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Le jumeau numérique donne vie à l'industrie 4.0

Floriane Leclerc
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Le jumeau numérique donne vie à l'industrie 4.0

Akselos travaille sur la base de composants paramétriques - des blocs de construction structurellement significatifs, qui sont pré-résolus pour ne contenir que des solutions valides. Le modèle peut être rapidement modifié et résolu pour refléter les conditions actuelles ou futures.

© Twitter

Couplant simulation et données, le jumeau numérique colle au plus près du système réel qu’il modélise. L’industrie l’utilise pour surveiller, maintenir et optimiser ses machines et ses produits.

Classé parmi les dix grandes tendances technologiques stratégiques selon Gartner, le jumeau numérique s’installe progressivement dans le paysage industriel mondial. Si, aujourd’hui, peu d’entreprises exploitent encore cette technologie en production, les deux tiers de celles ayant une stratégie dans l’internet des objets (IoT) devraient la mettre en place d’ici à 2022, selon le cabinet de conseil.

Formulé pour la première fois en 2002 par le chercheur Michael Grieves (université du Michigan), le concept de jumeau numérique ne cesse d’évoluer au fil du temps et des objectifs des entreprises. Sous une forme assez générique, Gartner le définit comme le modèle numérique d’un process ou d’un objet réel, rendu dynamique par les données issues de ce même process ou objet.

Il ne s’agit donc pas d’une simple copie virtuelle d’une pièce ou d’un process génériques, « mais d’un véritable jumeau individuel conçu pour suivre en temps réel les transformations de l’objet ou du process spécifique auquel il est attaché, de sa conception jusqu’à sa destruction », insiste Éric Martin, directeur de l’École nationale supérieure d’ingénieurs de Bretagne Sud (Ensibs), à Lorient, où une chaire Jumeau numérique vient d’être créée.

Modèles alimentés en continu par des données

Quelles que soient ses spécificités, le jumeau numérique s’appuie sur un ensemble de modèles physiques utilisés pour réaliser des simulations. Soit résoudre numériquement des équations issues de la physique afin de prédire la façon dont le système réel se comporte. La spécificité du jumeau numérique réside dans le fait que ces modèles vont être alimentés en continu par des données collectées via des capteurs disposés sur le système réel, ou issues de la dernière inspection en date.

Ainsi, contrairement à la simulation classique, les modèles du jumeau numérique peuvent tourner sans cesse afin de pouvoir fournir à chaque instant des informations sur l’état actuel de fonctionnement du système réel auquel il est relié. Mais aussi des prédictions en temps réel sur ce qui, au regard de son fonctionnement actuel, va se produire dans les secondes, les minutes, les heures, ou les semaines à venir [lire l’encadré ci-dessous].

Le temps réel, une mesure variable

« La notion de temps réel peut recouvrir différentes échelles. On devrait parler de quasi-temps réel. Pour une éolienne, les pannes ne surviennent pas en quelques secondes, mais plutôt pendant plusieurs jours. Les données chargées d’alimenter le jumeau numérique peuvent donc être relevées une fois par jour en moyenne. Au contraire, certains processus comme les turbines à gaz des avions exigent qu’on surveille leur fonctionnement chaque seconde », souligne Sébastien Kawka, le responsable d’applications chez le fournisseur de logiciels Comsol. Aussi, les modèles mis en jeu vont-ils se révéler très différents. Dans le premier cas, on peut se permettre de simuler des modèles complexes qui pourront prendre des heures à tourner. Dans le second cas, il faudra des modèles numériques simplifiés de façon à pouvoir interagir rapidement avec le système physique. »

De quoi permettre une surveillance accrue ou d’anticiper d’éventuelles pannes. « Pour une éolienne, en fonction de la vitesse de rotation du moteur ou de la pression exercée par le vent, on pourra prévoir à chaque instant l’usure des matériaux de chaque pale en faisant tourner des modèles de fatigue de ces pales alimentés par les dernières données collectées. Aux premiers signes d’usure, l’information est remontée à l’opérateur qui arrête l’éolienne afin d’effectuer des travaux de maintenance préventive », explique Sébastien Kawka, responsable d’applications chez le fournisseur de logiciels Comsol.

Obtenir les meilleurs leviers d'optimisation

« Quand l’ensemble d’un parc est répliqué et son évolution simulée, on peut prédire à quel moment et comment précisément vous avez intérêt à procéder à chaque réparation pour minimiser l’impact sur votre production et maximiser son efficacité. Il s’agit, par simulation, de visualiser ce qu’il se passe si je modifie tel ou tel paramètre et, par comparaison entre les différents scénarios, d’obtenir les meilleurs leviers d’optimisation et le meilleur plan d’action », détaille Michel Morvan, le président de la start-up lyonnaise Cosmo Tech, qui a déployé sa solution de jumeaux numériques chez Renault.

Pour fournir des prédictions compatibles avec des prises de décision rapides, de l’ordre d’une fraction de seconde pour des voitures autonomes ou de la journée pour une éolienne, il a fallu augmenter la rapidité des simulations.[…]

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