Alors que le rythme du développement technologique s'accélère dans le secteur des machines lourdes, les fabricants continuent de faire face à des exigences accrues en matière de productivité et de complexité de conception afin de répondre aux exigences mondiales et à l'émergence de produits intelligents et connectés.
Pour créer des machines plus intelligentes, capables d'interagir avec leur environnement, un ensemble de capteurs est indispensable. Des récepteurs et antennes GPS aux capteurs d'inclinaison, en passant par les centrales inertielles (IMU), les capteurs de position, les radars, les LiDAR et les caméras pour l'automatisation, ces dispositifs collectent une quantité considérable de données. À titre d'exemple, Cisco estime que fin 2019, l'Internet des objets (IoT) générera plus de 500 zettaoctets de données par an, et que ce chiffre devrait croître de façon exponentielle, et non linéaire, dans les années à venir.
La collecte et le stockage des données représenteront un défi, mais comment les équipementiers peuvent-ils analyser cette masse de données et, in fine, utiliser les résultats pour prédire le comportement des machines et optimiser leur efficacité opérationnelle ? C’est là que la flexibilité et la capacité prédictive du jumeau numérique, basé sur la physique, entrent en jeu. Actuellement, la plupart des implémentations de jumeaux numériques fonctionnent comme une instance autonome, réplique fidèle de la machine réelle. Cette approche est particulièrement utile, par exemple, lors des phases de conception et de formation du cycle de vie du produit. Pour l’analyse des données pendant le fonctionnement de la machine, les jumeaux numériques peuvent être exécutés selon deux autres configurations qui font le lien entre les domaines physique et virtuel : le jumeau numérique en ligne et le jumeau numérique embarqué.
Jumeau numérique en ligne avec données produit
En mettant en œuvre un jumeau numérique dans le cloud et en le combinant avec des données produit en temps réel, une comparaison peut être effectuée entre les données produit réelles et les données générées par le jumeau numérique.
Grâce à la connexion du jumeau numérique au logiciel de contrôle réel, les données saisies par les opérateurs ou les algorithmes peuvent être utilisées pour piloter les instances numériques et physiques de la machine. Parallèlement, les données des capteurs de la machine réelle peuvent être comparées à celles des capteurs simulés dans l'environnement virtuel, ce qui permet d'analyser les écarts entre les deux valeurs. Cette analyse peut servir à prévenir les pannes critiques sur le terrain ou à identifier les composants clés nécessitant une maintenance ou un remplacement dans le cadre d'un programme de maintenance préventive.
Jumeau numérique intégré au produit
En exécutant une instance du jumeau numérique embarquée sur une machine, la comparaison entre l'instance physique et l'instance virtuelle s'effectue en temps réel. Le principal avantage du jumeau numérique embarqué réside dans le fait que les analyses sont calculées en périphérie, ce qui signifie que seuls les résultats sont transmis au cloud. Cela réduit considérablement la quantité de données télématiques à transmettre en temps réel, diminuant ainsi les besoins en bande passante et en capacité de traitement centralisée. Cette approche permet également d'utiliser les données calculées comme entrée pour assister et évaluer les actions de l'opérateur, créant ainsi une boucle de rétroaction machine.
Qu’il soit en ligne ou embarqué, le jumeau numérique basé sur la physique peut avoir un impact considérable sur la façon dont les machines sont et seront conçues.
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