Qu’entend-on par Qualité des modèles CAO ? Comment la préserver et la contrôler lors des échanges ? Ce sont les questions auxquelles se sont attachés à répondre les intervenants du séminaire organisé par Micado sur la Qualité des Modèles.
A l’heure où l’on parle de co-conception, de plateau virtuel, d’entreprise étendue… de PLM, on pourrait croire que les modèles CAO s’échangent sans problème. Pas du tout ! Parfois, rien qu’entre deux révisions d’un même logiciel les modèles sont dégradées lors de la conversion des données. De plus, il ne suffit pas d’échanger des géométries ; Il faut s’assurer que les modèles ont bien été élaborés pour répondre aux métiers en aval et qu’ils répondent aux normes de qualité. Et pour corser le tout, chaque grand groupe industriel a des critères de qualité et des règles de contrôle qui lui sont propres. Vous imaginez donc la difficulté pour tout cotraitant de répondre aux exigences spécifiques de chacun de ses donneurs d’ordres. La qualité des modèles (QDM) est donc stratégique dans la chaîne numérique de développement collaboratif de produits et dans le cycle de vie des modèles numériques.
Convergence des normes
La journée a commencé par un exposé d’Oscar Rocha, chef de projets normes et standards chez Renault, sur la nécessité d’un standard de spécification des modèles de données de définition des produits. Le premier contact est qu’il existe plusieurs normes au niveau international, chaque norme comprenant plusieurs standards. Toutefois, la norme ISO TC184/SC4 semble s’imposer comme norme internationale multisectorielle couvrant la qualité des données techniques à travers le cycle de vie du produit. Parmi les efforts visant à réduire le nombre de standards, plusieurs groupements agissant en ce sens dans le secteur automobile se sont réunis pour créer le consortium SASIG (Strategic Automotive product data Standards Industry Group), dont en France le Groupement pour l’Amélioration des liaisons dans l’Industrie Automobile (GALIA).
Rationalisation de la QDM pour l’automobile
Christine Fievet-Vivier de Valéo a présenté les résultats de travaux réalisés au sein de Galia sur le contrôle qualité des données Catia V5 dans un contexte d’échanges entre constructeurs automobiles et équipementiers, en l’occurrence entre Renault, PSA et Valéo. Le groupe de travail a commencé par établir une liste de règles qualité dont la pertinence a été validée dans un contexte industriel. Les règles définies ont été intégrées aux logiciels de contrôle qualité PrescientQA (PQA) de TDCi utilisé par Renault et Q-Checker de Transcat PLM (filiale de Dassault Systèmes) utilisé par PSA et Valéo. Les essais en condition réelle ont montré que pour échanger des données entre Catia V5 R16 et Catia V5 R14, la meilleure voie est de passer par un export/import STEP. Incroyable, non ! Cette première phase du projet a montré la nécessité de fixer les valeurs et les seuils de tolérance pour chaque règle afin d’éviter la sur-qualité. Christine Fievet-Vivier a également soulevé la problématique liée aux critères spécifiques de chaque constructeur, qui nuit à la question des standards et qui amplifie la difficulté de contrôle de la QDM pour les cotraitants.
Qualité des modèles pour l’archivage
Le secteur aéronautique mène également un projet de normalisation de la qualité des modèles CAO pour l’archivage long terme : le standard LOTAR. Le consortium réunit plusieurs grands industriels européens de l’aéronautique et spatial. Il est parti du constat que la durée de vie d’un logiciel est de 10 à 15 ans, alors que la durée de vie d’un avion peut atteindre plus de 70 ans. Par ailleurs, les nouveaux projets européens utilisent désormais la 3D comme donnée contractuelle de dimensionnement et de tolérancement. La première préconisation du consortium est d’archiver les données CAO au format neutre STEP qui permet de limiter les migrations de données à une conversion tous les 30 ans contre tous les 10 ans dans le cadre d’un archivage au format propriétaire des logiciels de CAO. Mais la stratégie pour l’archivage de long de terme a consisté à définir des règles de vérification et de validation adaptées aux informations essentielles à préserver. Pour la géométrie 3D, la solution retenue consiste à archiver un nuage de points. A la demande du consortium, certains logiciels supportent déjà la fonctionnalité de nuage de point pour le contrôle qualité des informations créées. Les travaux en cours du standard LOTAR visent à spécifier des règles et des procédures de contrôles dans le temps pour garantir la récupération des informations dans les futurs logiciels de CAO. La prochaine étape consistera à définir des règles de contrôle qualité « métiers » pour faciliter un contrôle automatique de la QDM par des logiciels, et pour permettre l’interopérabilité des informations.
Aspects contractuels
Annick Boisseau, pilote achats des échanges CAO chez PSA Peugeot Citroën, a expliqué l’impact de la qualité des modèles numériques sur un projet automobile et les aspects contractuels qui en découlent. Chez PSA, tous les modèles numériques sont contrôlés selon multiples critères avant d’être intégrés dans la Maquette Numérique. Annick Boisseau a précisé que « ces contrôles n’ont pas pour cible unique de simplifier l’intégration des définitions numériques mais plutôt de permettre une exploitation des modèles pendant toute la vie du projet. » Puis, elle a insisté sur la nécessité de concevoir des modèles de qualité conformes aux besoins des différents métiers, en étayant son message de plusieurs exemples de l’impact du non respect des règles de qualité : problèmes de démoulage, défaut d’aspect sur une pièce de style, défaut de maillage, défauts d’usinage, mauvaise définition des assemblages,… En bref, la non-qualité des modèles CAO coûte très chère. C’est pourquoi, PSA se dirige vers une contractualisation des règles de qualité des modèles qui peut impacter le choix des fournisseurs, tout du moins ceux impliqués dans le co-développement du produit, car vis-à-vis des sous-traitants à bas coûts les exigences ne sont pas les mêmes.
