Les stratégies de Recherche et Développement (R&D) au sein des entreprises s'orientent aujourd'hui vers l'amélioration de la productivité du processus de développement des produits mécaniques. L'implication des différents acteurs métiers, dans toutes les phases de développement, devient critique pour maintenir les facteurs de compétitivité. Ce constat est en cohérence avec la récente stratégie de gestion du cycle de vie des produits (PLM), qui propose une gestion intégrée de l'ensemble des informations et des processus liés au produit, sur la totalité de son cycle de vie, dans un contexte d'entreprise étendue. Des approches, qualifiées d' " ingénierie intégrée " et " concourante ", ont émergées au carrefour des approches de conception routinière et conception innovante. Ceci a permis l'intégration des contraintes des métiers situés en aval, au plus tôt dans les processus de développement. Ce travail de thèse s'inscrit dans les domaines de la conception intégrée et de la gestion des informations techniques, plus particulièrement centrée sur le couple des informations produit-process. Celui-ci consiste à la mise en place d'une méthodologie baptisé Fabrication Based On Knowledge (FaBK) visant à aider le développement des produits, à l'aide des applications de Knowledge Based Engineering (KBE) dans une démarche de conception orientée pour la fabrication (DFM). Nous avons réalisé des expérimentations au sein d'une entreprise du secteur automobile, afin de valider notre proposition de méthodologie sur des produits tels que des conduits d'air d'un véhicule, et des procédés de fabrication tels que la soudure plastique.

Inventée en 1983, comme procédé de prototypage rapide, la fabrication additive (FA) est aujourd’hui considérée comme un procédé de fabrication quasiment au même titre que les procédés conventionnels. On trouve par exemple des pièces obtenues par FA dans des structures d’aéronef. Cette évolution de la FA est due principalement à la liberté de forme permise par le procédé. Le développement de diverses techniques sur le principe de fabrication couche par couche et l’amélioration en quantité et en qualité de la palette de matériaux pouvant ainsi être mis en forme, ont été les moteurs de cette évolution. De nombreuses autres techniques et matériaux de FA continuent de voir le jour. Dans le sillage de la FA (communément appelée impression 3D) a émergé un autre mode de fabrication : l’impression 4D (I4D). L’I4D consiste à explorer l’interaction matériaux intelligents (MIs) – FA. Les MIs sont des matériaux dont l’état change en fonction d’un stimulus ; c’est le cas par exemple des matériaux thermochromiques dont la couleur change en réponse à la chaleur ou des hydrogels qui peuvent se contracter en fonction du pH d’un milieu aqueux ou de la lumière. Les objets ainsi obtenus ont – en plus d’une forme initiale (3D) – la capacité de changer d’état (en fonction des stimuli auxquels sont sensibles les MIs dont ils sont faits) d’où la 4e dimension (temps). L’I4D fait – à juste titre – l’objet d’intenses recherches concernant l’aspect fabrication (exploration de nouveaux procédés et matériaux, caractérisation, etc.). Cependant très peu de travaux sont entrepris pour accompagner les concepteurs (qui, a priori, ne sont ni experts FA ni des experts de MIs) à l’utiliser dans leurs concepts. Cette nouvelle interaction procédé-matériau requiert en effet des modèles, des méthodologies et outils de conception adaptés. Cette thèse sur la conception pour l’impression 4D a pour but de combler ce vide méthodologique. Une méthodologie de conception pour la FA a été proposée. Cette méthodologie intègre les libertés (forme, matériaux, etc.) et les contraintes (support, résolution, etc.) spécifiques à la FA et permet aussi bien la conception de pièces que celle d’assemblages. En particulier, la liberté de forme a été prise en compte en permettant la génération d’une géométrie minimaliste basée sur les flux fonctionnels (matière, énergie, signal) de la pièce. Par ailleurs, les contributions de cette thèse ont porté sur la conception avec les matériaux intelligents. Parce que les MIs jouent plus un rôle fonctionnel que structurel, les préoccupations portant sur ces matériaux doivent être menées en amont du processus de conception. En outre, contrairement aux matériaux conventionnels (pour lesquels quelques valeurs de paramètres peuvent suffire comme information au concepteur), les MIs requièrent d’être décrits plus en détails (stimulus, réponse, fonctions, etc.). Pour ces raisons un système d’informations orientées conception sur les MIs a été mis au point. Ce système permet, entre autre, d’informer les concepteurs sur les capacités des MIs et aussi de déterminer des MIs candidats pour un concept. Le système a été matérialisé par une application web. Enfin un cadre de modélisation permettant de modéliser et de simuler rapidement un objet fait de MIs a été proposé. Ce cadre est basé sur la modélisation par voxel (pixel volumique). En plus de la simulation des MIs, le cadre théorique proposé permet également le calcul d’une distribution fonctionnelle de MIs et matériau conventionnel ; distribution qui, compte tenu d’un stimulus, permet de déformer une forme initiale vers une forme finale