RNCP40884
Active
· Niveau 7
Expert en numérisation des systèmes et processus de production
Certificateur · INSTITUT REG UNIVERSITAIRE POLYTECHNIQUE
L'essentiel
Nomenclature du niveau de qualification
Niveau 7
Code(s) NSF
Formacode(s)
Date d'échéance de l'enregistrement
25-06-2028
Certificateur(s)
Nom légalSIRETSite
Résumé de la certification
Objectifs et contexte
En France, la nécessaire numérisation des systèmes de production induit de nombreuses attentes au niveau des entreprises industrielles, qui vont bien au-delà de l’amélioration continue de leur système de production. Plus qu'une « transition industrielle », il faut que les entreprises opèrent une véritable « montée en gamme » de leurs produits et procédés notamment par l’intégration du « numérique » qui permet des évolutions technologiques majeures sur l’ensemble de la chaine de valeur de l’entreprise.
L’expert en numérisation des systèmes et processus de production est chargé de piloter un projet de transformation industrielle.
Activités visées
Analyse du contexte industriel : écosystème de l'entreprise, écosystème technologique
Définition des optimisations de processus de production
Elaboration de la stratégie numérique industrielle de l'entreprise dans une logique de performance de la chaîne de valeur
Analyse fonctionnelle et technique pour répondre aux besoins d'optimisation et de performance des systèmes de production
Conception et simulation de l'architecture du système de production en réponse aux besoins d'optimisation et de performance sur l'ensemble de la chaîne de valeur
Déploiement de solutions technologiques de numérisation privilégiant les économies d'énergie et les réductions d'impact environnemental
Structuration du projet de numérisation des systèmes et processus de production
Conduite du projet de numérisation des systèmes et processus de production
Clôture du projet de numérisation des systèmes et processus de production
Mesure continue de la performance de la chaîne de production avec la numérisation des systèmes et processus
Pilotage de la démarche d'innovation appliquée à la numérisation des systèmes et processus de production
Management par les compétences pour accompagner le changement induit par la numérisation des systèmes et processus de production
Compétences attestées
Effectuer une veille stratégique technologique de l'entreprise, en mobilisant des sources scientifiques ou d'actualité liées au domaine d'activité pour déterminer les innovations technologiques sur les systèmes et processus de production qui se trouvent accessibles à l'entreprise
Analyser les opportunités de marché pour l'entreprise, en utilisant des outils permettant d'identifier les besoins clients, les perspectives d'évolution du marché et les parties prenantes de l'environnement, telles que les concurrents, les fournisseurs potentiels, et les prospects, afin d'orienter la stratégie numérique de l'entreprise
Diagnostiquer les systèmes de production en place en modélisant les flux de production et d'informations actuels pour identifier les domaines nécessitant des améliorations et des optimisations, s'appuyant sur les traitement de données de production, sur les dysfonctionnements constatés et sur les retours d'expérience des équipes
Identifier les solutions techniques et technologiques en s'appuyant sur la veille technologique, sur les performances techniques, énergétiques et environnementales des systèmes actuels de processus de production de l'entreprise pour identifier les points stratégiques d'amélioration via la digitalisation des processsus
Conduire une analyse de risques en utilisant des outils de type AMDEC ou SWOT, permettant d'évaluer la maturité et d'identifier les freins et les leviers techniques, RH et organisationnels auprès des différents services R&D, méthodes, logistique, production et maintenance afin de définir le plan d'accompagnement associé
Définir les besoins de performance des systèmes et processus de production sur la chaîne de valeur, en identifiant les besoins des services opérationnels de l'entreprise, ceux des partenaires/fournisseurs et ceux des clients finaux pour viser l'excellence opérationnelle de l'outil de production et la compétitivité sur l'ensemble de la chaîne de valeur
Elaborer une politique de gestion des données afin de garantir un pilotage global de la performance industrielle sur la chaîne de valeur, en s'appuyant sur un système d'information de type PLM, avec une déclinaison adaptée à l'ensemble des systèmes et processus de l'entreprise, et en s'assurant de la conformité avec les exigences de sécurité et d'intégrité des données.
