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Recrutement

Recrutement concours Maitre de conférences 2019

Un poste est ouvert à Supméca :

Recrutement concours ITRF 2019

Vous trouverez ci-dessous les fiches de poste de catégorie A pour lesquels SUPMECA est centre affectataire.  

Les inscriptions s’effectuent exclusivement en suivant ce lien :

https://www.itrf.education.gouv.fr/itrf/menuaccueil.do

 

Concours interne de catégorie A

 

Concours externe de catégorie A

 

Responsable du service financier

  • Prise de poste au 1er mai 2019
  • Intitulé du poste : Responsable du service financier
  • Emploi type (Referens) : J1E47 – Responsable de la gestion financière et comptable
  • Niveau de recrutement : catégorie A (Ingénieur de Recherche ou Ingénieur d’Etudes éligible au corps d’IGR)
  • Poste ouvert aux titulaires (voie de détachement/mutation) et contractuels (CDD renouvelable avec ouverture de concours d’IGR)
  • Localisation du poste : Institut Supérieur de Mécanique, 3 rue Fernand Hainaut 93400 Saint-Ouen (accès métro 13 : Mairie de Saint-Ouen/Carrefour Pleyel)

École publique d’enseignement supérieur, Supméca forme des ingénieurs mécaniciens dotés d’une forte culture scientifique et technique, reconnus pour leurs compétences en ingénierie numérique dans les domaines de la conception et de la production.

Depuis 1956, Supméca a mis en place une formation d’ingénieurs qui combine une solide base scientifique avec une véritable expérience industrielle. Elle mène au Diplôme national d’ingénieur, reconnu par la Commission du Titre d’Ingénieur (CTI). Ce diplôme confère tout à la fois le grade de Master et le titre professionnel d’Ingénieur diplômé.

L’établissement dispose de 110 agents (tous statuts confondus) et de 60 vacataires d’enseignement œuvrant sur diverses missions.

Le service financier est composé de trois agents (deux gestionnaires titulaires et un responsable). Il est en relation directe avec l’agence comptable.

Sous la responsabilité directe de la directrice générale des services, le responsable du service financier est garant de la bonne mise en œuvre et du contrôle de la gestion financière de l’établissement.

 

Activités du poste :

  • Élaborer et proposer le budget (initial et rectificatif), dans le respect d’un dialogue de gestion
  • Le suivre et en contrôler l’exécution à l’aide du logiciel financier et comptable SIFAC (logiciel SAP).
  • Gérer et suivre les recettes (émission des titres, interface avec l’agence comptable relatif aux encaissements, suivi des recettes liées au budget de la recherche en lien avec le responsable Gestion de la Recherche)
  • Proposer et mettre en œuvre des tableaux de bord d’aide au pilotage auprès de la Direction ainsi que des bilans financiers à destination des ordonnateurs délégués afin de faciliter leurs suivis de
  • Faciliter la mise en place d’une comptabilité analytique et les conditions d’un contrôle interne de qualité.
  • Être garant des processus qualité liés aux flux financiers (démarche de certification ISO 9001 en cours)
  • En lien avec la cellule des marchés publics, assurer la mise en œuvre de la gestion et de l’exécution des marchés (via le système d’information).
  • Assurer l’organisation et l’encadrement hiérarchique du service (création tiers et service facturation), ainsi que la formation et l’accompagnement fonctionnel des gestionnaires déconcentrés œuvrant sous

 

Évolutions prévues du poste :

  • Développer la dimension d’aide au pilotage et le contrôle de gestion.

