La précision des modèles de données numériques jumeaux est la clé du succès

Les principaux points à retenir de cet article sont les suivants :

• Les jumeaux numériques sont encore naissants, mais accélèrent la transformation numérique dans le secteur industriel et ailleurs.
• COVID-19 a donné une nouvelle pertinence à la technologie des jumeaux numériques, en facilitant des tâches telles que la surveillance à distance, la maintenance prédictive et le traitement automatisé.
• La fiabilité des modèles de jumeaux numériques dépend toutefois de la précision des modèles de données de jumeaux numériques.

Les jumeaux numériques sont des outils importants alors que les entreprises empruntent la voie de la transformation numérique. Malgré un statut proche de la science-fiction, les jumeaux numériques ont commencé à émerger dans la vraie vie, et dans des environnements industriels et autres.

Bien que les jumeaux numériques soient encore naissants, ils ont déjà commencé à aider considérablement les efforts de numérisation des entreprises. Les définitions restent fluides dans un domaine encore en développement. Pour certains, un jumeau numérique est un prototype en phase de conception, une instance lors de son déploiement, ou un agrégat lorsqu'il est associé à d'autres jumeaux en exploitation. Certains coupent le gâteau différemment, en catégorisant les jumeaux en tant que jumeaux actifs, jumeaux de réseau ou jumeaux de processus.

Considérez certaines de ces utilisations des jumeaux numériques et leur convergence avec les appareils de l'Internet des objets (IoT) :

• Les avancées prennent diverses formes :le port d'autorité de Rotterdam a utilisé des jumeaux numériques et des capteurs IBM pour prévoir des heures d'amarrage et de départ efficaces.
• Le gestionnaire d'actifs du secteur de l'énergie CPV utilise le logiciel de gestion des performances de GE Digital pour créer un jumeau numérique des processus critiques de l'usine, tout en appliquant l'IA pour augmenter la capacité et réduire la consommation de carburant.
• Ford a intégré la technologie de jumeaux numériques prédictifs dans ses processus de fabrication de groupes motopropulseurs automobiles.
• Atos et Siemens ont entrepris un projet pilote de jumeau numérique qui fait partie des efforts des grandes entreprises pharmaceutiques pour répondre aux pressions critiques de production liées à la pandémie de COVID-19.

Ces exemples et d'autres de jumeaux numériques combinent plusieurs technologies distinctes, notamment la simulation informatique, la gestion du cycle de vie des produits, la modélisation logicielle, la réalité virtuelle et augmentée, la robotique, l'apprentissage automatique, etc. Les jumeaux numériques créent des représentations logicielles virtuelles de plus en plus sophistiquées d'objets et de systèmes, et les commentaires de leurs « fils numériques » peuvent éclairer les options de conception. Ces données entre les produits, les processus ou les modèles peuvent dans certains cas guider activement les opérations de bout en bout.

Aujourd'hui, le jumeau numérique de l'IoT industriel présente aux responsables informatiques une nouvelle approche des compromis familiers. Il y a une opportunité, mais il y a aussi un risque sur cette frontière, car les responsables de la mise en œuvre doivent soigneusement distiller des perspectives de haute technologie dans leurs propres cas d'utilisation de jumeaux numériques.

Digital Twin Tech :succès de longue haleine du jour au lendemain

Comme la plupart des histoires de « succès du jour au lendemain », les jumeaux numériques ne sont pas nouveaux. L'utilisation de la simulation par la NASA dans le programme spatial Apollo a porté les germes de la technologie des jumeaux numériques. La fondation des jumeaux d'aujourd'hui a été grandement facilitée par les progrès du dessin assisté par ordinateur (CAO) et de la modélisation volumétrique qui remontent aux années 1970. Le terme « jumeau numérique » a commencé à se répandre il y a 20 ans dans le domaine de la gestion du cycle de vie des produits. Aujourd'hui, GE compte plus de 2 millions de jumeaux numériques en production. On dit que Tesla crée un jumeau numérique de chaque voiture qu'elle vend.

Mais si les jumeaux numériques ont un long passé, ils ont trouvé une nouvelle pertinence dans le présent. COVID-19 a placé un nouveau projecteur sur les jumeaux numériques. La surveillance à distance des actifs, la maintenance prédictive et l'automatisation des processus étaient déjà des cibles appropriées pour les jumeaux, mais COVID-19 a fourni d'autres justifications.

Un récent sondage Gartner a indiqué que 27% des entreprises envisagent d'utiliser des jumeaux numériques comme équipement autonome, robots ou véhicules. L'expérience COVID-19 est un grand moteur. La société de recherche s'attend à ce que d'ici 2023, un tiers des moyennes et grandes entreprises ayant déployé l'IoT auront mis en œuvre au moins un jumeau numérique motivé par un cas d'utilisation lié au COVID-19.

Le père des jumeaux numériques

Ce qui est nouveau pour les jumeaux numériques d'aujourd'hui, c'est qu'ils peuvent faire appel à l'Internet industriel des objets (IIoT). L'exploitation des données des capteurs IoT est la clé de la prochaine étape des jumeaux numériques, selon le Dr Michael Grieves. Il est largement reconnu comme le premier à avoir proposé le concept de jumeau numérique dans la fabrication, posant les bases en 2002.

