Responsable de l'innovation en start-up technologique et expert sur les besoins de la maintenance industrielle, mon travail consiste à développer des solutions innovantes pour l'industrie du futur. En particulier, je mise sur l'asset management des équipements tournants avec de nouveaux services innovants et connectés, rendus accessibles par la maturité de plusieurs outils technologiques comme :
-L'essor de l'IOT avec les technologies électroniques MEMS et les réseaux LPWAN
-Le Cloud computing avec les moyens de stockage, de valorisation de la data grâce à l'IA
La maintenance est depuis trop longtemps considérée comme le parent pauvre de l'industrie. Pour comprendre les phénomènes responsables de l'endommagement et de l'usure, des mesures via des capteurs connectées impliquant l'IIoT sont à l'étude et un nouveau principe physique pour la surveillance et le diagnostic est proposé, par le biais du travail de recherche.
L'idée est d'analyser les défaillances précoces d'un système mécanique et/ou d'une liaison mécanique par une étude globale et délocalisée dans le cloud, des smart data (vibratoire, thermique, électrique, ...). L'IoT transmet en temps réel des data, un des enjeux consiste à isoler toutes dérives pour caractériser l'effet et la criticité d'un scénario relatif à mode de fonctionnement. Pour améliorer les performances et définir la maintenance de demain, les conditions opératoires mesurées peuvent aussi alimenter en temps réel notre logiciel innovant de simulation des roulements pour fournir une vue fiable et interne, de la machine tournante. Ainsi, nous définissons des modes de fonctionnement optimaux (et non idéaux) des machines, via les roulements. A l'avenir, toutes dérives simulées ou mesurées par rapport à ces modes identifiés pourront être reconnues par des algorithmes de machine learning, pour faciliter la prise de décision.
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Diplômé d'un doctorat en mécanique numérique et d'un master en science des matériaux, j'ai souhaité mettre à profit ces compétences pluridisciplinaires au service de l’ingénierie et de l'innovation, pour comprendre les phénomènes responsables de l'endommagement et de l'usure des équipements industriels
J'ai effectué un travail de recherche rattaché à un projet innovant intitulé SIGNATELEC (2012-2015), financé par la région Picardie dont l'objectif consistait à développer une méthode de surveillance électrique des roulements. Cette activité de recherche fait aussi l'objet de mon post-doctorat, avec le projet Picardie Technopole EROLING (2015-2018).
Ma formation initiale de physicien m'a permis de me placer en tant qu'interlocuteur privilégié entre les différents partenaires du projet (physiciens, mécaniciens, numericiens mais aussi avec les partenaires industriels)
Mon intérêt, ma polyvalence et ma passion pour l’innovation me motivent à m’investir pleinement dans des projets d'avenir.
Je me présente comme une personne dynamique, rigoureuse, avec un sens de l’organisation et un esprit de synthèse, dotée de capacités rédactionnelles. J'affectionne tout particulièrement le travail en mode projet
A propos de l'activité professionnelle
La gestion de l’outil de production est un des enjeux déterminants de la réussite industrielle. Le rôle de la maintenance des installations est clé pour éviter des arrêts non planifiés dus à des pannes, notamment sur les installations tournantes, sachant qu'une panne sur 2 est associée aux roulements. Il est d’usage de surveiller le fonctionnement des moteurs électriques (et de la chaîne cinématique), en prélevant régulièrement des informations physiques sur chaque moteur, à partir d'un planning de surveillance. En comparant ces mesures, avec leur propre historique et avec des seuils préconisés par la norme iso 10816 pour la vibration, le personnel de maintenance planifie des opérations de diagnostic ou de maintenance curative.
Pour l’industrie 4.0, GALMOS introduit la maintenance connectée. Aujourd’hui, l’essor des l’internet des objets permet de surveiller les signes vitaux des moteurs, en temps réel et à moindre coût. L’information mesurée est contextualisée dans un cloud sécurisé, via une communication LoRa (low power). L’utilisateur final est ainsi augmenté avec ce service numérique connecté et il passe moins de temps à rechercher les informations importantes, sur site. Le service de GALMOS du capteur au cloud améliore le suivi des équipements. L’état de chaque moteur est disponible en quelques clics. L’historisation des données permet de gagner d’avantage sur le volet prédictif, grâce à l’apport de l’intelligence artificielle. La démarche dote le client d'un outil d'aide à la décision, sans égal.
A propos de l'activité de recherche
Le composant critique à surveiller sur le système tournant est le(s) roulement(s). Il fait donc l'objet de toutes les attentions. L'étude numérique ci-dessus consiste à reproduire le fonctionnement sain du roulement pour en déduire une grandeur électrique en fonctionnement. Le couplage multiphysique est alors considéré. Le composant subit diverses sollicitations mécaniques au cours du temps qui se ressentent dans sa réponse électrique. Une mesure est réalisée à travers le système tournant dans le but d'établir un diagnostic.
Chaque contact roulant chargé mécaniquement transmet une partie du courant électrique d'une bague à l'autre en sondant l'état de surface.
Un dispositif expérimental consistant à mesurer la réponse électrique d'un système mécanique complexe a été élaboré. Il s'agit d'identifier dans la mesure réalisée, la sensibilité au chargement mécanique d'une part et d'autre part d'établir la présence d'anomalie (défaut d'écaillage, désalignement ,balourd ...
