Article paru dans notre lettre d'information du 18 mars 2021

ESI Live France 2021 : transformer la complexité en richesse

J’ai assisté ce matin au ESI Live France 2021, le forum organisé par le leader français de la simulation numérique, ESI Group. L’occasion de faire un rapide tour d’horizon sur l’évolution de cette approche, tant du côté de l’éditeur, que des industriels ou des académiques formant nos futurs ingénieurs.

 

Pandémie oblige, cette manifestation s’est déroulée à travers les écrans. C’est Cristel de Rouvray, CEO d’ESI Group depuis deux ans, qui a ouvert cette manifestation depuis la Californie. « Je voudrai que cette journée vous permette de mieux appréhender les enjeux stratégiques de la transformation numérique, qui se met en place dans l’industrie, et de montrer la valeur disruptive qu’elle apporte dans de nombreux secteurs ».

Ce mot de transformation suscite de multiples émotions, quelque fois extrêmes, allant de l’engouement à la peur. Mais quoi qu’il en soit il est clair que cela mobilise les attentions à tous les niveaux de l’entreprise. « Pourquoi ? Parce que cela implique des changements de méthodes de travail, la mise en place de nouveaux outils, la formation ou l’évolution des équipes, et dans tous les cas de casser les silos. C’est un exercice qui demande, sur la durée, beaucoup d’attention et d’efforts. » Et de citer l’exemple de son client Safan qui a témoigné, il y a deux ans lors du dernier Salon de l’aéronautique et de l’espace, de l’immensité de ce parcours de transformation, qui lui a permis de réduire de 18 mois le cycle de 5 ans de développement d’un nouveau produit. « Ils ont réussi grâce à une approche qui peut paraitre évidente, en parallélisant et en synchronisant des actions faites jusque là en séquentiel, autour du prototypage virtuel. Les multiples acteurs impliqués dans le développement du nouveau produit ont ainsi pu partager et confronter très en amont leurs informations, afin de prendre plus vite des décisions. »

Transformer la complexité en richesse

Mais devant ce genre de scénario, on entend souvent parler de complexité. « Il faut radier ce mot de notre vocabulaire et le remplacer par un autre mot, qui ouvre les esprits et nous permette d’appréhender les chemins de la transformation avec une certaine fraicheur : richesse. »

Une évolution de l’ingénierie que Francisco Chinesta, expert reconnu en simulation numérique et président du comité scientifique d’ESI Group, est venu présenter. « Selon Elon Musk, l’ingénierie est ‘‘magique’’ lorsque l’on la regarde de loin, mais elle devient ‘‘technique’’ lorsque l’on s’approche. Mais l’ingénierie peut être aussi vue comme un art, il suffit pour s’en convaincre de regarder l’œuvre de Léonard de Vinci. De fait, l’ingénierie est une affaire de richesse de méthodes et d’outils, et de justesse de résultat, puisque c’est la capacité de reproduire la réalité physique, en utilisant la juste richesse, pour obtenir la juste prédiction, juste au bon moment. » Ca n’a donc rien à voir avec la simplicité ou la complexité. L’ingénierie est l’art de trouver le bon compromis entre richesse et justesse.

« Il faut trouver la bonne richesse de méthodes et d’outils à mettre en œuvre. En avoir trop ou pas assez est tout autant dangereux. De même, la justesse du résultat ne veut rien dire dans l’absolu. Pour certaines applications 50 % sont amplement suffisants, alors que pour d’autres 10 % ne sont pas assez. Il en va de même pour le juste à temps, puisque dans certains cas l’heure est suffisante, alors que pour d’autres la milliseconde c’est déjà trop. »

Vers une ingénierie hybride

C’est l’approche classique de l’ingénierie. Mais faire ce compromis n’est plus suffisant, car il faut aussi que la qualité de la prédiction soit au rendez-vous. La réalité est souvent plus riche que la conceptualisation qui en a été faite. Il a donc une différence entre l’objet physique et son modèle numérique. Il faut traduire cette ‘‘difficulté’’ en ‘‘opportunité’’. « C’est ce que nous proposons avec l’ingénierie ‘‘hybride’’, dans laquelle on fait au mieux avec le modèle numérique basé sur la physique et où on modélise aussi la différence entre la prédiction numérique et les mesures physiques. Ce qui est d’autant plus facile maintenant grâce à l’analyse du Big Data à l’aide l’Intelligence Artificielle, pilotée par l’Intelligence Humaine. En associant modèle physique et modèle sur les écarts on obtient une modélisation beaucoup plus proche de la réalité physique. »

