Ap26 - bac +5 - ingénieur digitalisation emboutissage

Société

RENAULT s.a.s.

Descriptif du poste


Contexte et environnement de travail

Renault Group poursuit son engagement envers les jeunes au travers la formation par l’alternance et les stages.

Réalisez votre apprentissage au sein de Renault Group et transformez vos connaissances en compétences sur des projets concrets.
Accompagné par un maître d’apprentissage et d’équipes expertes, vous progressez vers votre diplôme dans un cadre exigeant et bienveillant.
Une expérience utile, formatrice et porteuse de sens, quelle que soit la fonction.


Vos missions

Sujet 1 : Capitalisation et uniformisation des outils de pilotage et des RETEX projets emboutissage via un outil unique basé sur l’IA

* Objectif général:

Développer un outil centralisé, intelligent et standardisé permettant de consolider l’ensemble des données de pilotage des projets d’emboutissage. L’objectif est d’automatiser et de vérifier des informations clés (standards, planning, coûts) et de générer des livrables homogènes (RETEX, One-Page, PPCM).

* Objectifs détaillés:

Cartographier l’existant

* Identifier l’ensemble des outils et formats actuels utilisés en emboutissage :
o Tableaux de bord projets
o Fichiers de check outillage (ADCS)
o Présentation hebdomadaire "One-Page"
o Supports de pilotage QCDP “PPCM”
* Analyser les écarts entre pratiques des différents sites / projets.

Définir un référentiel de données unique

* Lister les données critiques à uniformiser : planning, jalons, coûts, indicateurs qualité, taux de conformité outillage…
* Définir un guide de données et les règles d’intégrité associées.

Développer un outil basé sur l’IA pour automatiser :

* La vérification des données :
o Contrôle automatique de cohérence entre planning projet et avancement réel
o Validation des données ADCS vs standards techniques
o Détection d’incohérences ou d’informations manquantes
* La consolidation multi-source : intégration automatisée de données Excel, ADCS, QCDP, One-Page…
* La génération de livrables standardisés, incluant :
o Tableau de bord projet uniforme
o One-Page hebdomadaire automatique
o Synthèse QCDP / PPCM générée via IA

Construire un module d’analyse RETEX (Retour d’EXpérience)

* Extraction automatique des écarts planning/coût/qualité
* Classification intelligente des causes racines
* Génération automatisée d’une synthèse «RETEX» pour les projets futurs

Tester, valider et déployer

* Réaliser des tests sur différents projets pilotes
* Corriger, optimiser et assurer l’adoption par les équipes

Sujet 2 : Vérification automatisée de la conformité des outils d’emboutissage avant réception usine

* Objectif général:

Concevoir une solution utilisant la vision par caméra et l’IA pour vérifier automatiquement la conformité des outils d’emboutissage au regard :

* Des standards outillages,
* De la «Check listy» ADCS,
* Et de la numérisation 3D CATIA des outils.

* Objectifs détaillés:

Analyser le processus actuel de vérification des outils

* Identifier les contrôles existants : ADCS, mesures dimensionnelles, conformité aux modèles 3D CATIA, fondamentaux outillages…
* Comprendre les points critiques (erreurs humaines, temps de contrôle, variabilité…).

Mettre en place un pipeline d’acquisition d’images / vidéos

* Sélection et installation d’un dispositif caméra adapté (résolution, positionnement, éclairage) (ex: CARR)
* Définir un protocole de capture standardisé utilisable en atelier ou chez le fournisseur.

Développer une IA de contrôle visuel

* Algorithmes de détection et mesure :
o Comparaison automatique des géométries visibles vs standards
o Détection d’anomalies : défauts de forme, erreur montage, manques, incohérences marquages…
* Intégration d’un module d’alignement visuel entre images et modèle 3D CATIA.

Coupler l’IA aux données ADCS

* Documenter automatiquement les données ds l’ADCS (ou PACMAN).
* Comparer les valeurs mesurées aux valeurs attendues issues de la CAO.
* Générer un rapport automatique de conformité.

Créer une documentation automatique du contrôle outillage

* Génération automatique :
o d’un rapport visuel (photos + anomalies)
o d’une analyse de conformité dimensionnelle
o d’un avis synthétique “GO / NO GO” pour la réception outil

Validation et expérimentation sur outils réels

* Tests sur plusieurs familles d’outillages (pièces ferrées variées).
* Ajustement du modèle d’IA pour robustesse industrielle.

==> Valeur ajoutée de la mission

* Standardisation de pratiques industrielles hétérogènes
* Automatisation de tâches chronophages et sensibles
* Amélioration de la qualité et de la fiabilité des données projets
* Sécurisation du processus de réception des outils
* Introduction de l’IA dans un métier concret de l’emboutissage


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Métier

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