Hafsa Kaaroud

- Analyse de données liées aux flux matières, aux équipements et aux activités de maintenance afin d’identifier des leviers d’optimisation.

- Exploitation d’indicateurs de performance pour améliorer le pilotage des opérations.

- Structuration et fiabilisation des données utilisées pour le suivi des activités industrielles.

- Contribution à l’amélioration d’un système de gestion des matières premières pour les chantiers et opérations de maintenance.

- Analyse des données dans une démarche d’amélioration continue (Lean Manufacturing, PDCA, analyse des causes).

Compétences mobilisées :

Powerbi, Python, Excel, analyse de données, KPI industriels, amélioration continue, optimisation des processus, gestion de données industrielles.

- Collecte, traitement et analyse de données issues de capteurs industriels.

- Développement d’un système de suivi en temps réel pour la surveillance des équipements.

- Mise en place d’une approche de maintenance prédictive basée sur l’exploitation des données.

- Analyse des tendances et détection d’anomalies pour améliorer la disponibilité des machines.

- Contribution à la digitalisation des processus industriels dans un contexte Industrie 4.0.

Compétences mobilisées :

Python, Machine Learning, Data Analysis, IoT industriel, maintenance prédictive, automatisation, amélioration de la performance.

- Préparation et analyse de modèles numériques pour simuler le comportement d’un système industriel.

- Traitement des résultats de simulation afin d’identifier des pistes d’amélioration.

- Exploitation de données issues de simulations pour optimiser la conception.

- Utilisation d’outils CAO et simulation dans une démarche d’ingénierie industrielle.