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Avec le jumeau numérique de Cosmo Tech, Renault optimise sa production de moteurs

Avec le jumeau numérique de Cosmo Tech, Renault optimise sa production de moteurs

Aimé-Frédéric Rosenzweig de Renault (à gauche) et Michel Morvant de Cosmo Tech (à droite) présentent l'utilisation du jumeau numérique appliqué à un système de production.

© Alexandre Couto

Lors du salon Supply Chain Event, qui se tient les 3 et 4 décembre à Paris, Renault a présenté un retour d'expérience sur l'utilisation d'un jumeau numérique de l'outil de production. Mis au point par la startup Cosmo Tech, il a permis de cartographier et d'optimiser le système opérationnel du constructeur automobile.

A l’occasion du salon Supply Chain Event, qui se tient les 3 et 4 décembre à la Porte de Versailles (Paris), le constructeur automobile Renault et la start-up Cosmo Tech, spécialisée dans la conception de jumeaux numériques, ont présenté un retour d’expérience sur l’utilisation de ce nouvel outil pour optimiser les flux sur les chaînes de production.

« Le secteur automobile est actuellement en pleine mutation. La demande pour des véhicules à motorisation électrique varie plus vite que prévue et nous avons dû optimiser nos flux d’approvisionnement et de production, explique Aimé-Frédéric Rosenzweig, expert supply chain chez Renault. Le problème était le suivant : comment produire plus de moteurs avec les mêmes capacités, sur un marché qui évolue rapidement ? »

Une cartographie de l'outil de production

Pour relever ce défi, Renault s’est rapproché en 2017 de la société Cosmo Tech, qui lui a proposé de numériser les flux, les processus métiers, l’infrastructure de production ainsi que les ressources humaines et financières de l’entreprise.

Grâce à ces informations, le logiciel de la start-up produit sous la forme d’un organigramme dynamique une véritable cartographie des postes clés et des interconnexions entre eux. En quelques clics, toute la dynamique de la chaîne de production devient visible.

« Cette étape permet de placer tout le monde en face d’une même représentation de l’outil de production. C’est l'élément de base pour mieux comprendre les éventuelles failles dans notre stratégie opérationnelle », souligne Aimé-Frédéric Rosenzweig.

Pour Michel Morvan, ancien mathématicien et co-fondateur de Cosmo Tech, il ne s’agit que d’une première étape dans l’utilisation du jumeau numérique. « Les industriels collectent de nombreuses informations que nous pouvons organiser pour leur offrir une représentation de leur processus de production. Mais étudier les données du « passé » pour connaître l’état d’un système n’est pas suffisant, l’industriel doit pouvoir interroger le système sur ses états futurs », lance-t-il.

Pour cela, le jumeau numérique de Cosmo Tech intègre « 20 ans de recherches en algorithmes » menées par Michel Morvan en tant que professeur à l’Ecole Normale Supérieure de Lyon, lui permettant de simuler des scénarios pour atteindre un objectif donné et assurer la résilience d’un plan d’action face à des événements imprévus.

Un outil prédictif et prescriptif

Ces scénarios peuvent être générés selon deux commandes : What if et How to. La première est un outil prédictif permettant d’anticiper et de maîtriser les conséquences de certaines décisions et d’identifier les forces et les faiblesses de la stratégie opérationnelle. La deuxième, offrant une ligne prescriptive pour établir un plan d’action et obtenir les meilleurs leviers d’optimisation.

Le groupe Renault semble conquis par ce système : « Cosmo Tech nous a permis d’identifier de véritables goulots d’étranglement dans nos flux et corriger le tir. La machine permet un véritable jeu d’itérations, qui par ailleurs ne dépossèdent pas les équipes opérationnelles de leur rôle. La machine révèle les problèmes et les équipes réfléchissent aux solutions qu’elles peuvent rapidement simuler », appuie Amédé-Frédéric Rosenzweig.

Le constructeur automobile souhaite aller plus loin dans l’intégration de la solution de Cosmo Tech, notamment en automatisant l’acquisition en temps réel des données de production.

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