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Les clones peuplent aussi l’usine du futur

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Par François Binder, Directeur Conseil GAFAM, chez Umanis et Philippe Harel, Intelligence Artificielle Practice Manager, chez Umanis

Comment utiliser, entretenir, réparer et surtout prévoir les dysfonctionnements des systèmes lorsque vous n’êtes pas physiquement à proximité d’eux ? C’est le défi auquel répondent les Digital twins. Véritables clones numériques d’un objet physique, ils sont désormais exploités par les entreprises dans la maintenance prédictive ou l’optimisation du fonctionnement notamment.
François Binder, Directeur Conseil GAFAM chez Umanis
Philippe Harel, AI Practice Manager, chez Umanis

Alors que la Chine accueille ses deux premiers singes clonés, nous voulions vous parler de cet autre phénomène bien français : les jumeaux numériques. Cela fait déjà quelques années qu’ils surfent sur la vague des tendances IT mais 2018 devrait, selon Umanis, voir ce concept de digital twin prendre corps ! Il trouve écho désormais sur l’ensemble des secteurs industriels. Créé en 2002, c’est seulement depuis l’essor de l’Internet des Objets (IoT) qu’il décolle. En effet, aujourd’hui l’intelligence artificielle et la connectivité au cloud nous offrent un potentiel sans précédent pour la mise en œuvre à grande échelle de technologies numériques jumelées.

Concrètement, un jumeau numérique est un modèle virtuel d’un processus, d’un produit voire d’un composant ou d’un service. Cet appariement des mondes virtuels et physiques permet d’analyser les données et de surveiller l’état de fonctionnement d’équipements, comme des silos à grains, des transporteurs de palettes, des chaînes de fabrication ou même des chaudières pour mesurer le niveau d’usure des pièces d’une machine et éviter qu’elle ne tombe en panne par exemple.

Les cas d’usages sont très riches ! Le jumeau numérique peut par exemple permettre de comparer le taux de rendement synthétique d’un outil de production en environnement réel à un taux théorique (ou idéal) simulé. C’est le cas qui a été retenu par de grands manufacturiers et équipementiers français en 2017, pour effectuer les optimisations et gagner en productivité. Ces jumeaux numériques peuvent être également utilisés pour simuler des défaillances et améliorer la disponibilité et les plans de continuité. Ou encore, couplé à des algorithmes de maintenance prédictive, ils permettent à des techniciens d’anticiper des pannes.

Par le biais des données du jumeau numérique, de nouveaux scénarios deviennent envisageables à moindre coût : piloter un robot pour qu’il intervienne dans un endroit peu accessible, améliorer la formation des techniciens sur des interventions délicates dans un environnement virtuel ou encore offrir une assistance en réalité augmentée au technicien en intervention.

Dans le domaine de l’industrie, la maintenance prédictive est le cas d’usage majeur. Le contexte toujours plus tendu d’optimisation des coûts et des taux de rendements, en fait l’une des principales préoccupations. Ainsi, les maintenances correctives, palliatives ou curatives avaient déjà laissé progressivement leur place à la maintenance préventive, et cette dernière à son tour, laisse la sienne aujourd’hui au profit de la maintenance prédictive, qui la laissera plus tard à la maintenance auto-réparatrice.

Pour la mettre en œuvre, il faut reconnaître à l’aide d’outils comme le machine learning ou le deep learning, ces signes précurseurs qui permettent de mesurer les dégradations. Les informations requises utiles varient selon les sujets et prennent la forme de métriques discrètes comme pour la mesure acoustique, la thermographie, l’analyse vibratoire, de pression, de dimension ou de position, ou encore des formes plus évoluées comme la reconnaissance d’image. C’est leur historique complet, stocké dans un « jumeau numérique » qui permet d’approcher l’optimum.

Des solutions sur-mesure de jumeaux numériques et de maintenance prédictive sont en place dans certains secteurs. C’est le cas du nucléaire où ces fonctions sont critiques. Cependant aujourd’hui, la demande pour ces solutions prend une dimension nouvelle à l’ère de l’internet des objets (IoT). Elle se démocratise avec la combinaison de la pervasivité des réseaux d’information et la richesse des capteurs qui équipent dès l’usine la plupart des matériels modernes. Résultat, on constate une disponibilité croissante des données et de leur historique mais également la démocratisation des solutions puissantes de calculs analytiques distribués dans le cloud des GAFAM par exemple.

