Jumeaux numériques pilotés par AI : Débloquer des gains opérationnels exponentiels

Qu'est-ce que les jumeaux numériques ?

Le concept de jumeau numérique remonte à la NASA lors de la course à l'espace dans les années 1960, bien que le terme “jumeau numérique" ne soit pas encore utilisé.“Jumeau numérique”n'a été inventé qu'en 2002 par Michael Grieves lors d'une conférence à la NASA. Un jumeau numérique est essentiellement un miroir numérique d'un processus, d'une machine ou d'une opération réelle. Son objectif est d'améliorer la simulation et l'analyse en montrant comment le système miroir réagirait dans différents scénarios et conditions.

À l'origine, les jumeaux numériques étaient utilisés pour étudier le comportement des fusées dans différentes circonstances. Aujourd'hui, ils sont largement utilisés pour améliorer les performances opérationnelles et la qualité des services. deviennent l'un des concepts phares de l'industrie 4.0, voire la pierre angulaire de l'industrie 5.0.

Au sein du L'objectif d'un jumeau numérique est d'utiliser en temps réel data des actifs, des processus ou des systèmes pour en créer une version numérique.. Cette version permet de simuler des conditions, de prévoir des réactions, de modéliser des changements et de tirer parti de AI pour améliorer les résultats. Essentiellement, elle permet aux opérations de fonctionner comme un miroir parallèle d'elles-mêmes, en apprenant continuellement tout en testant de nouvelles possibilités.

L'industrie manufacturière en est un exemple courant. Un jumeau numérique peut mesurer l'impact de la qualité des matières premières sur les performances des machines, prédire le cycle de vie et les défaillances des équipements ou évaluer la manière dont différents opérateurs réagissent dans des scénarios spécifiques. À plus grande échelle, en intégrant des capteurs, des data en temps réel, des ERP et des modèles avancés, les possibilités sont pratiquement infinies.

Jumeaux, simulations et intelligence artificielle

Les jumeaux numériques sont souvent confondus avec des simulations ou des cas d'utilisation isolés AI, mais les trois sont distincts, bien que profondément interconnectés.

• Simulations: Une simulation est essentiellement un instantané statique de la manière dont un scénario pourrait se dérouler. Les paramètres peuvent être ajustés et plusieurs scénarios testés, mais les simulations ne s'adaptent pas à data en temps réel. Elles fonctionnent sur le “data d'hier”.”
• Intelligence artificielle: Les cas d'utilisation AI peuvent réagir de manière dynamique à des scénarios réels et s'adapter au fil du temps. Cependant, ils ont souvent une portée limitée, s'attaquant à des processus spécifiques ou à des points douloureux sans intégration dans un système plus large.
• Jumeaux numériques: Un jumeau numérique réunit ces éléments. Il utilise le data historique, intègre le AI pour la prévision et l'optimisation, et exploite le data en temps réel à partir de systèmes complexes. Plus important encore, il crée une interaction à double sens : le jumeau ne se contente pas d'analyser data, il fournit également un retour d'information direct aux opérations, ce qui permet des ajustements en temps réel.

Par exemple, dans la fabrication de bouteilles en verre, le refroidissement est une étape critique. De nombreux facteurs influencent ce processus, tels que la méthode de refroidissement, le calendrier, l'humidité, la température et le volume de production. Un jumeau numérique peut déterminer le rythme de refroidissement optimal à tout moment, en équilibrant la qualité, l'énergie et l'utilisation des ressources. Si les matières premières changent et affectent le refroidissement, le jumeau s'adapte instantanément, communique de nouvelles instructions à l'opération et maintient l'efficacité. Cette intégration élimine les ajustements isolés, ce qui rend les opérations plus rapides, moins coûteuses et plus efficaces.

Où est-il utilisé ?

