Ingénieure électromécanique

A conçu et déployé un système de contrôle qualité automatisé pour le tri de pièces plastiques injectées dans le contexte d'un projet industriel de fin d'études.

• A développé une solution de vision industrielle pilotée par IA (YOLOv8) pour la détection automatique de défauts complexes (OK/NOK) sur les pièces.
• A intégré une architecture industrielle complète associant caméras Cognex, PC industriel (Python) et automate Siemens S7-1200.
• A déployé la communication temps réel PC–PLC via Profinet et Snap7 pour le pilotage des actionneurs pneumatiques.
• A optimisé le Takt Time et amélioré la fiabilité du système de tri en réduisant les erreurs de classification.

A rejoint l'équipe d'automatisation du Groupe OCP pour approfondir son expertise en architecture industrielle critique et systèmes de supervision temps réel.

• A réalisé un audit complet de l'architecture d'automatisation : analyse des systèmes critiques (Siemens S7-400H, réseaux Profibus/Profinet) et intégration avec le DCS Honeywell.
• A développé une expertise en instrumentation avancée : étude fonctionnelle des systèmes de mesure de précision (radars 2D/3D, GPS différentiel, capteurs de vibration).
• A conçu une modélisation 3D du stock et de la cinématique machine via MATLAB et la Robotics Toolbox.
• A conçu une interface de supervision sous TIA Portal et configuré des serveurs OPC DA pour le monitoring temps réel des processus critiques.

A réalisé un stage d'initiation en contexte industriel chez TE Connectivity pour découvrir les procédés électromécaniques et les enjeux de la transformation numérique.

• A observé et analysé les procédés électromécaniques et les architectures d'automatisation industrielle.
• A étudié les enjeux de transformation numérique et les stratégies d'optimisation des flux de production.
• A suivi les cycles de maintenance et l'utilisation des composants de contrôle industriels.