Optimisation des usines grâce aux jumeaux numériques

Équipées de machines de plus en plus intelligentes, les usines d’aujourd’hui ou usines 4.0 se caractérisent non seulement par un haut niveau d'automatisation et d'IA, mais aussi par le déploiement de jumeaux virtuels. Apparus depuis une petite dizaine d’années dans les usines, les jumeaux numériques ne cessent de se perfectionner sous la houlette d’algorithmes d’IA et de Machine Learning. Aujourd’hui ces jumeaux numériques sont conçus à partir des données issues de la multitude de capteurs posés sur les éléments physiques type moteurs d’avion, carlingue, voiture, machines de production de couches, éoliennes ou matériels électroniques, et qui, traitées par de l’IA et du ML, permettent de concevoir les répliques virtuelles identiques aux éléments physiques. En délivrant en temps réel des données de températures, de pression, vibrations, de présence d’éléments chimiques... les jumeaux numériques délivrent des informations sur le comportement des machines, des chaînes de production permettant aux ingénieurs et techniciens de repérer des dysfonctionnements de matériels, de process voire d’anticiper des pannes. A titre d’exemple, une éolienne dont les données de capteurs informent qu’elle ne produit plus que 1MW alors qu’elle devrait selon le jumeau numérique en produire 2 dans les conditions de vents données, cela révèle un dysfonctionnement de matériels. Ces informations permettent d’intervenir pour rétablir son fonctionnement voire de prévenir une casse et d’éviter l’interruption de service. Cette prévention améliore le fonctionnement des éléments physiques et réduit les coûts de réparation et les pertes financières dues à l’arrêt de production.

Le jumeau numérique révèlateur des caractéristiques uniques des matériels

Une stratégie de maintenance préventive basée sur les données issues des tendances historiques de comportements de matériels et des calculs classiques de physiques est bien moins performante pour identifier le moment où un équipement risque de tomber en panne. Et pour cause. Bien que fabriqué en série, le produit n’est jamais totalement identique de par la multitude d’éléments intervenant dans sa composition et des conditions dans lesquelles il est utilisé. Tous ces éléments lui donnent un comportement qui lui est propre et qu’il est difficile d’anticiper si l’on ne se réfère qu’à des indicateurs de produits équivalents. En permettant de suivre la vie de l'objet en temps réel, les jumeaux numériques révèlent les caractéristiques uniques des produits permettant ainsi de prévenir ou de traiter rapidement les problèmes émergeants.

Optimisation des chaines de production et logistique

Les jumeaux numériques sont également d’excellents moyens de faire évoluer les process. C’est ainsi que Boeing a, grâce aux répliques de ses 737, permis d'accroître ses cargaisons. Là où elles étaient faites à partir d’estimations fournies par les techniciens au moment du chargement, et faites en deçà des capacités réelles de transports des avions par mesure de précaution, elles sont aujourd’hui accrues grâce aux jumeaux numériques et aux données fournies par les capteurs de bord de l'avion donnant des données précises sur le taux de chargement. De son côté, Unilever a, grâce à un jumelage numérique d’une usine située au Brésil, réalisé 2,8 millions de dollars d'économies sur les coûts d'exploitation et augmenté sa productivité de 3%. Et si le retour sur investissement (ROI) des jumeaux numériques varie selon les organisations et les industries, toutes les entreprises engagées dans cette démarche ont optimisé leurs processus, réduit et anticipé les dysfonctionnements de matériels et de chaîne de production et enregistré des gains de productivité.

Si les jumeaux numériques sont conçus à partir des actifs physiques, ils sont aujourd’hui de plus en plus utilisés comme matrice de conception. Ils sont à l’origine de l'accélération de la fabrication des éléments physiques. Ce processus inversé repose sur des modèles mathématiques et des règles physiques qui permettent de faire de la simulation et de la conception de matériels physiques. Ce principe utilisé déjà dans l’aéronautique ou dans le gros œuvre par exemple, investit de plus en plus toutes les industries.

Aujourd’hui, la tendance est à la réconciliation des deux mondes, le physique et le numérique et au rapprochement des activités de conception, production, exécution et maintenance. Sous l’impulsion de ces jumeaux numériques et des plateformes d’IA et de ML, les entreprises cassent les silos et œuvrent à la convergence de tous les métiers.