Méthode

Verrous scientifiques

Comprendre les facteurs les plus importants au regard des impacts carbone et les relations causes-effets entre processus organisationnels et indicateurs environnementaux. Ceci est un vrai challenge sur le plan scientifique en raison de l’étendu du cycle de vie et de la diversité des pratiques et cas particuliers dans le domaine. 
La modélisation des données revient à construire un cadre fédérateur pour une multitude de bases de données hétérogènes et fragmentées entre plusieurs sources. Ceci conduit au problème de gestion de grandes masses et variété de données, dont une grande partie sont difficilement accessibles à leurs sources d’origine.
L’intégration des solutions ACV/ECP dans la chaîne numérique de l’entreprise génère une complexité supplémentaire au regard de la diversité des formats de données et standards, non pris en compte totalement dans les standards actuels.    
L’interaction homme/machine tant sur le plan méthodologique qu’informationnel est un vrai facteur de succès ou d’échec des études ACV/ECP. Ceci est valable en amont pour la récolte des données auprès des experts qu’en aval pour restituer les résultats dans le format adéquat aux attentes et profils des utilisateurs.
 

Organisation en lots de travaux

LT2 Définition des Exigences ACV/ECP liées aux systèmes de longue durée de vie et clarification du scope du projet.
LT3 Construction d’un référentiel de connaissances pour l’aide à la décision en ACV/ECP
LT4 Conception d’un connecteur intelligent pour l'inter-opérabilité ACV-PLM et l’extraction des données utiles multi-sources
LT5 Développement du module IA pour la prédiction et le pilotage des trajectoires bas carbone
LT6 Intégration logicielle du Framework ACV-PLM intelligent
LT7 Application dans des cas industriels
LT8 Exploitation et dissémination des résultats du projet