Usines intelligentes et jumeaux numériques : comment les géants mondiaux utilisent l’IA pour simuler et optimiser la production

Dans le contexte d’une concurrence mondiale de plus en plus vive dans le secteur manufacturier, les usines intelligentes et les technologies de jumeaux numériques sont en train de devenir un terrain stratégique où les géants de l’industrie se disputent des parts de marché. Ces technologies ont non seulement complètement transformé les méthodes de production traditionnelles, mais elles ont également permis aux entreprises d’améliorer leur efficacité et de réduire leurs coûts de manière sans précédent. Cet article explorera en profondeur la manière dont les entreprises leaders mondiales remodèlent leurs processus de production grâce aux technologies de jumeaux numériques pilotées par l’IA, afin d’optimiser l’ensemble du processus, de la conception à la fabrication.

Technologie de jumeau numérique : une révolution manufacturière combinant le virtuel et le réel

Un jumeau numérique est essentiellement une réplique virtuelle d’une entité ou d’un système physique dans le monde numérique. Cette technologie a été utilisée pour la première fois par la NASA aux États-Unis pour la surveillance et la simulation à distance des engins spatiaux, et elle est aujourd’hui largement utilisée dans le secteur manufacturier. Dans un environnement d’usine intelligente, la technologie de jumeau numérique joue un rôle grâce aux méthodes suivantes :

• Mappage en temps réel de l’état de fonctionnement et des paramètres de performance des équipements physiques
• Simulation de scénarios de production et prédiction des problèmes potentiels
• Optimisation des processus de production et de l’allocation des ressources
• Prise en charge de la surveillance et de la prise de décision à distance

Selon les prévisions de Gartner, d’ici 2025, plus de 70 % des fabricants auront déployé la technologie de jumeau numérique, soit le double des 35 % de 2021. Ces données démontrent clairement la reconnaissance du marché et le potentiel de développement de cette technologie.

Siemens : le pionnier du jumeau numérique

Le géant industriel allemand Siemens est l’un des premiers à avoir adopté la technologie de jumeau numérique et constitue une référence dans le secteur. La stratégie de jumeau numérique de Siemens couvre trois dimensions : le produit, la production et la performance, formant ainsi un système en boucle fermée complet.

Usine d’Amberg : un modèle de jumeau numérique

L’usine d’électronique Siemens située à Amberg, en Allemagne, est considérée comme une référence en matière d’« Industrie 4.0 ». Cette usine a réalisé l’intégration numérique des produits et de la production grâce à la technologie de jumeau numérique :

• Chaque ligne de production et chaque équipement ont un jumeau numérique correspondant
• Les modifications de conception des produits peuvent être testées et validées rapidement dans un environnement virtuel
• L’optimisation des processus de production est d’abord simulée et validée dans le jumeau numérique
• Les algorithmes d’IA analysent en permanence les données de fonctionnement, prédisent les performances des équipements et optimisent les programmes de maintenance

Les données montrent que l’usine d’Amberg a obtenu des résultats étonnants grâce à la technologie de jumeau numérique :

• Temps de mise sur le marché des produits réduit de 50 %
• Efficacité de la conception technique améliorée de 30 %
• Flexibilité de la production augmentée de 20 %, permettant de produire simultanément plus de 1 000 produits différents
• Qualité de la production améliorée de 15 %, taux de défauts réduit à quelques parties par million

Le responsable du numérique de Siemens a déclaré un jour : « Le jumeau numérique n’est pas seulement un outil technologique, c’est aussi le moteur central de la transformation numérique des entreprises. Il change la façon dont nous concevons, fabriquons et entretenons nos produits. »

General Electric : le jumeau numérique des parcs éoliens intelligents

L’application du jumeau numérique de General Electric dans le domaine de l’énergie éolienne est un autre exemple frappant. Le système de jumeau numérique du parc éolien de GE est capable de simuler l’état de fonctionnement de l’ensemble du parc éolien, y compris les paramètres de performance de chaque éolienne, les facteurs environnementaux du parc éolien et l’état de la connexion au réseau électrique.

