Démêler le fil numérique : le plan de Siemens PLM pour la fabrication intelligente

Siemens PLM a une stratégie pour réinventer la fabrication en enfilant l'information numérique du concept, en passant par la conception jusqu'à la surveillance de la performance sur le terrain. Il est facile de se confondre sur ce que tout cela signifie, mais quelques exemples concrets et définitions aident à tout expliquer.

INDIANAPOLIS — Il y a beaucoup de discussions sur la digitalisation dans la fabrication. Siemens PLM n'est pas seul à discuter de jumeaux numériques et fils numériques, cloud computing, big data, Internet Industriel des Objets, et fabrication agile.

On pourrait être pardonné si cela semble un peu nébuleux — l'ampleur pure de la tâche signifie qu'il est difficile de s'en faire une idée.

Chaque entreprise offre sa propre vision. Les frontières se déplacent en amont et en aval alors que les entreprises PLM achètent ou construisent de nouvelles capacités. L'objectif semble être d'offrir, autant que possible, du guichet unique à tout client potentiel. Siemens PLM adopte certainement cette approche, à grande et petite échelle. Les deux étaient en exposition à la conférence 2017 Siemens PLM Connections, tenue à Indianapolis en mai 2017.

En particulier, une discussion et démonstration ont fait que tout le buzz semble, eh bien, moins du buzz et plus du concret.

Grande image, fils numériques et jumeaux

« Il y a un certain nombre de technologies habilitantes qui changent la façon dont vous pensez au jumeau numérique », a dit le CEO de Siemens PLM Tony Hemmelgarn, s'exprimant dans un discours d'ouverture à la conférence. Le concept de jumeau numérique est une représentation informatique de tout actif physique qui est constamment mise à jour avec des données de diverses sources. Son but vise la maintenance, les réparations, les mises à jour, et les futurs designs.

Bien que le concept ait pu commencer avec un produit (un moteur d'avion en fait), Hemmelgarn a souligné que les jumeaux numériques pourraient aussi refléter à la fois les processus de production et les modèles de performance — de presque n'importe quoi.

Il a mis les technologies habilitantes clés en trois catégories, ce qui avait beaucoup de sens pour moi et m'a aidé à comprendre comment tout cela pourrait fonctionner. L'essence de son message était simple : outils pour l'Idéation, la Réalisation, et l'Utilisation.

Idéation. Ce sont des outils existants et émergents pour amener les produits « à la vie », dans les mots de Hemmelgarn, à travers la phase R&D et conception. Ceux-ci incluent la technologie de conception générative, une expression à la mode qui comprend à la fois la simulation CAE et les techniques d'optimisation qui laissent les ordinateurs faire une partie du travail de conception. L'optimisation inclut l'optimisation topologique et de forme ainsi que l'optimisation multidomaine, ou MDO. Le MDO sera critique en ce que tout produit aujourd'hui et dans le futur est à la fois intelligent, signifiant beaucoup de logiciel, et composé de systèmes mécaniques, électriques, et mécatroniques. L'achat récent de Mentor Graphics, l'entreprise de conception électrique, montre que Siemens pense à cette convergence de disciplines disparates.

Réalisation. C'est le paquet d'outils utilisés pour réellement faire le produit. Un outil excitant et émergent est la fabrication additive, mais il y a aussi beaucoup qui se passe dans la robotique avancée et même l'apprentissage machine. Les techniques d'apprentissage machine pourraient aider les fabricants à optimiser la planification et la prise de décision, telle que la gestion de chaîne d'approvisionnement et même l'utilisation d'électricité, selon l'entreprise. Combiner fabrication additive avec robotique est la clé pour des pièces plus grandes, et il n'y a pas de manque de bonnes idées dans ce domaine non plus.

Utilisation. C'est où la vraie valeur de l'analytique big data, la technologie cloud, et l'automatisation de la connaissance convergent. Collecter des données à travers le cloud et puis automatiser comment la connaissance est extraite du bruit en appliquant les techniques émergentes de big data était un autre de ses thèmes.

Ce qui pourrait rendre Siemens PLM unique est que sa mère, Siemens AG, est l'un des plus grands conglomérats industriels au monde. Elle fournit des moteurs à turbine à gaz, équipement de fabrication et automatisation, ainsi que logiciel de gestion des opérations de fabrication. De son point de vue, il peut tester des techniques pratiques dans des situations exigeantes, fournissant à la fois un laboratoire et de la crédibilité.

Cela semble aussi leur permettre de penser de façon vraiment de bout en bout. Tout en reconnaissant qu'il y a un certain nombre de fournisseurs pour l'Idéation et l'Utilisation, « beaucoup manquent la partie du milieu », a dit Hemmelgarn. « Quelqu'un doit le faire et le construire. Nous faisons des choses et utilisons notre propre logiciel pour le faire et nous apprenons beaucoup en le faisant. » La Siemens Digital Enterprise Suite en est le résultat. Elle couvre neuf domaines de segments différents de ce qui, de son avis, une entité de fabrication a besoin d'employer.

Directions futures de la fabrication

Une des idées clés que le CEO Hemmelgarn a soulignée était que les jumeaux numériques viennent de trois façons, correspondant d'une certaine manière aux trois mots clés qu'il a utilisés pour organiser son discours. L'un est le jumeau produit numérique, correspondant aux outils d'Idéation. Un autre est le jumeau production numérique, le processus de production utilisé pour faire le produit et correspondant à Réalisation. Le troisième est le jumeau performance numérique, correspondant au jeu de big data et analytique sous utilisation.

L'équipe Siemens a aussi fourni un exemple concret de ces outils utilisés pour aider One Aviation, un fabricant de petits avions d'aviation générale, incluant un jet très léger bimoteur, ou VLJ, appelé Eclipse EA500 et variantes. Le CEO et fondateur de One Aviation, Alan Klapmeir, a rejoint Jim Rusk, le CTO et vice-président senior pour Siemens PLM. Klapmeir a souligné l'importance des trois jumeaux numériques à l'entreprise aéronautique, et comment maintenir les jumeaux numériques leur a permis de mieux planifier pour les futures mises à niveau.

Le duo a ensuite parcouru toutes les étapes nécessaires pour changer la conception de l'Eclipse de base en une version plus grande appelée Eclipse Canada. Un point clé sur la plupart des véhicules de transport, voiture ou avion, est à quel point il doit être intelligent et combien d'électronique et de câblage doit être inclus. En fait, Hemmelgarn a allué au fait que leur achat de Mentor Graphics a été stimulé par des clients exigeant que les produits Mentor Graphics, surtout la conception de harnais de câblage, soient compatibles avec à la fois Teamcenter et leur package CAO NX.

Un certain nombre d'outils logiciels ont été utilisés pour construire et maintenir des jumeaux numériques pour produit, processus, et performance. La démonstration incluait la simulation de flux d'air autour des trains d'atterrissage à la programmation d'un robot qui construirait l'avion, avec d'autres robots qui inspecteraient soniquement les panneaux en fibre de carbone. Il y avait même une démonstration d'un dispositif de fabrication additive Stratasys attaché à un robot qui a construit un cône de nez prototype pour évaluation sur l'Eclipse Canada.

Pas que quiconque soit contraint à utiliser seulement des outils Siemens. Hemmelgarn a souligné qu'un seul produit Siemens peut ne pas être la solution préférée, et parfois peut ne pas l'être. L'idée clé à retenir est qu'ici est au moins une version de comment donner du sens à ce paradigme émergent pour la fabrication.