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Thèse projet SOFIA - Une approche d'aide à la décision en fabrication additive (H/F)

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Informations générales

Référence : UMR6004-FARBEL-001
Lieu de travail : NANTES
Date de publication : mardi 20 novembre 2018
Nom du responsable scientifique : Alain Bernard
Type de contrat : CDD Doctorant/Contrat doctoral
Durée du contrat : 36 mois
Date de début de la thèse : 1 décembre 2018
Quotité de travail : Temps complet
Rémunération : 1 768,55 € brut mensuel

Description du sujet de thèse

Contexte scientifique
La fabrication additive (FA) est un domaine en forte expansion présentant des innovations technologiques en rupture avec les procédés classiques aussi bien au niveau des caractéristiques du produit que des procédés et des systèmes de fabrication qui permettent d'obtenir ce produit. En opposition aux procédés par retrait de matière, tel que l'usinage, la mise en forme d'une pièce par fabrication additive est obtenue en ajoutant de la matière par empilement de couches successives (Wong et al., 2012). Le principe de solution étant le même mais les procédés technologiques de la FA sont légion, présentant des niveaux de performance très variés en termes de coût et de qualité. De plus, l'adoption de la fabrication additive implique une évolution des processus d'entreprise sous-jacents, notamment la conception, la production la logistique et la planification. Aussi, plusieurs problématiques liées à l'optimisation de la matière, la planification ou encore le positionnement des pièces à fabriquer sont spécifiques au domaine (Zhang et al., 2015 ; Zhang et al., 2014).
La maitrise des processus de la fabrication additive est un vrai challenge en raison de la forte diversité technologique et la présence d'une masse conséquente de données numériques et de connaissances hétérogènes, partagées par plusieurs parties prenantes. Dans ce cadre, l'objectif du projet SOFIA est de développer une nouvelle plateforme de fabrication additive couvrant l'ensemble de la chaine de valeur, depuis la conception jusqu'à la livraison des produits. Forte de son expérience dans le domaine, l'équipe IS3P contribue aux deux axes transverses liés au pilotage de la chaine de valeur et à la maîtrise de la chaine numérique associée, permettant l'intégration des données produit, des processus métier, des ressources matérielles et des solutions logicielles de la plateforme SOFIA. Un troisième axe, complémentaire au précèdent, concerne la définition de l'architecture fonctionnelle de la plateforme logicielle SOFIA.
Le pilotage de la chaine de valeur consiste en l'identification et le contrôle des activités génératrices d'une vraie valeur ajoutée pour l'entreprise et avec un fort impact sur la performance du système (Bosch-Mauchand et al., 2012). La maîtrise de la chaine numérique s'assure de la continuité et de l'homogénéité des données entre les différentes applications informatiques supportant les processus métier de la chaine de valeur (Bonnard et al., 2010).
Missions de la thèse
Ce travail de thèse s'intègre principalement dans le premier axe. Il s'intéresse au développement d'une stratégie de pilotage de la chaine de valeur associée au projet de développement produit par fabrication additive. Il s'agit de mettre en place une plateforme interopérable intégrant l'environnement nécessaire à la modélisation, l'analyse de performance et l'aide à la décision. Ceci consistera la base de la chaine numérique support des différentes étapes clés de la FA depuis la conception jusqu'à la livraison du produit final.
Un premier travail de master a permis de construire une cartographie des processus et des données liées au domaine de la fabrication additive dans un but de compréhension et d'échange avec les partenaires du projet. Le travail de la thèse devra s'appuyer sur cet acquis pour le faire évoluer et le compléter pour couvrir tous les aspects sous-jacents à la chaine de valeur. Un deuxième travail en cours consiste à la finalisation d'une ontologie de domaine relative à la fabrication additive.
Sur la base de ces travaux, le premier objectif de la thèse consistera à définir une démarche de traçabilité s'appuyant sur le quadruplet Produit-Processus-Ressources-Organisation (PPRO) (Le Duigou 2010). La traçabilité est liée aux concepts de modèles de connaissances et mémoires de projet qui visent à capitaliser et structurer toutes les activités, décisions, et autres objets pertinents dans un projet particulier pour des fins de compréhension et de réutilisation (Belkadi et al., 2006).
Dans notre cas, il s'agira de proposer un modèle de traçabilité pour des fins de pilotage de la chaîne de valeur centrée sur la fabrication additive. Le modèle de connaissances devra inclure, entre autres, une classification exhaustive de tous les paramètres (produit, réglage machine, contrôle procédé, etc.) tout en s'intéressant à la quantification des paramètres influant sur la Qualité (Homologation – Qualification – Robustesse Industrielle) (Schmidt et al., 2014) et la productivité (TRSp). Une attention particulière sera apportée également à l'identification et la classification des indicateurs de performance Clés (KPI) ainsi que leur connexion aux sources de création de valeur dans le modèle global (Medini et al., 2014). Les modèles proposés dans le cadre de cette démarche d'amélioration de performance devront permettre une contribution significative aux efforts de normalisation dans le domaine de la FA (Feng et al., 2017, Lipman et al., 2016).
Dans un deuxième temps, en se basant sur l'analyse des modèles proposés et en collaborant avec les partenaires industriels du projet pour l'identification des maillons critiques de la chaine de valeur, le doctorant proposera différents exemples de solutions d'aide à la décision.

Compétences techniques :
• Un goût pour les systèmes industriels et la recherche scientifique appliquée dans ce domaine,
• Une première expérience en milieu industriel,
• Un bon niveau de conceptualisation pour aborder les problématiques de modélisation,
• La connaissance des langages de modélisation type UML ou BPMN,
• La connaissance d'un langage de programmation (java ou C++ par exemple),
• La connaissance des méthodes d'évaluation de performance.
• La connaissance de processus de fabrication additive est très appréciée.

Contexte de travail

Laboratoire et équipes de recherche
LS2N (Laboratoire des Sciences du Numérique de Nantes, UMR 6004) est un nouveau laboratoire créé en janvier 2017 et résultant de la fusion de l'IRCCyN (UMR 6597 : Institut de Recherche en Communications et Cybernétique de Nantes), et du LINA (UMR 6241 : Laboratoire d'Informatique de Nantes Atlantique).
Le LS2N compte 450 personnes et est situé sur cinq sites géographiques nantais.

IS3P (Ingénierie des Systèmes : Produits, Processus, Performances) est une équipe du LS2N dont la thématique est de développer des méthodes et outils pour la modélisation, l'analyse, la conception et le pilotage des systèmes sociotechniques. La gestion des connaissances, l'amélioration des performances et les systèmes d'information métier sont au cœur des problématiques de recherche de l'équipe.

Le projet SOFIA est un projet multipartismes avec des applications industrielles très variées autour de la fabrication additive.

Sur ce projet, le montant de la rémunération d'un doctorant est réévalué par rapport à la rémunération standard (1768,55 euros brut mensuel). Elle est fixée à 2097,00 euros brut.

Informations complémentaires

Thèse dans le cadre du Projet SOFIA

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