A Stochastic Eco-Efficiency Approach to Support the Eco-Design of Additive Manufactured Components in the Aircraft Industry

Lorsque l'on est confronté à des indicateurs de coûts et d'impacts environnementaux, prendre des décisions s'avère assez difficile, surtout lorsque l'atténuation des impacts se fait au détriment d'un coût additionnel. Malgré cela, notre monde fait face à une augmentation des gaz à effet de serre et par la suite, un changement pragmatique dans notre manière de penser et de concevoir nos systèmes est primordial. L'industrie aéronautique est responsable d'environ 2% des émissions mondiales de gaz à effet de serre et a reconnu la nécessité d'adopter une vision cycle de vie afin de réduire ses impacts sur l'environnement. Dans ce contexte-là, les partenaires industriels de ce projet ont misé leur attention sur le potentiel de l'écoconception de pièces d'avions produites par fabrication additive. Par conséquent, l'objectif général de cette recherche est d'intégrer l'analyse d'incertitude à une approche d'écoconception basée sur le concept d'éco-efficience, afin de soutenir et d'éclairer la prise de décision. La méthodologie est développée autour d'une étude de cas sur la fabrication additive de pièces d'avions comparée à une technique de fabrication conventionnelle, l'usinage. Une analyse du cycle de vie (ACV) de type distance par rapport à l'objectif par facteur de réduction est utilisée pour calculer les impacts environnementaux potentiels en termes d'émissions de dioxyde de carbone, oxydes d'azote et particules fines. Ces émissions font l'objet de l'attention du secteur aéronautique qui s'est fixé des objectifs de réduction sur des horizons de temps bien définis. L'analyse environnementale des coûts du cycle de vie est utilisée pour calculer les coûts générés tout au long du cycle de vie de l'avion en les actualisant à l'année de référence (2018). Les résultats de l'ACV et des coûts du cycle de vie sont intégrés dans un diagramme d'écoefficience afin d'identifier et de choisir les alternatives de conception les plus éco-efficientes. Étant donné qu'une décision implique toujours un certain niveau de risque, nous intégrons à cette approche une évaluation quantitative de l'incertitude basée sur une méthode probabiliste afin d'estimer le niveau de confiance donné aux résultats. Ces-derniers sont comparés en évaluant la différence statistique significative qui existe entre les scores d'ACV, de coûts et d'éco-efficience des alternatives de conception. Finalement, une analyse de sensibilité globale est réalisée afin d'identifier les paramètres d'entrée du modèle qui contribuent le plus à l'incertitude des résultats. L'étude de cas montre, à travers les résultats, que la fabrication additive est une technologie prometteuse pour le secteur de l'aéronautique puisqu'elle permet à la fois une amélioration environnementale et une réduction des coûts donc une meilleure éco-efficience comparée à l'usinage. Ces avantages sont principalement dus à l'optimisation topologique; en effet, la probabilité que cette pièce soit plus éco-efficiente que celle fabriquée de manière conventionnelle est significative. L'analyse de sensibilité globale montre que la variabilité de paramètres tels que la distance parcourue par l'avion tout au long de sa durée de vie, la consommation de carburant, le coût de production et le taux d'actualisation, contribue le plus à l'incertitude des résultats. Par conséquent, raffiner ces paramètres contribuerait à faciliter la prise de décision. L'ACV de type distance par rapport à l'objectif par facteur de réduction est pertinente pour l'industrie aéronautique, car elle soutient l'atteinte des objectifs de réduction fixés. Néanmoins, les résultats ne tiennent pas compte du profil environnemental global car la méthode est limitée aux émissions de certaines substances uniquement. Afin de veiller à la bonne opérationnalisation de l'écoconception pour la fabrication additive, la prise en compte de l'ensemble des émissions orienterait des choix plus durables. Enfin, il faudrait saisir l'écoconception comme une opportunité de guider des choix plus écoefficients, tôt dans le processus de développement de produits. La fabrication additive est une technologie en pleine évolution. Par suite, il faudrait s'assurer d'intégrer l'écoconception de façon cohérente et adaptée, afin de s'assurer que les choix, côté technique, génèrent le moins d'impacts possible tout en restant rentables. L'incertitude peut être minimisée tout au long du processus et le temps de calcul pour son évaluation est court. Cependant, les résultats de l'analyse sont liés aux choix des distributions des paramètres d'entrée. Le travail préliminaire de définition de ces distributions dépend de notre connaissance de la variabilité des paramètres. La collecte de telles données pourrait en effet limiter les efforts pour mettre en oeuvre une telle approche.

Abstract

When confronted with cost and environmental indicators, making a decision is very often complicated. This is mostly true when improving the environment is at the expense of an additional cost. Nevertheless, with a world experiencing an increase of greenhouse gas (GHG) emissions, a shift in the way we operate our processes and design our systems is needed. The aircraft industry emits about 2% of the world GHG emissions and has acknowledged the need for a life-cycle perspective in order to reduce its environmental impacts, eventually ensuring a safer environment and cleaner air quality for humans. In this context, the industrial partners of this project have drawn their attention to the potential of eco-design in additively manufactured aircraft parts. Consequently, the general objective of this project is to integrate uncertainty knowledge into an eco-design approach built on the eco-efficiency (EE) concept, in order to support informed and robust decisions from a life-cycle perspective. The methodology is developed around a case study on Additive Manufacturing (AM) of aircraft parts compared to Conventional Manufacturing (CM). A distance-to-target Life-Cycle Assessment (LCA) is used to calculate the potential environmental impacts in terms of Carbon dioxide (CO2), Nitrogen Oxides (NOx) and Particulate Matter (PM) emissions. In fact, these are the emissions of interest for which the aeronautical industry has set reduction targets. In parallel to the LCA, the environmental Life-Cycle Costing (LCC) is used to calculate cash flows occurring throughout the aircraft lifetime by discounting them to the reference year (2018). LCA and LCC results are combined into an eco-efficiency diagram in order to identify and choose the most eco-efficient design alternative. Because making decisions always implies a given level of risk, a stochastic uncertainty assessment is integrated into the eco-design approach in order to evaluate the confidence given to results. The scenarios are compared under uncertainty by calculating the probability of a scenario being better than another in terms of LCA, LCC and EE scores. Finally, a global sensitivity analysis is performed in order to identify the input parameters contributing the most to the results uncertainty. The case study results show that AM is a promising technology for the aircraft sector in terms of the environmental, economic and eco-efficiency improvements it enables. These benefits are mostly achievable through topology optimization; the probability of such part being more ecoefficient than the conventionally manufactured one is found to be significant. The global sensitivity analysis shows that the variability of parameters such as the distance travelled by the aircraft throughout its lifetime, the fuel consumption, the production cost and the discount rate contribute the most to the results uncertainty. Therefore, refining these parameters would help increase the ease of decision-making. The distance-to-target LCA is a relevant approach for the aeronautical industry because it helps achieve the reduction targets set for the emissions of interest. However, the results do not account for global emissions. In order to successfully integrate eco-design for AM, accounting for the complete environmental profile of parts would guide potential improvements towards areas of protection such as ecosystems quality. Finally, implementing eco-design is a good opportunity to guide eco-efficient choices as the technology evolves, yet still needs to be integrated consistently with “Design for Additive Manufacturing” to ensure each technical choice generates the lowest possible impacts while remaining cost-efficient. Uncertainty can be minimized throughout the process and can be evaluated in a short computation time. However, the assessment results are related to the input parameters distributions used; the preliminary work of defining these distributions depends on our knowledge about input parameters variability. Thus, data collection could limit the efforts to implementing such an approach.