Quels sont les avantages d’utiliser la technologie d’un jumeau numérique pour une entreprise manufacturière?

Écrit par | Usine 4.0

Qu’est-ce qu’un « jumeau numérique »

La révolution 4.0 met de l’avant la transformation numérique des entreprises de tous les domaines à l’aide de nouvelles avancées technologiques comme l’Internet des Objets (IoT), le Big Data, l’Infonuagique ainsi que l’Intelligence Artificielle (IA). Ces technologies permettent un meilleur contrôle ainsi qu’une organisation plus efficace de la chaîne de valeur pour tout le cycle de vie des produits, ce qui engendre une réduction des délais de fabrication, une amélioration de la qualité des produits et l’augmentation des performances opérationnelles.[1]

Le cœur de l’Industrie 4.0 est l’intégration verticale et horizontale entre le monde physique et le monde virtuel[2]. Un jumeau numérique a pour concept de relier un actif physique (une machine, une usine, une Supply Chain, …) à un modèle numérique, permettant à l’entreprise de prendre des décisions autant au niveau des opérations que de la gestion stratégique, et ce dans un environnement contrôlé et sans risque.

Le jumeau numérique, ou « digital twin », offre des opportunités intéressantes pour toutes les organisations, notamment en leur permettant d’être innovantes et perturbatrices en améliorant leur efficacité ainsi que leurs productivités opérationnelles, en réduisant leurs risques, minimisant les coûts d’investissement et d’exploitation, tout en augmentant leurs revenus et en améliorant leur conformité réglementaire[3]. Depuis plusieurs années, l’intérêt pour cette technologie continue de croître de façon exponentielle. Cependant, à mesure que l’on entend les termes « jumeau numérique » et « digital twin » de plus en plus fréquemment, le concept et la définition même sont encore en constante évolution, et il n’est donc pas rare de voir ces termes utilisés pour décrire différents types de jumeaux numériques. Dans le présent article, nous nous concentrons surtout sur les jumeaux numériques de systèmes basés sur la simulation.

[1] (Kamble et al., 2018).
[2] (Ghobakhloo & Fathi, 2019).
[3] (Wanasinghe et al., 2020).

La simulation dynamique des opérations
À l’ère de l’Industrie 4.0, le besoin d’anticiper le comportement des systèmes pour pouvoir prendre les bonnes décisions rapidement a conduit la simulation dynamique des opérations à se positionner comme l’un des piliers fondateurs de la technologie de jumeau numérique.  La puissance des modèles de simulation aide chaque année des milliers de décideurs à évaluer la performance réelle de leurs futurs projets d’investissement.  En constante évolution depuis près de 30 ans, la simulation atteint aujourd’hui un nouveau niveau de potentiel grâce à la connectivité 4.0, la capacité de traitement du « Big Data » et l’intelligence artificielle.

Tout d’abord, qu’est-ce que la simulation dynamique? La simulation dynamique est un outil qui permet de représenter de manière précise l’ensemble des opérations d’entreprises de tous les domaines et secteurs d’activité, de la matière première jusqu’à la livraison au client, tout en prenant en compte des sources de complexité et d’incertitude impossibles à capturer avec les tableurs traditionnels.

Le modèle de simulation donne l’opportunité de tester et valider la performance de projets d’investissements et de décisions stratégiques dans un environnement numérique sans risque permettant de :

  • Bâtir un modèle représentatif de la réalité (allant d’un niveau de précision de 95% à 99%) qui prend en compte les sources de variabilités internes et externes;
  • Simuler les opérations sur une période allant de quelques heures à plusieurs années;
  • Développer des scénarios, les tester et de prédire la performance du système entier en quelques minutes;

De plus, un modèle de simulation peut aussi être flexible et durable, et continuer de rentabiliser son développement bien au-delà de quelques projets stratégiques.  En y ajoutant la possibilité de le connecter en temps réels aux données provenant des équipements ou du système, le modèle gagne le statut de « jumeau numérique » à proprement parler.  Il devient alors un outil d’aide à la décision utilisé tous les jours qui valorise davantage les données recueillies par l’entreprise 4.0 en donnant aux gestionnaires et décideurs une visibilité sur l’avenir à court, moyen et long terme.  Ceux-ci sont alors en mesure de prendre la bonne décision au bon moment de manière confiante.

