Ingénieure Fiabilité & Maintenance Industrielle

Intégration d'un programme d'alternance au sein de SNCF Voyageurs pour accompagner le déploiement des standards Lean et l'excellence opérationnelle sur le site.

• Déploiement des standards 5S et du management visuel en structurant le suivi documentaire.
• Pilotage des plans de performance et réalisation du reporting des KPI auprès de la direction via Excel et Power BI.
• Analyse des résultats de production et identification des leviers d'optimisation et d'amélioration continue.
• Animation d'ateliers de sensibilisation et accompagnement des équipes dans la conduite du changement.

Intégration du département fiabilité d'Arcelor Mittal pour optimiser la maintenance préventive et contribuer au développement de la maintenance prédictive 4.0.

• Construction et optimisation des gammes de maintenance préventive à partir d'analyses AMDEC.
• Diagnostic des pannes récurrentes et déploiement des plans d'action correctifs selon la méthode Pareto.
• Contribution au développement d'une maintenance prédictive 4.0 via l'intégration de capteurs et l'analyse de données.
• Mise à jour des matrices équipements et animation des réunions de fiabilité.

Supervision et gestion du parc automobile multi-équipements et administration de la GMAO pour Vinci Energies au Cameroun.

• Supervision des maintenances préventives et curatives sur une flotte multi-équipements.
• Administration de la GMAO en garantissant la traçabilité, l'historisation des interventions et le suivi documentaire.
• Gestion des pièces de rechange et pilotage des prestataires externes en coordonnant les interventions.
• Conception de tableaux de bord Excel et Power BI pour le suivi des KPI de maintenance et rédaction des rapports d'activité.

Réalisation du projet de fin d'études chez Kas Truck en déployant un progiciel GMAO et en développant la maintenance prédictive 4.0.

• Déploiement d'un progiciel GMAO et rédaction des procédures de sécurité ainsi que des fiches de maintenance.
• Diagnostic terrain et cartographie des défauts pour alimenter les plans de maintenance préventive.
• Contribution au développement d'une maintenance prédictive 4.0 et à l'analyse des données collectées.
• Mise à jour des matrices équipements et participation aux réunions de fiabilité.