Définir la stratégie de numérisation des systèmes et processus de production en s'appuyant sur les leviers de performance identifiés, pour proposer une organisation industrielle intégrant des investissements techniques, un modèle économique optimisé et un plan de gestion des données associé, dans le but d'améliorer la performance de l'entreprise au plan économique, qualité, social et environnemental
Présenter la stratégie de numérisation aux instances de décision en la contextualisant par rapport aux enjeux de compétitivité identifiés, en démontrant les gains de performance associés et en décrivant sa mise en oeuvre pour l'entériner
Réaliser la modélisation des flux physiques (composants, matières, fluides, sources d'énergie, ...)
du processus de production en utilisant les schémas techniques (électriques, mécaniques, ...), les modèles CAO 3D ou jumeaux numériques existants, les documentations techniques des équipements industriels afin de détecter les leviers de performance en termes de fiabilité, de productivité et d'efficacité du processus de production
Cartographier les données existantes sur l'ensemble de la chaîne de valeur issues de sources internes (IoT/MES/ERP) et externes (base de données supply chain/clients/fournisseurs), en utilisant des outils d'analyse de données adaptés et en créant des modèles de données (type SGBD, XML, ...)
en vue de préparer l'analyse en temps réel des données sur l’ensemble du cycle de vie d'un produit, d'identifier les sources de données manquantes et de définir les outils d'analyse avancée à déployer (type IA, machine learning, ...)
Identifier les outils de gestion adaptés à la maîtrise du cycle de vie du produit (de type PLM - Product Lifecycle Management) pour
optimiser les flux de données nécessaires à l’élaboration et aux évolutions d’un produit, tout au long de son cycle de vie en identifiant les workflows à intégrer, en traçant les inefficacités, les redondances et les opportunités d’amélioration dans la gestion des données produit et en s'assurant de la compatibilité avec les outils existants (ERP/MES/CRM/...)
Définir les spécifications techniques et fonctionnelles des besoins de numérisation en lien avec la stratégie de l'entreprise en prenant en compte les objectifs de performance, les écarts avec les systèmes et processus de production existants, les impacts sur l'ensemble du cycle de vie du produit et en impliquant l'ensemble des parties prenantes (opérateurs, ingénieurs, décideurs, clients, fournisseurs) pour déterminer les architectures et les solutions techniques et organisationnelles adaptées, en prenant en compte l'accessibilité aux utilisateurs en situation de handicap.
Concevoir l'architecture matérielle et logicielle du processus de production en s'appuyant sur les spécifications techniques et fonctionnelles, les modèles de flux et les modèles de données et en s'assurant de la couverture de l'ensemble du cycle de vie du produit, pour permettre le déploiement des briques technologiques et garantir le bon interfaçage entre les équipements et les données
Simuler le fonctionnement et les caractéristiques de l'ensemble des processus du système de production évolué en s'appuyant sur les outils et logiciels de simulation (simulation du flux, modèles de réalité virtuelle/réalité augmentée, jumeaux numériques, outils du système d'information industriel (MES/ERP)) afin de garantir l'atteinte des objectifs de performance définis,
afin de s'assurer de son efficacité (temps de cycle, taux de charge, goulot d'étranglement, sécurité, maintenabilité, ...) et d'améliorer l’interaction avec le client et les fournisseurs dès la phase de conception.
Définir le plan de maintenance du système de production en s'appuyant sur les capteurs IoT présents ou à ajouter, sur les outils d'analyse avancée des données issues du système (Big Data, IA), sur les données issues des outils de production (MES) et/ou sur les jumeaux numériques afin de déployer une démarche de maintenance et qualité totale (TPM/TQM) conforme à la stratégie RSE de l'entreprise.
Réaliser un Proof of Concept (POC) ou des tests pilotes pour valider la faisabilité technique, la valeur ajoutée sur la chaîne de valeur, l'intégration des solutions et leur impact sur les processus de production afin d'en déduire les points d'amélioration et d'interfaçage possibles en vue d'une optimisation en s'appuyant sur des briques technologiques maquettées ou des simulations
Définir des solutions techniques et des outils permettant de mesurer la performance environnementale de l'ensemble de la chaîne de valeur de l'entreprise en instrumentant des points de collecte en temps réel des consommations énergétiques, en privilégiant l'écoconception et en déployant des outils d'analyse de cycle de vie (ACV) afin de réduire l'impact environnemental du processus industriel et d'améliorer la performance RSE de l'entreprise.
Déployer les solutions d'automatisation et de robotisation/cobotisation afin d'optimiser les tâches répétitives et augmenter la productivité en réalisant la programmation des équipements, en vérifiant que les performances techniques sont conformes aux spécifications et en respectant les contraintes réglementaires et les règles de sécurité applicables dans l'entreprise.
