OBJECTIF

• Identifier et formuler un problème statistique dans un contexte industriel ou expérimental
• Sélectionner les distributions statistiques usuelles dans des contextes réels
• Exploiter les outils élémentaires de la statistique
• Proposer des analyses statistiques adaptées à des jeux de données simulés ou réels à l’aide d’un outil informatique (R)
• Avoir un regard critique sur l'utilisation des statistiques dans la vie quotidienne et citoyenne

 PROGRAMME

• Savoirs et connaissances théoriques dans l’UE :
  • Statistique descriptive
  • Population, échantillon, échantillonnage
  • Estimation ponctuelle
  • Intervalle de confiance et précision de l'estimation
  • Méthodologie des tests statistiques
    
    
• Techniques, outils et méthodes utilisés dans l’UE :
  • Résumer une population
  • Construction et évaluation de la qualité d'un estimateur
  • Construction et évaluation de la qualité d'un intervalle de confiance
  • Précision de l'estimation et calcul d'effectif d'échantillonnage
  • Mise en place de la démarche de test statistique
  • Planification d'un test statistique, calcul d'effectif d'échantillonnage
  • Utilisation du logiciel libre R et du logiciel R Studio
  • Production de rapports au format R Markdown

OBJECTIF

• Lors de la conception ou de l'exploitation d'un réseau, il est important de connaître ses propriétés et ses performances. L'objet de ce module est d'étudier différents outils pour la modélisation et l'évaluation de performances de réseaux.

PROGRAMME

• Connaître la théorie des graphes
• Savoir mettre en œuvre une solution à base de graphes pour un problème de réseaux
• Connaître la théorie des chaînes de Markov à temps discret et à temps continu
• Connaître les principes de files d'attente simples et réseaux de files d'attente et leur modélisation par Chaînes de Markov pour déterminer des paramètres de performances (temps d'attente, taux d'occupation, rejet...)
• Savoir modéliser un système à l'aide des chaînes de Markov et des réseaux de files d'attente. Connaître les principes d'application de ces outils à la gestion active des files d'attente dans les routeurs

OBJECTIF

• L’objectif est d’introduire les méthodes essentielles d'analyse et de traitement des signaux déterministes. Les applications illustrant ce cours sont issues des télécommunications, de l'analyse des signaux RADAR, vibratoires, du contrôle non destructif, etc.

PROGRAMME

• Interpréter un signal et choisir un espace de représentation adapté
• Comprendre le rôle et le fonctionnement des éléments d'une chaine de traitement de l'information ou d'aide au diagnostic
• Comprendre les méthodes de base de transmission de l'information en télécommunications
• Mettre en œuvre les méthodes d'analyse et de traitement des signaux dans le cadre d’études de cas issues des différents métiers de l’ingénieur à travers des simulations basés sur des outils informatiques (comme Matlab)
  
  
• Savoirs et connaissances théoriques dans l’UE : 
  • Analyse et représentation temporelle et fréquentielle des signaux
  • Filtrage des signaux
  • Numérisation des signaux
  • Traitement des signaux numériques

OBJECTIF

• Il s’agit d’introduire les méthodes essentielles d’analyse des signaux déterministes. Les applications illustrant ce module sont issues des télécommunications, de l’analyse des signaux RADAR, vibratoires, du contrôle non destructif etc.

PROGRAMME

• Comprendre les méthodes de base de transmission de l’information en télécommunications
• Interpréter un signal et choisir un espace de représentation du signal adapté
• Comprendre le rôle et le fonctionnement des éléments d’une chaine de traitement de l’information ou d’aide au diagnostic
• Savoir concevoir un système de transmission de l'information ou comprendre le fonctionnement d'un système existant

OBJECTIF

• Etudier les méthodes d’analyse et de conception des algorithmes de commande automatique logique, modéliser les fonctionnements et commandes séquentiels.

PROGRAMME

• Modéliser un système de production par un modèle de simulation à évènement discret
• Modéliser un système de production par un modèle de réseaux de Petri
• Modéliser une régulation (automatique) par un contrôleur à Logique Floue
• Mettre en œuvre les modèles à évènement discret en situation réelle (TP)

OBJECTIF

• L’aide à la décision dans les systèmes complexes nécessite des démarches adaptées, non limitées aux approches cartésiennes classiques, mais systémiques i.e. globales, tant qualitatives que quantitatives, inspirées des sciences de l’ingénieur, humaines et sociales.

PROGRAMME

• Comprendre les notions fondamentales permettant de construire des démarches globales pour analyser les systèmes complexes
• Mettre en œuvre une démarche systémique par itérations successives, appliquée à un système complexe concret
• Déterminer et organiser les paramètres pertinents pour construire un ou plusieurs modèles d’un système complexe
• Choisir le ou les modèles adaptés permettant de répondre à une problématique donnée pour un système complexe

OBJECTIF

• Un système de production convertit des matières premières en produits finis par l'application d'outils et d'un procédé d'opérations. Cette unité d'enseignement permet d'acquérir des connaissances de base pour la conception et l'analyse des systèmes de production.

