Exploiter les jumeaux numériques pour la conception technologique et la fabrication

Les jumeaux numériques offrent aux ingénieurs de puissantes simulations de conception, des bacs à sable virtuels, des prévisions de performances globales et des routines d'optimisation. Selon l'application, cette technique permet d'accélérer le travail de conception itératif ou d'augmenter les performances opérationnelles à la volée.

Les jumeaux numériques intègrent la simulation avec l'apprentissage automatique et l'analyse des données pour permettre aux ingénieurs de tester, d'affiner et de perfectionner les conceptions à deux étapes clés — avant qu'elles ne soient physiquement réalisées et (pour les systèmes plus sophistiqués) une fois qu'elles sont en fonctionnement et positionnées pour bénéficier d'une optimisation continue. À ces deux stades, les jumeaux numériques peuvent améliorer de manière significative la qualité de la conception, le coût et même la sécurité et la cybersécurité.

Il est de plus en plus courant que ces représentations virtuelles — y compris les modèles connectés de composants physiques, d'assemblages de produits, de processus et de systèmes — soient mises à jour en temps réel avec des données analysables.

Figure 1 : Le logiciel de simulation de produits 3D Ansys Discovery et les modèles NVIDIA Omniverse Blueprint (flux de travail) permettent à l'ingénierie assistée par ordinateur (IAO) en temps réel de générer des jumeaux numériques de flux de travail à grande échelle. (Source de l'image : Ansys)

Les capteurs et les dispositifs IoT sont au cœur de la fonction de réflexion des conceptions dans le monde physique des jumeaux numériques. Ils fournissent des données aux logiciels qui, à leur tour, développent la conception dans l'espace virtuel. Dans ce contexte, l'edge computing est de plus en plus répandu, avec des capteurs qui traitent les données qu'ils collectent sur les systèmes physiques avant de les transmettre à leur homologue virtuel.

Figure 2 : Les unités de mesures inertielles (IMU) de Honeywell sont des capteurs intelligents intégrés qui suivent l'orientation et le mouvement de l'aéronef pour la modélisation de la dynamique de vol avec des jumeaux numériques. (Source de l'image : Honeywell Aerospace)

Pensez aux jumeaux numériques pour la conception de produits dans l'industrie électronique. Les modèles permettent d'étudier et d'ajuster avec relativement peu de risques les performances des circuits mécaniques, les modes potentiels d'interférences électromagnétiques et le comportement thermique, sans qu'il ne soit nécessaire de recourir à des prototypes physiques coûteux dont l'acquisition et le test peuvent prendre beaucoup de temps. Ces produits et d'autres développés à l'aide de jumeaux numériques tendent à être des innovations qui dépassent les exigences de l'industrie. Les secteurs de l'automobile, de l'aérospatiale et de la défense sont ceux qui ont le plus à gagner de ces approches de conception, car même des modifications mineures dans ces domaines peuvent avoir un impact considérable sur les fonctionnalités et la fabricabilité de la conception.

Vidéo : Les accéléromètres piézoélectriques sont essentiels pour inclure le comportement vibratoire dans les jumeaux numériques des applications industrielles. Les communications IO-Link simplifient le traitement des données de sortie de l'accéléromètre. (Source de la vidéo : Amphenol PCB Piezotronics)

Lorsqu'ils sont étendus à la modélisation des usines intelligentes et au-delà, les jumeaux numériques servent de plus en plus de base au métavers industriel étendu. Ce domaine numérique modélise et connecte des machines, des installations industrielles et des chaînes d'approvisionnement complètes pour alimenter et distribuer les opérations de production.

Le seul hic ? La programmation, les exigences informatiques et la consommation d'énergie liées à la maintenance du métavers industriel sont considérables. En effet, l'utilisation de ce métavers nécessite :

• Internet ultrarapide et processeurs hautes performances — en particulier lorsque le système comporte des paramètres de réalité virtuelle 3D à forte intensité graphique
• Assimilation en temps réel de données de capteurs souvent volumineuses
• Sites de fabrication virtuels et leurs myriades d'objets numériques hébergés dans des data centers (pour la fonctionnalité cloud) et, dans de nombreux cas, protégés par la technologie blockchain
• Analyses basées sur l'IA et réseaux neuronaux notoirement énergivores pour les fonctions d'apprentissage automatique

Lorsque les investissements dans des approches exploitant les jumeaux numériques et le métavers industriel sont justifiés, les très grandes entreprises ont tendance à fournir les outils nécessaires à leur utilisation. En revanche, ce sont les petites et moyennes entreprises qui bénéficient le plus de leur utilisation. Par exemple, les écosystèmes logiciels de Siemens, Autodesk et Dassault Systèmes prennent en charge la conception et l'utilisation de modèles virtuels holistiques. Les outils de simulation d'Ansys et d'Altair Engineering (y compris le produit One Total Twin) permettent de modéliser des produits en tenant compte de paramètres tels que les propriétés des matériaux et les performances au cours d'un cycle de vie prévu.

Lecture complémentaire : Comment les PME peuvent utiliser un métavers industriel pour explorer et déployer rapidement des solutions robotiques

Les applications de métavers industriel qui connaissent l'adoption la plus rapide sont celles de la logistique, de la fabrication, des soins de santé, de l'éducation, du divertissement et de l'urbanisme. En fait, une partie de l'utilisation du métavers attribuée à l'industrie manufacturière est liée à l'amélioration des chaînes d'approvisionnement — en particulier pour les programmes visant à accroître l'efficacité et la visibilité du transport.

Les utilisations du métavers industriel dans le secteur de la fabrication sont toutefois en augmentation, en particulier pour la réduction des goulets d'étranglement, l'optimisation des processus, le contrôle de la qualité et les programmes de maintenance prédictive.