Le 7 avril 2017

L’impact des jumeaux numériques sur le monde réel

Tribune libre de Jan Larsson, Directeur Marketing Senior EMEA chez Siemens PLM Software

Domaines  

Paris, avril 2017

Les processus de modélisation deviennent tellement plus précis qu’ils peuvent constituer de véritables jumeaux numériques du produit conçu et apporter une aide pendant tout le processus de design et de développement. Les modèles 1D peuvent aider à déterminer quelle est la meilleure architecture pour un système multi-physique. Les modèles 3D peuvent, quant à eux, apporter une valeur ajoutée dans la conception des détails du produit. Les tests permettent de rendre la modélisation plus réaliste. La combinaison de ces trois technologies garantit une précision optimale permettant d’orienter finement les choix de conception.

L’impact des jumeaux numériques sur le monde réel
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Mais aujourd’hui, le travail de conception ne s’achève pas une fois que le produit est livré. Il faut pouvoir recueillir les commentaires des clients, comprendre la manière dont les produits sont utilisés notamment grâce aux informations détaillées transmises par les capteurs, toujours plus nombreux. Ces données doivent alors être utilisées pour supporter, entretenir, réparer et améliorer les produits commercialisés, et incorporer dans les nouvelles générations de produits. Pour ce faire, les jumeaux numériques doivent régulièrement être synchronisés avec les produits réels, même lorsque ces derniers sont déjà sur le marché.

Auparavant, il était possible de développer des produits en procédant par essais et erreurs. On définissait alors un cahier des charges ad hoc, puis on expérimentait en créant des prototypes que l’on pouvait tester, voire casser, et que l’on modifiait en fonction des résultats obtenus. Aujourd’hui, la première étape est de définir entièrement la conception. Ensuite, bien avant de créer le produit physique, il est nécessaire de s’assurer qu’elle se comportera comme le produit est censé le faire (des mécanismes internes jusqu’aux détails de la finition et à la manière de démonter le produit pour le réparer), le tout en tenant compte des conditions d’utilisation.

Étant donné qu’un très grand nombre de produits ne sont plus seulement mécaniques, mais embarquent également des systèmes électroniques, un modèle 3D ne suffit pas pour représenter leur conception. Il est donc nécessaire d’utiliser une maquette du produit en tant que système et incluant l’électronique, le comportement fonctionnel, les logiciels et la logique de contrôle qui pilotent les pièces mécaniques. Cette dernière doit être suffisamment détaillée pour pouvoir être utilisée pour la simulation, les tests et la vérification.

Selon le type de conception, le processus d’ingénierie peut inclure des simulations de systèmes ; des analyses par éléments finis de composants et d’assemblages afin de comprendre les contraintes, la dynamique et les défaillances ; de la mécanique des fluides numérique (CFD, Computational Fluid Dynamics) pour analyser les fluides et les propriétés thermiques ; de la dynamique multicorps pour représenter les mouvements ; et des méthodes basées sur des tests destinées à compléter les simulations. Cette analyse prédictive utilisée pour l’ingénierie permet de combiner les données issues des simulations, des bancs d’essai et des tests de prototypes, voire les données d’utilisation des produits existants, pour aider à mieux prévoir les performances de conception. Tout l’espace de conception doit alors être exploré en modifiant des dizaines ou même des centaines de paramètres à la fois et en visualisant les bonnes combinaisons de ces paramètres pour l’expérimentation – afin de pouvoir prendre très tôt des décisions architecturales clés, suivre les paramètres importants tout au long du processus, puis optimiser les performances avec efficience à mesure que la conception avance.

Un modèle statique simple ne contient pas assez d’informations pour permettre d’effectuer ces analyses d’ingénierie prédictives, ni pour aider à répondre aux demandes d’assistance complexes une fois le produit livré, ou pour servir de base à la conception de produits complémentaires. Pour cela, une représentation numérique est nécessaire pour prévoir tous les comportements fonctionnels du produit à chaque étape de son développement et pendant son utilisation.  Cette représentation est un jumeau numérique du produit physique.