Mettre en place les systèmes multiphysiques connectés (technologie IoT - Internet des Objets) sur l'ensemble de la chaîne de valeur adaptés à la structure de l'entreprise, en visant la réduction de l'impact environnemental, l'amélioration de l'efficacité et l'excellence opérationnelle pour rapprocher l'entreprise du modèle de l'industrie du futur
Réaliser l'interfaçage entre les équipements du système de production (IoT, capteurs, automates, …) constituant "l'Operational Technology" (OT) et les outils (ERP/MES/CRM/…) du système d'information (IT)
en définissant les protocoles de communications adaptés, en intégrant les passerelles associées et en définissant les modèles de données les plus adaptés afin de permettre des échanges de données en temps réel et sécurisés, et de garantir le déploiement d'outils d'analyse avancés (IA/Machine Learning/...)
Déployer des architectures réseaux sécurisées (Cloud, Edge Computing, réseaux filaires et sans fil, 5G) pour garantir la continuité opérationnelle du système de production et améliorer la traçabilité des données sur l'ensemble de la chaîne de valeur en appliquant les règles de cybersécurité en vigueur, en identifiant les données sensibles et les systèmes critiques issus de l'analyse de risques et du modèle de données.
Mettre à jour les systèmes de gestion informatique (ERP/MES/CRM) ou les déployer le cas échéant en s'assurant des liens entre ces outils et l'outil de gestion du cycle de vie (PLM), en garantissant une gestion intégrée des données pour assurer une continuité numérique sur l'ensemble de la chaîne de valeur et mesurer de manière systèmatique la performance du processus de production
Déployer des solutions de stockage et d'exploitation des données industrielles en s'appuyant sur des outils de gestion de données massives (Big Data) pour analyser la performance opérationnelle, pour créer des modèles intelligents et auto-apprenants du système de production (Machine Learning),
pour déployer des algorithmes de maintenance prédictive, en orientant la démarche au service des clients
Définir le cadre du projet de numérisation en précisant les objectifs techniques, organisationnels et économiques, en identifiant les parties prenantes et les ressources nécessaires, en définissant la gouvernance et en décrivant les livrables attendus afin de sécuriser sa réalisation conformément au cahier des charges et piloter les aléas.
Planifier le projet de numérisation en incluant les jalons (étude, conception, déploiement, validation, accompagnement), les délais associés et les responsabilités (en s'appuyant sur les méthodes de types RACI) et en
mobilisant des outils de planification (ex. MS Project, Jira, Trello) afin de contrôler son avancement
Définir des indicateurs clés de performance (KPIs) pour déployer des tableaux de bords permettant de mesurer l'efficacité des systèmes et l'impact de la numérisation des processus de production, en s'appuyant notamment sur des méthodes agiles et en identifiant des métriques pilotables
Constituer l'équipe projet en prenant en compte les besoins en ressources et les compétences disponibles en interne et en externe pour garantir la réussite du projet
Animer le projet en favorisant le retour d'information continu (daily scrums, réunions hebdomadaires) à travers une écoute active, pour mobiliser les parties prenantes afin de garantir la transparence des échanges
Informer les décideurs de l'état d'avancement du projet, des performances et des ajustements réalisés, en s'appuyant sur des outils de visualisation pour jalonner les décisions à prendre
Superviser la mobilisation des ressources humaines, matérielles et financières, en évaluant les besoins induits par le projet et en utilisant les outils de reporting de manière régulière pour garantir son aboutissement dans le respect des moyens disponibles, des contraintes et des objectifs
Mettre en œuvre des processus de gestion des incidents pour résoudre rapidement les problèmes rencontrés pendant le projet et diminuer les impacts sur les délais, la qualité et le budget en élaborant une matrice des risques projet et en proposant des mesures de réduction des risques
Superviser les phases de validation technique pour vérifier la conformité des solutions avec les besoins identifiés sur l'ensemble de la chaîne de valeur en adoptant une démarche d'ingénierie système associée au PLM, à l'aide du plan de tests associé à chaque exigence et en s'assurant de la continuité de l'outil de production
Capitaliser les résultats du projet en réalisant des retours d'expérience qui exposent les gains de performance techniques, environnementaux et organisationnels des solutions mises en place pour initier ou alimenter une démarche de knowledge management
