Magazine Mardi 28 mai 2019 - 07:27

Considérations environnementales dans la prédiction de performances des procédés de fabrication additive

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Peu d’études analysent les impacts environnementaux des procédés de fabrication additive. Dans celles-ci, les méthodologies diffèrent et montrent de réels manques dans les analyses. Nous vous proposons de découvrir l'étude d’un prototype de Femtocell, qui a pour ambition d’aller un peu plus loin.

Par Kerbrat Olivier et Mognol Pascal de l’Univ Rennes, CNRS Gem - UMR 6183, Rennes, France

Avec le fort développement des procédés de fabrication additive et le nombre grandissant d’acteurs dans ce domaine domaine depuis 2010, les propositions d’analyses environnementales des procédés de fabrication additive se sont répandues. La figure 1 présente l’évolution du nombre d’articles de recherche répondant au mot clé « sustainability » dans les principales revues scientifiques du domaine de la fabrication additive. Désormais, les articles se multiplient, non que la conscience environnementale des chercheurs se soit particulièrement développée, mais le nombre de références de journaux en fabrication additive a augmenté, offrant une plus large visibilité aux différents chercheurs publiant dans ce domaine. Finalement, l’augmentation des articles sur la « sustainability » n’est donc qu’en grande partie le reflet de l’augmentation de la recherche publiée sur la fabrication additive.

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Parmi les limites généralement constatées dans la majorité de ces articles, on retrouve la non prise en compte de l’ensemble des étapes de fabrication. En effet, bon nombre d’articles sont focalisés sur la phase de production, mais il convient d’avoir une vision globale de l’ensemble du process pour faire une analyse plus pertinente. Il faut donc considérer les autres phases.

• Le pré-process : la mise à disposition de la matière, de l’énergie et de l’information en entrée du procédé de fabrication. Cette phrase comprend notamment la transformation première de la matière, par exemple l’atomisation pour obtenir de la poudre ou la mise en fil pour les procédés de dépôt de matière, ainsi que toutes les étapes de préparation de la fabrication au niveau de l'information (CAO, FAO, génération de fichier de pilotage).

• La mise en forme consiste généralement en plusieurs phases de veille, de chauffe, de préparation et de construction.

• Le post-process permet d’obtenir les caractéristiques mécaniques et dimensionnelles attendues (enlèvement de support, cuisson, traitement mécanique ou chimique).

Dès lors qu’il convient d’interconnecter les différentes dimensions de la performance, et notamment de coupler les performances d'ordre technique et environnementale, il est nécessaire de ne pas se concentrer uniquement sur la phase de construction. Les phases de post-process peuvent être sources d’impacts environnementaux importants, mais elles sont parfaitement nécessaires afin d’obtenir une pièce répondant qualitativement aux critères établis. L’originalité de cette étude se situe dans la prise en compte de l’ensemble des phases de fabrication d’une part, dans le couplage de la dimension environnementale avec les autres dimensions de la performance (économique et technique), d'autre part.

État de l’art

En ce qui concerne l’étape de pré-process, la littérature liste uniquement des travaux sur la production de poudre par atomisation. L’atomisation de poudres est un moyen physique permettant de faire passer le matériau brut sous forme de lingot à l’état de poudre. Pour cela, un creuset est utilisé, permettant de mettre en fusion le matériau considéré. Le matériau en fusion s’écoule à travers la buse et sous l’effet du jet de gaz à haute pression (nitrogène ou argon), le filet de matière en fusion est pulvérisé en fines gouttelettes. Les gouttelettes se solidifient et donnent ainsi la poudre. La matière sous forme de poudre est finalement récupérée dans la chambre de collecte (Dawes, et al., 2015). Il s’agit donc d’un procédé très consommateur en énergie et fluides, engendrant des pertes de matière, c’est-à-dire que des impacts environnementaux importants peuvent être générés au cours de cette étape.