Lorsque le jumeau numérique évolue, les données obtenues lors des tests doivent être corrélées avec celles prévues par le modèle dans la simulation, et ce sur plusieurs cycles de simulations et de tests, afin de d’assurer que les données des deux types convergent. Le modèle représente ainsi de façon précise le produit en cours de conception et de réalisation.

Aujourd’hui, la plupart des entreprises du secteur industriel ont mis en place un environnement géré, car elles doivent utiliser des modèles CAO 3D et suivre les modifications qu’il subit pendant le cycle de vie des produits. Mais pour pouvoir réagir aux tendances telles que le remplacement progressif des appareils purement mécaniques par des appareils comportant aussi des fonctionnalités électroniques, il faut adopter une approche plus intégrée de l’ingénierie des produits, qui combine les données et les modèles nécessaires. Les outils de PLM ne devront plus être uniquement utilisés pour effectuer le suivi des cahiers des charges et des données de CAO, mais aussi pour la simulation, l’ingénierie et la vérification. Au bout du compte, cela permet d’intégrer les données de test et de performance ainsi que celles transmises par les capteurs des produits lors des différentes étapes du cycle de vie de ces derniers.

Suivre l’évolution du jumeau numérique pendant les phases de conception et de fabrication en plus des paramètres critiques et des données de performance – est utile pour conserver l’historique des modifications effectuées tout au long du développement, et donc pour revenir en arrière à tout moment pour comprendre ce qui aurait pu être amélioré.

Avec les systèmes les plus sophistiqués, le jumeau numérique peut même rester synchronisé avec son équivalent physique grâce à l’incorporation de données collectées sur le terrain, ce qui aide à répondre aux questions concernant le comportement du produit dans le monde réel. Aujourd’hui, pour pouvoir suivre le rythme de l’évolution dans les différents secteurs d’activité, il faut pouvoir suivre le produit tout au long de sa vie après sa livraison.

De plus en plus de produits intègrent des capteurs qui collectent des informations. De même, un nombre croissant de produits sont contrôlés par des logiciels susceptibles d’être mis à jour et améliorés après la vente. C’est là une opportunité d’agir sur la satisfaction du client (quand tout se passe bien) ou d’éviter des rappels coûteux (dans le pire des scénarios). De 2013 à 2014, le nombre de rappels de véhicules a presque triplé aux États-Unis – passant de 22 millions à 63 millions (selon la National Highway Traffic Association), pour un coût d’environ 100 $ par véhicule[1]. Pendant la même période, plus de 550 biens de consommation ont fait l’objet d’un rappel engendrant des conséquences néfastes sur la réputation et les bénéfices de leurs fabricants.

Prenons l’exemple de plaintes liées aux vibrations d’un tracteur.  Avec un jumeau numérique, le modèle sera capable de comprendre qu’au bout de 10 000 heures d’utilisation, les performances peuvent être affectées par de multiples facteurs, qui vont de fissures mineures dans la structure aux caractéristiques du lubrifiant. Les données provenant des capteurs peuvent indiquer les conditions environnementales, telles que la température, mais aussi le temps d’utilisation du tracteur et ce que le conducteur faisait quand les vibrations ont commencé.

Le jumeau numérique doit représenter le comportement réel d’un produit, ainsi que la façon dont son utilisation et les conditions ambiantes affectent ses performances. Les conditions d’utilisation réelles peuvent être appliquées au modèle de simulation du tracteur pour effectuer des expériences, telles que changer de lubrifiant, améliorer le logiciel pour qu’il contrôle le moteur avec davantage de précision, ou modifier le matériel utilisé dans certaines parties du véhicule. Ces expériences virtuelles peuvent vous améliorer le fonctionnement sur le terrain. Une solution utilisable dans la prochaine version du tracteur peut par exemple être envisagée, ou bien l’origine du problème peut être identifiée suffisamment vite pour encourager le client à mettre à jour le logiciel du véhicule ou modifier ses procédures d’utilisation, avant qu’une défaillance catastrophique ne se produise. Voilà comment un jumeau numérique peut se révéler vraiment utile.

[1] Source :  voir ici


Plus sur Siemens PLM Software : www.siemens.com/plm

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