Meet our expert in Data Analysis for Manufacturing Engineering expert, Mohammed El Mouden !

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Rencontre avec notre expert Analyse de Données, Mohammed El Mouden !

  • Quel est ton rôle chez CIMPA ?

Je suis chef de projet « Analyse de Données pour l’Ingénierie de Fabrication ».  Avant d’avoir ce rôle, j’ai travaillé pendant 6 ans dans les ateliers de production en tant qu’ingénieur des procédés de fabrication. J’ai ensuite occupé un rôle d'Ingénieur Performance Process, afin d’avoir une vue claire sur les différents problèmes industriels. Aujourd’hui, je suis spécialisé dans le domaine de l’Analyse de Données afin de pouvoir exploiter la richesse des données générées dans la résolution de ces problèmes industriels.

  •   Qu’est-ce que le Projet Analyse de Données pour l’Ingénierie de Fabrication ?

Ce projet, que nous avons mené avec un grand constructeur aéronautique, a permis d’optimiser son planning industriel à travers l’identification et la mesure d’impact de perturbations sur le planning.

Nous avons développé un outil permettant d’identifier les paramètres les plus influents via une analyse descriptive. L’étape suivante était de mesurer leurs impacts à travers un modèle de Machine Learning.

Il s’agit d’un projet qui a pour but de comprendre, analyser et optimiser les procédés de fabrication à partir des données brutes. Nous avons structuré le projet en 3 grandes activités :

  1. Comprendre le processus à partir de l’identification des paramètres procédés les plus influents.

  2. Analyser leurs comportements via une analyse descriptive. Cela permet d’avoir une bonne visibilité sur leurs comportements, grâce à la mise en place des indicateurs de performance.

  3. Optimiser les procédés via des algorithmes de Machine Learning. Les plans d’action personnalisés permettent d’améliorer les processus industriels.

  • Quels sont les apports de l’analyse de données pour un industriel ?

A travers la transformation digitale, les industriels génèrent de plus en plus de données. La Data Science consiste à mettre ces data au centre des organisations. Une fois capturées, nettoyées, analysées et modélisées, ces dernières peuvent apporter de l’intelligence et permettre d’identifier les leviers qui soutiennent une prise de décision optimale et contribuer à accroître la compétitivité. L’analyse des données permet d’extraire les signaux faibles caractérisant un phénomène et son évolution à partir de data brutes.

Chez CIMPA, notre approche repose sur une alliance entre notre expertise métier et les outils de Data Science. Nous offrons des solutions efficaces en phase avec les besoins spécifiques de chaque client pour répondre à des problématiques tels que la réduction des coûts de la non-conformité, l’identification et l’éradication des causes racines générant des stocks morts, l’identification des causes de dysfonctionnement des équipements, l’identification et mesure de l’impact des perturbations sur le planning industriel.

Nos solutions sont simples, robustes et faciles à déployer à grande échelle.

 

Pour en apprendre plus sur Data Analytics pour le Manufacturing Engineering : Analyse de Données

Contact: manufacturing@cimpa.com

 

Meet our expert in Data Analysis for Manufacturing Engineering, Mohammed El Mouden !

  • What is your role at CIMPA?

I am project leader for “Data Analytics for Manufacturing Engineering”. Before this, I worked 6 years in production environments as a manufacturing engineer. Afterwards, I had a Process Performance Engineer position, to have a clear overview of the different industrial problems. Today, I am specialised in Data Analytics, which allows me to capitalise on the richness of data generated in industrial problem resolutions.

  • What is the project Data Analytics for Manufacturing Engineering?

This project, that we’ve carried out for  a major aircraft manufacturer aims to optimise their industrial planning through identification and disturbance impact measurement on the planning.

We developed a tool that identifies the key process parameters through a descriptive analysis. The next step was to measure their impact with a machine-learning model.

The project’s aim is to understand, analyse and optimise manufacturing processes thanks to data. We have structured the project in three activities:

  1. Understand the process with the identification of key process parameters
  2. Analyse their behaviour with a descriptive analysis. It allows a clear visibility on their behaviour thanks to performance indicators.
  3. Optimise the processes with machine learning algorithms. The personalised action plans supports the improvement of industrial processes.

 

  • What are the benefits of data analysis for a manufacturing company?

With digital transformation, manufacturing companies generate more and more data. Thanks to Data Science, these data become central in the organisations. Once they are collected, cleaned, analysed and modelled, they provide intelligence and help identify levers to support optimal decision-making and ultimately boost competitiveness. Data Analytics enables the detection of weak signals to identify a phenomenon and its evolution from raw data.

At CIMPA, our approach relies on our combined business expertise with data science tools. We offer efficient solutions, aligned with each customer’s needs and challenges including reducing non-conformity cost, identification and eradication of identifying and eliminating inactive stock costs, identification of identifying causes of dysfunction of industrial resources and measuring the impact of disturbances on industrial planning.

Our solutions are simple, robust and can be easily deployed at a large scale.

 

You can learn more on Data Analytics for Manufacturing Engineering here: Data Analytics

Contact: manufacturing@cimpa.com

Publication Date: 
07/10/2020