Valoriser les résultats obtenus en matière de numérisation des systèmes et processus de production en communiquant auprès des parties prenantes pour en garantir la pérennisation
Analyser les données collectées post-déploiement (consommation énergétique, productivité, taux de défaillance) pour mesurer les performances des solutions déployées et comparer les résultats aux objectifs de performance (KPI, ROI) en utilisant les modèles de données et en développant des outils d'analyse avancés incluant l'intelligence artificielle
Animer une démarche d'excellence opérationnelle en s'appuyant sur les méthodes d'amélioration continue (Kaizen, analyse statistique de flux, Lean management, Plan-Do-Check-Act, 5M, …) pour adapter les solutions technologiques et l'organisation en fonction des retours d’expérience et des contraintes organisationnelles et économiques
Réaliser des audits réguliers de maturité numérique pour évaluer les capacités technologiques, l'appropriation par les services des innovations de processus et de systèmes en s'appuyant sur un référentiel d'audit interne ou externe et en développant une approche conseil
Promouvoir une culture de l'innovation en interne en partageant les connaissances, en relayant les initiatives et en mobilisant les acteurs pour contribuer à la compétitivité du système de production de l'entreprise
Mettre en œuvre des processus adaptés à l'innovation en mobilisant des raisonnements et des méthodes de conception et de créativité, et en élaborant des modes d'organisation et de collaboration favorisant l'innovation pour une adaptation continue des systèmes et processus de production de l'entreprise
Identifier les enjeux de compétences au sein des services liés à la production au regard de leur maturité numérique en établissant un diagnostic, en vue d'établir des axes de développement des compétences utiles au changement
Participer à la construction d'une démarche compétences, en associant les acteurs concernés, en intégrant les situations de handicap pour adapter l'organisation aux changements induits par la numérisation.
Blocs de compétences · 4
RNCP40884BC01
Définir la stratégie de numérisation industrielle de l'entreprise pour développer sa compétitivité
Compétences visées
Effectuer une veille stratégique technologique de l'entreprise, en mobilisant des sources scientifiques ou d'actualité liées au domaine d'activité pour déterminer les innovations technologiques sur les systèmes et processus de production qui se trouvent accessibles à l'entreprise
Analyser les opportunités de marché pour l'entreprise, en utilisant des outils permettant d'identifier les besoins clients, les perspectives d'évolution du marché et les parties prenantes de l'environnement, telles que les concurrents, les fournisseurs potentiels, et les prospects, afin d'orienter la stratégie numérique de l'entreprise
Diagnostiquer les systèmes de production en place en modélisant les flux de production et d'informations actuels pour identifier les domaines nécessitant des améliorations et des optimisations, s'appuyant sur les traitement de données de production, sur les dysfonctionnements constatés et sur les retours d'expérience des équipes
Identifier les solutions techniques et technologiques en s'appuyant sur la veille technologique, sur les performances techniques, énergétiques et environnementales des systèmes actuels de processus de production de l'entreprise pour identifier les points stratégiques d'amélioration via la digitalisation des processsus
Conduire une analyse de risques en utilisant des outils de type AMDEC ou SWOT, permettant d'évaluer la maturité et d'identifier les freins et les leviers techniques, RH et organisationnels auprès des différents services R&D, méthodes, logistique, production et maintenance afin de définir le plan d'accompagnement associé
Définir les besoins de performance des systèmes et processus de production sur la chaîne de valeur, en identifiant les besoins des services opérationnels de l'entreprise, ceux des partenaires/fournisseurs et ceux des clients finaux pour viser l'excellence opérationnelle de l'outil de production et la compétitivité sur l'ensemble de la chaîne de valeur
Elaborer une politique de gestion des données afin de garantir un pilotage global de la performance industrielle sur la chaîne de valeur, en s'appuyant sur un système d'information de type PLM, avec une déclinaison adaptée à l'ensemble des systèmes et processus de l'entreprise, et en s'assurant de la conformité avec les exigences de sécurité et d'intégrité des données.