Optimisation des performances axée sur les données

Le système de jumeau numérique du parc éolien de GE collecte plus de 400 Go de données par jour, et les algorithmes d’IA analysent ces données pour :

• Prédire l’impact des changements météorologiques sur la production d’électricité
• Ajuster l’angle des pales de l’éolienne en temps réel en fonction de la direction et de la force du vent
• Identifier les pannes potentielles et planifier la maintenance préventive
• Optimiser la production d’énergie de l’ensemble du parc éolien

Dans un grand projet de parc éolien situé au Texas, aux États-Unis, ce système a aidé l’opérateur à réaliser :

• Augmentation de la production totale d’électricité de 8 %
• Réduction des coûts de maintenance de 20 %
• Prolongation de la durée de vie des éoliennes de 15 %
• Réduction des temps d’arrêt opérationnels de 40 %

Le directeur de la technologie éolienne de GE a déclaré : « La technologie de jumeau numérique nous permet de tester divers scénarios hypothétiques dans un environnement virtuel et de trouver les meilleurs paramètres de fonctionnement, ce qui était inimaginable auparavant. »

Tesla : optimisation en temps réel des lignes de production

Tesla a intégré en profondeur la technologie de jumeau numérique et l’IA pour créer un système d’usine intelligente hautement automatisé. Le système de « jumeau numérique de la ligne de production » de l’usine Tesla de Fremont est un élément essentiel de sa stratégie de « fabrication de robots par des robots ».

Ligne de production à ajustement en temps réel

Le jumeau numérique de la ligne de production de Tesla présente les caractéristiques suivantes :

• Chaque ligne de production est équipée de milliers de capteurs, qui collectent des données de production en temps réel
• Le système d’IA analyse les flux de données pour identifier les goulets d’étranglement de la production et les risques potentiels pour la qualité
• Le modèle numérique peut prédire l’impact de différents paramètres de production sur la qualité du produit
• Le système peut ajuster automatiquement les paramètres de production pour obtenir un équilibre dynamique de la ligne de production

Selon le rapport aux investisseurs de Tesla en 2023, les résultats du système de jumeau numérique comprennent :

• Amélioration d’environ 40 % de l’efficacité de la ligne de production du Model Y
• Réduction du temps de reconfiguration de la ligne de production de plusieurs semaines à plusieurs jours
• Réduction d’environ 30 % du temps d’arrêt grâce à l’optimisation du programme de maintenance
• Réduction du taux de défauts de 23 % grâce au contrôle de la qualité prédictif

L’ingénieur en chef de Tesla a déclaré lors d’un sommet technologique : « Notre usine n’est pas seulement un lieu de production de voitures, mais aussi un immense système d’apprentissage. Le jumeau numérique permet à notre usine d’apprendre de sa propre expérience et d’optimiser en permanence les processus de production. »

Procter & Gamble : la révolution numérique de la fabrication de biens de consommation

Procter & Gamble (P&G) a appliqué la technologie de jumeau numérique aux lignes de production de biens de consommation courante, créant ainsi un système appelé « The Digital Engine », qui a permis de transformer la fabrication traditionnelle en un modèle numérique.

Base numérique pour une production flexible

Le système de jumeau numérique de P&G couvre l’ensemble du processus, des matières premières aux produits finis :

• Simulation de la faisabilité de la production de différentes formulations et options d’emballage
• Prédiction du temps et des coûts de commutation de la ligne de production
• Optimisation des stratégies de planification de la production multi-SKU
• Surveillance en temps réel de la qualité des produits et de l’efficacité de la production

P&G possède plus de 100 usines dans le monde, et sa stratégie de jumeau numérique a été mise en œuvre dans 70 % des usines. Un exemple typique de réussite est son usine de produits d’entretien ménager située en Californie, qui a réalisé, grâce à la technologie de jumeau numérique :

• Réduction de 35 % du temps de mise sur le marché des nouveaux produits
• Augmentation de 23 % du taux d’utilisation de la ligne de production
• Réduction de 50 % du temps de commutation des produits
• Réduction de 17 % de la consommation d’énergie

Le responsable de la chaîne d’approvisionnement de P&G a mentionné dans le rapport annuel de 2023 : « La technologie de jumeau numérique a complètement transformé notre façon de produire. Elle nous permet de répondre rapidement aux changements de la demande du marché, tout en maintenant une efficacité opérationnelle optimale. »

Bosch : réseau de jumeaux numériques inter-usines

Le groupe industriel allemand Bosch a construit un réseau de jumeaux numériques inter-usines, reliant plus de 240 usines dans le monde, formant ainsi un véritable « réseau mondial de fabrication intelligente ».