Automatisation des conversions
Afin de ne pas imposer un format de données à ses fournisseurs ‘low-coast’ et pour éviter un surcoût de 2 € de l’heure sur les achats de prestations de CAO, PSA a décidé de prendre à son compte les conversions. Entre des interfaces multidirectionnelles sur les logiciels cibles ou l’utilisation d’un produit de conversion multi formats, PSA a choisi la deuxième solution. La division Support conception outillage process de PSA a développé une application web de conversion automatique des modèles CAO. Mise en service depuis 8 ans, cette application basée sur les fonctionnalités de conversion du logiciel TransXpert, est systématiquement utilisée par les 200 concepteurs et experts en simulation robotique de l’activité ferrage pour traiter 10000 modèles CAO par an. Les conversions peuvent-être traitées en lots (ZIP) et en temps masqué. « Désormais, il n’est pas nécessaire d’être un expert en surfaces ou solides pour réaliser des conversions de qualité ; Il suffit de savoir d’où on part et où l’on veut aller, » a déclaré Hervé Pralong de PSA qui précise que cet outil en ligne propose un large panel d’interfaces. Hervé Pralong estime qu’il faut au moins un volume de conversion de 30 modèles CAO par jour pour justifier un tel investissement.
Les modèles triangulés
Pour les applications en aval de la conception qui ne nécessitent pas un retour vers la CAO, telles que les applications de simulation, de prototypage ou de visualisation réaliste, Michel Bory, développeur indépendant (ex. Cisigraph), préconise le passage par un modèle intermédiaire triangulé. Cela permet notamment aux sous-traitants de palier au manque de qualité des modèles CAO. Il a présenté une application permettant de passer automatiquement d’un modèle CAO original à un modèle triangulé, développée pour le compte de la société C4W. La méthodologie consiste à créer un modèle discrétisé, à le nettoyer et à l’analyser pour reconstruite la topologie à partir de la seule géométrie, et à créer ainsi une triangulation garantissant les critères nécessaires à l’application avale. Notons que le format standard de triangulation STL, développé au départ pour les applications de prototypage rapide, est proposé en format d’export sur la quasi-totalité des logiciels de CAO, et il est lu par de nombreuses applications métiers. Plusieurs applications de simulations proposent déjà de s’appuyer sur les fichiers STL comme maillage pour la simulation, surtout pour la simulation de procédés de fabrication (emboutissage, moulage,…).
Les sources d’anomalies et les remèdes
Alain Morand d’Ingetech a quant-à lui présenté les méthodologies et les outils associés que propose sa société pour améliorer l’interopérabilité des données CAO tout au long du cycle de vie d’un produit. La présentation s’appuyait sur des exemples de validation de conversion, de comparaison de géométries et de réparation automatique, pour de transfert de la CAO vers la simulation ou la fabrication, la validation des modifications de conception et l’archivage long terme.
A propos des outils de contrôle et de réparation des modèles, la discussion entre les personnes présentes au séminaire montre que chacun à son point de vue sur la question. Tout le monde est d’accord sur le fait qu’il faut contrôler les modèles, et ce, de manière régulière au fil du processus de conception. Mais faut-il un outil qui se limite à signaler les erreurs ou un outil qui les répare automatiquement ? Là est le débat. Un débat auquel ont participé les éditeurs de logiciels et les prestataires de services de conversion, de contrôle QDM et de réparation des modèles CAO présents, à savoir : C4W, Datakit, Ingetech, Spring Technologies et Transcat PLM.
Pour conclure
Lors du débat de clôture, des industriels s’interrogent sur la volonté des éditeurs de logiciels à fournir des outils capables de générés des modèles de qualité, laissant même entendre que ceux-ci font les beaux jours des prestataires de services. « Il faudrait nous faire entendre de nos dirigeants pour exiger une meilleure qualité des logiciels ! » D’autres admettent que la qualité des modèles est pour beaucoup liée au savoir-faire des concepteurs, et donc à leur formation. En fait, la solution passe par une norme ‘‘juste nécessaire’’ que devront respecter non seulement les éditeurs de logiciel mais aussi les donneurs d’ordres, car leurs spécificités qui se traduisent en exigences ‘‘hors normes’’ compliquent la tâche des cotraitants.
Le professeur Jean-Marc Brun, l’un des pères d’Euclid, nous a donné un cours sur l’historique de la 2D à la 3D et sur les causes des problèmes topologiques. Il est impossible ici de rapporter la multitude d’exemples présentés, mais on retiendra que les sources d’anomalies topologiques sont multiples : erreurs ou imprécisions sur la CAO d’origine, imperfections à l’export ou à l’import des données, divergence dans l’interprétation des normes d’échange, différence de représentation interne entre systèmes CAO, erreurs et oublis de l’opérateur. Cette dernière est, semble-t-il, la plus fréquente. Pour Jean-Marc Brun « beaucoup de problèmes de qualité des surfaces sont liés à une utilisation des NURBS qui a fait émerger des pathologies, car leurs algorithmes sont trop tolérants. » Il remarque également que dans le cas des surfaces morphologiques, qui sont en majorité fonctionnelles, les NURBS sont mathématiquement exactes mais cachent la fonction (axes ? rayon ?...) Pour lui un retour aux surfaces de Bézier permettrait de gagner en qualité par la création de surfaces plus tendues, plus simples.
