Jumeau numérique et maintenance prédictive : le combo gagnant ?

C’est en 2002, lors d’une intervention à l’Université du Michigan, que le professeur Michael Grieves dévoile pour la première fois le concept de « Digital Twin » (jumeau numérique, en français). Derrière ce terme se cache la possibilité de développer le double digital d’un système physique à partir des informations de celui-ci. Il faudra cependant attendre plus de dix ans et l’avènement de l’industrie 4.0 pour que les entreprises disposent des ressources technologiques nécessaires à la concrétisation de cette vision.

Les secteurs de l’aérospatial, de l’aéronautique et de la défense ont été les premiers à en explorer le potentiel dans le cadre de l’élaboration de stratégies de production et de développement. Aujourd’hui, le concept de jumeau numérique a le vent en poupe et séduit tous les secteurs de l’industrie, bénéficiant du développement des capacités de stockage et d’analyse des données, de l’IoT (Internet des objets) ou de l’intelligence artificielle. Dès lors, les jumeaux numériques représenteraient la prochaine étape dans la transformation numérique des entreprises.

Qu’est-ce qu’un jumeau numérique ?

On définit le jumeau numérique comme l’expression digitale des informations d’un système physique. En d’autres termes, il s’agit de la réplique exacte - au format numérique - d’un process, d’un produit ou d’un service, créée à l’aide d’un logiciel de modélisation ou de CAO (conception assistée par ordinateur).

Selon Michael Grieves, l’existence d’un jumeau numérique est déterminée par trois facteurs :

  1. La présence d’un produit physique dans son environnement réel (par exemple, une aléseuse en situation de fonctionnement).
  2. La création du jumeau dans un espace virtuel.
  3. La circulation d’informations reliant les deux espaces, par le recours à des solutions de l’industrie 4.0 comme des capteurs intelligents.

S’il ne remplace pas son original physique, le jumeau numérique en intègre toutes les fonctionnalités. Ainsi, les équipes de développement, de production et de maintenance industrielle se servent de cette représentation visuelle et des données qu’elle traite à des fins de simulation, de suivi, d’entretien et d’optimisation du jumeau physique.

En cela, le jumeau numérique présente un avantage certain puisqu’il démontre une grande adaptabilité aux différentes échelles des systèmes physiques. Il est en effet possible de développer le jumeau numérique d’une ligne de production, d’un équipement ou encore d’un sous-équipement, sans contrainte de dimensions. À terme, l’adoption globale des jumeaux numériques offre aux organisations une meilleure visibilité sur l’état en temps réel de leur parc de machines, favorisant ainsi la mise en place d’une stratégie d’amélioration continue.

Vers une stratégie d’amélioration continue

En encourageant les entreprises à s’inscrire dans une démarche d’amélioration continue de leurs équipements, la technologie des jumeaux numériques soutient l’innovation dans le secteur industriel.

Avec l’essor de l’industrie 4.0, l’analyse des données de masse se place désormais au cœur du processus de prise de décisions. Grâce à l’introduction de l’Internet Industriel des Objets (IIoT), les différents services de l’entreprise sont désormais interconnectés, les informations échangées de façon plus fluide et plus rapide tout au long de la chaîne de valeur. Les commandes de pièces de rechange, par exemple, ne sont plus rythmées par un planning prédéfini mais s’alignent sur les besoins réels des professionnels de maintenance qu’ils remontent au service des achats au moyen d’une GMAO nouvelle génération telle que Mobility Work.

Comment fonctionne un jumeau numérique ?

La création d’un jumeau numérique est intrinsèquement liée à l’usage de capteurs intelligents sur l’ensemble de la chaîne de production. Ces derniers collectent un grand nombre de données sur l’état opérationnel et l’environnement d’un équipement (le jumeau physique), qui sont transmises au jumeau numérique. Toutes ces données sont ensuite agrégées et enrichies de celles de l’organisation : systèmes de l’entreprise, normes de conception, ou encore nomenclature des équipements et sous-équipements, pour n’en citer que quelques unes.

