Fabrice Cadiou - Head of Customer Success
Le jumeau numérique est souvent réduit au jumeau virtuel. Alors qu’aujourd’hui, l’ensemble de l’appareil de production est exploité en temps réel en continuité du modèle virtuel. En connectant leurs équipements, les industriels peuvent désormais représenter le fonctionnement des processus de la chaîne et en contrôler l’amélioration continue.
Le modèle numérique de la machine est augmenté grâce à l’intelligence artificielle. L’apprentissage automatique, l’analyse de données historiques et réelles, aident les acteurs de la production à prendre de meilleures décisions au-delà des capacités humaines. L’homme gère mieux sa machine.
Dans beaucoup d’industries, l’analyse des données est limitée dans le temps, à la production ou indépendamment de la conception. Alors que le jumeau numérique intègre une digitalisation des processus, basée sur le modèle comparatif dans un environnement réel sur le temps long, l’historicité.
Le jumeau numérique a abattu la frontière entre virtuel et réel. Aujourd’hui les usines entières sont modélisées, les opérateurs sont formés et les tests effectués sans incidence sur le fonctionnement des procédés. On réduit les coûts, la maintenance fait partie de la conception et la productivité est optimisée dès le lancement de la production, en direct ou sur le temps long, avec un impact positif sur les compétences.
Le digital permet une vraie continuité, qui fait qu’on ne parle plus de machines ou de lignes, mais d’un processus de machines connectées.
C’est en écoutant le moteur en continu que l’on peut s’apercevoir en temps réel de ce qu'il nous raconte, ce qu’il nous signale.
Plusieurs techniques existent aujourd’hui et permettent d’identifier la source de la panne d’un moteur. Parmi ces techniques on retrouvera l’analyse d’huile, la remontée de température, l’inspection par ultrason ou encore l’analyse vibratoire. Cette dernière, malgré sa plus grande complexité, offre la possibilité d’identifier d’après la signature vibratoire d’un moteur, ses éventuels défauts et d’anticiper les pannes sous-jacentes.
Ce qui ne peut pas être détecté par des méthodes traditionnelles comme l’inspection visuelle ou l’analyse d’huiles devient alors évident grâce à l’analyse vibratoire.
Jusque-là cette méthode est plutôt utilisée par les professionnels de la maintenance moteur équipés de matériel spécifique d’analyse vibratoire, mais elle tend à se démocratiser grâce à l’IOT.
La continuité numérique dans le réel est aujourd’hui l’enjeu majeur des organisations industrielles. Dans l’historique, les modèles ont d’abord été créés, les processus de production simulés, puis le cycle de vie géré avec des logiciels tiers. Mais il y avait cette fracture entre numérique et conditions de production.L’Internet des Objets amène cette révolution de la captation des données sur les machines et renforce le Product Life Management. Encore faut-il que les données soient “actionnables”, à partir d’une bonne analyse.
ALFI Technologies prolonge son jumeau numérique jusque dans l’usage des équipements en condition réelle avec l’aide d’InUse. La continuité facilite l’implantation des lignes, permet de simuler les processus critiques, de vérifier les flux des produits, de valider les capacités de production, d’identifier les goulets d’étranglement… et ainsi de diminuer les coûts et les délais de lancement. ALFI Technologies optimise sa production, renforce les compétences du personnel et anticipe l’avenir.
Le choix de la plateforme IIoT est donc crucial. Elle doit être à la fois développée technologiquement mais simple, rapidement déployable et personnalisable. La structure intégrée exploite les données de conception, de contrôle et d'historique pour aider vos équipes à prendre des décisions.
Une plateforme unique, accessible en mode SaaS depuis n’importe quel navigateur web et adaptée à l’organisation, établit des passerelles avec les opérations et le Service Après-Vente.
La connexion des machines ouvre de nouveaux services, facilement réplicables à d’autres sites de production :
Aidés de la continuité numérique, les fabricants d’équipements OEM proposent un accompagnement optimal et accéléré à leurs clients.
En vendant leurs machines avec services connectés, ils fournissent une performance garantie pour :
La combinaison des données historiques, de l'expertise humaine, de l'apprentissage machine et de la simulation améliore les résultats des pronostics et donc la maintenance prédictive. Les fabricants d’équipement ne fournissent plus seulement une machine, mais un service garanti.
Développant une vision globale, du modèle à l’analyse des données, les fournisseurs de service impliqués dès la conception dans la chaîne numérique sont en mesure d’apporter l’accompagnement à l’intégration d’une plateforme d’IIoT.
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