 

Compétences requises pour le poste :

  • Connaissances approfondies en contrôle de gestion et comptabilité analytique
  • Connaissances en droit public et des marchés publics et statut des EPSCP
  • Connaissances des règles des finances publiques, budgétaires et comptables et de gestion financière
  • Connaissances des techniques de management
  • Grande capacité d’organisation du travail
  • Connaissances des outils et méthodes statistiques
  • Connaissances en gestion de projet et animation de réunion
  • Maîtrise d’un logiciel SAP et idéalement SIFAC
  • Maîtrise du Pack Office (Excel, Word et PowerPoint)
  • Sens du relationnel et de l’écoute
  • Sens de la confidentialité et de la discrétion
  • Savoir communiquer et synthétiser
  • Grande disponibilité

 

Conditions de rémunération :

 

  • Agent titulaire : prime mensuelle statutaire (IFSE) et complément facultatif de fin d’année, NBI 20 points.
  • Agent contractuel : en fonction de l’expérience professionnelle.

 

Niveau de recrutement : minimum niveau BAC + 3 en finances ou gestion.

Expérience exigée de 3 ans minimum sur un poste similaire.

 

Candidatures (CV et lettre de motivation) à transmettre par voie électronique à : grh@supmeca.fr

Thèse de Doctorat

Méthodologie basée sur la théorie des catégories, adressant la définition cohérente d’une architecture de simulation.

Voir la propostion

Stage ingénieur 5-6 mois

Développement d’un moteur de recherche de modèles de simulation

 

Contexte :

Aujourd’hui, la simulation apporte d’énormes gains en ingénierie de conception : réduction précoce des risques, évaluation de nombreuses configurations et architectures favorisant l’agilité, réduction des coûts, etc. Son succès a été tel qu’elle est devenue un outil indispensable dans la phase de conception des produits pour toutes les entreprises. Dans un contexte de conception de plus en plus complexe intégrant plusieurs disciplines et des acteurs multi-entreprises, la réduction du temps de mise sur le marché des produits impose de réduire les temps de conception.

Dans ce contexte, nos travaux au sein du projet Agilité et Marges de Conception (AMC) (2017-2021) de l’IRT SystemX, en collaboration avec des partenaires industriels (PSA, Valeo, Airbus, Siemens, Renault…) vise à développer des approches et outils pour le prototypage rapide d’architectures de simulation.

 

Problématique :

Un des moyens pour aider l’architecte de simulation (acteur qui conçoit l’architecture de simulation à partir du modèle système) à concevoir plus rapidement son architecture de simulation (pour répondre à une question spécifique de conception) est de lui permettre d’identifier rapidement des modèles de simulation existants qui pourraient répondre à son besoin. Pour cela, nous nous appuyons sur le concept de MIC (Model Identity Card), qui permet de décrire précisément un modèle (son domaine, ses entrées/sorties (E/S), la physique prise en compte, le langage/outil de développement …). Des travaux ont déjà été menés pour comparer des MICs, en fournissant une distance (écart à l’objectif), en se basant sur des techniques de clustering appliquées aux librairies de modèles Modelica.

Pour autant, il semble que cela ne soit pas suffisant, car le contenu actuel de la MIC ne donne pas d’information sur la fonction du système dont elle représente le modèle de comportement.

 

Objectifs et missions du stage :

Partant des fonctions du système, un premier travail (bibliographique) consistera à créer une librairie de fonctions les plus usuelles rencontrées dans les systèmes d’ingénierie. Puis en s’appuyant sur des approches ontologiques, il s’agira de définir un lien entre ces fonctions et les MIC de modèles existants. Un enrichissement sémantique de la MIC pourra être envisagé pour y parvenir. Une fois ce lien d’allocation établi, il s’agira de développer un moteur de recherche de modèles, via leurs MIC, correspondants aux fonctions du système concernées par l’architecture de simulation. Ce moteur de recherche devra permettre un filtrage, suivant plusieurs champs de la MIC, par exemple : le ou les phénomènes physiques considérés, les dimensions (des ports/variables) extraites à partir des unités spécifiées, le nombre et la direction des ports E/S…., pour générer une librairie de modèles par fonction suivant ces différents critères.

L’outil développé sera de préférence développé en Python et devra être validé sur des modèles Modelica et Simulink.

