Outils d'aide à la décision pour la sélection des filières de valorisation des produits de la déconstruction des systèmes en fin de vie : application au domaine aéronautique

Dans un contexte de développement durable, les enjeux de la dernière phase du cycle de vie d'un système, la phase de retrait de service, se sont accrus ces dernières années. Les systèmes en fin de vie doivent être déconstruits afin d'être revalorisés pour répondre aux différentes exigences environnementales. Cette responsabilité incombe au concepteur qui doit définir le sous-système support de la phase de retrait de service : le système de déconstruction. Sa principale fonction est la réalisation de l'activité de déconstruction dans l'objectif de favoriser en aval le recyclage de la matière des constituants du système en fin de vie et/ou leur recyclage fonctionnel. Les stratégies de déconstruction doivent répondre à l'ensemble des problèmes de décision posés lors de la phase de retrait de service d'un système. Il s'agit notamment de sélectionner les constituants valorisables suivant des critères techniques, économiques et environnementaux puis de définir et optimiser le système de déconstruction permettant l'obtention de ces produits. La solution obtenue définie ce que nous avons appelé une trajectoire de déconstruction. Nos travaux portent sur la modélisation et l'optimisation de ces trajectoires. Nos développements s'articulent en quatre phases. Etat de l'art et démarche de définition d'une trajectoire. Dans cette phase, une structure de démarche de définition de trajectoires de déconstruction est proposée puis instrumentée. Les modèles généralement utilisés dans ce cadre sont de type déterministe et ne permettent pas de prendre en compte et de gérer les incertitudes inhérentes au processus de déconstruction (état dégradé du système en fin de vie et de ses constituants, demandes en produits issus de la déconstruction, dates de fin de vie des systèmes, …). Pour déterminer une solution robuste de déconstruction d'un système en fin de vie, l'aide à la décision proposée doit intégrer des incertitudes de nature diverse tout en facilitant leur gestion et leurs mises à jour. Incertitudes en déconstruction. Sur la base de ce constat, l'ensemble d'incertitudes couramment mises en jeu dans l'optimisation des trajectoires est identifié et caractérisé. Les méthodes probabilistes apparaissent comme des approches privilégiées pour intégrer ces incertitudes dans une démarche d'aide la décision. Les réseaux bayésiens et leur extension aux diagrammes d'influence sont proposés pour répondre à différents problèmes de décision posés lors de la définition d'une trajectoire de déconstruction. Ils servent de support au développement d'un outil d'aide à la décision. Modélisation de trajectoires de déconstruction : principes et approche statique d'optimisation. Après avoir présenté ses principes de modélisation, l'outil est développé dans une approche de détermination d'une trajectoire de déconstruction d'un système en fin de vie donné. La trajectoire obtenue fixe la profondeur de déconstruction, les options de revalorisation, les séquences et les modes de déconstruction suivant des critères économiques et environnementaux tout en permettant de gérer différents types d'incertitude. L'utilisation de critères économiques est ici privilégiée. Un exemple d'application sur un système aéronautique est développé pour illustrer les principes de modélisation. Approche dynamique pour l'optimisation d'une trajectoire de déconstruction. Le champ d'application de l'outil d'aide à la décision est étendu en intégrant une dimension temporelle à la modélisation du problème à l'aide des réseaux bayésiens dynamiques. Les trajectoires de déconstruction peuvent ainsi être établies sur des horizons couvrant les arrivées de plusieurs systèmes en fin de vie en présence d'incertitudes. Le modèle permet de déterminer des politiques de déconstruction pour chaque opération identifiée dans la trajectoire en fonction de différents paramètres liés à la gestion des demandes et des arrivées ou encore au processus d'obtention de ces produits. Le décideur peut ainsi adapter l'outil à différents contextes de détermination de trajectoire de déconstruction de systèmes en fin de vie

Modèle pour la planification des stratégies de déconstruction des systèmes en fin de vie

Dans un contexte de développement durable, les enjeux de la dernière phase du cycle de vie d’un système, la phase de retrait de service, se sont accrus ces dernières années. Les systèmes en fin de vie doivent être déconstruits afin d’être revalorisés pour répondre aux différentes exigences environnementales. Il s’agit notamment de sélectionner les constituants valorisables suivant des critères techniques, économiques et environnementaux puis de définir et optimiser le système de déconstruction permettant l’obtention de ces produits. La solution obtenue définit ce que nous avons appelé une trajectoire de déconstruction. Les travaux présentés dans ce papier portent sur la planification de ces trajectoires sur des horizons prenant en compte plusieurs systèmes à déconstruire. L’approche proposée permet de caractériser des incertitudes relatives à la déconstruction définies par rapport à une dimension temporelle (date, durée, etc.) dans la planification

