Centre Technique Industriel de la Plasturgie et des Composites

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FAVIA


Lancement
03/2024

Durée
48 mois

Financeur(s)
La Région Auvergne-Rhône-Alpes

Budget global
7.3M€


Enjeux

Les nouvelles législations françaises et européennes demandent d’intégrer une part de plus en plus importante de matières premières issues du recyclage dans les produits plastiques. Cependant, les matières plastiques recyclées aujourd’hui disponibles sur le marché présentent des grandes variabilités en termes de propriétés mécaniques, rhéologiques, thermiques, olfactives ou encore structurelles. Pour pouvoir contenir cette variabilité, il est nécessaire d’adapter la formulation afin d’obtenir un produit stable répondant aux spécifications des besoins des différentes applications.

Objectifs

Le projet FAVIA (Formulation Adaptative Via l’Intelligence Artificielle) a pour objectif de prédire les formulations (recettes) et les paramètres machine à appliquer pour la fabrication de granulés plastiques incluant de la matière recyclée. Pour ce faire, le projet intégrera l’Intelligence Artificielle (IA) au cœur de l’innovation technique. Des algorithmes prédictifs seront développés en se basant sur les données de production actuelle afin d’établir une base de référence, puis en incorporant de la matière recyclée et en tenant compte de sa variabilité.  Le projet a pour cible les acteurs de la chaîne de valeur des produits plastiques, avec des impacts environnementaux, économiques et sociétaux substantiels pour la Région AURA. En particulier, le projet vise à :

  • Développer un socle de compétences essentielles à l’émergence d’une réelle circularité des matériaux polymères ;
  • Promouvoir l’utilisation des polymères incorporant des matières recyclées ;
  • Développer des outils et des moyens d’aide à la décision pour la formulation à façon ;
  • Améliorer la fidélité et la prédictivité des modèles numériques ;
  • Perfectionner le contrôle en ligne des procédés ;
  • Mettre en place un écosystème et des moyens dédiés permettant de travailler à l’amélioration de la place des modèles d’IA dans les procédés d’extrusion ;
  • Améliorer l’expertise locale de manière croisée.

Partenaires

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