Stage Diagnostic Automatique de Machine Par

il y a 4 semaines


Lyon, France ACOEM Temps plein

L’entreprise ACOEM propose des solutions d'expertise dans le domaine de la maintenance conditionnelle. De cette expérience est née la solution ACCUREX qui est dédiée à la détection automatique de défauts par le biais de mesures vibratoires. Ce modèle de diagnostic est obtenu par le travail croisé entre des data scientists avec des experts en vibration, par un processus de labellisation et par une base de données évolutive. Ce diagnostic se base sur des symptômes s’appuyant sur des indicateurs résumant les mesures et des règles associant tout ou partie des symptômes à des défauts spécifiques. Il met en œuvre des réseaux Bayésiens et des réseaux de neurones dans une architecture combinée.

L'amélioration et le développement de la solution Accurex sont confrontés à plusieurs défis, principalement en raison de l'incertitude concernant les labels de certaines mesures et de la difficulté à distinguer avec fiabilité et robustesse certains types de défauts, tels que le balourd et le désalignement. De plus, de nouveaux types de défauts ont été ajoutés à la base de données, sur lesquels Accurex n'a pas été initialement formé.

Ayant ici accès à un historique de mesures pour un ensemble d’équipements (signaux temporels, des spectres et des attributs extraits de ces signaux, l'objectif du stage est de proposer une solution pour améliorer la performance d'Accurex tout en surmontant les obstacles mentionnés précédemment.

**Les missions**:
1. À partir des données existantes, améliorer les outils de gestion de bases de données afin d’extraire les datasets de défauts labellisés appropriés aux objectifs précis de l’étude.
2. Proposer une méthode pour identifier les labels avec un incertitudes et pénaliser ces
mesures selon leur degrés d’incertitude durant l'entraînement

3. Entraîner, tester et comparer différents modèle pour améliorer les performances
(convolutional neural network, decision tree, etc..) de manière supervisée et auto-supervisée (supervised, self-supervised)
4. Analyser les résultats obtenus pour tirer des conclusions sur les modèles utilisés et les
données
5. Les codes développés doivent être commentés, clairement documentés et utilisables
facilement par l'équipe.
6. Rédiger un rapport de fin d’étude compréhensible qui explique bien les travaux réalisés, les résultats obtenus et les conclusions extraites.

Le/la stagiaire a une opportunité de publier un article dans une conférence ou un journal en fonction des résultats obtenus.

**Profil recherché**:

- Stagiaire de fin d'études, issu(e) d'une formation Bac +5
- Domaines de compétences : Machine Learning (entraînement, scoring, validation croisée) et traitement du signal (transformée de Fourier, filtres, domaines temporel et fréquentiel)
- Bonne connaissance en Python, Matlab et TensorFlow/Keras framework.
- Autonomie, rigueur, curiosité, capacités d’analyse critique et de synthèse

Localisation du Poste : ACOEM - 69670 Limonest


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