Ce projet s’inscrit dans le cadre de l’amélioration d’un procédé de recyclage d’aluminium en mode écoresponsable R.A.M.E, en collaboration avec notre partenaire industriel Lefebvre Industri-AL. Les procédés de fusion, notamment ceux utilisant des fours à induction, nécessitent un suivi précis de la température pour garantir la qualité du métal et limiter les pertes. Cependant, les conditions extrêmes à l’intérieur du four empêchent l’implantation de capteurs, rendant impossible la mesure continue de la température du bain de fusion. Cette contrainte peut entraîner des écarts de température qui provoquent à la fois une dégradation de la qualité du métal recyclé, une consommation excessive d’énergie, et des pertes de matière.

Pour surmonter cette difficulté, un modèle statistique prédictif a été conçu à partir de données industrielles. Ce modèle établit un lien entre la température du bain, l’énergie électrique consommée et plusieurs variables explicatives clés du procédé, afin de fournir une estimation fiable et continue. Avec une erreur moyenne de seulement 3,7 %, ce modèle constitue un outil fiable d’aide à la décision. Il permet aux opérateurs de savoir avec précision quand lancer la coulée et d’ajuster le chauffage en temps réel, dans une logique d’optimisation énergétique, d’amélioration de la qualité du produit final et de sécurité pour les opérateurs travaillant dans un environnement à haute température.