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Quand les lignes de production se dédoublent

Quand les lignes de production se dédoublent

© BMW

Mise en service virtuelle, qualité, maintenance prédictive… Les constructeurs allemands sont entrés en phase de déploiement des jumeaux numériques. Mais le manque de standardisation freine encore les projets d’ampleur.

Sur le site de Volkswagen de Zwickau, le jumeau numérique des robots de pose des joints de portières a permis d’augmenter le taux de disponibilité de la ligne de 20 %, le faisant passer à plus de 90 %. Jusque-là, le poste souffrait d’une importante instabilité : la mauvaise corrélation entre la vitesse de rotation du robot et la pression appliquée sur les joints conduisait à des défauts d’étanchéité qui devaient être corrigés manuellement, d’où une perte de temps. Entre 2018 et 2019, l’équipe chargée de la numérisation de l’usine décide donc de le doubler virtuellement pour améliorer son efficacité. Tout est numérisé : la vitesse de rotation du robot, la température du joint, la pression d’application, le modèle de porte… Combinées et réactualisées en temps réel, ces informations permettent de déterminer les paramètres optimaux de fonctionnement du robot, en fonction de chaque type de porte. "Le taux de défaut est tombé à zéro et la productivité a progressé de 30 %", se félicite Frank Göller, le directeur de la production numérique.

À l’instar de Volkswagen, tous les constructeurs automobiles allemands déploient aujourd’hui des jumeaux numériques dans leurs usines. "Il existe de très nombreux domaines d’application, liste Olaf Sauer, chargé de l’automatisation à l’Institut Fraunhofer d’optronique, d’ingénierie des systèmes et d’évaluation d’images (IOSB). Cela peut aller du jumeau de la voiture, des pièces détachées, à celui de l’ordinateur de bord pour améliorer l’expérience de conduite. En production, on les retrouve en qualité prédictive, sur la presse, dans la soudure, le collage ou encore à l’atelier peinture." Pour le groupe BMW, ils représentent un puissant outil permettant un gain de temps grâce à la mise en service virtuelle. "Chaque introduction d’un nouveau modèle ou changement d’une installation nécessite d’arrêter la ligne, puis de la relancer progressivement, en la testant avec des préséries pour éviter les erreurs de programmation et tout risque de collision des robots, explique Markus Baumann, le responsable de la mise en service virtuelle chez BMW. Cela prend du temps et le moindre retard coûte très cher."

Un déploiement ciblé

Le jumeau numérique permet de tester l’équipement virtuellement avant de lancer la construction ou la modification de l’infrastructure dans le monde réel. Celui-ci est configuré avec un modèle 3D de la ligne, sa cinématique, associée à toute l’infrastructure mécanique, mécatronique, électrique, informatique et logicielle. Le modèle est mis en mouvement pour anticiper les problèmes et les corriger en amont. "Ce travail qui peut prendre un à deux ans, nous fait au final économiser beaucoup de temps", estime Martin Langosch, expert en numérisation de l’équipe de mise en service virtuelle. C’est ainsi que le site de BMW de Leipzig a réussi à remplacer l’intégralité des châssis suspendus de transport des carrosseries de la halle de montage en deux semaines seulement, pendant les vacances de Noël 2019, contre plusieurs mois sans jumeau numérique.

En dépit de ce gain significatif, l’investissement nécessaire à l’installation de jumeaux numériques et la complexité de tels dispositifs restent des freins importants. "L’idée n’est pas de les déployer partout, poursuit Markus Baumann. Nous analysons la pertinence : est-ce une étape critique en termes de qualité, de productivité, de goulet d’étranglement ?" Sur le site de Ratisbonne, le système de convoyage des sièges de la BMW Classe 1 a été doublé par son jumeau. "Tous les sièges passent par cette unique voie, explique Martin Langosch. L’examen du ratio bénéfices-coûts a conclu à l’intérêt de la sécuriser avec un double virtuel." Le degré de sophistication est également variable. Si BMW alimente ses "digital twins" en données d’ingénierie, l’acquisition automatique des données de production en temps réel pour nourrir les jumeaux n’est pas systématique. "Nos modèles servant à la mise en service virtuelle ne sont pas encore en mouvement et alimentés par des informations comme le déplacement, la vitesse, la température, la pression…", concède Markus Baumann.