Les opérations vont au-delà de la fabrication et incluent la planification, l'approvisionnement, l'entreposage et la logistique. Les jumeaux numériques peuvent être appliqués à l'ensemble de la chaîne de valeur :

• Planification : Améliorer le S&OP et le S&OE en combinant la fabrication en temps réel, les ventes et le marché data avec les modèles de prévision et d'optimisation AI. Par exemple, si la demande ralentit dans une région, le jumeau peut ajuster la portée du S&OP, réduire les stocks et mettre à jour la planification de la production.
• Approvisionnement : Évaluer l'impact des caractéristiques des matières premières et des matériaux d'emballage. En combinant le capteur data, les résultats de laboratoire et les informations de fabrication, les jumeaux peuvent détecter si la qualité des matières premières affecte l'efficacité, les marges ou la sécurité. Par exemple, des graines de soja très humides peuvent ralentir les processus, entraîner des pertes et endommager les machines, ce qu'un jumeau peut détecter et corriger.
• Fabrication : L'application la plus traditionnelle, où les répliques numériques des usines de production permettent la surveillance, l'ajustement des points de consigne et la modélisation prédictive. Par exemple, des capteurs peuvent prévoir la couleur de la bière pendant le brassage, ce qui permet d'optimiser l'utilisation du malt grillé.
• Entreposage : Utiliser la gestion d'entrepôt data pour optimiser les niveaux de stock et rationaliser les processus. Les jumeaux numériques peuvent créer une tour de contrôle pour surveiller toutes les activités telles que la préparation des commandes et l'emballage, en identifiant les inefficacités et en réduisant les coûts.
• Logistique : Exploitation de la télémétrie, du GPS et de la RFID data pour optimiser les opérations de livraison et de transport. Les exemples incluent l'optimisation du chargement des camions en 3D, la planification des itinéraires et l'adéquation entre les camions, les chauffeurs et les commandes, tout en minimisant les coûts.

Avantages des jumeaux numériques

Les jumeaux numériques apportent des améliorations mesurables dans toutes les opérations :

1. Optimisation des performances : Ils fournissent une réplique dynamique et en temps réel des processus, permettant une surveillance continue, l'identification des goulets d'étranglement et le test en toute sécurité des améliorations avant leur mise en œuvre.
2. Prévention des défaillances et réduction des coûts : La maintenance prédictive minimise les temps d'arrêt, réduit les coûts de réparation, évite le gaspillage et prolonge la durée de vie des équipements.
3. Amélioration de la prise de décision : Les analyses en temps réel transforment les données brutes data en informations exploitables, ce qui permet aux décideurs de tester des scénarios, d'évaluer les risques et d'agir en toute confiance.
4. Une vision opérationnelle holistique : En intégrant la surveillance, la prédiction et l'optimisation dans une plateforme unique, les jumeaux numériques augmentent l'efficacité, réduisent les coûts et améliorent la capacité d'adaptation au marché ou aux changements opérationnels.

Défis de la mise en œuvre

Bien que puissante, la mise en œuvre des jumeaux numériques s'accompagne de défis, en particulier du point de vue de la technologie opérationnelle (OT) :

• Intégration IT-OT : Le flux data bidirectionnel en temps réel entre les actifs, les plateformes cloud et les couches opérationnelles nécessite une infrastructure sécurisée, interopérable et robuste.
• Instrumentation à haute granularité : La collecte de données à résolution fine data, telles que les micro-vibrations ou les changements environnementaux rapides, accroît la précision mais augmente les coûts, la complexité de l'installation et les besoins de maintenance.
• Data Qualité et fiabilité : Les environnements industriels difficiles peuvent compromettre l'intégrité du data. Pour garantir la précision, il faut des processus d'étalonnage, de redondance et de validation.
• Intégration des systèmes existants : De nombreuses usines utilisent d'anciens systèmes PLC, SCADA ou DCS qui n'ont pas été conçus pour une connectivité moderne. Leur intégration nécessite souvent des adaptations coûteuses, des logiciels intermédiaires ou des convertisseurs.

Ces obstacles expliquent pourquoi l'adoption des jumeaux numériques doit être progressive et gérée de manière stratégique.