Des données contextualisées, le cœur d’un projet de jumeau numérique réussi

Rédigé le 19/11/2020
Stéphane Guignard, Aras

Avec les flux de données qui remontent des produits complexes, qu'il s'agisse d'une voiture, d'un avion, d'une machine de production ou d'un équipement électroménager, les industriels vont disposer d'une source d'informations sur le comportement et l'usage de leur produit durant toute sa durée de vie. Une véritable mine d'or, qui ouvre des voies inédites pour l'amélioration de la conception du produit, en répondant au plus près aux besoins du marché, mais qui nécessite de transformer ces données en informations pertinentes pour devenir réellement utilisables.

Les outils de l'Intelligence Artificielle et du Big Data permettront d'analyser et d'interpréter ces très grandes quantités de données, avec pour référence le jumeau numérique à savoir : l'ensemble des informations sur la conception et la fabrication du produit, issues de toutes les spécialités (mécanique, électronique, logiciel, ...) qui y ont contribué. A condition, toutefois, que ce jumeau numérique soit une image exacte de la réalité du produit en cours d'utilisation ; ce qui est loin d'être garanti.

Un simple exemple : une éolienne en opération, dont les capteurs signalent des vibrations anormales dans certaines conditions de fonctionnement. Les données du jumeau numérique vont permettre au constructeur de cette éolienne de partir à la recherche d'un éventuel défaut de conception. Sauf s’il s’avère, après une étude approfondie, que le problème vient finalement d'un roulement inapproprié changé récemment sans que ce remplacement ait été déclaré. Conclusion : si le jumeau numérique n'est pas le reflet fidèle, remis à jour en temps réel, de la configuration du système, le risque d'une interprétation erronée et d'actions inadaptées est trop grand. Avec, à la clé, des conséquences en termes de sécurité, et de responsabilité pour l'entreprise.

On mesure encore mieux la dimension de l'enjeu lorsqu’il s'agit d'un avion : comment faire la maintenance prédictive d'un appareil, référencé par son seul numéro de fuselage, mais dont on ignore la configuration exacte, qui ne cesse d'évoluer tout au long de son exploitation ?

Transformer les données en informations fiables

Autrement dit, pour que les données fournies par les capteurs des produits connectés deviennent des informations utiles et fiables, il est impératif que ces données soient replacées dans leur contexte. Faute de quoi, l'interprétation « automatique » par des outils d'Intelligence Artificielle risque d’aboutir à des déductions fausses, voire dangereuses.

Réaliser cette indispensable mise en contexte, c'est être capable de bâtir un vrai jumeau numérique qui intègre toutes les données de conception et de fabrication, mais aussi toutes les évolutions du produit depuis sa sortie d'usine : mise en exploitation, maintenance, mises à jour des logiciels, ... Savoir qu'une pièce a été changée est une donnée intéressante, mais pour que l'information soit vraiment exploitable, il faudra aller encore plus loin, et mémoriser comment a été réalisé ce changement : le montage est-il correct ? quel paramétrage a été appliqué ?, par qui ? …

Quels prérequis pour construire une véritable application de jumeau numérique ?

La réponse passe par la mise en œuvre d'une plateforme capable de faire remonter et d'agréger des données issues de multiples systèmes d'informations (ERP, PDM, CAO...), internes et externes à l'entreprise. C'est dire qu'il est illusoire d'espérer construire un vrai jumeau numérique dans un environnement numérique propriétaire.
Une plateforme ouverte est un prérequis, tant pour impliquer progressivement tout l'écosystème des partenaires susceptibles d'intervenir à un moment ou à un autre dans la vie du produit, que pour prendre en compte ses interactions au sein de systèmes complexes, et créer ainsi de l'intelligence collective, pour le bénéfice de tous !

Les logiciels de PLM (Product Lifecycle Management) de dernière génération, fondés sur une plateforme ouverte, sont plus à même de fédérer les informations et des applications d'origines diverses. Leur capacité à prendre en compte le cycle de vie complet d'un produit est un atout pour créer les fondations solides d'un authentique jumeau numérique.


* À propos d’Aras
Aras est un fournisseur de plateforme résiliente pour les applications industrielles numériques. Sa technologie ouverte et low-code permet de livrer rapidement des solutions flexibles et extensibles pour l’ingénierie, la fabrication et la maintenance de produits complexes. La plateforme Aras et les applications de gestion du cycle de vie permettent à tous les utilisateurs de toutes les disciplines et tous les départements d’accéder aux processus et aux données produits critiques tout au long du cycle de vie et sur l’intégralité de la chaine de valeur. Aras compte plus de 1 000 références dans plus de 160 pays dans le monde, parmi lesquelles : Airbus, Audi, General Electric, General Motors, Honda, Kawasaki, Microsoft et Mitsubishi. Société privée crée en 2000 dont le siège se situe à Andover aux Etats-Unis, Aras est présent à travers des filiales au Japon, en Allemagne, en Italie, au Royaume-Uni et en France.