Ingénieure en Génie Industriel et Logistique

Projet de fin d'études au sein de la chaîne de production IMPEPACK, entreprise de packaging, pour la mise en place d'un système de gestion des commandes urgentes basé sur le Machine Learning.

• Diagnostic complet de la planification de production révélant que 70 % des arrêts techniques provenaient de défaillances organisationnelles de planification.
• Conception et développement d'une application Excel/VBA (MPS_IMPEPACK) intégrant un Plan Directeur de Production (PDP) automatisé, un module RCCP de vérification de capacité et un diagramme de Gantt d'ordonnancement.
• Développement d'un module de prévision de la demande par Machine Learning avec H2O AutoML.
• Réduction du temps de génération du PDP à moins de 15 minutes.
• Extension de la visibilité prévisionnelle de 0 à 30 jours, améliorant significativement la planification.
• Mise en place d'un tableau de bord Power BI pour le suivi en temps réel des écarts entre prévisions et réalisations.

Projet d'optimisation énergétique dans une laiterie industrielle, spécifiquement à la conception d'une interconnexion des circuits de refroidissement via une tour de refroidissement pour Bestmilk.

• Conception et mise en œuvre d'une interconnexion des circuits de refroidissement via une tour de refroidissement pour améliorer l'efficacité énergétique.
• Analyse thermique approfondie des circuits de refroidissement existants.
• Modélisation et test de plusieurs scénarios opérationnels pour optimiser la consommation énergétique.

Stage d'observation dans une entreprise agroalimentaire majeure pour découvrir les processus de production industrielle et les chaînes logistiques.

• Étude des processus de production industrielle et des chaînes logistiques de l'entreprise.