 

 

Profil du candidat :

BAC + 5 en Sciences de l’ingénieur, intérêt pour les ontologies et la programmation. Connaissances multidisciplinaires.

Curiosité, intérêt pour les projets de recherche et les thématiques du stage: ontologie, modèles de simulation, développement d’outil informatique.

Bonne maîtrise du langage Python, bonnes connaissances en Modelica  et Simulink.

 

Contacts :

Déposer votre candidature sur :

www.iledefrance.fr/trouvez-un-stage

Pour plus d’informations : olivia.penas@supmeca.fr , regis.plateaux@supmeca.fr ; romain.barbedienne@irt-systemX.fr

 

Lieu du stage :

Supméca, Laboratoire Quartz, 3 rue Fernand Hainaut 93400 Saint-Ouen

Déplacements ponctuels à l’IRT SystemX, Palaiseau.

 

Date du stage :

Dès que possible

 

Annonce du stage en pdf

Surveillant·e d'examens

Profil de poste

Votre mission est en lien avec l’importance et les enjeux associés au bon déroulement des examens. Vous devez :

  • accueillir les candidats,
  • contrôler leurs identités,
  • distribuer le matériel de test,
  • surveiller un amphi de 70 étudiants ou une salle de 30 étudiants,
  • assurer la plus grande confidentialité quant aux informations relatives aux sujets dont vous pourrez avoir connaissance avant les examens,
  • ramasser le matériel de test,
  • remplir les différents documents liés à l’administratif.

 

Envoi des dossiers de candidature (lettre de motivation et CV) par mail uniquement à grh@supmeca.fr

Post-doc (12 mois) Industrie 4.0 – projet EUGENE

Vers l’industrie 4.0 : reconfiguration temps réel d’une ligne de production interfacée à son jumeau numérique

 

Domaines adressés : modélisation multidisciplinaire et 3D, jumeau numérique, interfaçage temps réel, systèmes industriels, systèmes de production, CPS, CPPS

Compétences recherchées : Dymola, Arduino, 3DExperience, Python,

Lieu : Supméca (Saint-Ouen)

Cadre : Projet EUGENE (systèmE prodUction intelliGEnt coNnecté rEconfigurable), labellisé par le pôle Cosmetic Valley, 2017-2020

Contrat : 12 mois.

 

Contacts :

Régis PLATEAUX (regis.plateaux@supmeca.fr)

Thierno DIALLO (thierno.diallo@supmeca.fr)

Olivia PENAS (olivia.penas@supmeca.fr)

 

Date début : Janvier 2019

 

Contexte

L’industrie manufacturière a bénéficié d’une forte amélioration de sa compétitivité sur les vingt dernières années grâce à l’automatisation. Aujourd’hui, les progrès scientifiques et technologiques apportent de nombreuses possibilités d’information, de pilotage et de contrôle des machines des lignes industrielles grâce à la présence de nombreux capteurs et moyens de mesure et/ou de contrôle intégrés aux machines. Pourtant, ces possibilités sont mal exploitées à ce jour car les outils de suivi et de pilotage de la production n’ont pas évolué au même rythme que les machines elles-mêmes : la majorité des usines gèrent encore les opérations de production, de contrôle qualité et de maintenance des lignes de manière mixte (automatique/manuelle) voire totalement manuelle, dans une logique d’amélioration continue exploitant plutôt a posteriori les incidents de production. Ces opérations nécessitent des actions paralysant la production et induisant des coûts et des pertes de compétitivité importants : arrêts machines, temps longs de mobilisation des opérateurs, et trop souvent, remise des équipements de production dans des configurations ad hoc sans une profonde compréhension des raisons des incidents. Pourtant, les données relatives aux incidents de production pourraient être automatiquement exploitées pour fournir notamment une « aide à la décision » à tous les acteurs de l’environnement de production concernés (production, qualité et maintenance).

