La démarche HQE

l' U.F.T.M. est partenaire d'un nouveau projet européen de mise en situation virtuelle des textiles d'intérieurs sur internet..

Le contexte :
 

Le projet européen AsIsKnown associe 10 organismes et sociétés pour l’élaboration d’un logiciel de simulation intelligente des textiles d’intérieurs.

Ce projet, d’une durée de trois ans, a démarré le 1er avril 2006. Son objectif est la mise à disposition de l’utilisateur final, d’un outil virtuel performant 3D avec analyse des tendances, commandes des produits et création de liens directs entre Fabricants / Distributeurs / Utilisateurs. Ceci permettra aux industriels du textile d’intérieur d’intégrer les outils pour travailler en réseau afin de :

  • Augmenter leur Réactivité,
  • Renforcer leur Créativité,
  • Réduire leur délai de mise sur le marché.

 

La situation actuelle :
 

La communication Fabricants / Utilisateurs est impossible : les besoins du marché sont mal connus.

Il n’y a pas d’échange entre le consommateur et la production. On se trouve dans un schéma dit « en cascade ».

Le projet AsIsKnown :
 

Ce projet permet d’établir des liens directs entre Utilisateurs / Distributeurs, Utilisateurs / Fabricants et Distributeurs / Fabricants. Il permet ainsi une connaissance immédiate des besoins du marché.
Les partenaires travaillent en réseau selon un schéma dit « en étoile »

 

Son déroulement

Déroulement du projet global :
 

1) Collecte des données produit de chaque industriel
2) Unification des données
3) Mise en place du système de consultation et de commande
4) Mise en place d’un outil d’analyse de tendance
5) Retour d’information auprès des industriels
6) Exploitation de ces données pour :

  • Du marketing pour les industriels
  • De nouvelles propositions de design pour les consommateurs

 

 
Processus de récolte des données des industriels :
 

1) Catégorisation des matières à scanner
(critères de confort, d’esthétique, de qualité, de prix, …)
2 Test de scan et rendus matières pour valider ces catégories
3) Mise en place d’un protocole commun
4) Scan des matières
5) Mise en bases de données