Master mention automatique- robotique - Parcours mecatronique - Industrie 4dot0 - Perception artificielle

Ecole universitaire de physique et d'ingénierie - Université Clermont Auvergne

Non finançable CPF
Tout public
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Niveau visé
Niveau > BAC + 5
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Cette formation est disponible dans les centres de formation suivants:
  • 63 - Aubière
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  • 01 - Ain
  • 03 - Allier
  • 07 - Ardèche
  • 15 - Cantal
  • 26 - Drôme
  • 38 - Isère
  • 42 - Loire
  • 43 - Haute-Loire
  • 63 - Puy-de-Dôme
  • 69 - Rhône
  • 73 - Savoie
  • 74 - Haute-Savoie
Objectifs
Ce master propose une approche pluri-disciplinaire du domaine des systèmes automatisés et propose 3 parcours. L'année M1 propose un socle de compétences scientifiques et techniques sur l'ensemble des disciplines qui forment la Mécatronique (Mécanique, Automatique, Informatique, Électronique) et sur lesquelles s'appuie la Robotique.

Le parcours Mécatronique a pour objectif de former des cadres capables de concevoir,  réaliser, et maintenir des systèmes mécatroniques, c'est-à-dire des systèmes mécaniques, hydrauliques, thermiques,... placés sous le contrôle de systèmes électroniques et/ou de calculateurs industriels. Les domaines applicatifs sont très larges, depuis les systèmes de production automatisés présents aujourd'hui dans beaucoup de secteurs industriels, jusqu'à des applications plus pointues pour l'aéronautique, l'automobile, le médical,...

Le parcours Perception artificielle et Robotique a pour objectif de former, par le biais d'enseignements fortement en prise avec les activités de recherche des laboratoires partenaires, des cadres scientifiques dans le domaine de la robotique, aussi bien sous l'angle de la conception mécanique que de la perception (notamment par vision) ou de la commande. Une poursuite en doctorat est bien sûr une voie naturelle à l'issue de ce parcours, mais les étudiants peuvent également prétendre à des postes d'ingénieur en recherche et développement dans le domaine industriel.


Le parcours Industrie 4.0 (M2 en alternance uniquement) a pour objectif de former des chefs de projet pour la transformation digitale de l'entreprise, l'exploitation des données collectées pour en optimiser le fonctionnement, identifier les voies de progrès dans la collecte et l'exploitation des données de production pour améliorer les performances de celle-ci, en réduire les coûts, la rendre plus robuste aux aléas mais aussi plus flexible à la demande.
Programme
Plus spécifiquement, au terme des 2 années du parcours Mécatronique, il est attendu de :

Maîtriser les fondements scientifiques des disciplines constituant la mécatronique (mécanique (conception, analyse des structures,...), automatique (régulation, traitement du signal,...), électronique (instrumentation, actionnement,...) et informatique industrielle (réseaux informatiques, programmation,...)

Savoir exploiter les outils logiciels propres aux disciplines de la mécatronique (Catia, LabView, Matlab, Quartus, PL7, SEE Electrical,...)


Connaître les normes et outils pour développer une démarche qualité / amélioration continue


Savoir utiliser les outils de base en gestion de production / logistique.


Pour le parcours Perception artificielle et Robotique, au terme des 2 années il est attendu de :

Maîtriser les fondements scientifiques des disciplines constituant la robotique (mécanique, automatique, instrumentation, informatique)

Connaître les méthodes de modélisation et d'optimisation des données

Connaître les principes de la modélisation des mécanismes, machines et robots

Connaître les techniques de traitement des images

Savoir formuler et résoudre les problèmes d'estimation de paramètres et de fusion de données multi-sensorielles

Savoir formuler et résoudre les problèmes de commande des systèmes robotiques.


Pour le parcours Industrie 4.0 (M2 en alternance uniquement), au terme des 2 années il est attendu de :

Maitriser les fondements scientifiques des disciplines fondant l'activité (informatique industrielle, automatique, électronique)

Connaitre les méthodes de collecte, d'extraction et de présentation de données (notamment de la couche automatisme)

Connaitre les principes et techniques d'exploitation et de traitement des données

Maitriser les problématiques de sécurité informatique

Savoir piloter une stratégie pour la transformation digitale de l'outil industriel

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