Dans l’environnement de la production, la simulation est principalement utilisée pour la conception et l’ingénierie des équipements de production et des lignes de production entières [1–3] . Pourtant dans un contexte de Smart Factory [5], la modélisation multi-niveau / multi-vue et la simulation à base de modèles sont reconnues comme des approches pertinentes pour représenter les différents comportements du système réel, tout en permettant l’analyse et le traitement des informations disponibles. Basés à la fois sur des modèles physiques pertinents et validés et des données historisées sélectionnées (traitées, enrichies et agrégées), le comportement nominal, les performances des lignes actuelles, ainsi que leurs comportements cible et futur peuvent être finement identifiés. Or, aujourd’hui, aucun outil à notre connaissance n’associe les données de simulation du système aux données captées sur des lignes de production en phase opérationnelle, pour permettre de détecter et d’éliminer en temps réel les problèmes préjudiciables à la performance industrielle. C’est tout l’enjeu du projet EUGENE, qui vise à développer un système de supervision adaptative appelée « plateforme EUGENIE » afin d’exploiter et de reconfigurer les lignes de production manufacturière. Son objectif est d’améliorer la compétitivité et d’augmenter la productivité des usines en maximisant la disponibilité des lignes.

Cela est possible :

  • En rendant plus proactive la maintenance des lignes (davantage de maintenance préventive et moins de maintenance corrective),
  • En comprenant et limitant l’impact des écarts, mesurés sur les machines en temps réel sur le processus nominal des lignes,
  • En assurant une exploitation maximale des capacités des lignes de production, aussi bien en fonctionnement nominal qu’en modes dégradés, même pour des lignes partiellement automatisées. La conséquence directe de ces actions sera une amélioration de la qualité des produits et une conformité totale des produits à moindre coût au regard de leur cahier des

La plateforme EUGENIE (systèmE de prodUction & intelliGENce opératIonnellE) à concevoir sera intelligente, automatisée, adaptable et intégrable dans les systèmes de fabrication de divers secteurs industriels. Elle permettra d’identifier, de planifier et d’implémenter en temps réel la configuration ad hoc des machines des lignes de production tout en proposant une optimisation des plans de maintenance. Répondant aux problématiques de l’Industrie 4.0, où « le numérique traverse et bouleverse l’industrie à l’image d’un système cyber-physique qui relie composants, machines, hommes, niveaux de l’entreprise » [4], elle rendra les usines d’aujourd’hui flexibles et reconfigurables pour les engager plus rapidement dans l’ère des usines du futur.

Dans ce contexte, il s’agira dans le cadre de ce post-doc de développer le démonstrateur du projet, en s’appuyant sur les travaux réalisés par les différents partenaires, et en développant le couplage/interface entre un jumeau numérique (enrichi avec les comportements des systèmes et sous-systèmes, contrôle- commande…) d’une partie d’une ligne de conditionnement de parfum et le système physique correspondant (comprenant capteurs, actionneurs), via une interface de communication.

Le post-doc se déroulera au laboratoire QUARTZ (EA7393) sur le site de Supmeca à Saint-Ouen au sein de l’équipe Ingénierie des Systèmes Mécatroniques et Multiphysiques (IS2M), et ponctuellement chez les partenaires du projet EUGENE (PUIG, PKB et DPS).

