Ce postdoc s’inscrit dans le cadre du projet ADAPTE (Advanced DigitAlized Production TEchnology) portant sur la modélisation et le pilotage des systèmes de production et l’élaboration de nouvelles méthodes de conception pour le couple produit / process dans le secteur aéronautique.
La mise sur le marché des prochaines générations d’avions à faible impact environnemental nécessitera la diminution drastique des étapes de conception, de développement et de production et l’implémentation des technologies de rupture. Toutes les dimensions de la durabilité (économique, environnementale et sociale) doivent également être prises en compte : contraintes techniques et économiques, efficacité énergétique, rejets polluants, amélioration de la recyclabilité des avions, élimination des produits dangereux pour l’humain et l’environnement, réduction de la pénibilité au travail et des troubles musculo–squelettiques, etc. Pour surmonter ces défis, le projet ADAPTE travaillera à l’élaboration d’une nouvelle approche de conception du couple produit/process impliquant tous les acteurs, services et métiers concernés et exploitant les données et connaissances sur les produits et les processus. Elle devra disposer d’outils d’aide à la décision multicritères prenant en compte des critères issus des 3 dimensions de la durabilité.
Missions
Le personne recrutée travaillera sur le développement de méthodes et outils de détection, de prédiction, de diagnostic de défaut ou de dégradation et d’optimisation multicritère des processus ou produits. Ces méthodes et outils exploiteront à la fois des données (historisées ou collectées en ligne) et des connaissances. Les activités à réaliser sont :
- État de l’art et visites de terrain
- Délimitation et modélisation du système
- Définition des critères à optimiser et des phénomènes à prédire ou à diagnostiquer
- Développement des modèles et outils de détection, de diagnostic et d’optimisation
- Tests et validations
- Publications et valorisation
Mots clés
IA Hybride, Réseaux Bayésiens, Détection, Diagnostic, Optimisation multicritère
Profil recherché
- Docteur en Génie Industriel, en Mathématiques Appliquées (Statistiques, Data Science ou Recherche Opérationnelle) ou en Informatique Appliquée
- Bonne expression écrite et orale en français et en anglais
- Connaissances et compétences en :
- Data Science
- Informatique (prototypage) : Python, Java, …
- Informatique industrielle
- Systèmes de production/ Systèmes cyber-physiques
- Qualités : autonomie, curiosité, esprit d’analyse et de synthèse, travail en équipe, rigueur
Informations sur le poste
- Type de Contrat : CDD/postdoc sur 18 mois
- Lieu : ISAE-Supméca, 3 rue Fernand Hainaut 93400 Saint-Ouen, France
- Date de début : dès que possible
- Salaire : 2500 €/mois Net
Comment postuler
Envoyer un CV détaillé, une lettre de motivation, le rapport de soutenance de thèse et les rapports des rapporteurs à Thierno DIALLO (thierno.diallo@isae-supmeca.fr).
Soutiens – Sponsors
Postdoctoral Researcher position (M/F): Data – knowledge hybridization for detection, diagnosis and multi-criteria optimisation
Context: This postdoc position is part of the ADAPTE (Advanced DigitAlized Production TEchnology) project, which focuses on the modelling and operation of production systems and the development of new design methods for the product/process pair in the aeronautics sector.
Bringing the next generation of low environmental impact aircraft to market will require a drastic reduction in the design, development and production stages, and the implementation of breakthrough technologies. All the dimensions of sustainability (economic, environmental and social) must also be taken into account: technical and economic constraints, energy efficiency, pollutant emissions, improving the recyclability of aircraft, eliminating products that are hazardous to people and the environment, reducing the arduousness of work and musculoskeletal disorders, etc. To overcome these challenges, the ADAPTE project will work on developing a new design approach for the product/process pairing, involving all the players, departments and professions concerned and exploiting data and knowledge on products and processes. It will need multi-criteria decision-making tools that take into account criteria from the 3 dimensions of sustainability.
Tasks: The successful candidate will work on the development of methods and tools for the detection, prediction and diagnosis of defects or degradation, and multi-criteria optimisation of processes or products. These methods and tools will exploit both data (historical or online) and knowledge. The activities to be carried out are:
- State of the art and on-site visits
- System definition and modelling
- Definition of the criteria to be optimised and the phenomena to be predicted or diagnosed
- Development of detection, diagnosis and optimisation models and tools
- Tests and validations
Keywords: Hybrid AI, Bayesian networks, Detection, Diagnosis, Multicriteria optimisation
Ideal profile:
- PhD in Industrial Engineering, Applied Mathematics (Statistics, Data Science or Operations Research) or Applied Computer Science
- Good written and oral expression in French and English
- Knowledge and skills in :
- Data Science
- Computer science (prototyping): Python, Java, …
- Industrial computing
- Production systems/ Cyber-physical systems
- Qualities: autonomy, curiosity, analytical and synthesising skills, teamwork, thoroughness
Job details:
- Type of contract: 18-month fixed-term contract/postdoc
- Location: ISAE-Supméca, 3 rue Fernand Hainaut 93400 Saint-Ouen, France
- Start date: as soon as possible
- Salary: Net, €2,500/month
How to apply: Send a detailed C.V., a cover letter, the thesis defence report and the thesis reviewers’ reports to Thierno DIALLO (thierno.diallo@isae-supmeca.fr).