PROGRAMME

• Equilibrer les charges de travail dans une ligne de fabrication ou d'assemblage
• Analyser la productivité d'un système de production en appliquant des méthodes analytiques
• Optimiser un système de production par le placement et le dimensionnement de stocks tampons entre postes de travail
• Appliquer la technologie de groupe à l'implantation des ateliers
• Aménager un atelier en appliquant des méthodes d'agencement
• Concevoir un système de manutention pour mettre en œuvre les flux physiques dans un système de production
• Simuler et optimiser un système de fabrication et son système de manutention associé grâce à un logiciel de simulation

OBJECTIF

• Il s'agit d'introduire les techniques récentes de machine learning et de deep learning pour traiter des données massives pour les objets connectés, avec des applications en vision par ordinateur.

PROGRAMME

• Connaître et savoir entrainer des algorithmes de machine learning
• Connaître et savoir entrainer des algorithmes de deep learning de type CNN et LSTM pour la classification supervisée
• Connaître et savoir entrainer des algorithmes de deep learning pour la régression
• Connaître les principes d'extraction de features et de finetuning sur des réseaux existants
• Connaître et manipuler des méthodes de réduction et de visualisation de données en grande dimension (LLE, Laplacian EigenMaps, T-SNE)
• Connaître les principes du traitement distribué des données
• Savoir adapter les algorithmes de deep learning sur des cibles embarquées comme des microcontrôleur

OBJECTIF

• Il s'agit d'introduire le contexte des nouvelles technologies basées sur les objets connectés multimédia et les objets connectés mobiles (robotique).

PROGRAMME

• Connaître le contexte des nouveaux contenus multimédia
• Comprendre le fonctionnement d'une chaine de traitement d'images pour la reconnaissance de formes
• Comprendre les différentes normes de codage et de compression du son, des images fixes et de la vidéo
• Connaître quelques algorithmes de localisation de capteurs en fonction des contraintes des transmissions Radio
• Manipuler des techniques d'optimisation de transmission de flux vidéo
• Manipuler des techniques d'intelligence artificielle pour optimiser la bande passante lors de la transmission d'un grand volume de données

OBJECTIF

• Connaitre les outils d’analyse des systèmes linéaires analogiques et numériques.
• Etre capable de réaliser un correcteur linéaire répondant à un cahier des charges précis.

PROGRAMME

• Modélisation des systèmes physiques par des fonctions de transfert
• Représentation et simplification des fonctions de transfert
• Analyse temporelle et fréquentielle
• Précision et stabilité
• Conception de correcteurs analogiques : correcteurs PID, correcteurs à avance/retard de phase, correcteurs de Smith
• Mise au point de correcteurs numériques : transposition des correcteurs analogiques
• Implémentation de correcteurs sur une cible temps sous Matlab/Simulink

OBJECTIF

• Maîtriser les outils des systèmes combinatoires et séquentiels pour réaliser une automatisation à partir d’un cahier des charges.

PROGRAMME

• Présentation des modèles de base (automates, machine à états, réseaux de Petri, Grafcet) utilisés pour représenter les comportements logiques des systèmes automatisés
• Synthèse de systèmes combinatoires : algèbre de Boole, fonctions binaires, minimisation des fonctions binaires
• Synthèse synchrone et asynchrone de systèmes séquentiels : notion d’états, fonction mémoire, bascules
• Modélisation de la commande des systèmes automatisés par Grafcet
• Programmation et mise en œuvre d’un Automate Programmable Industriel (API)

OBJECTIF

• L'usine connectée : avantages et inconvénients ; vers l'intelligence partagée des systèmes industriels.
• Savoir communiquer pour mettre en œuvre la chaîne d'information de l'industrie 4.0.

PROGRAMME 

• Les notions et organisations de clients/serveurs dans un système de supervision industrielle
• Une exigence de l'industrie 4.0 : un contrôle/commande communiquant
• Du modèle OSI au modèle OSI réduit
• Qu'est-ce qu'un bus de terrain
• Industriels caractéristiques (FIP, MODBUS, MODBUS TCP, PROFIBUS DP et MPI, PROFINET, CAN, ASI, ...)
• Etude et mise en œuvre de coupleurs WEB dans les automatismes
• Etude de l'accès aux automatismes et superviseurs via TCP IP
• Accès de la supervision à des bases de données distantes (MySQL, SQL SERVER)
• Application client léger et mobile (Smartphone, tablette)
• Communication inter automates homogènes et hétérogènes, étude et mise en œuvre de clients/serveurs OPC

