RAJAA LEBNAITI

Détection Automatique d'Anomalies sur un Bateau Sans Pilote à l'aide de Capteurs Multiples et d'IA. Ce projet porte sur la détection automatique d’anomalies mécaniques appliquée à un bateau autonome, pour assurer une maintenance prédictive. L’objectif principal était de surveiller l’état des roulements mécaniques du moteur, composants critiques pour la fiabilité et la continuité du fonctionnement du système. L’étude s’est concentrée sur l’identification de plusieurs types de défauts, notamment les défauts de billes, de bague interne, de bague externe et de cage. Les données ont été acquises à partir des capteurs vibratoires, puis prétraitées et analysées à l’aide de techniques d’intelligence artificielle et de machine learning. Un modèle de détection et de classification des anomalies a été développé, entraîné et validé sur différents scénarios de fonctionnement normal et dégradé, permettant une détection précoce des défauts et une réduction significative des risques de pannes. Le modèle a ensuite été intégré dans l’environnement ROS 2 afin d’assurer son déploiement en temps réel sur le bateau autonome et son interconnexion avec les autres modules du système embarqué.

Ce projet a permis de développer un modèle capable d'analyser les données de vibration, de détecter les anomalies et de fournir des prédictions sur les niveaux de vibrations des machines tournantes, offrant ainsi une solution efficace pour renforcer la fiabilité des équipements industriels et réduire les coûts de maintenance.

Le développement d'une application conviviale et simple à manipuler, destinée à faciliter la gestion des stagiaires au sein du groupe chérifien des phosphates de Khouribga. Cette application offrira à l'administration un moyen efficace de consulter et de mettre à jour les informations personnelles des stagiaires, ainsi que d'accéder aux détails concernant les différents thèmes de stage proposés. Une des principales fonctionnalités de cette application est la gestion des informations des stagiaires. Elle permettra à l'administration d'ajouter de nouveaux stagiaires dans la base de données en saisissant leurs données personnelles. Une autre fonctionnalité clé de l'application est la génération de documents administratifs. Les administrateurs pourront facilement créer des convocations, des attestations de stage et d'autres documents nécessaires pour les stagiaires. Cette automatisation permettra un gain de temps considérable et contribuera à une gestion plus efficiente du processus de stage. Par ailleurs, l'application est dotée d'un accès sécurisé à la base de données, garantissant ainsi que seuls les utilisateurs autorisés pourront consulter et mettre à jour les informations des stagiaires.