La phase la plus renseignée est évidemment celle de mise en forme, pour laquelle plusieurs auteurs présentent des relevés de consommation énergétique lors de la fabrication et en tirent une valeur finale, généralement exprimée en kWh / kg, qui est censée caractériser les impacts environnementaux du process. Cette donnée est intéressante, mais incomplète. En effet, les conditions dans laquelle s’est déroulée la fabrication a une influence directe sur la consommation énergétique (orientation de la pièce, morphologie générale, paramètres de fabrication…) et celles-ci ne sont généralement pas précisées. En outre, l’énergie électrique n’est pas le seul pourvoyeur d’impacts environnementaux : pur un inventaire plus complet, il convient de lui associer les consommations et les rejets de matières et de fluides. Enfin, comme déjà mentionné, la construction des couches n’est pas la seule étape du process de production à considérer.

La phase de post-process est extrêmement peu renseignée dans la littérature, que ce soit pour des données environnementales ou même pour des considérations techniques ou économiques. La figure 2 présente un récapitulatif des données que l’on peut trouver dans la littérature concernant les consommations d’énergie électrique pendant le process de réalisation d’un produit en fabrication additive : on constate que l'hétérogénéité des valeurs ne permet pas de procéder à un choix éclairé quant à un procédé en particulier. Les sources qui ont été utilisées pour ce récapitulatif sont les suivantes : Morrow, et al., 2007Faludi, et al., 2017Wilson, et al., 2014Baumers, et al., 2017Serres, et al., 2011Le Bourhis, et al., 2014Yoon, et al., 2014Junk & Côté, 2012Mognol, et al., 2006Luo, et al., 1999Baumers, et al., 2010Kellens, et al., 2010Sreenivasan & Bourell, 2009Balogun, et al., 2015Baumers, et al., 2013.

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Synthèse et positionnement de cette étude

Dans le cadre d’une analyse de cycle de vie complète, il est essentiel de prendre en compte l’ensemble des flux traversant le procédé afin d’évaluer sa performance environnementale de façon la plus complète possible. Cependant, malgré toute l'exhaustivité qui peut être attachée à une étude environnementale du process, la prise de décision sur le choix d’un procédé de fabrication ou d’une stratégie de fabrication nécessite d’autres considérations, économiques et techniques. Afin d'avoir une vision plus globale, il est donc intéressant de combiner la performance environnementale avec des évaluations de performances technico-économique. Les différents verrous que nous avons pu identifier sont les suivants.

  • Les données d’inventaires pour les procédés de fabrication additive ne sont pas assez renseignés.
  • Les données d’inventaires disponibles pour ces procédés sont essentiellement basées sur l’étape de mise en forme de la pièce et ne prennent pas en compte les autres étapes (préprocess et post-process).
  • L’étude des données d’inventaires des procédés de fabrication additive est focalisée sur la consommation d’énergie électrique, ce qui implique un manque d’information sur la consommation de matière et de fluide pour ces procédés.
  • La combinaison des performances technico-économico-environnementales des procédés de fabrication additive est très peu analysée.

Méthodologie de prédiction multicritère

Afin de proposer aux concepteurs la possibilité d’évaluer les performances de fabrication dès l'étape de conception, il est nécessaire de mettre en place des modèles de consommation fi ns traduisant le comportement du procédé. La création des modèles prédictifs passe donc par l’acquisition de données fi ables. Ainsi, la méthodologie est décomposée en deux parties, comme sur la figure 3. Une première partie est centrée sur l’obtention des modèles basés d’une part sur une collecte de données par une campagne d’essais de caractérisation par machine étudiée et d’autre part sur l’utilisation de modèles génériques descriptifs (consommation électrique, fluide, matière, etc.). Une seconde partie consiste à utiliser les modèles prédictifs créés grâce à la collecte de données.

