Ingénieure industrielle

Intégration de l'entreprise Stellantis en CDD à l'issue d'un stage de fin d'études afin de piloter la Supply Chain et de garantir la performance opérationnelle.

• Pilotage de la Supply Chain de trois lignes de production.
• Gestion des approvisionnements et sécurisation de la continuité des flux.
• Analyse des indicateurs clés de performance (KPI) industriels et traitement des écarts de performance.
• Anticipation des risques de rupture d'approvisionnement et de retard de livraison client.
• Déploiement et suivi des plans d'action d'amélioration continue selon les objectifs Qualité, Coûts et Délais (QCD).
• Coordination transversale des équipes Production, Logistique, Qualité et Projets.
• Élaboration et présentation des rapports de performance à la direction.

Stage de 6 mois chez Stellantis axé sur l'automatisation logistique et l'analyse de données dans le secteur automobile électrique.

• Analyse des données du marché automobile électrique et création de tableaux de bord interactifs sous Power BI.
• Analyse et cartographie du flux de production des carters électriques avec la démarche DMAIC et les outils VSM et SIPOC.
• Identification des activités sans valeur ajoutée et définition d'une solution d'automatisation visant à réduire les coûts de production.
• Rédaction du cahier des charges, consultation des fournisseurs et comparaison des solutions techniques.
• Réalisation de l'étude de faisabilité technique et financière, mettant en évidence 212 k€ d'économies annuelles potentielles et un retour sur investissement de 9 mois.

Stage de recherche opérationnelle de 6 mois au sein du LASPI pour étudier la mutualisation de la distribution médicale.

• Étude d'un scénario de mutualisation et de centralisation de la distribution de produits médicaux entre établissements de santé.
• Conception et résolution de modèles mathématiques d'optimisation en recherche opérationnelle (LRP et VRPTW).
• Développement et implémentation de modèles d'optimisation en Python avec IBM CPLEX.
• Optimisation du choix du dépôt central, des tournées de livraison et de l'affectation des véhicules, sous contraintes de capacité et de fenêtres de temps.
• Analyse et comparaison des solutions afin de réduire les coûts logistiques, les distances parcourues et les délais de livraison.

Stage de 5 mois au sein de la STPA pour diagnostiquer et améliorer le processus de production agroalimentaire.

• Application de la démarche Lean Six Sigma – DMAIC et des outils Gemba, SIPOC, VSM, chronométrage et Ishikawa pour diagnostiquer le processus de production.
• Collecte et analyse des données, identification de l'ensachage comme goulot de production et recherche des causes racines.
• Élaboration et comparaison de scénarios d'amélioration : maintenance des équipements existants ou automatisation du poste d'ensachage.
• Réalisation d'une étude de faisabilité technique et économique pour l'intégration d'une nouvelle machine (besoins, ressources, coûts et rentabilité).
• Modélisation et simulation des scénarios actuel et futur sous Arena, projetant une augmentation de la capacité de 432 à 648 tonnes par jour, soit +50%.

Stage de 5 mois axé sur l'application des principes du Lean Manufacturing pour réduire les pertes de matières premières.

• Application des principes du Lean Manufacturing dans le cadre d'une démarche Lean Six Sigma – DMAIC pour réduire les pertes de matière première sur les flux de stockage et de distribution.
• Cartographie du processus par SIPOC et exploitation des données terrain sous Minitab (régression, statistiques descriptives, temps perdus et coûts associés).
• Identification d'une perte moyenne de 751 kg de matière première par jour et recherche des causes racines par Ishikawa.
• Évaluation de la criticité des défaillances par AMDEC et définition d'un plan d'actions préventives, correctives et de contrôle.

Projet de fin d'études de 3 mois portant sur la stratégie de maintenance et la GMAO.

• Élaboration d'une stratégie de maintenance et d'un système documentaire pour assurer le suivi des équipements, des interventions et des pièces de rechange.
• Définition des prérequis d'une Gestion de Maintenance Assistée par Ordinateur (GMAO) intégrant la maintenance préventive et corrective, les stocks, les coûts et les ressources.
• Sélection des indicateurs de performance maintenance : MTBF, MTTR, disponibilité et coûts, puis conception d'un tableau de bord.