L’usine du futur doit avoir un impact minimal sur l’environnement. Les technologies numériques peuvent créer pour cela des cercles vertueux : en associant par exemple des scores de carbone à chaque procédé, puis en les rassemblant sous forme d’une blockchain qui retracera, de façon vérifiable par tous, toutes les étapes de fabrication jusqu’au bilan carbone final.
La fabrication additive, ou impression 3D, est un procédé économe en matériau et donc écoresponsable. Le CEA-List développe des techniques permettant de suivre en temps réel la qualité d’une fabrication afin de détecter au plus tôt l’apparition de défauts (microporosité, inclusion, etc.) risquant d’affecter la santé matière de la pièce finale.
Réduire les gaspillages et anticiper les aléas, c’est bon pour l’entreprise et aussi pour la planète. Le CEA-List développe des briques technologiques qui optimisent les procédés de production et l’usage des matériaux. Elles contribuent ainsi à diminuer l’impact environnemental d’un produit à toutes les étapes de son cycle de vie, de l’extraction initiale des matériaux jusqu’à sa fin de vie et sa déconstruction, dans une logique d’économie circulaire.
En complément de l’analyse économique des technologies qu’il développe, le CEA-List s’attache à évaluer leur impact environnemental et leurs risques pour les individus qui les utilisent (protection de la vie privée, cybersécurité, …).
Cette analyse de cycle de vie repose sur des méthodes éprouvées qui mesurent dès le départ l’ensemble des impacts futurs.
Les technologies de jumeau numérique du CEA-List peuvent être mises à contribution pour simuler, avant la production réelle d’un produit, l’ensemble des processus en vue de les optimiser et de limiter leur empreinte environnementale.
Le CEA-List travaille à repenser fondamentalement les outils de mise au point des jumeaux numériques afin de les rendre plus faciles à mettre en œuvre et à déployer, plus intuitifs, mieux connectés entre eux et au monde physique, et, au final, plus efficaces.
Dans le contexte actuel d’urgence climatique et de crise de l’énergie, réduire l’empreinte carbone et les coûts associés à la consommation énergétique des outils de production est devenu un enjeu prioritaire de toutes les industries.
Cela passe d’abord par la compréhension des profils de consommation pour cibler les opportunités de gain significatives, à savoir le talon et les procédés les plus énergivores. Il s’agit ensuite de concrétiser ces gains en identifiant les bonnes pratiques et en optimisant la planification selon des critères énergétiques.
L’objectif final est une méthodologie globale, fiable et duplicable, permettant d’évaluer la rentabilité (ROI/KPI) des solutions envisagées.
Projet collaboratif lié :
Partenaires : Safran, Naval Group, Stellantis, Technip France, Dassault Systèmes, Actemium, Energiency, Sherpa, CEA, Cetim.
L’analyse des cas d’usage proposés met en évidence la grande diversité des sites en termes de maturité de la maîtrise énergétique : mesures différenciées de la consommation par ateliers, procédés ou machines, historiques sur plusieurs mois ou plusieurs années, bonnes pratiques, jumeau numérique de tout ou partie de l’outil productif. Au final, le projet s’est centré sur les sites Naval Group de Lorient et Safran Landing Systems à Bidos qui présentent des caractéristiques complémentaires.
La méthodologie mise en œuvre comprend plusieurs étapes, fonction des objectifs et du niveau de maturité mentionné plus haut. Dans sa version la plus complète, une campagne de mesures débouche sur une phase d’analyse qui identifie les facteurs d’influence ; cette base permet de modéliser, puis de simuler les consommations des procédés, conduisant à optimiser la planification de la production. L’ensemble du travail s’appuie sur une suite logicielle outillée, qui gère en particulier des tableaux de bord, permettant aux opérateurs de visualiser les données et tester différentes hypothèses. Relativement aux cas d’usage considérés, l’optimisation assure des gains très significatifs qui ont pu être estimés avec une bonne précision.
OPTIMENERGIE a d’abord permis aux partenaires utilisateurs finaux d’améliorer l’efficacité énergétique des sites pilotes et d’évaluer la rentabilité des actions futures. Plus généralement, la méthodologie développée dans le projet est formalisée dans un document qui sera largement diffusé. Pour chaque site, elle évalue son niveau de maturité, puis définit les premières étapes à mettre en place et les données nécessaires pour les atteindre. La suite logicielle qui supporte ce processus demande à être adaptée à chaque cas particulier, ce que les partenaires offreurs de solutions sont à même de proposer.
Économie de ressources et fabrication à la demande sont les grands atouts de la fabrication additive, ou impression 3D. En ajoutant le matériau couche par couche jusqu’à obtention du produit final, ce procédé n’utilise en effet que les quantités de matière et d’énergie strictement nécessaires.
Au cours de la fabrication, des défauts peuvent cependant apparaître (microporosités, inclusions, défauts de fusion) susceptibles d’affecter la santé matière de la pièce finale et qu’il est donc nécessaire de détecter le plus tôt possible.
Le List développe des procédés permettant de contrôler la qualité des pièces imprimées et de monitorer le procédé de fabrication pour s’assurer de la qualité de l’impression.
Il a ainsi mis au point, en 2019, une technique par laser pulsé permettant de détecter l’apparition de défauts d’une fabrication par le procédé de dépôt sous énergie concentrée (Directed Energy Deposition).
En vidéo, découvrir les activités du CEA en fabrication additive.
Projet collaboratif relié :
Les multiples capteurs de l’usine, couplés à une IA, permettent de maîtriser les procédés de fabrication, de détecter toute dérive et de corriger en temps réel la fabrication, limitant ainsi les rebuts.
Le contrôle non destructif détecte tout défaut ou anomalie dans un produit. Appliqué au contrôle-qualité d’une chaîne de production, il permet de réduire les défauts des produits et leur mise au rebut.
Exemple : La société DIAM Bouchage détecte les défauts internes des bouchons de liège qu’elle produit avec l’analyse des images à rayons X par l’IA.
Le contrôle santé des structures ou SHM (Structural Health Monitoring) vise à suivre en continu l’état d’une installation, grâce à l’intégration de capteurs et à l’analyse des données collectées. Cette approche permet de maintenir l’installation dans un état de bon fonctionnement et de favoriser ainsi l’allongement de sa durée de vie. Elle permet aussi d’optimiser sa maintenance.
Exemple de cas d’usage : la maintenance des éoliennes
Les dégâts sur les éoliennes régulièrement exposées à de nombreux impacts, sont particulièrement risqués à réparer car ils nécessitent des interventions humaines à près de 50 m du sol. Le SHM permet de suivre la santé de ces structures en continu et d’éviter des interventions non nécessaires.
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