Définir la stratégie de numérisation des systèmes et processus de production en s'appuyant sur les leviers de performance identifiés, pour proposer une organisation industrielle intégrant des investissements techniques, un modèle économique optimisé et un plan de gestion des données associé, dans le but d'améliorer la performance de l'entreprise au plan économique, qualité, social et environnemental
Présenter la stratégie de numérisation aux instances de décision en la contextualisant par rapport aux enjeux de compétitivité identifiés, en démontrant les gains de performance associés et en décrivant sa mise en oeuvre pour l'entériner
Modalités d'évaluation
Présentation orale individuelle s'appuyant sur une situation réelle ou simulée
RNCP40884BC02
Concevoir et déployer des solutions technologiques de numérisation adaptées aux besoins d'optimisation et de performance des systèmes de production
Compétences visées
Réaliser la modélisation des flux physiques (composants, matières, fluides, sources d'énergie, ...)
du processus de production en utilisant les schémas techniques (électriques, mécaniques, ...), les modèles CAO 3D ou jumeaux numériques existants, les documentations techniques des équipements industriels afin de détecter les leviers de performance en termes de fiabilité, de productivité et d'efficacité du processus de production
Cartographier les données existantes sur l'ensemble de la chaîne de valeur issues de sources internes (IoT/MES/ERP) et externes (base de données supply chain/clients/fournisseurs), en utilisant des outils d'analyse de données adaptés et en créant des modèles de données (type SGBD, XML, ...)
en vue de préparer l'analyse en temps réel des données sur l’ensemble du cycle de vie d'un produit, d'identifier les sources de données manquantes et de définir les outils d'analyse avancée à déployer (type IA, machine learning, ...)
Identifier les outils de gestion adaptés à la maîtrise du cycle de vie du produit (de type PLM - Product Lifecycle Management) pour
optimiser les flux de données nécessaires à l’élaboration et aux évolutions d’un produit, tout au long de son cycle de vie en identifant les workflows à intégrer, en traçant les inefficacités, les redondances et les opportunités d’amélioration dans la gestion des données produit et en s'assurant de la compatibilité avec les outils existants (ERP/MES/CRM/...)
Définir les spécifications techniques et fonctionnelles des besoins de numérisation en lien avec la stratégie de l'entreprise en prenant en compte les objectifs de performance, les écarts avec les systèmes et processus de production existants, les impacts sur l'ensemble du cycle de vie du produit et en impliquant l'ensemble des parties prenantes (opérateurs, ingénieurs, décideurs, clients, founisseurs) pour déterminer les architectures et les solutions techniques et organisationnelles adaptées, en prenant en compte l'accessibilité aux utilisateurs en situation de handicap.
Concevoir l'architecture matérielle et logicielle du processus de production en s'appuyant sur les spécifications techniques et fonctionnelles, les modèles de flux et les modèles de données et en s'assurant de la couverture de l'ensemble du cycle de vie du produit, pour permettre le déploiement des briques technologiques et garantir le bon interfaçage entre les équipements et les données
Simuler le fonctionnement et les caractéristiques de l'ensemble des processus du système de production évolué en s'appuyant sur les outils et logiciels de simulation (simulation du flux, modèles de réalité virtuelle/réalité augmentée, jumeaux numériques, outils du système d'information industriel (MES/ERP)) afin de garantir l'atteinte des objectifs de performance définis,
afin de s'assurer de son efficacité (temps de cycle, taux de charge, goulot d'étranglement, sécurité, maintenabilité, ...) et d'améliorer l’interaction avec le client et les fournisseurs dès la phase de conception.
Définir le plan de maintenance du système de production en s'appuyant sur les capteurs IoT présents ou à ajouter, sur les outils d'analyse avancée des données issues du système (Big Data, IA), sur les données issues des outils de production (MES) et/ou sur les jumeaux numériques afin de déployer une démarche de maintenance et qualité totale (TPM/TQM) conforme à la stratégie RSE de l'entreprise.
Réaliser un Proof of Concept (POC) ou des tests pilotes pour valider la faisabilité technique, la valeur ajoutée sur la chaîne de valeur, l'intégration des solutions et leur impact sur les processus de production afin d'en déduire les points d'amélioration et d'interfaçage possibles en vue d'une optimisation en s'appuyant sur des briques technologiques maquettées ou des simulations
Définir des solutions techniques et des outils permettant de mesurer la performance environnementale de l'ensemble de la chaîne de valeur de l'entreprise en instrumentant des points de collecte en temps réel des consommations énergétiques, en privilégiant l'écoconception et en déployant des outils d'analyse de cycle de vie (ACV) afin de réduire l'impact environnemental du processus industriel et d'améliorer la performance RSE de l'entreprise.