La puissance d’un « Jumeau Numérique » basé sur la simulation
En plus des points mentionnés plus tôt, il est possible d’observer de nombreux autres avantages à la mise en course d’un projet de développement du « jumeau numérique » et à son exploitation :

  • Augmentation de la visibilité pour la prise de décision stratégique, tactique et opérationnelle;
  • Réduction des coûts d’investissement et d’exploitation en prenant les bonnes décisions au bon moment;
  • Développement de scénarios et expérimentation illimitée dans un environnement sans risque;
  • Augmentation de la précision des prévisions;
  • Efficience opérationnelle accrue et plus grande flexibilité de production;
  • Avantage concurrentiel significatif.

Maintenance 4.0
La Maintenance 4.0 se concentre surtout sur le diagnostic et la prédiction de la santé des équipements en temps réel, mais qu’en est-il de la performance du système entier? Comment savoir, selon l’état prédit des équipements, combien de commandes réussira-t-on à produire le mois prochain? C’est spécifiquement le type de questions que l’approche jumeau numérique + modèle de simulation permet de résoudre.

Le jumeau numérique ingère et traite un grand volume de données sur les équipements et sur le système en temps réel, débloquant plusieurs autres gains, notamment sur le plan des activités de maintenance :

  • Maintenance prédictive à l’aide de l’apprentissage automatique ;
  • Surveillance de la santé des actifs physiques en temps réel ;
  • Optimisation des calendriers de maintenance ;
  • Alerte sur les risques opérationnels ;
  • Réduction des coûts de service et d’opération ;
  • Maximisation de la disponibilité des actifs ;
  • Amélioration de la cadence de production causée par la diminution du down time.

Architecture technologique
La figure 2 représente le concept de jumeau numérique et les différentes technologies requises à la mise en place. Premièrement, il est question de développer un modèle numérique d’un système physique et de mettre en place une communication entre les deux à l’aide de l’IoT et de l’infonuagique. Deuxièmement, l’apprentissage automatique – machine learning est un élément clé à la solution pour la prise de décisions stratégique et tactique ainsi que l’entraînement du modèle de simulation. Finalement, les outils d’intelligence d’affaires permettent de visualiser et de manipuler à la fois les intrants et les résultats du modèle, favorisant la transmission efficace des découvertes au sein de l’organisation.


Requis de démarrage d’un projet de jumeau numérique
La clé du succès d’un projet de jumeau numérique repose sur trois fondements à mettre de l’avant dès le démarrage du projet :

  • Définition claire des problèmes à résoudre et des objectifs ;
  • Définition de l’étendue et du focus de la solution ;
  • Connaissance et gestion des risques de mise en œuvre.

o   Ressources et connaissances technologiques

o   Coûts et temps d’implantation

o   Standardisation, ingestion et stockage des données

o   Cybersécurité de la solution technologique

o   Propriété et partage des données

o   Exactitude et validité des données

Finalement, bien que cette technologie bénéficie plus rapidement aux entreprises qui ont déjà atteint un certain niveau de maturité numérique, le développement d’une telle solution peut également servir de vision porteuse pour les entreprises qui ne savent pas par où commencer pour transitionner vers le 4.0. 

Dans tous les cas, n’hésitez pas à nous contacter pour discuter de votre vision pour votre entreprise.

Par Sébastien Gamache, Architecte de Solution de Simulation

Vincent Prud’Homme, Consultant Jumeau Numérique, AI & Ingénierie de données

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Last modified: 30/03/2021

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