Enfin, facteur d’accélération notable à venir, la mise en œuvre d’un « jumeau numérique » pourra bientôt être définie dès la phase de conception d’un produit ou d’un bâtiment en bureau d’étude. Des acteurs dans le domaine du logiciel de la Conception Assistée par Ordinateur ne s’y sont d’ailleurs pas trompés. C’est le cas de PTC, acteur historique, qui a acquis Thingworx, une plateforme Cloud spécialisée dans l’Internet des Objets, mais également, Vuforia, la plateforme leader de réalité virtuelle et de réalité augmentée, dénotant une volonté évidente de convergence de ces solutions à très court terme.

Comment fonctionne un jumeau numérique ?

Il se compose de quatre parties : un objet réel, un objet virtuel, des métadonnées qui relient les deux objets, et des données que partagent entre eux les objets. L’objet réel peut tout aussi bien être un objet (physique) qu’un processus ou un service (comme le déroulé d’un sinistre dans le monde assurantiel). Dans le cas d’un objet physique, on part tout d’abord d’une machine qui existe, sur laquelle des capteurs sont posés, puis les éléments les plus critiques sont dessinés en 3D. Ces capteurs recueillent des données sur l’état en temps réel, les conditions de travail ou la position intégrés à un élément physique. Les composants sont connectés à un système basé sur le cloud qui reçoit et traite toutes les données surveillées par les capteurs. Ces data sont analysées selon les données commerciales et autres données contextuelles afin par exemple de réparer de façon proactive, planifier des processus de fabrication, faire fonctionner les usines, prédire une défaillance matérielle, augmenter l’efficacité opérationnelle, améliorer le développement de produits et ceux sont là les prémices des usages que nous inventons au jour le jour avec nos clients.

Dans le cadre de projets réalisés par Umanis, par exemple, nous avons pu créer des jumeaux numériques d’équipement comme un climatiseur qui permet par exemple de comprendre les liens entre le positionnement physique de ce climatiseur et son environnement proche (proximité avec une source de froid ou de chaleur, vibrations, qualité de l’air en entrée, impact électrique ou électro-magnétique d’autres appareils à proximité).

A l’origine, cette technologie était utilisée uniquement sur des appareils spatiaux ou aéronautique extrêmement critiques. Airbus utilise d’ailleurs cette technologie dans le cadre des tests en vol de ses avions, avant leur commercialisation. Les avions sont ainsi délivrables plus vite, ce qui peut peser dans la balance pour décrocher des contrats face à la concurrence.

Au-delà du simple jumeau numérique

Un jumeau numérique peut ensuite être couplé à une modélisation plus large de l’environnement pour pouvoir appréhender des problématiques plus complexes. Le jumeau numérique d’un robot au sein d’un entrepôt peut par exemple, apprendre à se déplacer en optimisant son parcours et en évitant les accidents dans un monde virtuel avant de passer au monde réel. Il évolue donc d’abord dans le jumeau numérique de l’entrepôt.

Pour la voiture autonome, la machine responsable de la conduite autonome d’un véhicule peut apprendre dans un environnement virtuel consistant en un jumeau numérique d’une zone géographique avec diverses propriétés (présence de piétons, d’autres véhicules, de conditions climatiques variées).

Autre exemple : dans le milieu agricole, le jumeau numérique d’une semence de blé peut être intégré au sein d’un jumeau numérique d’une région pour mieux appréhender la productivité et les risques climatiques.

Cela permet donc de tester non seulement le jumeau, c’est-à-dire l’objet physique « fini », mais aussi son évolution dans le monde réel « grandeur nature ». Au-delà de la maintenance prédictive et de l’optimisation individuelle d’un objet, le principe du jumeau numérique gagnera en maturité pour permettre des gains de connaissance, productivité, sécurité non seulement pour l’objet lui-même, mais pour toute une industrie ou domaine d’activité.

Les entreprises se lancent massivement dans les jumeaux numériques

La technologie de jumelage numérique aide également les entreprises à améliorer l’expérience client en leur permettant de mieux comprendre leurs besoins, de développer des améliorations aux produits – opérations et services existants, et même de stimuler l’innovation des nouvelles entreprises. D’ici 2018, ces entreprises qui investissent dans la technologie des jumeaux numériques verront une amélioration de 30% des temps de cycle des processus critiques, prédit IDC.

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