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La phase préalable d’obtention des modèles vise à être la plus exhaustive possible afi n que la traduction en performance soit la plus précise possible. L’objectif est de pouvoir prendre en compte l’ensemble des flux d’énergie, de matière et d’information sur l’ensemble des étapes du process. En s’appuyant sur l’approche du cycle de vie normalisée (ISO 14040), la figure 4 illustre un arbre des processus présentant les flux élémentaires entrants et sortants des processus unitaires considérés dans cette collecte. Malgré ses limites, cette étude à la fois multi-étape et multicritère reste à notre connaissance la plus complète.

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Une part importante de l’étude est consacrée à l’acquisition des données sur machine pour créer les modèles prédictifs qui seront ensuite exploités. Cette phase d’acquisition de données a été réalisée sur plusieurs technologies.

  • Deux technologies pré-process : la mise en fil de granulés polymère dans le cadre d’un partenariat avec le plateau ComposiTIC (Lorient) et l’atomisation de poudre dans le cadre d’un partenariat avec le LERMPS (Sévenans).
  • Quatre technologies de mise en forme : l’extrusion de matière, la projection de matière, la fusion sur lit de poudre et le dépôt de matière sous énergie concentrée, ce qui a permis de caractériser dix machines de fabrication additive différentes.
  • Deux technologies post-process : la dissolution chimique et la projection d’eau, adaptées pour la finition de produits issus respectivement des technologies d’extrusion de matière et de projection de matière.

Un protocole d’acquisition a donc été mis en place, incluant les réalisations de pièces-tests, des mesures in situ sur machine, des répétitions pour l’analyse des écarts et du traitement de données, le tout étant couplé à des analyses bibliographiques afin d’établir les modèles prédictifs de performances environnementales (énergie électrique, matière, fluides), technique (principalement la rugosité) et économique (coût total, incluant les coûts d’équipement, de matière et de personnel).

Les modèles créés ne sont pas présentés dans le présent document. Pour les détails des modèles, le lecteur pour se référer aux thèses de doctorat de Florent Le Bourhis et de Mazyar Yosofi. Les modèles obtenus sont rassemblés dans une base de données afin que les utilisateurs (majoritairement concepteurs de produits ou fabricants) puissent les utiliser en renseignant un minimum d’informations.

  • La durée totale de fabrication estimée par le logiciel de génération de trajectoire.
  • La durée de finition estimée par l’utilisateur : nous n’avons pas développé de modèles prédictifs de durée de post-process, c’est donc à l’utilisateur d’estimer la durée nécessaire au(x) procédé(s) définition afin que le système puisse calculer les consommations d’énergie et de fluides nécessaires.
  • Le volume de la pièce à réaliser : c’est une donnée facilement disponible lors de l’établissement du modèle numérique 3D ou de la préparation de fi chier de fabrication.
  • L’angle entre la direction de fabrication et la surface dont on veut évaluer la performance technique en matière d’état de surface, l’ « effet d’escalier » lié à la fabrication par couches successives ayant une grande influence sur la rugosité de la surface.

Une fois ces paramètres renseignés dans le système informatique, les données correspondant à la machine utilisée sont extraites de la base de données afin d’évaluer les performances techniques, économiques et environnementales de la pièce en cours de conception.

Le cas d’un prototype de Femtocell

Cette étude a reçu le soutien financier du réseau EcoSD, via le projet CAR-EN-PRO (CARactérisation ENvironnementale des moyens de PROtotypage) qui s’est déroulé au cours de l’année 2017. Ce projet codirigé par l’ENS de Rennes et la société Orange a comme objectif le déploiement d’une méthode de caractérisation environnementale de machines afin d’aboutir à une comparaison de performances des moyens de production de prototypage.

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C’est ce que nous avons réalisé au cours de cette étude, avec la méthodologie proposée, puis avec divers cas d’application dont deux sont détaillés dans les sections suivantes.

Le Réseau EcoSD est une association loi 1901 qui regroupe des membres universitaires (ENS de Rennes, Arts et Métiers ParisTech, Grenoble INP, Mines ParisTech, Centrale Supélec…) des entreprises (Orange, PSA, Vinci, Arcelor Mittal…), des partenaires (Pôle Éco-conception, Cetim, CEA…) et des institutions (ADEME, ministère EN-ESR…). Son objectif principal est de favoriser des échanges entre chercheurs, entre industriels et entre chercheurs et industriels, afin de créer et diffuser les connaissances dans le domaine de l’ « Éco-conception de Systèmes pour un Développement durable en France et à l’international ».

