L’analyse de la situation existante

L’analyse de la situation existante.

Cette partie constitue le cœur de notre expérimentation : nous y modélisons le fonctionnement de la ligne de traitement de surface intégrant le procédé d’Oxydation Anodique Chronique. Les données que le modèle générera pourront être considérées comme les informations auxquelles il serait possible d’accéder, si un système de comptabilité environnementale était en place. Nous considérons le fonctionnement des deux bains d’OAC, implantés au sein de la ligne de traitement de surface de l’usine de notre étude de cas. Nous précisons que pour une question pratique, nous présentons les résultats directement au niveau de ces derniers. Protéger l’aluminium contre la corrosion, nécessite cependant tout une gamme de traitements, parmi lesquels intervient le procédé OAC (Figure 33 – p173). Une partie des données est donc observée globalement à la ligne Saturne et réaffectée aux bains d’OAC, tandis que certaines sont directement mesurées à leur niveau. Il faut donc garder à l’esprit, que même si nous présentons dans ce document les résultats de la modélisation du fonctionnement des bains d’OAC, deux types d’informations ont été utilisés : indépendamment des évolutions contextuelles futures et des risques liés au fonctionnement du procédé. Nous utilisons la partie de notre modèle de recherche dimensionnée dans cet objectif (4.2.1.1 – p187) : l’approche EMA (Environmental Management Accounting), associée aux outils MFCA (Material Flow Cost Accounting) et ABC (Activity Based Costing), est donc mobilisée. Nous rappelons une nouvelle fois que, même si nous présentons notre modélisation directement au niveau du fonctionnement des deux bains d’OAC, nous avons pour certains constituent pas une partie intégrante du produit final livré au client. Parmi les exemples les plus évidents peuvent être cités les produits de nettoyage. Les opérations de production utilisent également ce type de matière tels les catalyseurs chimiques ou les solvants. Puisque les matières opérationnelles ne sont pas intégrées au produit, elles sortent nécessairement de l’entreprise sous une forme autre (déchets, rejets et émissions).

les flux physiques à suivre dans la modélisation.

Les coûts des activités induites par ces flux sont ensuite estimés et agrégés dans les catégories définies dans l’approche EMA (Tableau 17 – p125). Finalement, l’utilisation de la procédure ABC, en liaison avec les relations établies entre les flux (MFCA), permet d’observer les coûts obtenus sous différents angles. Nous précisons que notre modèle, qui estime en fonction du niveau de production, les différentes quantités physiques mises en jeu, ainsi que les coûts associés, est formalisé sous Le premier travail consiste à schématiser globalement les différents flux mis en jeu lors du fonctionnement d’un bain d’OAC. Nous avons construit le diagramme des flux (Figure 40), à partir de la consultation de nombreux documents et acteurs (entretiens téléphoniques, emails, entretiens sur site). Nous précisons les points suivants, qui peuvent être confrontés à leur numérotation sur le diagramme des flux (Figure 40 – p208) : trioxyde de chrome284 [4]. Les bains sont chauffés par énergie thermique [26]. De l’eau [5], provenant des bains de rinçage, est utilisée pour compenser les pertes par évaporation [5]. Des ajouts de produits chimiques ont lieu [6], suite à des titrages effectués à fréquence régulière, afin de compenser les pertes [2] & [8] (entraînement par les pièces et émissions atmosphériques). • Les pièces d’aluminium [1] sont plongées dans le bain d’OAC, où le traitement électrolytique a lieu. Ceci induit une consommation électrique [25]. Une fois le traitement terminé, les pièces sont amenées dans le bain de rinçage où elles entraînent une partie de l’électrolyte [2].

Les vapeurs aspirées au dessus des bains [10] passent par un module de dévésiculage, puis par un filtre et traversent ensuite un rideau d’eau [12] pulvérisé à contre courant. Ces étapes sont réalisées par le laveur d’air. Les effluents liquides générés [13] sont traités dans la station de détoxication tandis que l’air nettoyé est rejeté à l’atmosphère [11].• Les éluats de régénération [17], ainsi que les effluents issus du laveur d’air [13], sont traités dans la station de détoxication. Ce traitement implique la consommation de produits chimiques pour la neutralisation [18]. Les effluents [19] sont ensuite concentrés par évaporation, ce qui nécessite de l’énergie thermique [30]. Les distillats issus de ce dernier [20] sont réinjectés dans le circuit d’alimentation en eau déminéralisée de la ligne après passage dans les résines de la station de déminéralisation. Les concentrats [21] sont, quant à eux, stockés puis enlevés pour traitement externe. Enfin, le fonctionnement des équipements implique nécessairement des consommations d’énergie électrique ([27], [28], [29] et [31]). Modéliser ces flux physiques revient à établir les relations dynamiques qui existent entre eux, de manière à ce que tous soient, directement ou indirectement, liés au facteur de production : notre modèle doit traduire les effets sur chacun des flux physiques, d’une variation en entrée de la surface d’aluminium traitée. Nous avons choisi de présenter quelques exemples d’estimations afin de permettre au lecteur de percevoir les types d’hypothèses effectués et par la même occasion, les éventuelles limites afférentes. Les deux premiers exemples (1.1.2.1 – p209 & 1.1.2.2 – p210) sont représentatifs de la première approche (statistiques sur des données historiques) tandis que les deux derniers (1.1.2.3 – p212 & 1.1.2.4 – p213) sont respectivement, une estimation à partir de formules théoriques croisées avec un bilan global et une estimation purement théorique. 1.1.2.1 Exemple n°1 : Le vieillissement des bains En premier lieu, nous notons que la fréquence théorique de changement des bains d’OAC, annoncée dans les documents de support technique internes, n’est plus en adéquation avec le nombre de changements effectifs aujourd’hui. Les renouvellements de bains sont plus nombreux, ce qui traduit l’influence de l’augmentation du niveau de production sur la vitesse de vieillissement.

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