Chez Mobility Work, nous faisons de l’analyse de données une priorité. C’est pourquoi, notre GMAO nouvelle génération dispose d’un puissant outil d’analytics s’affranchissant des méthodes traditionnelles et souvent chronophages (fichiers Excel, requêtes SQL, etc.). Nous avons développé pour le secteur industriel un outil permettant aux responsables maintenance d’analyser facilement leurs données de maintenance et de prendre la bonne décision.

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L’outil d’analytique de la GMAO nouvelle génération Mobility Work vous permet de suivre l’évolution de vos indicateurs en temps réel

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Dans un deuxième temps, l’ensemble de ces données est analysé à l’aide d’algorithmes de simulation et de routines de visualisation intégrés au jumeau numérique. Les informations ainsi collectées par les capteurs intelligents font l’objet d’une représentation visuelle : l’état effectif de l’équipement est illustré en temps réel par son homologue virtuel. Ainsi, les professionnels de la maintenance disposent de moyens efficaces pour identifier les écarts majeurs avec les conditions optimales de production. Ces observations, enfin, sont utilisées à des fins d’optimisation des routines de maintenance

Les jumeaux numériques, levier d’innovation ?

De la production à l’approvisionnement en passant par la R&D, les avancées technologiques s’invitent à tous les niveaux de l’industrie, permettant ainsi aux organisations d’adapter rapidement et à moindre coût leur production aux exigences du marché.

Auparavant, les produits et équipements étaient d’abord conçus puis optimisés grâce à une série de tests. Cela induisait le plus souvent des coûts et des délais de production élevés pour les entreprises. Aujourd’hui, grâce aux digital twins, ces jumeaux numériques, il est possible de concevoir, tester et améliorer un produit virtuellement avant même d’en lancer la production.

Par ailleurs, l’usage des jumeaux numériques permet aux professionnels de la maintenance de mieux appréhender le cycle de vie des produits et équipements. Ils peuvent ainsi ajuster au mieux leur stratégie de maintenance industrielle et de déployer des routines de maintenance prédictive.

Améliorez votre stratégie de maintenance prédictive

Créer la copie numérique d’un équipement ou d’une chaîne de production permet de simplifier l’accès à l’information ainsi que la préparation d’interventions de maintenance industrielle. Les experts de maintenance appréhendent les pannes et automatisent leurs opérations de maintenance prédictive grâce à leur GMAO nouvelle génération Mobility Work.

En croisant les données issues de la simulation numérique et de l’IoT, les professionnels de la maintenance sont en mesure de détecter tout écart de fonctionnement et ainsi de prévenir d’éventuelles anomalies ou pannes. Dans cette optique, de nouvelles solutions de maintenance telles que Mobility Work, première plateforme communautaire de gestion de maintenance, permettent aux techniciens de connecter leurs capteurs directement à leur GMAO.

Admettons, par exemple, que le niveau d’huile d’un moteur atteigne un niveau critique. L’information est aussitôt envoyée via les capteurs intelligents installés sur la machine jusqu’au jumeau numérique, qui la retranscrit directement sur le terminal des équipes techniques. Les techniciens de maintenance peuvent immédiatement planifier une intervention depuis leur application de gestion de la maintenance (GMAO).

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Avec la GMAO Mobility Work, vous créez et accédez facilement à votre planning de maintenance

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La simulation des opérations ouvre de nouveaux horizons aux équipes de maintenance : les techniciens sur le terrain participent activement au déploiement d’une stratégie de maintenance prédictive en anticipant les pannes et en adaptant leurs routines au cycle de vie réel des équipements ; les responsables de maintenance quant à eux peuvent tester des scénarios de maintenance prédictive, prendre du recul sur leur stratégie et en identifier plus facilement les axes d’amélioration.

Selon une étude de Gartner et de l’IDC (International Data Corporation), d’ici 2020 près de 50 % des acteurs majeurs de l’industrie auront ou seront en passe d’intégrer un jumeau numérique à leurs process. Même si cela peut représenter un investissement initial plus important, le déploiement de ces digital twins ouvre à l’industrie de nouvelles pistes d’amélioration pour votre stratégie de maintenance prédictive. Ainsi, à long terme, vous pourrez éliminer les temps d’arrêt imprévus, réduire les coûts de maintenance, optimiser la fiabilité des équipements et en allonger la durée de vie.

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