Ce réseau initie, finance et organise également des projets de recherche collaboratifs auxquels des universitaires et des industriels prennent part dans une dynamique de recherche articulée autour de groupes de travail. C’est dans ce cadre que nous avons travaillé avec la société Orange, qui s’intéresse à l’impact environnemental de ses gammes d’ « Internet des Objets ». Dans ces catégories d’objets, on retrouve des objets qui sont généralement fabriqués en matériau polymère, comme par exemple des modems, des relais wifi (femtocell) ou encore des clés 4G. La société Orange souhaite donc maîtriser l’ensemble des impacts liés à la fabrication de ces pièces, depuis les phases de prototypage (extrusion de matière, photopolymérisation en cuve, coulée sous vide dans des moules en silicone…) jusqu’aux phases de production industrielle en grande série (généralement par injection plastique). La pièce étudiée dans le cadre de cette étude est présentée en figure 5. Cette pièce en ABS de dimension 100 x 100 x 28 mm représente un prototype de femtocell. Étant donné que cette pièce est un prototype visuel utilisé pour la validation du design, la caractéristique technique principale est l’état de surface. Ainsi, les deux zones de la pièce qui nécessiteront une caractérisation technique sont les zones A et B, qui sont respectivement fabriquées avec un angle de 74,6° et de 55,3° par rapport à la direction de fabrication. C'est dans ces deux zones que l’ « effet d’escalier » dû à la fabrication par couche génère des états de surface de moindre qualité.

Afin d’aboutir à une comparaison des performances environnementales de cette pièce réalisée par différents moyens de fabrication, nous avons appliqué la méthodologie sur les machines de certains partenaires du Réseau EcoSD, dont l’Institut de mécanique et d’ingénierie (I2M) de Bordeaux, le Laboratoire de Conception de Produits et d’Innovation (LCPI) de Paris et le laboratoire de Conception de Système Mécanique et Robotique (COSMER) de Toulon. Nous avons caractérisé le parc de machines de fabrication additive polymères des partenaires du réseau grâce à la méthodologie et avons proposé une cartographie des machines permettant de faire un choix de technologies de prototypage en prenant en compte le volet environnemental, associé à des considérations technico-économiques. 

Choix d’une machine d’extrusion de matière

Les résultats issus de l’application de la méthodologie sur ce cas d’étude sont présentés sur la figure 6. Ce graphique propose un choix qui intègre les différentes composantes de la performance. Si l’utilisateur souhaite focaliser son choix uniquement sur la performance économique, alors c’est la HP Designjet 3D qui est la plus adaptée : les écarts dans les résultats sont suffisamment importants pour justifier de définir cette machine comme étant la plus performante sur le volet économique. En revanche, si on considère les performances techniques et environnementales (c’est-à-dire les rugosités arithmétiques dans les deux zones d’études, l’énergie électrique, l’eau et les matières), la machine Stratasys Mojo devient la plus performante.

En présentant tous ces résultats sur un même graphique, on remarque qu’il y a un réel intérêt à établir une évaluation multicritère, le choix de la meilleure machine variant en fonction du type de performance que l’on souhaite privilégier. S'il est difficile de faire un choix de machine basé sur seulement un indicateur, il est possible de trouver un compromis à l’aide de cette vision globale des indicateurs de performance. Dès lors que l’utilisateur cherchera à combiner les différentes performances, il conviendra de regarder ces différents résultats et d'affecter éventuellement des pondérations aux différents indicateurs de performances calculés.