désirée. Un outil – basé sur Grasshopper, un plug-in du logiciel de CAO Rhinoceros® – matérialisant ce cadre méthodologique a également été développé. / Invented in 1983, as a rapid prototyping process, additive manufacturing (AM) is nowadays considered as a manufacturing process almost in the same way as conventional processes. For example, parts obtained by AM are found in aircraft structures. This AM evolution is mainly due to the shape complexity allowed by the process. The driving forces behind this evolution include: the development of various techniques on the layer-wise manufacturing principle and the improvement both in quantity and quality of the range of materials that can be processed. Many other AM techniques and materials continue to emerge. In the wake of the AM (usually referred to as 3D printing) another mode of manufacturing did emerge: 4D printing (4DP). 4DP consists of exploring the smart materials (SM) – AM interaction. SMs are materials whose state changes according to a stimulus; this is the case, for example, with thermochromic materials whose color changes in response to heat or hydrogels which can shrink as a function of an aqueous medium’s pH or of light. The objects thus obtained have – in addition to an initial form (3D) – the capacity to shift state (according to the stimuli to which the SMs of which they are made are sensitive) hence the 4th dimension (time). 4DP is – rightly – the subject of intense research concerning the manufacturing aspect (exploration of new processes and materials, characterization, etc.). However, very little work is done to support the designers (who, in principle, are neither AM experts nor experts of SMs) to use it in their concepts. This new process-material interaction requires adapted models, methodologies and design tools. This PhD on design for 4D printing aims at filling this methodological gap. A design methodology for AM (DFAM) has been proposed. This methodology integrates the freedoms (shape, materials, etc.) and the constraints (support, resolution, etc.) peculiar to the AM and allows both the design of parts and assemblies. Particularly, freedom of form has been taken into account by allowing the generation of a minimalist geometry based on the functional flows (material, energy, and signal) of the part. In addition, the contributions of this PhD focused on designing with smart materials (DwSM). Because SMs play a functional rather than a structural role, concerns about these materials need to be addressed in advance of the design process (typically in conceptual design phase). In addition, unlike conventional materials (for which a few parameter values may suffice as information to the designer), SMs need to be described in more detail (stimulus, response, functions, etc.). For these reasons a design-oriented information system on SMs has been developed. This system makes it possible, among other things, to inform designers about the capabilities of SMs and also to determine SMs candidates for a concept. The system has been materialized by a web application. Finally, a modeling framework allowing quickly modeling and simulating an object made of SMs has been proposed. This framework is based on voxel modeling (volumetric pixel). In addition to the simulation of SMs behaviors, the proposed theoretical framework also allows the computation of a functional distribution of SMs and conventional material; distribution which, given a stimulus, makes it possible to deform an initial form towards a desired final form. A tool – based on Grasshopper, a plug-in of the CAD software Rhinoceros® – materializing this methodological framework has also been developed.

La " conception pour la fabrication " ou DFM (Design for Manufacturing) est une méthode maintenant classique pour assurer lors de la conception des produits simultanément la faisabilité, la qualité et le rendement de la production. Dans l'industrie microélectronique, le Design Rule Manual (DRM) a bien fonctionné jusqu'à la technologie 250nm avec la prise en compte des variations systématiques dans les règles et/ou des modèles basés sur l'analyse des causes profondes, mais au-delà de cette technologie, des limites ont été atteintes en raison de l'incapacité à sasir les corrélations entre variations spatiales. D'autre part, l'évolution rapide des produits et des technologies contraint à une mise à jour " dynamique " des DRM en fonction des améliorations trouvées dans les fabs. Dans ce contexte les contributions de thèse sont (i) une définition interdisciplinaire des AMDEC et analyse de risques pour contribuer aux défis du DFM dynamique, (ii) un modèle MAM (mapping and alignment model) de localisation spatiale pour les données de tests, (iii) un référentiel de données basé sur une ontologie ROMMII (referential ontology Meta model for information integration) pour effectuer le mapping entre des données hétérogènes issues de sources variées et (iv) un modèle SPM (spatial positioning model) qui vise à intégrer les facteurs spatiaux dans les méthodes DFM de la microélectronique, pour effectuer une analyse précise et la modélisation des variations spatiales basées sur l'exploitation dynamique des données de fabrication avec des volumétries importantes.

