IAO simulation Jumeau numérique

LE JUMEAU NUMÉRIQUE DEVIENT UN PILIER STRATÉGIQUE DE L’ENTREPRISE

ANSYS S’EST PARTICULIÈREMENT IMPLIQUÉ DEPUIS CINQ ANS DANS LE DOMAINE DU JUMEAU NUMÉRIQUE. LOGIQUE, L’ASPECT SIMULATION EST AU COEUR DU CONCEPT ET LUI APPORTE TOUTE SA VALEUR AJOUTÉE. RENCONTRE AVEC PIERRE VINCENT, DIRECTEUR TECHNIQUE SYSTEMS BUSINESS UNIT D’ANSYS.

Cad-Magazine : Comment le concept de jumeau numérique a-t-il évolué ces dernières années ?

Le jumeau Numérique (JN) a pris désormais une place importante dans le monde industriel. Utilisé au départ dans les industries à haute technologie comme l’aéronautique ou le spatial, il est désormais utilisé pour le développement, l’exploitation et la maintenance d’équipements industriels dans des domaines beaucoup plus vastes tels que l’industrie du pétrole et du gaz, des énergies renouvelables (éoliennes, turbines à eau…) ou encore de l’automobile (voitures électriques).

Cad-Magazine : Qu’est-ce que le « vrai jumeau numérique » aujourd’hui ?

Le JN est un objet « vivant » : il permet de manipuler et simuler de façon dynamique un modèle numérique multiphysique d’un équipement industriel dans sa vie opérationnelle à partir d’informations provenant de capteurs réels ou virtuels. Le JN est « temps réel » : il s’appuie sur des techniques de modèles réduits (ROM for Reduced Order Model) afin de permettre une simulation de niveau système ou sous-système en temps réel et obtenir ainsi une réponse comportementale des modèles en quelques minutes, voire secondes.

Enfin, le JN est « intelligent » : il est le plus souvent associé à un composant logiciel qui contrôle le bon fonctionnement de l’équipement et assure des conditions opérationnelles optimales et des conditions de sécurité.

Cad-Magazine : Quelles sont les utilisations concrètes sur le terrain ? Pour quels marchés, quelles entreprises ?

Les principales entreprises utilisant le concept de JN souhaitent effectuer de la maintenance prédictive sur leurs équipements (voir encadré). A titre d’exemple, une maintenance prédictive efficace et optimisée peut permettre d’économiser plusieurs dizaines de milliers de dollars par heure sur des relais dans des circuits électroniques. En faisant de la maintenance prédictive, on peut donc limiter le temps de maintenance des relais et gagner de l’argent. L’approche basée sur des modèles physiques de simulation permet d’obtenir des niveaux de prédiction bien plus précis qu’avec une approche uniquement basée sur des données statistiques. D’autre part, elle permet de comprendre « pourquoi » et « comment » la défaillance d’un équipement est survenue et aussi de tester les différents scénarii correctifs possibles avant le déploiement sur l’équipement réel.

DEUX EXEMPLES D’APPLICATIONS DU JN

– Un fabricant de turbines hydrauliques : l’utilisation a permis de prévoir le comportement de la turbine avec différentes conditions de charge et d’en déduire les conditions pour un fonctionnement optimal (rendement maximal). Economie réalisée : 100k€ par an et par turbine.
– Un fabricant de pompes centrifuges anticorrosion : l’utilisation d’un JN permet de créer des capteurs virtuels sur le modèle numérique pour récupérer des informations clés pour le bon fonctionnement de la pompe et ce, à moindre coût.
L’utilisation d’un capteur physique dans un environnement corrosif n’est pas nécessairement possible à un coût raisonnable. Plus généralement, l’utilisation de capteurs virtuels permet souvent une meilleure gestion et opération des équipements à contrôler.

Cad-Magazine : Quels sont les apports de l’IA et du Cloud vis-à-vis du jumeau numérique ?

Le développement et l’utilisation d’un JN nécessite une infrastructure complexe mettant en oeuvre des techniques de pointe dans le domaine du big data, de l’intelligence artificielle ou encore de la réalité augmentée.

La simulation système nécessite, elle, des modèles numériques performants (temps réel) permettant la visualisation du comportement du système en quelques minutes, voire secondes. Cet objectif n’est possible que par l’utilisation de modèles dits « modèles réduits » (ROM). Ces ROMs sont construits à partir de modèles de simulation 3D dont la physique a été validée au préalable en s’appuyant notamment sur des algorithmes de Machine Learning. Le modèle ROM obtenu a une précision similaire au modèle 3D d’origine mais avec des performances 100 fois supérieures.

Enfin, l’exécution des runtimes en phase d’opération nécessite des ressources machines fournies par des environnements Cloud. L’utilisation du Cloud permet notamment le passage à l’échelle sur des systèmes de grande envergure supportant notamment un grand nombre d’actifs connectés et distribués sur un réseau.

Cad-Magazine : Comment le marché va-t-il évoluer ?

Les applications de JN s’étendent. Leur utilisation va au-delà des applications de maintenance prédictive. Il permet aujourd’hui d’adresser des objectifs encore plus ambitieux tels que la simulation virtuelle de l’ensemble des processus et activités d’une usine. Les outils/plateformes mettant en oeuvre les JN sont capables aujourd’hui de créer des modèles 3D d’une usine complète avec ses ressources qu’elles soient humaines ou industrielles. On peut ainsi simuler l’implantation d’une usine ou d’une chaîne de production ou encore simuler les flux de production de cette usine afin de déterminer une organisation et une utilisation des ressources optimales.

Cad-Magazine : est-ce seulement une évolution technique ?

Non, le JN devient désormais un pilier stratégique de l’entreprise. Son utilisation permet ainsi à un industriel de proposer des équipements et des services intelligents à ses clients. Citons par exemple le cas d’une entreprise allemande célèbre pour sa fabrication de systèmes d’air comprimé. Dans ce domaine, l’optimisation des produits vise l’amélioration de l’efficacité énergétique, la disponibilité maximale des centrales d’air et un coût d’exploitation bas pour le client. Grâce au JN, l’entreprise est aujourd’hui en mesure de développer des systèmes à air « intelligent » (Compressed Air-as-a-Service). En effet, dans un environnement de production ultra-flexible, les systèmes connectés développés par cette entreprise offrent la qualité et le débit d’air comprimé adaptés à chaque situation. Les anomalies du réseau d’air comprimé sont détectées « au plus tôt » , ce qui réduit les coûts de SAV. On observe plus globalement un rendement optimal, une disponibilité élevée et surtout une sécurité optimale d’utilisation (conformité à la norme ISO 50001- Management de l’énergie).

Il est aussi important de noter que lors de développement d’équipements complexes, intelligents et de plus en plus connectés, la sûreté de fonctionnement et la sécurité deviennent des enjeux majeurs des fabricants et ce, tout au long du cycle de vie du produit.

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