Digital twins : du mot à la mode au cas d'utilisation

De plus en plus d'entreprises découvrent leur valeur. Elles utilisent les digital twins pour réduire les temps d'arrêt, améliorer l'efficacité et prendre de meilleures décisions basées sur des données réelles. Mais qu'est-ce qu'un digital twin exactement ? Et comment transformer cette technologie d'un concept en résultats commerciaux mesurables ?

Qu'est-ce qu'un Digital twin ?

Un digital twin est une représentation numérique d'un système physique, qu'il s'agisse d'un simple roulement à l'intérieur d'une machine ou d'une chaîne d'approvisionnement entière. Tous ont en commun une connexion en direct entre le monde physique et le monde numérique.

Cette connexion peut être établie à partir de données provenant de capteurs, telles que les vibrations, la température ou la pression. Elle peut également provenir d'informations sur les flux de matériaux, les volumes de production ou la logistique. L'objectif est simple : recueillir suffisamment de données pour comprendre réellement ce qui se passe dans le système physique.

Prenons l'exemple d'une chaîne de montage où des véhicules à guidage automatique (AGV) transportent des composants entre les postes de travail. Un digital twin de ce processus suit la position de chaque AGV, le niveau de sa batterie, l'efficacité de son itinéraire, ainsi que les niveaux de stock en temps réel. Résultat : une visibilité

complète sur les opérations et la possibilité de tester les changements de manière virtuelle avant de les mettre en œuvre dans le monde réel.

Différents twins pour différents objectifs

Il n'existe pas de digital twin universel. Chaque twin sert un objectif spécifique.

• Les twins d'actifs se concentrent sur des machines ou des composants individuels. Par exemple, le jumeau numérique d'un moteur peut surveiller les données relatives aux vibrations et à la température afin de prédire l'usure et de planifier la maintenance avant que des pannes ne surviennent.
• Les twins de systèmes examinent l'ensemble des processus de production. Ils s'intéressent davantage aux flux de matériaux, à la capacité et à la planification qu'aux propriétés physiques des machines individuelles. Des algorithmes optimisent les itinéraires, prédisent quand un nouveau stock est nécessaire et identifient les goulots d'étranglement.
• Les twins de processus se concentrent sur la chaîne d'approvisionnement. Cela implique la logistique, les délais de livraison et la gestion des stocks. Les données proviennent des systèmes ERP, des transporteurs et des fournisseurs.

La clé est de trouver le bon niveau de détail. Trop de détails rendent votre modèle complexe sans ajouter de valeur ; trop peu de détails vous font passer à côté d'informations cruciales.

À quoi ressemble un digital twin ?

Une question fréquemment posée est de savoir si un digital twin doit toujours être modélisé en 3D. La réponse dépend de votre objectif. Un environnement 3D peut offrir des informations précieuses pour la conception de nouveaux produits ou la formation des opérateurs. Il vous permet d'assembler virtuellement, de tester différentes conceptions ou de laisser le personnel s'entraîner sans aucun risque.

Mais pour de nombreuses applications, la 3D n'est pas nécessaire. Si vous souhaitez optimiser une chaîne d'approvisionnement ou prévoir la consommation d'énergie, vous n'avez pas besoin d'une représentation tridimensionnelle. En fait, cela peut détourner l'attention de l'analyse des données réelles.

Algorithmes et IA

Collecter des données est une chose, en tirer de la valeur en est une autre. C'est là qu'interviennent les algorithmes et l'IA. L'apprentissage automatique soutient les applications de digital twin grâce à :

• La reconnaissance de formes aide à identifier les écarts de performance avant qu'ils n'entraînent des temps d'arrêt.
• Les modèles prédictifs utilisent les données historiques pour prédire les événements futurs. Quand une pompe a-t-elle besoin d'être entretenue ? Quelle sera la consommation énergétique d'un bâtiment demain ? Sur la base des tendances passées et des conditions actuelles, les algorithmes peuvent faire des prédictions raisonnablement précises.
• Les algorithmes d'optimisation recherchent la meilleure solution dans le cadre de certaines contraintes. Comment contrôler les AVG afin d'éviter les embouteillages ? Comment planifier la maintenance sans interrompre la production ? Ces algorithmes testent des milliers de scénarios afin de trouver la solution optimale.

La puissance de l'IA réside principalement dans le traitement de grandes quantités de données et la découverte de modèles que les humains ne remarqueraient pas. Mais ces algorithmes ne sont efficaces que dans la mesure où les données sur lesquelles ils sont entraînés le sont.

Mettre en œuvre avec succès les digital twins

Un digital twin n'est pas une solution miracle. Son succès dépend de plusieurs conditions essentielles.

Tout d'abord, vos données doivent être complètes et à jour. Si les informations arrivent trop tard ou dans le mauvais ordre, vous risquez de prendre des décisions basées sur des informations obsolètes. Cela peut être risqué, en particulier lorsque les processus sont ajustés automatiquement.

L'observabilité est un autre facteur essentiel. Elle fait référence à votre capacité à comprendre ce qui se passe à l'intérieur d'un système à partir des données que vous collectez à l'extérieur. Trop peu de capteurs limitent les informations disponibles, tandis que trop de capteurs génèrent du bruit et des coûts inutiles.

Avant de pouvoir utiliser un digital twin pour simuler de nouveaux scénarios, il doit prouver qu'il reflète fidèlement la réalité. Cela nécessite du temps et des données réelles pour valider le modèle.

La propriété des données mérite également une attention particulière. Certains fournisseurs proposent des solutions de digital twin prêtes à l'emploi, ce qui peut être pratique, car vous n'avez pas à réinventer la roue. Mais l'inconvénient est que vos données peuvent finir par être enfermées dans leurs systèmes. Il est essentiel de rester propriétaire de vos données afin de pouvoir les utiliser librement pour d'autres applications à l'avenir.

Enfin, l'organisation elle-même doit être prête. La mise en œuvre d'un digital twin nécessite souvent des changements dans les processus et les flux de travail. Les employés doivent apprendre à travailler avec de nouveaux systèmes et à faire confiance à la technologie.

La véritable valeur des digital twins réside dans l'amélioration progressive : réduction des temps d'arrêt grâce à la maintenance prédictive, diminution des coûts énergétiques grâce à un contrôle plus intelligent et amélioration de la planification grâce à l'identification des goulots d'étranglement.

Pour de nombreuses entreprises, cela suffit déjà à justifier l'investissement. La clé est de fixer des objectifs réalistes et de les atteindre étape par étape. Les digital twins ne sont pas un effet de mode, mais ils ne sont pas non plus une panacée. Ils constituent un outil puissant pour les entreprises qui souhaitent véritablement comprendre et améliorer les performances de leurs systèmes.