Ingénieur méthodes

Contribution au projet de modélisation prédictive des turbines à gaz industrielles (3×100 MW) pour optimiser le suivi des performances.

• Prétraitement et analyse de données opérationnelles de turbines à gaz, incluant la consommation spécifique nette, la charge, la puissance et les conditions ambiantes.
• Analyse exploratoire et analyse de corrélation pour étudier les relations entre les paramètres de fonctionnement et les performances des turbines.
• Sélection et construction de variables prédictives à partir d'analyses statistiques et de connaissances en ingénierie.
• Développement et comparaison de plusieurs modèles prédictifs : régression polynomiale, SARIMA/SARIMAX et Gradient Boosting.
• Évaluation des modèles avec les métriques RMSE, MAE, R² et sMAPE, en réalisant une validation temporelle sur 12 mois.
• Analyse des résultats et de l'importance des variables pour identifier les écarts par rapport aux performances attendues.

Pilotage de la conception et de l'optimisation de pattes de support métallique en intégrant les contraintes de procédés de fabrication et les méthodologies Lean.

• Participation aux études de faisabilité industrielle et d'intégration des contraintes de procédés dans la conception.
• Application de la méthodologie DMAIC et des outils Lean pour optimiser la conception et réduire les coûts.
• Sélection du procédé de fabrication selon les critères de complexité géométrique, de coût, de séries et de flexibilité.
• Choix du matériau optimal via CES EduPack, en intégrant le flambage, la masse, le coût et la soudabilité comme contraintes de dimensionnement.
• Réalisation de l'analyse fonctionnelle de la structure et du procédé choisi.
• Modélisation en 3D sous CATIA V5 et simulations thermo-mécaniques par éléments finis avec ANSYS pour analyser les contraintes et déformations.
• Production du dessin de définition de la patte de support sous CATIA V5 (module Drafting) en appliquant les normes ISO 1101 relatives à la cotation fonctionnelle et aux tolérances dimensionnelles.

Conduite d'une campagne de fiabilisation et de maintenabilité du déchiqueteur JUPITER 1800 par diagnostic des pannes et application de l'AMDEC.

• Diagnostic des pannes sur 6 mois en utilisant la méthode Pareto pour identifier et prioriser les défaillances critiques.
• Application de l'AMDEC pour analyser les modes de défaillance et définir les actions préventives et correctives.
• Modélisation en 3D sous CATIA V5 et simulations par éléments finis avec ANSYS pour valider les améliorations.
• Réalisation des dessins de définition 2D avec tolérances ISO pour les pièces modifiées.
• Mise en place d'améliorations techniques et organisationnelles, réalisant une réduction de 15 % des défaillances et une baisse de 10 % du MTTR.

Formation approfondie sur les procédés de fabrication et la méthodologie de bureau d'études.

• Acquisition de connaissances sur les procédés d'usinage, d'assemblage et de contrôle qualité.