L’équipe IS2M adresse les problématiques liées à la conception des systèmes complexes, tels que les systèmes mécatroniques et les Cyber-Physical Systems, potentiellement critiques d’un point  de vue sûreté  de fonctionnement, en développant des méthodologies de conception collaborative basées sur le MBSE (Model-Based System Engineering), le MBSA (Model-Based Safety Assesment) ou encore les méthodes Agiles et le Set-Based Concurrent Engineering. Ces méthodologies s’appuient sur des langages de modélisation (Modelica, SysML, Altarica, MGS, CRML, etc.), des outils adaptés (Dymola, Magic Draw, PTC Integrity Modeler, CATIA, KARREN, Isight, ModelCenter, etc.), des concepts mathématiques (structures connectives, catégories, topologie, métriques, TTRS, etc.) et informatiques (intelligence artificielle, multi-agents, etc.) ainsi que l’optimisation (MDO) et la robustesse (tolérancement généralisé). L’équipe collabore à l’étranger avec l’Université d’Electro-Communication (UEC) de Tokyo (laboratoire MING), Université Federico Secundo de Naples (laboratoire Cogito) et LCM et les universités de Linz et Wels en Autriche. Elle collabore également avec de nombreux industriels (Airbus, Safran, EDF, Renault, PSA, Valeo, DPS, EIRIS, PUIG, PKB, etc.) principalement dans des projets collaboratifs, tels que MIMe et EUGENE, labellisés par les pôles de compétitivité (ASTech, Mov’eo, System@tic, Cosmetic Valley) et au sein de l’IRT SystemX.

 

Objectifs :

Dans le cadre du projet collaboratif EUGENE, il s’agira de réaliser un modèle de supervision et de pilotage d’une ligne de conditionnement de parfums.

Les connexions entre le modèle numérique et son jumeau physique permettront d’anticiper les problèmes   sur la ligne ou de les corriger par la mise en place de procédures de contrôle et de reconfiguration automatique.

À l’issue des 12 mois, les livrables attendus sont :

  • le prototypage du jumeau numérique d’une partie de la ligne d’assemblage, avec une modélisation plus détaillée de la remplisseuse
  • Définition et mise en place des échanges de données entre les jumeaux virtuel et physique (capteurs/actionneurs physique et modèle)
  • Création d’un démonstrateur basé sur une partie physique de la machine PKB en intégrant :
    • Environnements logiciels basés sur le langage (Dymola, 3DExpérience…)
    • Protocoles/plateformes envisagés : OPC, Powerlink, Ethernet, FMU/FMI, Python…

Par ailleurs, deux stagiaires (CCSC, TU DELFT) devraient contribuer à ce travail de recherche au cours du premier semestre 2019 et leur encadrement fait partie des missions de ce poste.

 

Profil recherché :

La personne recrutée devra avoir une bonne formation en Informatique industrielle, Conception, modélisation, simulation et pilotage des systèmes de production. Elle devra savoir faire preuve d’un esprit d’équipe permettant de s’intégrer dans un environnement de recherche à la fois industriel et académique. Les candidatures éligibles proviendront de chercheurs motivés avec un doctorat en sciences de l’ingénieur ou génie industriel.

Pour candidater, envoyer un curriculum vitae détaillé, une lettre de motivation, une copie du Diplôme de doctorat, rapports des rapporteurs et de soutenance, éventuellement une lettre de recommandation, aux adresses suivantes : thierno.diallo@supmeca.fr, olivia.penas@supmeca.fr, regis.plateaux@supmeca.fr

 

Références :

  1. Dutra M, Ghodous P, Kuhn O, Tri NM (2010) A generic and synchronous ontology-based architecture for collaborative design. Concurrent Engineering 18:65–74
  2. Fowler JW, Rose O (2004) Grand challenges in modeling and simulation of complex manufacturing systems. Simulation 80:469–476
  3. Gola A, Świć A (2016) Simulation Based Analysis of Reconfigurable Manufacturing System In: Applied Mechanics and Materials. Trans Tech Publ, pp 50–59
  4. Kohler D, Weisz J-D (2016) Industrie 0 – Les défis de la transformation numérique du modèle industriel allemand. La Documentation française, Paris
  5. Lucke D, Constantinescu C, Westkämper E (2008) Smart Factory – A Step towards the Next Generation of Manufacturing. In: Mitsuishi M, Ueda K, Kimura F (eds) Manufacturing Systems and Technologies for the New Frontier. Springer London, pp 115–118