La Simulation Numérique donne aux ingénieurs les moyens de développer plus rapidement et à moindre coût, des produits plus performants et moins impactant pour l’environnement. 
Doc : ESI Group
(cliquer sur l'image pour l'agrandir)

Une approche qui a été testée et validée par Dassault Aviation qui voulait connaitre à l’avance, l’impact de tous les vols, y compris dans les trajectoires choisies, sur le vieillissement des composants, afin d’optimiser les opérations de maintenance pour, à terme, augmenter la durée de vie de leurs avions. En résumé, plus de temps de vol à moindre coût. Mais les trajectoires potentielles choisies par les pilotes sont infinies. « Ils ont pu modéliser cela grâce à nos outils d’ingénierie ‘‘hybride’’ et ainsi s’approcher au plus prêt de la réalité. »

Amplifier le potentiel de créativité humaine

« C’est notre savoir-faire que d’aider grâce à nos outils et méthodes associés, les industriels à transformer la complexité en richesse et de la déployer au bon moment. Ce savoir-faire est mis en œuvre dans de nombreux secteurs, outre l’aviation où Francisco Chinesta vient de donner un exemple, il l’est par exemple dans l’automobile chez Nissan. Le constructeur nippon souhaitait, pour alléger ses véhicules et diminuer ainsi leurs consommations et leurs rejets de CO2, utiliser massivement les pièces en matériaux composites (Carbone Fiber Reinforced Polymer – CFRT). Mais leur temps de production de 2 heures est incompatible avec les cadences de l’automobile. Grâce à nos outils d’ingénierie ‘‘hybride’’, ils ont pu réduire leurs cycles de production à 2 minutes », constate Cristel de Rouvray.

Et de résumer la démarche d’ESI Group : « Notre vision est d’aspirer à un monde dans lequel l’industrie peut s’engager pour obtenir des résultats audacieux en répondant à des préoccupations à forts enjeux (impact environnemental, sécurité et confort pour les consommateurs et les opérateurs) avec un modèle économique adaptable et durable. Pour cela, nous développons depuis près de 50 ans, avec des grands noms de l’industrie mondiale, des solutions fiables et personnalisées (logiciels et services) basées sur la physique prédictive, pour permettre aux industries de quatre grands secteurs (automobile et les transports terrestres ; aéronautique et la défense ; industrie lourde ; énergie), de prendre les bonnes décisions au bon moment. Notre raison d’être c’est d’amplifier le potentiel de créativité humaine pour passer au niveau supérieur de la performance industrielle ! »

Former les ingénieurs de l’industrie du futur

Mais pour bien maitriser ces nouvelles approches, faut-il encore que les ingénieurs y soient formés. C’est ce qu’est venu expliquer Laurent Champaney, président Arts & Métiers Institue of Technology. Après avoir rappelé l’histoire de cette école, qui remonte à 1780 et qui accueille aujourd’hui plus de 6 000 élèves dans 11 centres répartis dans toute la France, il a insisté sur les nouveaux paradigmes pour la formation des ingénieurs de l’industrie du futur.

« A partir de la formation historique d’ingénieurs, nous avons développé d’autres formations un peu plus spécialisée, ainsi que des programmes de bachelors, de masters et de doctorats pour l’industrie. L’industrie étant ici à prendre au sens de tout ce qui est la production de biens et de services en continu avec un débit et une qualité maitrisée, ce qui va bien au-delà de l’usine. »