Déployer les solutions d'automatisation et de robotisation/cobotisation afin d'optimiser les tâches répétitives et augmenter la productivité en réalisant la programmation des équipements, en vérifiant que les performances techniques sont conformes aux spécifications et en respectant les contraintes réglementaires et les règles de sécurité applicables dans l'entreprise.
Mettre en place les systèmes multiphysiques connectés (technologie IoT - Internet des Objets) sur l'ensemble de la chaîne de valeur adaptés à la structure de l'entreprise, en visant la réduction de l'impact environnemental, l'amélioration de l'efficacité et l'excellence opérationnelle pour rapprocher l'entreprise du modèle de l'industrie du futur
Réaliser l'interfaçage entre les équipements du système de production (IoT, capteurs, automates, …) constituant "l'Operational Technology" (OT) et les outils (ERP/MES/CRM/…) du système d'information (IT)
en définissant les protocoles de communications adaptés, en intégrant les passerelles associées et en définissant les modèles de données les plus adaptés afin de permettre des échanges de données en temps réel et sécurisés, et de garantir le déploiement d'outils d'analyse avancés (IA/Machine Learning/...)
Déployer des architectures réseaux sécurisées (Cloud, Edge Computing, réseaux filaires et sans fil, 5G) pour garantir la continuité opérationnelle du système de production et améliorer la traçabilité des données sur l'ensemble de la chaîne de valeur en appliquant les règles de cybersécurité en vigueur, en identifiant les données sensibles et les systèmes critiques issus de l'analyse de risques et du modèle de données.
Mettre à jour les systèmes de gestion informatique (ERP/MES/CRM) ou les déployer le cas échéant en s'assurant des liens entre ces outils et l'outil de gestion du cycle de vie (PLM), en garantissant une gestion intégrée des données pour assurer une continuité numérique sur l'ensemble de la chaîne de valeur et mesurer de manière systèmatique la performance du processus de production
Déployer des solutions de stockage et d'exploitation des données industrielles en s'appuyant sur des outils de gestion de données massives (Big Data) pour analyser la performance opérationnelle, pour créer des modèles intelligents et auto-apprenants du système de production (Machine Learning),
pour déployer des algorithmes de maintenance prédictive, en orientant la démarche au service des clients
Modalités d'évaluation
Production écrite individuelle s'appuyant sur une situation réelle ou simulée permettant de concevoir et de déployer des solutions technologiques de numérisation adaptées aux besoins d'optimisation et de performance des systèmes de production envisagés.
RNCP40884BC03
Piloter la mise en œuvre du projet de numérisation des systèmes et processus de production
Compétences visées
Définir le cadre du projet de numérisation en précisant les objectifs techniques, organisationnels et économiques, en identifiant les parties prenantes et les ressources nécessaires, en définissant la gouvernance et en décrivant les livrables attendus afin de sécuriser sa réalisation conformément au cahier des charges et piloter les aléas.
Planifier le projet de numérisation en incluant les jalons (étude, conception, déploiement, validation, accompagnement), les délais associés et les responsabilités (en s'appuyant sur les méthodes de types RACI) et en
mobilisant des outils de planification (ex. MS Project, Jira, Trello) afin de contrôler son avancement
Définir des indicateurs clés de performance (KPIs) pour déployer des tableaux de bords permettant de mesurer l'efficacité des systèmes et l'impact de la numérisation des processus de production, en s'appuyant notamment sur des méthodes agiles et en identifiant des métriques pilotables
Constituer l'équipe projet en prenant en compte les besoins en ressources et les compétences disponibles en interne et en externe pour garantir la réussite du projet
Animer le projet en favorisant le retour d'information continu (daily scrums, réunions hebdomadaires) à travers une écoute active, pour mobiliser les parties prenantes afin de garantir la transparence des échanges
Informer les décideurs de l'état d'avancement du projet, des performances et des ajustements réalisés, en s'appuyant sur des outils de visualisation pour jalonner les décisions à prendre
Superviser la mobilisation des ressources humaines, matérielles et financières, en évaluant les besoins induits par le projet et en utilisant les outils de reporting de manière régulière pour garantir son aboutissement dans le respect des moyens disponibles, des contraintes et des objectifs
Mettre en œuvre des processus de gestion des incidents pour résoudre rapidement les problèmes rencontrés pendant le projet et diminuer les impacts sur les délais, la qualité et le budget en élaborant une matrice des risques projet et en proposant des mesures de réduction des risques