L'IoT était au premier plan lorsque Grieves a récemment pris la parole au Digital Twin Summit de l'American Society of Mechanical Engineers (ASME). Il y a du travail à faire, a-t-il conseillé.

"Nous devons essentiellement être en mesure de commencer à collecter les informations IoT à partir des produits eux-mêmes et de rassembler ces informations", a déclaré Grieves, maintenant scientifique en chef pour la fabrication de pointe chez Florida Tech.

Il a déclaré que la collecte de données de jumeaux numériques aujourd'hui est principalement ad hoc, mais que l'accent sera bientôt mis sur l'intégration d'un jumeau numérique dans un environnement d'usine plus grand. La prochaine étape pour les jumeaux numériques, a-t-il déclaré, est le « maintien opérationnel ». La combinaison de l'IA et de l'apprentissage automatique avec des données de capteurs en temps réel inaugurera «le jumeau numérique intelligent», selon son estimation. Avec de telles implémentations, un jumeau numérique s'éloigne davantage de ses racines dans la simulation et la modélisation de prototypes, et plus profondément dans les opérations en cours.

Données jumelles numériques

Le potentiel des jumeaux numériques dans les environnements industriels s'articule principalement autour de la création d'efficacités opérationnelles. De petites économies de ressources, d'étapes de processus ou de temps d'arrêt peuvent se transformer en économies importantes dans toute l'entreprise.

Une mise en œuvre réussie repose sur un examen attentif de la fidélité ; c'est-à-dire le niveau de précision des paramètres qu'un jumeau numérique transfère entre les domaines physique et virtuel.

La fidélité est étroitement liée à l'exactitude de la collecte de données de jumeaux numériques, qui doit être soigneusement gérée en fonction du cas d'utilisation. Toutes les données ne sont pas nécessaires pour qu'un jumeau numérique fasse son travail, mais restreindre l'objectif de la collecte de données peut nécessiter des essais et des erreurs.

Et, comme toujours, un objectif commercial clair doit guider l'effort global, ont souligné les observateurs de l'industrie.

La question, selon Dan Isaacs, vice-président et directeur du CTO Digital Twin Consortium, est « Quel travail le jumeau numérique est-il engagé pour effectuer ? »

« Nous avons vu un mélange d'approches. Mais il est préférable de commencer par un problème clairement défini, de poursuivre des objectifs tels qu'augmenter la productivité et réduire les temps d'arrêt, pour se concentrer sur ce qui est faisable », a-t-il déclaré.

Issacs a décrit le Digital Twin Consortium comme un programme lancé par l'Object Management Group (OMG) pour atteindre des définitions standard et combiner les efforts intersectoriels. Il a déclaré que le groupe avait atteint près de 150 membres depuis sa formation plus tôt cette année. Sa liste de membres comprend Autodesk, Bentley Systems, Dell, GE Digital, Microsoft, Northrop Grumman et l'Université du Maryland.

Avec le jumeau numérique, les développeurs et les architectes doivent comprendre les exigences de latence des systèmes, selon Said Tabet, architecte en chef du CTO Office de Dell Technologies et membre du conseil d'administration du consortium Internet industriel de l'OMG.

"Tout n'est pas en temps réel et tout le temps réel n'est pas égal", a déclaré Tabet. En d'autres termes, rechercher des taux de réponse en ultra-temps réel peut ne pas être faisable, ni nécessaire.

En attendant, faire attention à la synchronisation entre le physique et le numérique est également important.

« La mise en œuvre d'un modèle de maturité aidera à guider ce processus. Et, en ce qui concerne la granularité [des données], il est important de se concentrer sur les résultats et les premiers résultats, car ceux-ci varieront en fonction des cas d'utilisation », a averti Tabet.

Les chaînes d'approvisionnement et la logistique sont des domaines où les jumeaux numériques trouvent leur place et, en termes de modélisation, ils fournissent des exemples de la façon dont les décisions sur la fidélité des jumeaux numériques à la physique peuvent être définies, a déclaré Sameer Kher, directeur principal des jumeaux numériques chez Ansys, fabricant du logiciel Twin Builder.

"Dans la chaîne d'approvisionnement, il y a des composants critiques, et certains d'entre eux nécessitent une modélisation à un niveau de fidélité plus profond", a déclaré Kher. « Les produits ont une physique. »

À titre d'exemple, il a cité les désinfectants pour les mains, l'objet de conversions de lignes de fabrication bien signalées au cours des premiers jours de la pandémie de COVID-19.

Les mesures de la viscosité des fluides qui composent les désinfectants pour les mains - et les contre-pressions qu'ils peuvent exercer sur l'équipement - pourraient être un élément essentiel de la surveillance de la production de jumeaux numériques.

Les jumeaux numériques dans les étapes de conception permettent une analyse de simulation qui améliore les opérations, a-t-il déclaré.

Ne pensez pas trop à la conception de jumeaux numériques

Les utilisateurs potentiels doivent se garder d'aller trop loin lors de la création de modèles de jumeaux numériques, selon Jim Tung, membre de MathWorks, fabricant de Simulink et d'autres outils de modélisation.