La « conception pour la fabrication » ou DFM (Design for Manufacturing) est une méthode maintenant classique pour assurer lors de la conception des produits simultanément la faisabilité, la qualité et le rendement de la production. Dans l'industrie microélectronique, le Design Rule Manual (DRM) a bien fonctionné jusqu'à la technologie 250nm avec la prise en compte des variations systématiques dans les règles et/ou des modèles basés sur l'analyse des causes profondes, mais au-delà de cette technologie, des limites ont été atteintes en raison de l'incapacité à sasir les corrélations entre variations spatiales. D'autre part, l'évolution rapide des produits et des technologies contraint à une mise à jour « dynamique » des DRM en fonction des améliorations trouvées dans les fabs. Dans ce contexte les contributions de thèse sont (i) une définition interdisciplinaire des AMDEC et analyse de risques pour contribuer aux défis du DFM dynamique, (ii) un modèle MAM (mapping and alignment model) de localisation spatiale pour les données de tests, (iii) un référentiel de données basé sur une ontologie ROMMII (referential ontology Meta model for information integration) pour effectuer le mapping entre des données hétérogènes issues de sources variées et (iv) un modèle SPM (spatial positioning model) qui vise à intégrer les facteurs spatiaux dans les méthodes DFM de la microélectronique, pour effectuer une analyse précise et la modélisation des variations spatiales basées sur l'exploitation dynamique des données de fabrication avec des volumétries importantes. / The DFM (design for manufacturing) methods are used during technology alignment and adoption processes in the semiconductor industry (SI) for manufacturability and yield assessments. These methods have worked well till 250nm technology for the transformation of systematic variations into rules and/or models based on the single-source data analyses, but beyond this technology they have turned into ineffective R&D efforts. The reason for this is our inability to capture newly emerging spatial variations. It has led an exponential increase in technology lead times and costs that must be addressed; hence, objectively in this thesis we are focused on identifying and removing causes associated with the DFM ineffectiveness. The fabless, foundry and traditional integrated device manufacturer (IDM) business models are first analyzed to see coherence against a recent shift in business objectives from time-to-market (T2M) and time-to-volume towards (T2V) towards ramp-up rate. The increasing technology lead times and costs are identified as a big challenge in achieving quick ramp-up rates; hence, an extended IDM (e-IDM) business model is proposed to support quick ramp-up rates which is based on improving the DFM ineffectiveness followed by its smooth integration. We have found (i) single-source analyses and (ii) inability to exploit huge manufacturing data volumes as core limiting factors (failure modes) towards DFM ineffectiveness during technology alignment and adoption efforts within an IDM. The causes for single-source root cause analysis are identified as the (i) varying metrology reference frames and (ii) test structures orientations that require wafer rotation prior to the measurements, resulting in varying metrology coordinates (die/site level mismatches). A generic coordinates mapping and alignment model (MAM) is proposed to remove these die/site level mismatches, however to accurately capture the emerging spatial variations, we have proposed a spatial positioning model (SPM) to perform multi-source parametric correlation based on the shortest distance between respective test structures used to measure the parameters. The (i) unstructured model evolution, (ii) ontology issues and (iii) missing links among production databases are found as causes towards our inability to exploit huge manufacturing data volumes. The ROMMII (referential ontology Meta model for information integration) framework is then proposed to remove these issues and enable the dynamic and efficient multi-source root cause analyses. An interdisciplinary failure mode effect analysis (i-FMEA) methodology is also proposed to find cyclic failure modes and causes across the business functions which require generic solutions rather than operational fixes for improvement. The proposed e-IDM, MAM, SPM, and ROMMII framework results in accurate analysis and modeling of emerging spatial variations based on dynamic exploitation of the huge manufacturing data volumes.