Superviser les phases de validation technique pour vérifier la conformité des solutions avec les besoins identifiés sur l'ensemble de la chaîne de valeur en adoptant une démarche d'ingénierie système associée au PLM, à l'aide du plan de tests associé à chaque exigence et en s'assurant de la continuité de l'outil de production
Capitaliser les résultats du projet en réalisant des retours d'expérience qui exposent les gains de performance techniques, environnementaux et organisationnels des solutions mises en place pour initier ou alimenter une démarche de knowledge management
Valoriser les résultats obtenus en matière de numérisation des systèmes et processus de production en communiquant auprès des parties prenantes pour en garantir la pérennisation
Modalités d'évaluation
Production individuelle d'un dossier professionnel et soutenance orale, s'appuyant sur une situation réelle ou simulée
RNCP40884BC04
Manager la numérisation des systèmes et processus de production
Compétences visées
Analyser les données collectées post-déploiement (consommation énergétique, productivité, taux de défaillance) pour mesurer les performances des solutions déployées et comparer les résultats aux objectifs de performance (KPI, ROI) en utilisant les modèles de données et en développant des outils d'analyse avancés incluant l'intelligence artificielle
Animer une démarche d'excellence opérationnelle en s'appuyant sur les méthodes d'amélioration continue (Kaizen, analyse statistique de flux, Lean management, Plan-Do-Check-Act, 5M, …) pour adapter les solutions technologiques et l'organisation en fonction des retours d’expérience et des contraintes organisationnelles et économiques
Réaliser des audits réguliers de maturité numérique pour évaluer les capacités technologiques, l'appropriation par les services des innovations de processus et de systèmes en s'appuyant sur un référentiel d'audit interne ou externe et en développant une approche conseil
Promouvoir une culture de l'innovation en interne en partageant les connaissances, en relayant les initiatives et en mobilisant les acteurs pour contribuer à la compétitivité du système de production de l'entreprise
Mettre en œuvre des processus adaptés à l'innovation en mobilisant des raisonnements et des méthodes de conception et de créativité, et en élaborant des modes d'organisation et de collaboration favorisant l'innovation pour une adaptation continue des systèmes et processus de production de l'entreprise
Identifier les enjeux de compétences au sein des services liés à la production au regard de leur maturité numérique en établissant un diagnostic, en vue d'établir des axes de développement des compétences utiles au changement
Participer à la construction d'une démarche compétences, en associant les acteurs concernés, en intégrant les situations de handicap pour adapter l'organisation aux changements induits par la numérisation
Modalités d'évaluation
Présentation orale individuelle, s'appuyant sur une situation réelle ou simulée
Secteur d'activité et type d'emploi
Secteurs d'activités
Les experts en numérisation des systèmes et processus de production exercent leur métier dans des entreprises de production de biens et de services. Ce sont des entreprises de toutes tailles et de tous secteurs d’activités industrielles : mécanique, plasturgie, chimie, énergie, automobile, aéronautique, agro-alimentaire, électronique, nucléaire…
Ils peuvent être embauchés dans de grandes entreprises dans l’objectif d’évaluer l’intégration de nouvelles technologies dans les systèmes de production et de les déployer. Ils peuvent aussi être embauchés dans le service d’industrialisation de ces grandes entreprises dans l’objectif de définir et déployer de nouvelles méthodes de production.
Les experts en numérisation des systèmes et processus de production peuvent travailler dans des entreprises de conseil et d’assistance technique.
Types d'emplois accessibles
On peut distinguer les catégories d'emplois accessibles suivantes :
En management et ingénierie de production : ingénieur en procédés de production, ingénieur en processus de production, ingénieur industrialisation et outils de production, expert méthodes industrialisation, chargé de projets amélioration continue et de transformation
En management et ingénierie études, recherche et développement industriel : responsable de projets études industrielles, responsable de la transformation numérique, responsable projets recherche et développement éco-conception en industrie, expert technologies en industrie
En management et ingénierie méthodes et industrialisation : responsable méthodes, responsable industrialisation, responsable du développement industriel, coordonnateur de projet méthodes
En conseil et assistance technique : consultant en transformation numérique, consultant conduite du changement, consultant manufacturing 4.0, chef de projet en transformation numérique, chef de projet industrie 4.0
Métiers visés (ROME)
Références juridiques des réglementations d'activité
Le métier n’est pas réglementé. Toutefois, il s'inscrit dans un écosystème réglementaire complexe en matière industriel et numérique.
