Les jumeaux numériques pour optimiser vos processus industriels

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Dès lors que les industriels engagent leurs transformations vers les modèles de l’industrie 4.0, ils disposent d’un afflux de nouvelles données de production. Or, pour être correctement activées, ces informations sont couramment synchronisées avec un jumeau numérique. Démonstrations des potentiels d’optimisation de ce pilier fondamental des usines du futur.

Optimisation des processus industriels

Il fait partie des 10 grandes tendances technologiques depuis près de 4 ans selon Gartner, le jumeau numérique trouve progressivement sa place dans de nombreux secteurs économiques.

« Le jumeau numérique dans l’industrie est en train de prendre forme de manière très concrète: il est la vue agrégée d’initiatives industrielles pragmatiques comme le contrôle qualité, la maintenance automatisée, l’assistance à distance,… » explique Gilles du Crest, Directeur Solutions Industrie de Microsoft France. « Ces initiatives suivent la même méthodologie d’acquisition de donnée (iiot), d’analyse et d’outils d’aide à la décision (traitement de la donnée, intelligence artificielle), de visualisation (tableau de bord, 3D, réalité mixte). Le jumeau numérique est ce qui permet la capitalisation de ces initiatives et leur passage à l’échelle par la capacité à gérer de manière industrielle cette synchronisation entre le monde réel et le monde virtuel. Ce dernier permet alors des outils d’aide à la décision plus intuitifs, intelligents, et qui deviennent de facto des moyens de standardisation pour un développement continu des performances opérationnelles de l’entreprise. »

L’industrie, transformée par l’essor de l’Internet des Objets (IoT ou IIoT pour Industrial Internet of Things) y trouve un grand intérêt. En effet, comme son nom l’indique, le jumeau numérique est la représentation numérique d’un produit, d’un outil, d’un immeuble, d’une chaîne de production dans son ensemble et même pourquoi pas de toute une chaîne d’approvisionnement.

Alimenté en continue par les données collectées grâce à la brique IoT, ces modélisations sont idéales pour simuler les effets de décisions stratégiques sur le système suivi par le jumeau numérique.

« Parmi les briques technologiques de l’industrie 4.0, et plus spécifiquement des usines du future, les solutions de dataviz et de data analytics ont un rôle central » explique Christophe Borde, Product Marketing Manager de Microsoft France en charge de l’écosystème Azure pour le secteur industriel. « C’est précisément à ce double enjeu que répond le jumeau numérique en associant les technologies d’intelligence artificielle et de repésentation/intéraction telle que la réalité augmentée ou virtuelle ! »

En effet, couplé à la brique d’intelligence artificielle, le jumeau numérique peut devenir une interface graphique contextualisant automatiquement les informations perçues du système observé, et prédisant, au regard de son fonctionnement actuel, les événements à venir selon des échelles de temps allant de la seconde aux mois. De fait, cet outil permet une surveillance accrue des outils de production et optimise les processus industriels en les rapprochant davantage de modèles prédictifs plutôt que réactifs.

D’après une étude menée par Capgemini, les mises en œuvre de jumeaux numériques devraient augmenter de 36% entre 2021 et 2027 (tous secteurs confondus) et ce marché, qui avait déjà atteint une valorisation de près de 5 milliards de dollars en 2020, devrait connaître un TCAC de plus de 35% jusqu’en 2027.

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Le jumeau numérique pour le contrôle qualité et conformité

A titre d’exemple, les processus de contrôle qualité et conformité appuyés du jumeau numérique pourraient être l’un des plus importants gisements de productivité et de compétitivité pour les industriels. En effet, dès 2018, l’Afnor réalise une enquête auprès de 800 entreprises et évalue les coûts de la non-qualité à près de 5% de leurs chiffres d’affaires pour 66% d’entre elles. Pour 15% des sociétés auditées, l’impact économique dépasserait même 10% du chiffre d’affaires…

La non-qualité est considérée comme une non-conformité du produit. Tout produit (de la matière première au produit fini) doit satisfaire des exigences qualité strictes définies par un cahier des charges. Une divergence trop importante peut entraîner de nombreux frais supplémentaires en amenant par exemples à la mise au rebus de certains lots de produits, accroître les frais de réparations, augmenter les temps d’indisponibilité de certains outils de production, engager de nouveaux frais de transport, etc.

Près de 92% des entreprises admettent alors que la mesure et le contrôle de la non-qualité est « indispensable mais difficile à réaliser. » Pourtant, en 2022, grâce à la combinaison de l’IIoT et des jumeaux numériques, les industriels ont désormais les solutions nécessaires à un suivi constant et précis des facteurs de conformité de leurs produits. C’est d’ailleurs ce que démontre Clément Gramont, Head of Pre-sales chez Hitachi Solutions, dans le second épisode de 4.0 Connections.

« Plutôt que de constater après coup que des batchs de produits ne peuvent plus être commercialisés car ils n’ont pas été stockés ou transportés dans les bonnes conditions, il est désormais possible d’envisager une traçabilité précise. Grâce à l’IIoT, les agents chargés du contrôle conformité peuvent être prévenus en temps réel quand ces indicateurs divergent des conditions optimum et intervenir sur l’outil de production ou la supply chain afin de corriger de manière anticipée. »

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Accélérer la commande des outils de production afin d’en optimiser la disponibilité

Les processus de commande des machines de production peuvent eux aussi être optimisés par l’usage d’un jumeau numérique. En effet, le couplage de ce dernier aux algorithmes de machine learning dote les opérateurs industriels d’un outil qui, en plus de les alerter en cas d’écarts de performance ou de conformité, identifie les causes factuelles ou potentielles. Il est ainsi en mesure de proposer des actions de résolution.

Dans la démonstration proposée par Sopra Steria, l’entreprise simulée a ainsi organisé son outil de production de manière à disposer des têtes de gravure de rechange près de ses bras robotiques. Lorsqu’ils en reçoivent la directive de la part d’un opérateur industriel à distance, les bras robotiques changent seuls les pièces défectueuses ou usées afin de rétablir leur performance initiale.

« En situation réelle, cela revient à réduire considérablement la nécessité d’interventions manuelles sur les outils de production, et optimise ainsi leur temps de disponibilité » souligne David Maurange, Head of Digital Interaction chez Sopra Steria.

En plus de cela, la démonstration de Sopra Steria a le mérite de démontrer qu’en plus de l’IA, le jumeau numérique bénéficie aujourd’hui des nouvelles technologies de réalité mixte. « Nous faisons évoluer le jumeau numérique vers un véritable metaverse industriel. Cela lève de nombreux freins autour de la collaboration entre parties-prenantes de la chaîne de valeur, la supervision de la traçabilité, ou encore la simplification du contrôle sur les outils de production » témoigne David Maurange.

Une combinaison permettant de projeter l’humain au cœur de l’outil de production, de lui faire visualiser à l’échelle réelle les systèmes surveillés, et ce quel que soit la distance réelle qui les sépare… Un enjeu exploré dans le troisième épisode de 4.0 Connections.

4.0 Connections

Convergence des savoir-faire numériques au service de l’industrie

4.0 Connections est une web série en plusieurs épisodes visant à démontrer par des cas concrets la puissance du numérique au service de la transformation de l’Industrie.

  Consultez tous les articles de la web série :