Partage des connaissances et optimisation collaborative

Le réseau de jumeaux numériques de Bosch a non seulement reproduit les entités physiques des usines individuelles, mais a également mis en place un mécanisme de partage des connaissances inter-usines :

• Les données de production de différentes usines sont analysées de manière centralisée pour identifier les meilleures pratiques
• L’amélioration des processus dans une usine peut être rapidement promue dans d’autres usines grâce au jumeau numérique
• Le système d’IA est capable de comparer les indicateurs de performance de différentes usines et de recommander des plans d’amélioration
• L’optimisation de la chaîne d’approvisionnement mondiale est simulée de manière collaborative par les jumeaux numériques de plusieurs usines

Lors d’une expérience menée par Bosch entre deux usines similaires situées en Allemagne et en Chine, la technologie de jumeau numérique a permis de réaliser :

• Augmentation de l’efficacité de la production de 18 %
• Amélioration de la cohérence de la qualité de 12 %
• Réduction de la consommation d’énergie de 15 %
• Réduction du temps de promotion des nouveaux processus à l’échelle mondiale, passant d’une moyenne de 6 mois à 6 semaines

Le vice-président principal de la technologie de fabrication de Bosch a déclaré : « Le jumeau numérique nous permet de supprimer les contraintes géographiques et de reproduire rapidement les meilleures pratiques mondiales dans chaque site de production. C’est la pierre angulaire de notre stratégie de transformation numérique. »

Architecture technique du jumeau numérique

Pour mettre en œuvre un système de jumeau numérique entièrement fonctionnel, une architecture technique à plusieurs niveaux est nécessaire :

Couche de perception

Cette couche est chargée de collecter des données du monde physique, et comprend généralement :

• Réseau de capteurs de l’Internet industriel des objets (IIoT)
• Système de vision industrielle
• Système de balayage RFID et de codes-barres
• Terminal de saisie de l’opérateur

Selon les statistiques d’IDC, fin 2023, le nombre d’appareils connectés à l’Internet industriel des objets dans le monde dépassait les 12 milliards, dont environ 40 % étaient utilisés pour prendre en charge les applications de jumeau numérique.

Couche de traitement des données

Responsable du traitement et de l’intégration des données massives provenant de la couche de perception :

• Système informatique de périphérie pour le traitement des données en temps réel
• Plateforme cloud pour le stockage et l’analyse des données à grande échelle
• Outils de nettoyage et de normalisation des données
• Base de données chronologique et lac de données

Couche de modèle

C’est le cœur du jumeau numérique, comprenant :

• Modèle physique : simulation basée sur les lois de la physique
• Modèle statistique : prédiction basée sur les données historiques
• Modèle d’IA : découverte de relations complexes grâce à l’apprentissage automatique
• Modèle hybride : modèle complet combinant les méthodes ci-dessus

Couche de visualisation et d’interaction

Responsable de la présentation du jumeau numérique aux utilisateurs :

• Plateforme de visualisation 3D
• Système d’interaction AR/VR
• Application mobile
• Console et tableau de bord

Défis de la mise en œuvre et solutions

Bien que la technologie de jumeau numérique offre de vastes perspectives, elle est confrontée à de nombreux défis lors de la mise en œuvre :

Qualité et compatibilité des données

Problème : les données générées par différents équipements et machines d’époques différentes ont des formats et une qualité différents, ce qui les rend difficiles à intégrer.

Solutions :

• Déployer des passerelles périphériques pour unifier les formats et les protocoles de données
• Utiliser des outils de nettoyage et de vérification des données assistés par l’IA
• Établir des normes de données unifiées et des modèles sémantiques industriels
• Mettre en œuvre des processus d’assurance qualité des données

La plateforme « Predix » de General Electric a résolu avec succès le problème de la normalisation des données grâce à son cadre « Digital Twin Blueprint », permettant une intégration transparente des données d’équipements d’époques différentes.

Précision du modèle et efficacité du calcul

Problème : les modèles de haute précision nécessitent de nombreuses ressources de calcul, mais l’environnement industriel nécessite une réponse en temps réel.

