Mieux comprendre les impacts présents et futurs des jumeaux numériques
Mieux comprendre les impacts présents et futurs des jumeaux numériques
Dans l’industrie automobile, les jumeaux numériques ne sont pas qu’un simple prototype virtuel. Cette technologie, qui utilise les données en temps réel, a vocation à améliorer durablement la conception produit ainsi que la manière dont les différents métiers travaillent ensemble. Décryptage par Xavier Desseaux, Responsable commercial ligne de produits ALM chez PTC.
Contrairement aux jumeaux numériques de fabrication ou de processus, le jumeau numérique de produit s’entend comme la réplique virtuelle d’un actif physique. Ce prototype virtuel intègre des données en temps réel et différents modèles d’ingénierie, de simulation et d’apprentissage automatique. L’objectif ? Visualiser les performances et le comportement d’une voiture avant toute conception d’un prototype physique.
Cependant, la version virtuelle d’un véhicule est-elle identique à sa version physique ? Le jumeau numérique que propose PTC va bien au-delà de la simple simulation. Il permet aux industriels de prédire avec précision les performances de leurs produits. Ainsi, dans ce contexte, les industriels adopteront un nouveau cycle de production, structuré de la manière suivante. Tout d'abord, le design du véhicule, avec des niveaux de granularité (aspect, qualité, textures…) et de précision exceptionnels (esthétisme, fonctionnalités, contraintes physiques…). Ensuite, l’ingénierie qui, à partir des maquettes numériques, vient reproduire techniquement le véhicule en 3D dans son intégralité (châssis, carrosserie, moteur…). Cette représentation tridimensionnelle peut accueillir un occupant virtuel afin de réaliser des tests plus poussés et plus fiables. Enfin, les tests, à travers par exemple des conduites virtuelles sur route ou des crash-tests virtuels. La numérisation de ce processus permet de répéter les simulations un nombre exponentiel de fois pour trouver la bonne option.
Aller plus vite !
Le jumeau numérique de produit s’impose comme une réponse incontournable aux enjeux de l’industrie automobile moderne : accélérer les délais de mise sur le marché et innover sans cesse. La digitalisation croissante des véhicules, notamment électriques, et la transition vers des véhicules pilotés par logiciel (Software Defined Vehicle) modifient profondément les workflows de production et les métiers. Les industriels automobiles sont ainsi devenus des « sociétés tech ». Le développement des logiciels est au cœur de leurs activités, nécessitant de nouveaux profils et compétences ; à l’instar du CTO actuel de Stellantis, ancien collaborateur d’Amazon et de Microsoft.
Équipées de technologies de pointe telles que la navigation en temps réel et les diagnostics prédictifs, les voitures se transforment en véritables objets connectés, capables de prendre des décisions autonomes grâce à des dispositifs de capteurs et d’intelligence artificielle (IA). Le jumeau numérique, comme en témoigne l’exemple de Tesla, joue un rôle central dans les différentes phases de développement du véhicule. Il permet de suivre en temps réel les performances du véhicule, de diagnostiquer les pannes, d’anticiper des réparations et d'optimiser les mises à jour logicielles, le tout à distance. En suivant l’exemple de Tesla, les constructeurs peuvent optimiser la maintenance et personnaliser et améliorer l’expérience utilisateur et la sécurité.
Exploiter au mieux les données en temps réel
Sur le papier, le jumeau numérique de produit est fantastique. Il représente une des avancées majeures pour les industriels automobiles. Pourtant, sa mise en œuvre constitue un véritable défi. Pour une raison simple : tout prototype virtuel nécessite une stratégie data efficiente, avec des données disponibles en temps réel, complètes et exactes. Ce n’est qu’à cette condition que le jumeau numérique pourra libérer tout son potentiel.
Mais, quels types de données sont nécessaires pour qu’un jumeau numérique véhicule fonctionne efficacement ? Le jumeau numérique implique l’intégration de capteurs qui collectent – en temps réel - des informations sur son état, ses performances et son environnement, qui sont alors envoyées vers ce jumeau numérique basé dans le cloud.
Il s’appuie sur différents niveaux ou couches de données pour fonctionner :
• Couche de base ou données de base du véhicule : elle comprend les diverses sources de données ainsi que l'infrastructure pour les systèmes connectés. Les données vont être issues de plusieurs sources comme les capteurs IoT, les données CAD (conception assistée par ordinateur), les données de production (matériaux, usines…) ou encore les données de performance (répétition des essais…).
• Couche d'intégration et d'orchestration : elle crée le modèle virtuel du véhicule en utilisant et reliant les données de la couche de base, fournissant des capacités analytiques. C’est une phase de personnalisation de l’outil. Ces données permettent de fiabiliser les tests de conception, les scénarii de production et les tests virtuels.
• Couche d'engagement : ce sont les données situées au niveau de l’interface utilisateur qui permet d'interagir avec le jumeau numérique.
La richesse des données générées par les ERP, l’IoT, la CAO, le PLM ou encore l’ALM et d’autres sources est un atout indéniable, mais cette hétérogénéité ne peut constituer un obstacle à leur exploitation. Un outil de gestion performant doit donc être capable de standardiser ces informations hétérogènes afin de garantir une interopérabilité parfaite entre les différents systèmes et plateformes. Cela permet d’éliminer les silos d’information et les latences, mais aussi d’assurer une continuité numérique dans un environnement dynamique et complexe.
Le décisionnel se transforme
Le jumeau numérique révolutionne les méthodes de conception, de collaboration et les processus décisionnels. Lors des phases de conception, la possibilité d’ajouter, de modifier ou de remplacer rapidement des pièces et des systèmes, des matériaux ou des configurations, accélère considérablement les cycles de développement. Cette approche favorise le travail collaboratif et permet d’aligner l’ensemble des équipes dès les premières phases du projet. Les données, pierre angulaire de cette approche, alimentent les logiciels de conception/simulation pour offrir une précision accrue.
Ainsi, le jumeau numérique est un « game changer » pour l’industrie automobile. Mais, afin de tirer pleinement parti de cette technologie de rupture, il est nécessaire de fiabiliser son architecture des systèmes d’information (disponibilité, interopérabilité, temps réel, etc.) et ainsi éviter les silos d’informations et les latences. Ce n’est qu’à cette condition que les industriels pourront optimiser leurs opérations de conception produit, d’ingénierie et de tests virtuels. Demain, et notamment dans une optique d’amélioration de l’expérience client, les jumeaux numériques occuperont une place centrale dans les workflows de production !