« Depuis sa création l’Ecole des Arts & Métiers a toujours formé ses élèves à la fois aux sciences et aux technologies, c'est-à-dire à la fois aux modèles scientifiques et à la réalité technologique avec toute sa richesse. La maitrise des modèles passe maintenant par la numérisation et la simulation numérique sur des modèles scientifiques. De même, nous abordons aussi tous les enjeux de la numérisation du monde réel : obtenir de l’information numérique depuis les systèmes réels ; envoyer de l’information vers les opérateurs ; apprendre à mixer réel et virtuel. Les ingénieurs ainsi formés seront performants car, à l’aide d’outils tels ceux de ESI, ils seront capables de prendre les bonnes décisions pour la conduite de leurs opérations industrielles, parce qu’ils maitriseront à la fois les modèles et leur qualité, ainsi que les technologies. Une fois en poste, ils pourront soit réaliser la numérisation des process industriels, soit piloter ces process industriels en exploitant au mieux les modèles numériques mis à leur disposition. »

Maitriser sciences, technologies et compétences humaines

Une formation qui permet de répondre aux attentes des recruteurs, qui souhaitent des compétences scientifiques fortes, des compétences sur les méthodes de l’ingénieur, de plus en plus sur le numérique, mais aussi sur les problématiques environnementales (impact carbone, transition énergétique…) et de plus en plus sur les problématiques sociétales pour avoir une industrie plus respectueuse des hommes et de leur environnement.

Mais il y a aussi une attente sur la maitrise des technologies de production classiques, ainsi que celles liées à la numérisation, telles les jumeaux numériques, la captation d’information, les interfaces homme/machine, la robotique, la cobotique, etc.

Enfin, il faut aussi y associer des compétences humaines sur la conduite du changement et de plus en plus sur la capacité à porter la responsabilité sociétale de l’entreprise, à la fois sur les aspects environnementaux et sociétaux.

« On peut avoir l’impression que durant une formation d’ingénieur, qui a toujours la même durée, on rajoute sans cesse de nouvelles compétences à acquérir. C’est faux. On ne donne plus à un jeune la boite à outils qu’il va utiliser pendant toute la première moitié de sa carrière, mais on les forme à la capacité d’acquérir en permanence de nouvelles connaissances et de maitriser de nouvelles technologies au fur et à mesure de leurs apparitions. »

Les Evolving Learning Factory

« On fait cela en restant sur notre logique de base, qui est de proposer des plates-formes technologiques à échelle réelle sur lesquelles on trouve de vrais systèmes industriels, pour former les jeunes en les immergeant dans la réalité industrielle. On est maintenant entrain de basculer cela vers une Evolving Learning Factory, qui consiste à installer dans les écoles des lignes de production 4.0 pour former les jeunes, non pas à opérer ces lignes, mais à faire monter en compétence l’industrie vers ces outils. Pour cela, on part de l’ensemble de nos ateliers représentatifs des systèmes industriels et que l’on organise en ajoutant la numérisation des systèmes en place, pour capter et diffuser l’information, gérer l’énergie, les déchets, ainsi que toute la Supply-Chain interne et externe. Des équipements qui sont visitables pour donner aux plus jeunes l’envie de travailler dans l’industrie. »

« On commence à doter ces Evolving Learning Factory de jumeaux numériques représentant leurs états actuels et futurs. On y fait travailler nos étudiants sur l’évolution des niveaux de maturité technologiques, numériques, environnementaux et sociétaux des différents systèmes et de leur organisation. On les fait aussi travailler sur la prédiction des effets de la montée en maturité des différents éléments du système. On veut ainsi mieux former ces étudiants à faire monter en gamme l’industrie en changeant ses technologies, en la numérisant plus, en augmentant l’interaction réel/virtuel, en réduisant l’impact environnemental et sociétal. Bref, à créer et opérer l’industrie du futur. »

Ces lieux sont aussi utilisables par les jeunes entrepreneurs incubés par l’école pour tester leurs projets de technologies ou de services en vraie grandeur, et pour s’en servir pour la mise en valeur du savoir-faire de leurs start-up.