Tensions de recrutement · DARES 2024
Niveau de tension : Très élevée (5/5) en tension
Principaux facteurs : Manque de main-d'œuvre disponible.
2 852 €
salaire médian (mensuel)
Mesuré au niveau de la famille professionnelle : 7 familles professionnelles (nomenclature FAP). Ces familles ne sont pas au même niveau de tension (de 3 à 5 sur 5) : le niveau affiché est une moyenne pondérée par l'emploi, à ne pas attribuer à chacune d'elles.
-
E5X70— Techniciens des industries de process tension 4/5 (Élevée) -
E5X80— Agents de maîtrise et assimilés des industries de process tension 5/5 (Très élevée) -
H0X92— Techniciens et agents de maîtrise de la logistique, du planning, de l'ordonnancement et méthodes en industrialisation tension 3/5 (Modérée) -
H1X90— Ingénieurs et cadres de fabrication et de la production tension 4/5 (Élevée) -
H1X93— Ingénieurs des méthodes de production, du contrôle qualité tension 5/5 (Très élevée) -
N0X70— Techniciens d'étude, recherche et développement tension 5/5 (Très élevée) -
N1X90— Ingénieurs et cadres d'étude, recherche et développement (industrie) tension 5/5 (Très élevée)
Indicateur de tension sur le marché du travail 2024 — DARES / France Travail. Les indicateurs sont publiés par famille professionnelle (FAP), pas par métier ROME : ils couvrent l'ensemble des métiers de ces familles.
Marché du travail · BMO 2026
Toute la France
Île-de-France 8 298
Auvergne-Rhône-Alpes 5 109
Occitanie 2 988
Hauts-de-France 2 457
Nouvelle-Aquitaine 2 243
Provence-Alpes-Côte d'Azur 2 089
Grand Est 1 777
Pays de la Loire 1 353
Centre-Val de Loire 1 159
Normandie 1 107
Bretagne 1 003
Bourgogne-Franche-Comté 945
La Réunion 58
Mayotte 49
Guadeloupe 38
Martinique 34
Corse 21
Guyane 13
30 741
projets de recrutement
42 %
jugés difficiles à recruter
7 %
emplois saisonniers
Mesuré au niveau de la famille professionnelle : 7 familles professionnelles (nomenclature FAP).
-
E5X70— Techniciens des industries de process -
E5X80— Agents de maitrise et assimilés des industries de process -
H0X92— Techniciens et agents de maîtrise de la logistique, du planning, de l'ordonnancement et méthodes en industrialisation -
H1X90— Ingénieurs et cadres de fabrication et de la production -
H1X93— Ingénieurs des méthodes de production, du contrôle qualité -
N0X70— Techniciens d'étude, recherche et développement -
N1X90— Ingénieurs et cadres d'étude, recherche et développement (industrie)
Enquête Besoins en Main d'Œuvre (BMO) 2026 — France Travail (open data), cumul national. Les indicateurs sont publiés par famille professionnelle (FAP), pas par métier ROME : ils couvrent l'ensemble des métiers de ces familles.
Voie d'accès à la certification
Voie d'accèsOuverte
Formation initiale
Oui
Formation continue
Oui
Apprentissage
Oui
Contrat de professionnalisation
Oui
Candidature individuelle
Non
VAE
Oui
Prérequis à l'entrée
En fonction du parcours de formation : être soit titulaire d’un niveau 5 à caractère scientifique, industriel ou technique, soit d'un niveau 6 scientifique, industriel ou technique En dispense de titre requis, être titulaire d’un niveau 5 scientifique ou technique et justifier d’une expérience professionnelle d’au moins 3 ans dans les domaines industriel ou technique.
Composition du jury — Formation initiale, Formation continue, Apprentissage, Contrat de professionnalisation, VAE
Le jury de certification est constitué : - d’un représentant du certificateur (sans lien avec les candidats), - de deux représentants du champ professionnel visé par la certification (1 employeur et 1 salarié). Il s’agit de professionnels qualifiés exerçant une activité professionnelle dans le champ de compétences visé par la certification. Un des deux représentants l’est en tant que président du jury.
Liens avec d'autres certifications
Certifications en correspondance (équivalences par blocs).
CodeCertification en correspondance
Base légale
Date de décision25-06-2025
Durée de l'enregistrement3 ans
Date d'échéance25-06-2028
Dernière délivrance possible25-06-2032
Pour plus d'informations · Statistiques
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