Mémoire de master : Détection d'anomalies assistée par IA dans les données de gestion technique du bâtiment

À propos du poste : Contexte et classification scientifique Les sites de production modernes disposent de systèmes étendus de gestion technique du bâtiment et d'historiens, dans lesquels des données d'exploitation, d'état et de mesure des installations techniques sont enregistrées en continu. En particulier dans les environnements de production réglementés, la détection précoce de déviations persistantes, de modes d'exploitation inefficaces et de conditions critiques est d'une grande importance, car ceux-ci peuvent influencer tant la disponibilité technique que l'efficacité énergétique, la stabilité d'exploitation et les conditions environnementales pertinentes pour la qualité. Ce mémoire de master se concentre donc sur le développement et l'évaluation d'une méthode assistée par IA pour l'identification d'états d'exploitation chroniquement critiques à l'aide de séries temporelles de gestion technique du bâtiment, afin d'en déduire par la suite également des approches d'optimisation pour l'amélioration des paramètres écologiques et économiques. Ce que vous accomplirez : Objectif du mémoire de master L'objectif du travail est le développement, la mise en œuvre prototypique et l'évaluation systématique d'une méthode assistée par IA pour la détection d'états d'exploitation chroniquement critiques dans des séries temporelles pluriannuelles de gestion technique du bâtiment. L'accent est mis sur la question de savoir comment des déviations durables ou récurrentes par rapport au comportement attendu des installations peuvent être identifiées, caractérisées et transformées en constats techniquement interprétables à l'aide de méthodes pilotées par les données. Questions de recherche Quelles caractéristiques des états d'exploitation chroniquement critiques peuvent être identifiées dans des séries temporelles pluriannuelles de gestion technique du bâtiment, et comment celles-ci peuvent-elles être distinguées de valeurs aberrantes à court terme ou de fluctuations attendues en exploitation ? Quelles méthodes pilotées par les données pour la détection d'anomalies conviennent à l'analyse de données historiques de gestion technique du bâtiment en termes de performance de détection, de robustesse et d'interprétabilité ? Comment les anomalies identifiées peuvent-elles être évaluées et présentées de manière structurée en ce qui concerne les installations concernées, les boucles de régulation, les conditions ambiantes ou les facteurs d'influence externes ? Quelles conditions préalables et quelles limites résultent d'un transfert pratique de l'approche développée vers un système de monitoring ou d'aide à la décision opérationnel ? Cadre méthodologique Le travail comprend la préparation structurée et l'analyse exploratoire de données de séries temporelles pluriannuelles issues de la gestion technique du bâtiment, la sélection et la mise en œuvre de méthodes appropriées de détection d'anomalies ainsi que l'évaluation systématique des résultats sur la base de critères définis sur le plan technique. Une dérivation méthodologique compréhensible des approches choisies est notamment attendue, par exemple sur la base de méthodes statistiques, de références basées sur des règles ou de méthodes d'apprentissage automatique pour la modélisation du fonctionnement normal et la détection de déviations persistantes. Un accent particulier est mis sur l'évaluation de la méthode développée en ce qui concerne la qualité de détection, la robustesse face aux fluctuations saisonnières et opérationnelles, la traçabilité des constats ainsi que l'utilisabilité pratique dans un environnement industriel. Le travail doit montrer dans quelle mesure des états chroniquement critiques peuvent être identifiés automatiquement et quelle forme de préparation des résultats est pertinente pour une utilisation opérationnelle ultérieure. Résultats attendus Définition du problème scientifiquement fondée et délimitation du cas d'application de la détection d'anomalies dans les données de gestion technique du bâtiment Préparation et analyse d'un jeu de données pluriannuel issu de l'exploitation des installations Développement et mise en œuvre prototypique d'une méthode pour l'identification d'états d'exploitation chroniquement critiques Évaluation systématique de la méthode en termes de performance de détection, de robustesse, d'interprétabilité et de faisabilité pratique Dérivation de recommandations techniquement fondées pour l'utilisation future de l'approche dans le monitoring technique et l'optimisation de l'exploitation Valeur ajoutée scientifique Le mémoire de master contribue à la question de savoir comment la détection d'anomalies basée sur les données peut être utilisée dans des systèmes techniques complexes de bâtiments sous des conditions industrielles réelles. L'accent n'est pas seulement mis sur le développement d'une méthode prototypique, mais aussi sur son évaluation scientifiquement fondée, la réflexion sur les limites méthodologiques ainsi que la transférabilité des résultats à des contextes d'installations comparables. Ce que vous apportez : Master en cours en technique d'automatisation, informatique, science des données, mathématiques techniques, génie des procédés ou une discipline comparable Intérêt pour l'analyse de séries temporelles, l'apprentissage automatique et l'analyse de big data dans les systèmes techniques Expérience dans la préparation et l'évaluation de bases de données plus importantes ainsi que dans l'utilisation de langages de programmation ou d'outils d'analyse pour le traitement des données Mode de travail structuré et scientifique ainsi que capacité à documenter de manière compréhensible les méthodes et les résultats Intérêt pour la combinaison de méthodologie scientifique et d'application pratique dans un environnement industriel Bonnes connaissances de l'allemand et de l'anglais à l'oral et à l'écrit Atouts Connaissances de base en gestion technique du bâtiment, systèmes CVC, automatisation industrielle ou analyse de données de processus Compréhension de la sensorique, de la qualité des données de mesure, des boucles de régulation et des conditions-cadres opérationnelles des installations techniques Ce que nous vous offrons : Pour ce poste important et à responsabilités, le salaire s'élève à 2.010,75 EUR brut/mois (temps plein, convention collective de l'industrie chimique). Distinctions en tant que Top Employeur et entreprise certifiée familiale Offres complètes de formation continue et de formation ainsi que développement personnel et programme de mentorat Programmes variés de développement (programme de talents, de stagiaires, d'apprentis) Programmes de recommandation et de reconnaissance des collaborateurs, plan d'actionnariat Participation active à différents groupes de réseau (p. ex. diversité, équité et inclusion ; durabilité) Offres de santé variées (p. ex. vaccinations gratuites, conseil psychologique, massages) Offres de fitness Événements et fêtes d'entreprise Restaurant d'entreprise avec prix subventionnés Garde d'enfants en entreprise / crèche d'entreprise bilingue Bon accès aux transports publics