utilisant différents langages de programmation, afin de créer des modèles entraînés et d’analyser les résultats de ces données.
• Analyser, enrichir ou documenter les données industrielles en mobilisant des modèles d’intelligence artificielle générative (LLM, agents conversationnels, générateurs de code ou d’images), tout en respectant les principes de sécurité, d’éthique et de confidentialité.
• Développer des interfaces de visualisation des données industrielles, en utilisant des langages de programmation et en représentant les données sur des outils d’affichage, afin de pouvoir interpréter les données utiles à l’amélioration de la performance industrielle en garantissant l’accessibilité des visualisations pour tous les utilisateurs.
• Elaborer une réplique numérique du système industriel de l’entreprise, en simulant les process de production et le flux de données, afin de doter les utilisateurs d’un outil prédictif (jumeau numérique) et tester des conditions extrêmes de production et la prévision de comportement des systèmes de production
• Présenter les recommandations issues de l’analyse des données industrielles, en synthétisant les éléments clés et en utilisant des outils de présentation, afin de les argumenter auprès de la direction et de maintenir une performance optimale des systèmes de production

Gestion de projet & conduite du changement

• Formaliser le besoin en numérisation des systèmes de production de l’entreprise, en rédigeant un cahier des charges conforme aux besoins stratégiques définis, afin d’initier le projet de transformation digitale des systèmes et des processus de production
• Formaliser les spécifications fonctionnelles et techniques, en intégrant les spécificités des processus de production de l’entreprise, afin d’adapter le cahier des charges aux particularités de production (secteur, taille, produit...)
• Mettre en place une organisation adaptée au projet, en mobilisant les ressources et compétences disponibles et nécessaires à sa réalisation et en prenant en compte les situations de handicap, afin d'assurer le déploiement du projet de numérisation
• Planifier l'ensemble des étapes du projet de numérisation des systèmes et des processus de production, en définissant une méthode de gestion de projet et les indicateurs (métriques) de suivi, afin d'en contrôler le déploiement
• Intégrer les principes de la RSE dans la gouvernance du projet de numérisation, en évaluant les impacts humains, environnementaux et éthiques des décisions prises, et en favorisant l’inclusion, la qualité de vie au travail et la durabilité des solutions numériques.
• Piloter le déploiement du projet de numérisation, en procédant par itération d'actions correctives et en contrôlant le respect des délais, coûts, qualité, sécurité, afin de garantir la performance et la continuité des évolutions des systèmes et processus de production
• Coordonner les travaux des ressources humaines, en réalisant un reporting régulier des avancées du projet et en diffusant des comptes-rendus et bilans à chaque étape clé, afin de favoriser l'implication et le consensus des parties prenantes
• Indexer et archiver l’ensemble des livrables, en fournissant un dossier de synthèse documenté au client, afin de clôturer le projet de numérisation des systèmes et processus de production
• Réaliser un bilan sur le projet de numérisation en rédigeant un rapport final et un retour d’expérience, afin de confirmer les gains de performance et environnementaux et d’améliorer les projets suivants

Secteurs d’activités :

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

Ils mèneront leur mission dans des grands groupes et PME/ETI, en tant que salariés ou consultants.

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…

L’appellation varie selon le type de structure (entreprises / prestataire) et leur taille.