Modélisation et optimisation des stratégies de déconstruction des systèmes en fin de vie en présence d’incertitudes

La gestion des systèmes en fin de vie devient une préoccupation majeure pour les constructeurs de système en raison, d’une part, des enjeux liés au développement durable de plus en plus importants et, d’autre part, des perspectives de profits économiques qu’offre la valorisation des systèmes en fin de vie. Dans ce contexte, la détermination d’une trajectoire de déconstruction consiste à définir les produits valorisables à obtenir à partir du système, leur filière de valorisation et les opérations permettant de les obtenir. Dans cet article, nous proposons une démarche de modélisation des trajectoires de déconstruction permettant d’intégrer différentes sources d’incertitude inhérente au domaine de la gestion des systèmes en fin de vie. Utilisant les réseaux bayésiens, cette méthode permet à la fois d’analyser et d’optimiser les trajectoires

Disassembly process planning using Bayesian network

The management of end-of-life systems becomes more and more important due to the awareness of their environmental impact. In this context, the disassembly process requires more attention with the ultimate goal to make profit. In this paper, we propose a new approach to determine optimal disassembly plan of an end-of-life system by using bayesian network. To take advantage of some existing approaches that use Petri Net to model such process, a Petri Net model is first established and then translated to Bayesian Network in order to take into account inevitable uncertainties associated to such process

Integration of warranty as a decision variable in the process of recertification of parts resulting from end-of-life system dismantling

In this paper, a new approach to determine optimal disassembly plan of an end-of-life system by using Bayesian network is introduced. The best solution is called the optimal trajectory. A trajectory model is proposed which allows handling the different key factors and also makes it possible to manage uncertainties specific to system deconstruction. After having presented the disassembly planning issue, Bayesian networks instantiated to dismantling problem are introduced together with the influence diagram which allow the decision maker to proceed to the economic assessment of the different possible strategies. Among the various cost factors is the cost related to warranty of the recycled products. A warranty program management is described. Eventually, the global trajectory model, including the implementation of the warranty cost has a decision variable, is presented

Embedding knowledge and value of a brand into sustainability for differentiation

This is the post-print version of the final paper published in the Journal of World Business (under the provisional title "Embedding sustainability into brand knowledge and brand value for brand differentiation"). The published article is available from the link below. Changes resulting from the publishing process, such as peer review, editing, corrections, structural formatting, and other quality control mechanisms may not be reflected in this document. Changes may have been made to this work since it was submitted for publication. Copyright @ 2012 Elsevier B.V.Organisations offer products to consumers, buyers often question if the product or its production process are linked to the environmental, social or economic challenges being faced by mankind. Inquisitiveness of customers in this direction points towards an opportunity for marketers to create differentiation based on the concerns of brand towards overall issue of sustainability. The authors have synthesized knowledge from various domains with a positivistic approach to understand sustainability from the perspective of branding. Using empirical knowledge this study recommends embedding sustainability into brand knowledge and brand value for creating a differentiation for the brand in a competitive market

Bioavailability of the Polyphenols: Status and Controversies

The current interest in polyphenols has been driven primarily by epidemiological studies. However, to establish conclusive evidence for the effectiveness of dietary polyphenols in disease prevention, it is useful to better define the bioavailability of the polyphenols, so that their biological activity can be evaluated. The bioavailability appears to differ greatly among the various phenolic compounds, and the most abundant ones in our diet are not necessarily those that have the best bioavailability profile. In the present review, we focus on the factors influencing the bioavailability of the polyphenols. Moreover, a critical overview on the difficulties and the controversies of the studies on the bioavailability is discussed