Simplifier les infrastructures informatiques

Chez Volkswagen non plus, on n’en est pas encore à la généralisation des jumeaux dynamiques, réactualisés en temps réel. Ceux-ci sont déployés ponctuellement, comme sur la presse, à Wolfsburg, ou à la pose du pare-brise chez Audi, à Ingolstadt. Le groupe ne dispose pas de chaînes complètes où l’ensemble des équipements, des opérateurs et des flux de matériels seraient simulés et prédits en temps réel. L’entreprise a aussi fait le choix de limiter le nombre de données. "Potentiellement, les capteurs nous fournissent une quantité énorme d’informations, mais nous ne sélectionnons que les plus pertinentes. Certains process mesurent l’humidité de l’air, ce dont nous n’avons pas encore besoin. Dans le futur, avec l’amélioration et la simplification des interfaces informatiques, nous en utiliserons davantage pour rendre nos jumeaux encore plus précis", décrit Frank Göller.

Reste cependant à relever quelques défis, à commencer par la standardisation. "Nous achetons les données auprès de nos fournisseurs pour les introduire dans nos modèles 3D, explique Martin Langosch. Mais comme celles-ci ont des qualités et des formats différents, nous devons les convertir à l’aide d’un assistant système pour qu’elles puissent communiquer avec les outils de planification virtuelle." L’objectif est donc de développer un format universel, afin que les données aient un niveau de détails et un comportement d’exécution uniformes. Par ailleurs, la modification de l’infrastructure informatique existante, qui doit passer d’une structure monolithique à une structure modulaire et dynamique, s’avère complexe. Volkswagen a ainsi fait appel à Amazon Web Services pour développer son architecture cloud et utilise les solutions de Siemens pour ses applications. "Le problème est que nous ne pouvons pas arrêter notre système informatique actuel sans stopper la production, ce qui est impossible, précise Frank Göller. La complexité réside donc dans le fait que les algorithmes étant très imbriqués, nous devons les extraire avec précaution pour les couper, les réécrire et les déplacer dans la nouvelle infrastructure d’applications." Un travail minutieux, lancé en 2018 et qui devrait durer encore trois à cinq ans.

Gwénaelle Deboutte

3 questions à…

Arndt Lüder, directeur de la chaire Systèmes et automatisation de la production à l’Institut pour la science du travail et l’automatisation des usines, à l’université Otto von Guericke de Magdebourg

Comment les constructeurs allemands investissent-ils dans les jumeaux numériques ?

L’enjeu est énorme et tous les constructeurs y consacrent d’importants moyens techniques, humains et financiers. D’une part, ils mènent des projets, chacun de leur côté, pour accumuler de l’expérience et identifier les difficultés. D’autre part, il y a une grande demande d’échanges de compétences. Ils y ont tout intérêt, car leur cœur de métier reste de produire des voitures et non pas de maîtriser le meilleur jumeau numérique.

Sont-ils avancés ?

Toutes les entreprises se sont lancées depuis plusieurs années dans la première phase, à savoir centraliser toutes les données d’ingénierie qui décrivent un process de manière cohérente. La deuxième phase consiste à automatiser l’accès en temps réel aux données nécessaires pour faire vivre le modèle. Je pense que dans cinq ans maximum, nous verrons les premières lignes de production automobile utilisant de tels jumeaux numériques.

Quels sont les freins qui persistent ?

Il manque une standardisation dans l’échange de données. Il existe de nombreux groupes de travail sur le sujet. Par exemple, le concept d’"administration shell" (couche de gestion) de la plate-forme Industrie 4.0 définit comment les données doivent être décrites et structurées dans le jumeau numérique. De son côté, le format AutomationML a une approche différente et vise à mettre au point un standard, sur le modèle de l’OPC-UA, qui serait utilisé dans les protocoles de communication.

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