"Parfois, un modèle de simulation discret et fidèle d'un flux de travail complet est tout simplement excessif", a-t-il déclaré. Les utilisateurs pourraient plutôt se concentrer sur des actifs particulièrement coûteux. Le déplacement plus rapide de ces éléments dans une file d'attente de production peut générer des avantages en termes de coûts.

"Dans tous les cas, il est important de comprendre la valeur commerciale", a déclaré Tung. En effet, à partir de cette décision, les utilisateurs sont amenés à répondre à des questions sur la bonne fidélité du modèle de jumeau numérique, a-t-il indiqué.

Aussi impressionnante que puisse être la technologie des jumeaux numériques, ce n'est pas la technologie qui compte, rappelle Niels Thomsen, qui dirige l'Insight Practice for IoT and AI chez Atos SE.

"Il faut commencer par l'angle commercial", a-t-il déclaré. Dans le travail d'Atos dans les industries pharmaceutiques, cela impliquait de commencer par des processus critiques qui déterminent la qualité globale des lots chimiques.

Cela nécessite de créer un modèle numérique jumeau pour mesurer, de comparer les mélanges chimiques réels en temps réel avec ce modèle et, dans certains cas, d'ajuster automatiquement les paramètres tels que la température, la pression et la vitesse d'écoulement pour améliorer la qualité du mélange résultant.

Modélisation numérique de la maturité jumelle

Le parcours vers les jumeaux numériques d'aujourd'hui a été long pour le principal constructeur automobile Ford, selon le Dr Annie Zeng. Ford a commencé sur cette voie il y a 30 ans, a déclaré Zeng, rappelant l'époque de « C3P », qui signifie CAD/CAM/CAE/PIM, ou conception assistée par ordinateur/fabrication assistée par ordinateur/ingénierie assistée par ordinateur/gestion des informations sur les produits .

Aujourd'hui, Ford a mis en place des modèles de pièces et de processus, de sorte que des modèles jumeaux de composants automobiles clés peuvent être surveillés dans le contexte de modèles globaux d'opérations d'usine, a déclaré Zeng, expert technique pour le jumeau numérique et l'IA au sein du groupe de fabrication avancée de Ford. Zeng, comme Grieves, a pris la parole lors du sommet ASME Digital Twin.

Pour Ford, a déclaré Zeng, un jumeau numérique est en réalité une collection de données représentant le produit et la production.

"Notre vision est de fournir un accès en temps opportun aux données pertinentes et à des informations pertinentes", a-t-elle déclaré. Cela signifie travailler avec les équipes pour découvrir quels points de données sont les plus opportuns et les plus pertinents pour leur quête d'efficacité. Le projet commence par demander aux équipes de s'asseoir et de discuter des données les plus immédiates et les plus utiles.

D'après l'expérience de Zeng, les constructeurs de jumeaux numériques doivent évaluer la maturité relative de la technologie envisagée. Selon Zeng, les questions à se poser sont « Est-ce maintenant ? Est-il près de? Est-ce loin ?"

"La réponse sera différente selon ce que votre entreprise veut réaliser", a-t-elle déclaré. Les autres questions à se poser sont de savoir si vous souhaitez développer la technologie complète en interne ou, à défaut, quelle partie de la technologie vous souhaitez développer en interne.

Les réponses à ces questions doivent tenir compte du type de cadre de développement ou de déploiement mis en place par un utilisateur. "Je parie que chaque entreprise aura une sorte de cadre", a fait remarquer Zeng. "Si vous ne le faites pas, vous feriez mieux d'en avoir un."

Les jumeaux numériques ne sont pas des jeux vidéo

Dans le cadre du sommet de l'ASME, on a demandé au visionnaire des jumeaux numériques Grieves ce que les chefs d'entreprise devraient savoir avant de s'engager dans des jumeaux numériques.

"Tout d'abord, ils doivent comprendre que ce n'est pas un jeu vidéo", a déclaré Grieves. "Il s'agit en fait de données provenant de la vie réelle et de pouvoir en faire quelque chose."

La collecte de données doit être abordée avec bon sens, a-t-il soutenu. Il ne s'agit donc pas de collecter tous les points de données.

"L'une des choses contre lesquelles je mets en garde est de [collecter] des quantités massives de" données "mais pas d'"informations", a-t-il déclaré. Ainsi, il est essentiel d'examiner quel type de données est spécifiquement nécessaire dans chaque cas.

Le plus important dans les conversations avec le côté commercial, a déclaré Grieves, est de se concentrer sur les cas d'utilisation où les points problématiques sont déjà connus de tous.

« Où obtenez-vous de la valeur ? Si les hommes d'affaires pensent :"Je dois dépenser tout cet argent pour avoir une jolie image de quelque chose", ils ne le feront pas », a-t-il déclaré. "Vous devez essentiellement ramener cela à ce qu'est la proposition de valeur."

Pourtant, "Vous ne pouvez pas laisser les comptables entrer trop tôt", ajoute Grieves avec peut-être un clin d'œil. "Ce sont les tueurs de joie."