MSE Master of Science in Engineering

The Swiss engineering master's degree

Chaque module vaut 3 ECTS. Vous sélectionnez 10 modules/30 ECTS parmi les catégories suivantes:

  • 12-15 crédits ECTS en Modules technico-scientifiques (TSM)
    Les modules TSM vous transmettent une compétence technique spécifique à votre orientation et complètent les modules de spécialisation décentralisés.
  • 9-12 crédits ECTS en Bases théoriques élargies (FTP)
    Les modules FTP traitent de bases théoriques telles que les mathématiques élevées, la physique, la théorie de l’information, la chimie, etc., vous permettant d’étendre votre profondeur scientifique abstraite et de contribuer à créer le lien important entre l’abstraction et l’application dans le domaine de l’innovation.
  • 6-9 crédits ECTS en Modules contextuels (CM)
    Les modules CM vous transmettent des compétences supplémentaires dans des domaines tels que la gestion des technologies, la gestion d’entreprise, la communication, la gestion de projets, le droit des brevets et des contrats, etc.

Le descriptif de module (download pdf) contient le détail des langues pour chaque module selon les catégories suivantes:

  • leçons
  • documentation
  • examen 
Intelligent and Hyperconnected Machine (FTP_SmartMach)

Les étudiant(e)s prennent connaissance et expérimentent une approche avancée de conception d’un système autonomisé de surveillance de procès en temps réel (système cyberphysique)

Compétences préalables

 

  • Mécanique générale
  • Informatique de base

 

Objectifs d'apprentissage

Les étudiant(e)s prennent connaissance et expérimentent une approche avancée de conception d’un système autonomisé de surveillance de process en temps réel.

Ceci leur permettra d’appréhender un projet de développement en intégrant directement une réflexion experte sur l’autonomie numérique attendue du mécanisme automatisé dans le monde Industrie 4.0.

Ils seront ainsi également initiés aux rôles pluridisciplinaires que devra revêtir l’ingénieur-concepteur de demain face aux défis de numérisation et à l’avènement des machines intelligentes et autonomes.

Ce cours utilise comme fil rouge l’éco-démonstrateur Micro5 développé dans le cadre des programmes thématique HES-SO (2013-2016) et équipé récemment d’un système cognitif original et très évolué.


Catégorie de module

Les objectifs d’apprentissage visent à permettre à l’étudiant(e) de développer un sens critique et d’expérimenter les étapes et les difficultés liées à la définition et la mise au point d’un système d’intelligence artificielle sur un outil de production.

Les étapes suivantes seront abordées :

  • Positionnement et rôle de l’ingénieur-concepteur face aux enjeux de digitalisation

  • Définition d’un système cognitif digital (capacités perspectives et décisives)

  • Buts à atteindre par le système à développer (enjeu et méthode)

  • Définition des outils à développer

  • Développement d’un système cyber physique pertinent en production (choix des données pertinentes, traitement de signal, documentation et remontée des données, gestion en temps réel, stockage des données)

  • Traitement et analyse des données

  • Expérimentation au travers d’un usinage monitoré et précurseur (visualisation, rapport d’expérience)

  • Digitalisation des savoir-faire (outils d’autonomisation)

  • Elaboration d'un jumeau numérique comportemental

Méthodes d'enseignement et d'apprentissage

Théorie:

 - Système cognitif (quoi et comment)

- Capacités perspectives

- Système cyberphysique

- Remontées de données et analyses

Pratique:

- Application aux machines

- Etudes de cas

Expérimentation:

- Usinage avec remontée de données

- Labellisation

- Analyses

- Restitution AI

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