Choix d’une machine de projection de matière

Pour ce cas d’étude, le défi est similaire au précédent, seul le procédé change. Sur la figure 7, nous pouvons remarquer un écart de consommation énergétique important entre l’Objet 30 pro et les deux autres machines : cet écart est dû à la durée de fabrication de la pièce d’étude sur cette machine, qui est de 12 heures 51 minutes contre 3 heures 51 pour l’Objet 260 Connex et 4 heures 21 pour l’Objet 350 Connex. La phase de fabrication la plus consommatrice en énergie pour ce procédé est celle de mise en forme : par conséquent, plus la durée de mise en forme sera longue, plus la consommation d’énergie sera grande. Les consommations d’eau sont liées aux phases de post-process pour lesquelles la matière support est enlevée à l’aide de jet d’eau sous pression. Les écarts sur les rugosités arithmétiques sont directement liés aux hauteurs de couches distinctes suivant les machines (8 μm pour l’Objet 30 pro contre 16 μm pour les deux autres machines). 

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Si l'on considère uniquement la performance économique, le choix se portera sur l’Objet 260 Connex. Si l'on considère uniquement la performance technique, le choix se portera sur l’Objet 30 Pro. Si l'on considère uniquement la performance environnementale, le choix se portera sur l’Objet 350 Connex. En considérant plusieurs performances, le choix n’est plus si simple ! Pour que l’utilisateur de la méthodologie puisse être guidé jusqu’à son choix fi nal, il faudrait d’autres éléments dans le cahier des charges initial, comme par exemple l’établissement de pondérations sur les différentes performances pour calculer les différences relatives. Il convient toutefois de conserver à l’esprit que si un utilisateur cherche à optimiser les performances économiques et environnementales, les performances techniques devront quant à elles être, non pas optimisées, mais adaptées au cahier des charges initial.

Conclusion

Les points forts de cette étude sont les suivants.

  • La méthodologie évalue le couple pièce – procédé et non la machine uniquement. Ainsi, les conditions dans lesquelles s’opère la mise en forme, notamment les choix de stratégies de fabrication tels que l’orientation ou les paramètres, sont prises en compte pour l’évaluation.
  • La méthodologie intègre les différentes phases de réalisation de la pièce, et pas seulement la phase de construction.
  • La méthodologie prend en compte plusieurs critères, outre celui de la consommation d’énergie électrique. Cette étude va ainsi plus loin que nombreuses autres, disponibles dans la littérature scientifique en évaluant non seulement les indicateurs de performance environnementale, mais également les indicateurs de performances techniques et économiques.
  • Les prédictions se font grâce à une connaissance fine du procédé de fabrication. En effet, la phase de collecte de données est essentielle pour disposer de modèles suffisamment fins et fiables pour prédire les indicateurs de performances.
  • Les informations graphiques d’affichage des résultats permettent de visualiser les indicateurs environnementaux couplés aux indicateurs techniques et économiques grâce aux graphes radar, ainsi que les leviers d’améliorations potentielles grâce aux histogrammes pluri-abscisse.

Le point principal à travailler pour poursuivre cette étude concerne l’exploitation des modèles et la combinaison des indicateurs de performances afin d’aider l’utilisateur dans sa prise de décision. Il existe différents cas d’étude similaires à celui du choix pour une machine de projection de matière pour lequel le choix final d’une stratégie de fabrication combinant divers aspects de la performance n’est pas trivial. Une pondération des différents indicateurs en fonction du besoin de l’utilisateur peut être mise en place, mais n’est pas encore implémentée. L’analyse de sensibilité, très courante en analyse de cycle de vie, vise à connaître la variabilité des résultats de sortie en fonction de l’incertitude sur les données d’entrée. Elle a été réalisée au cours de cette étude, mais l’affichage des résultats dans le démonstrateur informatique ne présente pas encore de résultats visuellement satisfaisants.

Contenu Encadré

Ce travail a reçu le soutien financier de la région Bretagne et du Réseau EcoSD. Les auteurs tiennent également à remercier Mazyar Yosofi , docteur de l’École Centrale de Nantes, pour ses contributions majeures aux expérimentations et à la création des modèles.

Contenu Encadré

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