End-of-life option selction decision support tools

Dans un contexte de développement durable, les enjeux de la dernière phase du cycle de vie d'un système, la phase de retrait de service, se sont accrus ces dernières années. Les systèmes en fin de vie doivent être déconstruits afin d'être revalorisés pour répondre aux différentes exigences environnementales. Cette responsabilité incombe au concepteur qui doit définir le sous-système support de la phase de retrait de service : le système de déconstruction. Sa principale fonction est la réalisation de l'activité de déconstruction dans l'objectif de favoriser en aval le recyclage de la matière des constituants du système en fin de vie et/ou leur recyclage fonctionnel. Les stratégies de déconstruction doivent répondre à l'ensemble des problèmes de décision posés lors de la phase de retrait de service d'un système. Il s'agit notamment de sélectionner les constituants valorisables suivant des critères techniques, économiques et environnementaux puis de définir et optimiser le système de déconstruction permettant l'obtention de ces produits. La solution obtenue définie ce que nous avons appelé une trajectoire de déconstruction. Nos travaux portent sur la modélisation et l'optimisation de ces trajectoires. Nos développements s'articulent en quatre phases. Etat de l'art et démarche de définition d'une trajectoire. Dans cette phase, une structure de démarche de définition de trajectoires de déconstruction est proposée puis instrumentée. Les modèles généralement utilisés dans ce cadre sont de type déterministe et ne permettent pas de prendre en compte et de gérer les incertitudes inhérentes au processus de déconstruction (état dégradé du système en fin de vie et de ses constituants, demandes en produits issus de la déconstruction, dates de fin de vie des systèmes, …). Pour déterminer une solution robuste de déconstruction d'un système en fin de vie, l'aide à la décision proposée doit intégrer des incertitudes de nature diverse tout en facilitant leur gestion et leurs mises à jour. Incertitudes en déconstruction. Sur la base de ce constat, l'ensemble d'incertitudes couramment mises en jeu dans l'optimisation des trajectoires est identifié et caractérisé. Les méthodes probabilistes apparaissent comme des approches privilégiées pour intégrer ces incertitudes dans une démarche d'aide la décision. Les réseaux bayésiens et leur extension aux diagrammes d'influence sont proposés pour répondre à différents problèmes de décision posés lors de la définition d'une trajectoire de déconstruction. Ils servent de support au développement d'un outil d'aide à la décision. Modélisation de trajectoires de déconstruction : principes et approche statique d'optimisation. Après avoir présenté ses principes de modélisation, l'outil est développé dans une approche de détermination d'une trajectoire de déconstruction d'un système en fin de vie donné. La trajectoire obtenue fixe la profondeur de déconstruction, les options de revalorisation, les séquences et les modes de déconstruction suivant des critères économiques et environnementaux tout en permettant de gérer différents types d'incertitude. L'utilisation de critères économiques est ici privilégiée. Un exemple d'application sur un système aéronautique est développé pour illustrer les principes de modélisation. Approche dynamique pour l'optimisation d'une trajectoire de déconstruction. Le champ d'application de l'outil d'aide à la décision est étendu en intégrant une dimension temporelle à la modélisation du problème à l'aide des réseaux bayésiens dynamiques. Les trajectoires de déconstruction peuvent ainsi être établies sur des horizons couvrant les arrivées de plusieurs systèmes en fin de vie en présence d'incertitudes. Le modèle permet de déterminer des politiques de déconstruction pour chaque opération identifiée dans la trajectoire en fonction de différents paramètres liés à la gestion des demandes et des arrivées ou encore au processus d'obtention de ces produits. Le décideur peut ainsi adapter l'outil à différents contextes de détermination de trajectoire de déconstruction de systèmes en fin de vie.In a sustainable development context, stakes of the last stage of system life cycle, the end-of-life stage, increase these last years. End-of-life systems have to be demanufactured in order to be valued and answer environmental requirements. The aim of disassembly strategies is to bring solutions to the whole decision problem put during the end-of-life stage of systems. In particular, decision maker have to select valuable products in function of technical, economical and environmental criteria and, then, design and optimise disassembly support system allowing generating these products. The solution determines what we call a disassembly trajectory and ours works deal with modelling and optimization of these trajectories. Definition steps of disassembly trajectories are proposed, structured and instrumented. Models that are generally used in this frame are determinist and do not allow taking into account and managing uncertainties that are inherent to disassembly process (degradation of products, demand for valuable product, systems end-of-life dates, ...). In order to determine a robust disassembly solution, decision aid has to integrate uncertainties from various origins while facilitating their management and their update. On the basis this observation, all the uncertainties involved in disassembly trajectory optimization are identified and characterized. Basing on Bayesian networks, the proposed tool is developed through a “static” approach of disassembly trajectory. Indeed, the obtained trajectory gives the disassembly level of the end-of-life system, recycling options, sequences and disassembly modes in function of economical criteria while allowing managing uncertainties. An application example on an aeronautical system is developed to illustrate the modelling method. The application field of the model is extended to take into account time dimension (dynamic approach) by using dynamic Bayesian networks. Trajectories can be defined on horizons that integrate several arrivals of end-of-life systems. Decision makers can so adapt the model to various context

Economic order quantity for multistage disassembly systems

International audienc

Efficient multi-objective optimization of supply chain with returned products

International audienc