Des jeunes plus engagés

Les jeunes qui arrivent à l’école ont déjà la capacité à intégrer facilement des nouvelles technologies et à se former un peu tout seul. « Ils sont beaucoup plus agiles que nous au même âge. On ne les forme donc pas à apprendre à apprendre, mais plutôt à assembler toutes ces briques de manière intelligente et pragmatique vis-à-vis du résultat à obtenir pour être efficaces au plus vite, donc riches et justes comme l’a dit Francisco Chinesta. »

Notons aussi que sur les questions sociétales et environnementales les jeunes qui arrivent sont extrêmement motivés, voire pour certains militants passés à l’action, avec des convictions profondes et parfois des rejets de certaines industries qu’ils imaginent peu respectueuses de leurs valeurs. « Nous avons donc aussi un rôle de formation pour que ces jeunes conservent leurs envies et leurs valeurs, afin qu’ils puissent avoir une action transformante sur ces sujets dans leurs futures entreprises, tout en devenant pragmatiques. C’est ce qu’attendent nombre d’industriels qui ont besoin de jeunes motivés pour mettre en place les plans de transformation qu’ils ont en tête. »

Valider numériquement les véhicules

Ensuite Olivier Colmard, responsable PLM et Simulation numérique du groupe Renault, est venu expliquer comment la transformation numérique du groupe, engagée depuis des années, a permis au fil du temps et des évolutions technologiques du numérique, de réduire les cycles de développement, de diminuer le nombre de prototypes et d’améliorer la qualité et les prestations des véhicules.

La simulation numérique chez Renault a connu trois étapes principales. La Clio III a été le premier véhicule a bénéficier de la première étape, qui a été l’amélioration de la simulation 3D en ayant des boucles numériques le plus efficace possible pour réduire de façon drastique le nombre d’essais physiques de validation. La deuxième phase concerne tout ce qui est autour du 0D/1D pour lesquels Renault a développé énormément de modèles de simulation combinant réel et virtuel, à travers par exemple des tests virtuels, des simulateurs de conduite ou des systèmes de réalité virtuelle immersifs (Cave…). Durant cette étape, Renault a aussi mis l’emphase sur le Model Based Design.

Clio V, fruit du numérique

Clio III : 700 000 éléments (structure seule)
Clio IV : 3 millions d’éléments (structure + mousses de siège, planche de bord, retenue…)
Clio V : 7,4 millions d’éléments (idem + déploiement des airbags, des mannequins sur tous les sièges, les garnitures intérieures, les batteries, les critères bio-mécaniques…)

   

« Nous travaillons maintenant sur la troisième phase où l’idée est d’utiliser au maximum tout le potentiel qu’apportent les nouvelles technologies numériques (Data Sciences, IA…) pour mieux gérer le monstrueux volume de données généré par nos simulations et nos roulages. Cela nous permettra de modéliser des systèmes de systèmes, afin de créer les jumeaux numériques de nos véhicules dans leurs environnements, qui communiquent avec l’utilisateur, les infrastructures ou d’autres véhicules, avec en ligne de mire des véhicules plus ou moins autonomes. »

Mais outre la technologie et l’évolution des outils, un gros travail a été fait autour des compétences des équipes et de l’évolution des processus. La robustesse de l’approche permet maintenant d’avoir des prototypes physiques pour crash-test qui soient bons dès le premier coup, afin de valider la sécurité des véhicules avant homologation.

Une maquette numérique haute fidélité

« J’insisterai sur le travail fait sur la qualité des imputs, car trop longtemps on a fait de la simulation sans être certain de ce que l’on simulait. Une fois que les acteurs impliqués se sont mis d’accord sur le choix des prototypes numériques et la diversité qu’ils veulent couvrir dans chaque boucle de simulation, nous créons une définition technique partagée dans une nomenclature (BOM). L’assemblage de ces multiples prototypes permet de construire une maquette numérique avec tous les éléments du véhicule au bon niveau de qualité. »

« Vient ensuite la Model Factory où l’idée est de transformer cette maquette numérique en modèles utilisables pour de multiples simulations (crash, aérodynamique…). Celles-ci réalisées, les équipes de simulation vont pouvoir élaborer des contre-mesures pour revenir dans les objectifs au niveau de prestation attendu. Cette maquette numérique est aussi utilisée par d’autres acteurs (analyse de qualité perçue, analyse d’architecture, mise au point des process de production…). Tout cela va aussi générer des contre-mesures qu’il va falloir réinjecter dans la définition technique initiale, pour relancer une boucle de simulation. Après plusieurs itérations, lorsqu’un niveau de maturité et de qualité jugés suffisants est atteint, on fige alors le design, ce qui permet de lancer la fabrication des outillages ».

