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Le jumeau numérique ou Digital Twin est l'image virtuelle d'un produit spécifique qui suit son équivalent physique. Ce modèle de simulation est donc lié individuellement à un produit. Il est alimenté par les données obtenues en temps réel des capteurs placés sur le produit. Ainsi, le modèle de simulation reflète l'état physique réel de l'installation, permettant une interprétation des informations et une prévision de l'évolution du système, que les capteurs seuls ne permettent pas d’anticiper. Ce nouvel aperçu de la réalité permet d'avoir une vue d'ensemble plus précise de l'état d'un système, ce qui est un avantage considérable pour pronostiquer sa durée de vie et les besoins de maintenance.

Les opérations de maintenance sont alors adaptées à l'état réel du système, pour passer à une maintenance prédictive, basée sur l'état effectif du produit, au lieu d'une maintenance préventive. De plus, les paramètres d'exploitation les mieux adaptés au scénario d'application peuvent être déterminés afin d’utiliser l'installation de manière optimale. On aussi profiter de ces connaissances pour améliorer le développement du produit. La mise en œuvre technique d'un jumeau numérique nécessite :

  • une connexion fiable entre le produit physique et le modèle de la simulation,
  • une technologie de simulation appropriée pour atteindre le réalisme requis
  • une vitesse de calcul extrêmement élevée.

 

 

Maintenance prédictive

Une connaissance précise de l'état de l'installation permet d'élaborer un concept de maintenance conditionnelle. Au lieu de l'entretien préventif - échange des composants de l'installation selon une charge moyenne basée sur l'expérience - la connaissance de l'état réel de l'installation est utilisée pour effectuer une maintenance prédictive. Une étude commandée par le ministère de l'Énergie (en Allemagne) a révélé que le passage de la maintenance préventive à la maintenance prédictive pourrait réduire les pannes de 70 %, réduire les temps d'arrêt de 35 %, réduire les coûts de maintenance de 25 % et augmenter la productivité de 20 %.

Données réelles, durant l'utilisation, pour l'amélioration du produit

En plus des avantages financiers qu’amène la maintenance prédictive, les données de terrain collectées apportent également un gain de connaissances considérable. L’observation des points faibles ou des limitations au fil du temps donne des indices qui facilitent l'amélioration du produit pour sa prochaine version. Il peut s'agir, par exemple, d'une diminution de matériel utilisé, d'un processus de production alternatif ou d'un logiciel modifié, selon la situation de charge réelle à laquelle les installations ont été soumises.

Liaison entre un produit physique et son jumeau numérique

C’est un logiciel embarqué (edge/fog computing) qui traite les données des capteurs et qui les transmet via Internet, vers une plate-forme centrale (IoT). Il permet d'établir une connexion optimale vers le jumeau numérique. Cette plate-forme IoT peut être développée individuellement ou fournie comme solution standard par des fournisseurs établis tels que Parametric Technology (Thingworx), General Electric (Predix) ou Amazon (AWS). Son rôle est de maintenir le lien avec le produit physique, d’alimenter la simulation avec les données de charge actualisées, de traiter les résultats de la simulation et de collecter les données des capteurs virtuels pour les transmettre aux ingénieurs de la maintenance, ainsi qu’à des logiciels d'analyses (Big Data) se basant sur ces données.

Digital Twin, modèle de simulation pour capteurs virtuels

Sur la base des données générées par les capteurs en continu, pendant le fonctionnement, un modèle de simulation haute performance est alimenté, renvoyant les informations pertinentes pour l'évaluation de l'installation. Vitesse de calcul et fidélité avec la réalité sont les facteurs essentiels. Grâce aux solutions robustes FEM et CFD d'ANSYS, ayant fait leurs preuves, des modèles de comportement (Reduced Order Models, ROM's) sont dérivés. Ces ROMs représentent le comportement des composants individuels des produits exclusivement aux points pertinents. Cette méthode permet d'obtenir des modèles qui peuvent être calculés extrêmement rapidement, qui se basent basés néanmoins sur des modèles de simulation précis élaborés par spécialistes expérimentés en simulation. La combinaison entre plusieurs modèles de comportement de ce type et le logiciel embarqué issu d'ANSYS SCADE, permet de cartographier, de manière fiable, même les comportements très complexes des produits.

 

 

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