Solutions :

• Adopter une stratégie de modèle multi-précision, en sélectionnant la précision appropriée pour différents besoins
• Utiliser l’informatique de périphérie pour traiter les besoins en temps réel, et l’informatique cloud pour traiter les analyses complexes
• Utiliser des techniques de compression et d’optimisation des modèles
• Développer des stratégies d’échantillonnage adaptatives pour réduire la quantité de données à traiter

La plateforme « Mindsphere » de Siemens utilise la technologie « Dynamic Precision Adjustment », qui maintient la haute fidélité des paramètres clés tout en réduisant l’utilisation des ressources de calcul pour les paramètres non critiques.

Sécurité et protection de la vie privée

Problème : le jumeau numérique contient des données de production essentielles, ce qui augmente les risques de sécurité.

Solutions :

• Mettre en œuvre une stratégie de protection de la sécurité à plusieurs niveaux
• Adopter des techniques de chiffrement des données et de contrôle d’accès
• Établir des mécanismes d’audit et de surveillance de la sécurité
• Développer des outils d’anonymisation et de dé-sensibilisation des données

L’« architecture de jumeau numérique sécurisé » développée par Bosch assure la sécurité de l’échange de données grâce à la technologie de la chaîne de blocs, tout en permettant un partage des connaissances contrôlable entre les différentes usines.

Perspectives d’avenir : la direction de l’évolution du jumeau numérique

La technologie de jumeau numérique évolue vers une direction plus intelligente et plus autonome :

Jumeau numérique autonome

Les futurs jumeaux numériques auront une plus grande autonomie :

• Capacité à ajuster automatiquement les paramètres de production pour obtenir un fonctionnement optimal
• Identifier de manière proactive les opportunités d’optimisation et proposer des recommandations d’amélioration
• Exécuter des décisions de routine sans intervention humaine
• Améliorer en permanence son propre modèle grâce à l’apprentissage par renforcement

Jumeau numérique à fusion inter-domaines

Le jumeau numérique va percer les limites d’un seul domaine :

• Fusion des jumeaux numériques des produits, de la production et de la chaîne d’approvisionnement
• Interconnexion avec les jumeaux numériques externes, tels que les villes et les réseaux énergétiques
• Formation d’un écosystème numérique plus vaste
• Prise en charge de décisions d’optimisation plus complètes

Usine intelligente de collaboration homme-machine

Le jumeau numérique deviendra le support de la collaboration entre les humains et les systèmes intelligents :

• Réalisation d’une interaction homme-machine intuitive grâce à la RA/RV
• Prise en charge de la collaboration entre des experts à distance et des opérateurs locaux
• Fourniture d’une assistance à la prise de décision intelligente basée sur le contexte
• Autonomisation des travailleurs pour qu’ils deviennent les éléments centraux des usines numériques

Conclusion

La technologie de jumeau numérique est en train de remodeler le paysage manufacturier mondial. De Siemens et General Electric à Tesla et Procter & Gamble, les géants de l’industrie utilisent cette technologie pour établir de nouveaux avantages concurrentiels. Pour les entreprises manufacturières, le jumeau numérique n’est pas seulement un outil technologique, mais aussi un actif stratégique qui deviendra le centre nerveux des futures usines intelligentes, stimulant le développement du système de production vers une direction plus efficace, plus flexible et plus durable.

Avec les progrès constants de la technologie de l’IA et le déploiement à grande échelle de l’Internet industriel des objets, nous avons des raisons de croire que le jumeau numérique passera d’un avantage différenciant des entreprises manufacturières avancées à une norme industrielle et une capacité de base dans les dix prochaines années. Les entreprises devraient reconnaître la valeur du jumeau numérique d’un point de vue stratégique et l’utiliser comme principal levier de la transformation numérique, afin de construire de véritables capacités de fabrication intelligente.

Références

1. Gartner. (2023). « Prévisions 2024 : Les jumeaux numériques transformeront les opérations de fabrication. »

2. McKinsey & Company. (2023). « Les jumeaux numériques : Le fondement de la fabrication intelligente. »

3. Siemens AG. (2023). « Entreprise numérique : Le jumeau numérique complet. »

4. GE Digital. (2023). « Jumeau numérique : Rassembler les mondes physique et numérique. »

5. Tesla, Inc. (2023). « Rapport sur l’efficacité de la fabrication 2023. »

6. Procter & Gamble. (2023). « Rapport annuel : La transformation numérique dans la fabrication. »

7. Bosch. (2023). « Fabrication connectée : Réseau mondial d’usines. »

8. IDC. (2023). « Guide des dépenses mondiales en matière d’Internet des objets. »