Dans ce processus Renault utilise l’ensemble des outils développer par ESI, que ce soit VPS pour le crash, ou les modèles de barrières, de mannequins, d’humains bio-mécaniques, etc.

Doubler la taille des modèles

Il a eu une vraie rupture numérique autour de 2010, puisque si une Clio IV était modélisée avec 3 millions d’éléments Clio V l’a été vers 2015 avec 7,4 millions d’éléments et les développements en cours sont au-delà de 10 millions d’éléments. (Voir notre encadré) « Cela permet d’avoir une corrélation très importante entre les crashs virtuels et réels, tant au niveau des déroulés que des résultats finaux. Nos outils nous offrent donc une très bonne prédictibilité des effets d’un crash, tant en qualité qu’en précision, mais aussi une plus grande couverture de configurations de crash (doublée entre Clio IV et Clio V). »

Si l’on considère le premier prototype crashé, sur une Twingo III, un Espace V ou une Megane IV on atteignait péniblement le 3 ou 4 étoiles EuroNCap, ce qui nécessitait d’autres prototypes, afin d’atteindre les 5 étoiles. « Sur Clio V on a obtenu les 5 étoiles dès le premier essai. Une performance répétée sur les modèles qui ont suivi. Ce qui veut dire quasiment pas de modifications après le lancement des outillages donc une réduction drastique des cycles et coûts de développement. »

« En résumé, plus de résultats à l’heure et au bon niveau de qualité. Cela a été possible grâce au travail sur la qualité des données dans la maquette numérique. De plus, s’il nous fallait 12 semaines entre la maquette numérique validée et l’obtention des premiers résultats, nous avons réduit ce délai à 5 semaines, réduisant l’intervalle entre deux boucles de calcul. Afin de disposer d’outils d’aide à la décision perforants, nous avons investi dans la puissance de calcul passant de 500 TFlops en 2017 à 1 PFlops en 2019 (X2). Il ne faut oublier non plus les investissements faits pour mettre en place de nouveaux outils collaboratifs, ainsi que pour augmenter les compétences de nos équipes. »

« Parmi les nouveaux challenges qui nous attendent citons le Far-side Crash, qui arrivera dans la prochaine mouture des tests EuroNCap. Il s’agit d’un choc latéral du côté opposé au conducteur où l’ambition est d’éviter que les deux occupants ne s’entrechoquent. Donc beaucoup de travail sur les critères bio-mécaniques, dont nous finalisons la mise au point avec déjà une excellente qualité de corrélation. On pourrait citer d’autres exemples autour de la problématique de l’électrification où il faut vérifier la conservation de l’intégrité des batteries et autres composants électriques en cas de choc. L’usage de la simulation numérique ne peut donc que se développer au sein du groupe Renault », conclut Olivier Colmard.

 

Cette matinée de l’ESI Live France 2021 a donc bien permis de faire un tour d’horizon sur l’évolution de la simulation numérique, tant du côté des éditeurs, que des utilisateurs et des académiques formant les ingénieurs de l’industrie du futur. La simulation numérique est au cœur de son avenir, mais oubliez la complexité au profit de la richesse.

Jean-François Prevéraud

Pour en savoir plus : https://www.esi-group.com/fr/entreprise/evenements/2021/esi-live-france-2021

Ingénieur de formation (ENIM) et journaliste professionnel depuis 1981, Jean-François Prevéraud a participé à de nombreux journaux et lettres d'information (Bureau d'Etudes, CFAO Synthèse, SIT, Industrie & Technologies, Usine Nouvelle...) comme journaliste, rédacteur en chef adjoint ou rédacteur en chef.

En retraite depuis février 2017, Jean-François veut que celle-ci soit active. C'est pour cette raison qu'il reste informé de ce qui bouge dans le PLM dans son sens le plus large (CFAO, Simulation Numérique, Impression 3D, Usine du futur, Réalité virtuelle et augmentée...). Il contribue désormais à notre lettre d'information pour commenter l'actualité que nous publions ou celle qu'il a pu glaner dans les événements qu'il continue à suivre.

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