OBJECTIF

• Le monde industriel et plus largement le domaine de la logistique vit actuellement ce que l'on appelle la 4ème révolution industrielle, couramment nommée Usine du future ou Industrie 4.0. Dans ce contexte, cette UE propose d'acquérir les compétences permettant d'accompagner la transition vers l'industrie 4.0 et d'être capable de gérer un système de production fonctionnant en temps réel.
• Compétences acquises :
• Maîtriser l'accompagnement industriel pour la migration d'un site de production vers l'industrie 4.0 : démarche à suivre
• Evaluer la maturité digitale d'un site de production, identifier les données nécessaires pour l'ordonnancement
• Connaître et mettre en pratique les outils d'aide à la décision pour la gestion (ordonnancement) en temps réel un système de production, maîtriser les interactions avec les systèmes d'informations disponibles (MES, ERP, etc.)
• Implémenter des approches d'ordonnancement intelligent sans supervision

PROGRAMME

• Caractéristiques d'un site de production 4.0 et indicateurs de performances
• Evaluation de la maturité digitale d'un site de production
• Ordonnancement de production en temps réel
• Systèmes de production intelligents : caractéristiques et méthodes
• Interaction avec les systèmes d'informations de production (MES, ERP, etc.)

OBJECTIF

• Apporter aux étudiants la maîtrise des notions de signaux et systèmes numériques (échantillonnés) dans les domaines temporel, fréquentiel et en z.
• Acquérir les méthodes d’analyse, de conception et de réalisation de systèmes de filtrage et de traitement numériques des signaux.
• Assimiler les méthodes de synthèse des filtres non récursifs (RIF) et récursifs (RII) par les différents méthodes.
• Maîtriser les outils d’analyse des performances des asservissements échantillonnés.
• Être capable de concevoir et de réaliser des asservissements pilotés par ordinateur.

PROGRAMME

1. Outils mathématiques appliqués aux signaux et aux systèmes discrets :

2. Filtrage numérique (analyse et synthèse de filtres) :

3. Automatique linéaire discrète (asservissements échantillonnés) :

OBJECTIF

• Cette UE permet d’analyser, de choisir et de mettre en œuvre les éléments techniques et fonctions mécaniques de base nécessaires au concepteur mécanicien.

PROGRAMME

• Etre capable de dimensionner des composants mécaniques
• Découvrir la technologie des liaisons
• Etre capable d’appréhender les jeux fonctionnels, l’étanchéité, la lubrification, la statique du solide, barre en traction-compression
• Modéliser la transmission de puissance
• Effectuer une réalisation en CAO sous forme de mini projet

Objectif :

• Proposition d’un sujet et d’une problématique afférant à un pays spécifique.
• Prise de conscience des défis liés à la mobilité internationale.

Programme :

• être capable d’élaborer une problématique et de définir des stratégies pour mener une enquête sur place
• organiser la logistique d’un séjour d’au moins quatre semaines à l’étranger
• collecter des informations pertinentes et authentiques à l’aide de questionnaires ou d’autres dispositifs
• montrer des capacités d’analyse personnelle à partir des expériences vécues
• rédiger un rapport détaillé en français et mener une soutenance devant un jury, de préférence dans la langue du pays choisi

OBJECTIF

• A partir d’un cahier des charges, la conception de systèmes mécaniques est un processus complexe visant à produire l’ensemble des informations permettant de décrire complétement et de fabriquer celui-ci
• A l’issue de cet enseignement les étudiants sauront conduire ce processus sur un exemple simple par une mise en situation concrète sur un projet.

PROGRAMME

• Savoir analyser un besoin client et spécifier les fonctions techniques d’un produit en tenant compte des contraintes réglementaires (environnement, sécurité, …)
• Identifier les technologies pertinentes pour satisfaire les fonctions techniques.
• Savoir choisir et dimensionner des composants technologiques de bases (pour transmettre une puissance et/ou guider un mouvement,  ..).
• Proposer des éléments de cotations dimensionnelles et géométriques pour contribuer au choix des procédés de fabrication.
• Produire l’ensemble des documents nécessaires (CAO, notices de calculs) dans un environnement de travail collaboratif.

OBJECTIF

• Etudier les techniques de modélisation géométrique en Conception Assistée par Ordinateur
• S’initier aux logiciels de CAO industriels Creo et Catia V5 au travers de mini-projets

PROGRAMME

• Connaître le contexte général des outils de conception et de fabrication assistées par ordinateur
• Connaître les matériels et logiciels utilisés
• Savoir mettre en œuvre différents types de modélisation (surfaciques et volumiques)
• Connaître différentes techniques mathématiques de modélisation surfaciques et volumiques
• Connaître les méthodes de visualisation des modèles géométriques (projection, ombrage…)
• Etre sensibilisé aux standards d’échanges de données et aux systèmes de gestion de données techniques

OBJECTIF

• Etudier les différentes techniques de fabrications traditionnelles afin de réaliser les pièces mécaniques en adéquation avec leur conception.

PROGRAMME

• Connaître et savoir mettre en œuvre les éléments suivants :
• Choix et influence des paramètres de coupe
• Etat de surface et défauts géométriques
• Etude des prises de pièce
• Machine à commande numérique
• Gamme de contrôle, condition d'acceptation des produits et incertitudes de mesure
• Forge, fonderie, métaux en feuille, soudage