Un jumeau numérique (ou digital twin en anglais) est une représentation virtuelle conçue pour refléter avec précision un objet physique (par exemple, un système). Il couvre le cycle de vie de l’objet, est mis à jour à partir de données en temps réel et utilise la simulation, le machine learning et le raisonnement pour faciliter la prise de décision.
L’objet étudié, tel qu’une éolienne par exemple, est équipé de divers capteurs qui mesurent des aspects clés de son fonctionnement. Ces capteurs génèrent des données sur des éléments tels que la production d’énergie, la température, et les conditions météorologiques. Ces informations sont ensuite traitées par le système et appliquées au modèle numérique.
Une fois les données fournies, ce modèle numérique peut être utilisé pour effectuer diverses simulations, analyser les problèmes de performance et concevoir des améliorations potentielles. L’objectif ultime est d’obtenir des informations précieuses qui peuvent être utilisées pour améliorer l’entité physique d’origine.
Bien que les simulations et les jumeaux numériques reposent tous deux sur des modèles numériques, un jumeau numérique constitue en fait un environnement virtuel beaucoup plus riche à étudier. La différence principale entre un jumeau numérique et une simulation est essentiellement une question d'échelle : alors qu’une simulation se concentre généralement sur un processus particulier, un jumeau numérique permet d’exécuter de multiples simulations pour étudier plusieurs processus simultanément.
Les différences ne s’arrêtent pas là. Par exemple, les simulations ne bénéficient généralement pas de données en temps réel, tandis que les jumeaux numériques reposent sur un flux d’informations bidirectionnel. Les capteurs de l’objet fournissent des données en temps réel au processeur du système, qui, en retour, envoie des informations pour améliorer l’objet source.
Grâce à des données de haute qualité, constamment mises à jour et couvrant un large éventail de domaines, ainsi qu'à la puissance de calcul supplémentaire fournie par un environnement virtuel, les jumeaux numériques peuvent étudier un plus grand nombre de problématiques à partir de perspectives beaucoup plus variées que les simulations standard. Cela offre un potentiel considérablement accru pour améliorer les produits et les processus.
Il existe plusieurs types de jumeaux numériques, en fonction du niveau de granularité du produit observé. La principale distinction entre ces jumeaux réside dans leur domaine d'application. Il est courant que différents types de jumeaux numériques coexistent au sein d'un même système ou processus. Examinons les différents types de jumeaux numériques et leur application :
Les jumeaux de composants constituent l'unité de base d'un jumeau numérique, représentant le plus petit exemple d'un composant fonctionnel. Les jumeaux de pièces sont similaires, mais concernent des composants de moindre importance.
Lorsque plusieurs composants interagissent ensemble, ils forment ce que l'on appelle un actif. Les jumeaux d'actifs permettent d'analyser l'interaction entre ces composants, générant ainsi des données de performance exploitables et transformables en informations concrètes.
À un niveau d'agrandissement supérieur, les jumeaux de systèmes ou d'unités offrent une vue d'ensemble sur la manière dont les différents actifs s'assemblent pour former un système fonctionnel complet. Ces jumeaux fournissent une visibilité sur les interactions entre les actifs et peuvent suggérer des pistes d'amélioration des performances.
Les jumeaux de processus, le niveau macro de grossissement, révèlent comment les systèmes interagissent pour créer une installation de production complète. Ces systèmes sont-ils synchronisés pour fonctionner à une efficacité optimale, ou des retards dans un système affectent-ils les autres ? Les jumeaux de processus permettent de déterminer les schémas de synchronisation précis qui influencent l'efficacité globale.
L'idée de la technologie des jumeaux numériques a été mentionnée pour la première fois en 1991 avec la publication de Mirror Worlds par David Gelernter. Cependant, le Dr Michael Grieves, alors professeur à l'université du Michigan, est crédité pour avoir appliqué pour la première fois le concept de jumeaux numériques à la fabrication en 2002, et pour avoir introduit officiellement le concept de logiciel de jumeaux numériques. En 2010, John Vickers, de la NASA, a introduit le terme de « jumeau numérique ».
Pourtant, le concept d’utiliser un jumeau numérique pour étudier un objet physique remonte à bien plus tôt. En effet, on peut légitimement affirmer que la NASA a été pionnière dans l'utilisation de cette technologie lors de ses missions d'exploration spatiale dans les années 1960, lorsque chaque vaisseau spatial était répliqué dans une version terrestre pour étude et simulation par les équipes de la NASA.
L'utilisation des jumeaux numériques permet de mener des recherches et conceptions de produits plus efficaces grâce à l'abondance des données générées sur les résultats probables en matière de performance. Ces informations peuvent conduire à des informations qui aident les entreprises à apporter des améliorations nécessaires à leurs produits avant le début de la production.
Même après la mise en production d'un nouveau produit, les jumeaux numériques permettent de refléter et de surveiller les systèmes de production afin d'atteindre et de maintenir une efficacité maximale tout au long du processus de fabrication.
Les jumeaux numériques peuvent même aider les fabricants à décider quoi faire des produits qui atteignent la fin de leur cycle de vie et qui doivent faire l'objet d'un traitement final, par le biais du recyclage ou d'autres mesures. En utilisant des jumeaux numériques, ils peuvent déterminer quels matériaux de produit peuvent être récoltés.
Bien que les jumeaux numériques soient très prisés pour leurs avantages, ils ne sont pas nécessaires pour tous les fabricants ni pour tous les produits. Certains objets ne sont tout simplement pas assez complexes pour justifier le flux intensif de données de capteurs qu'exigent les jumeaux numériques. Par ailleurs, il peut ne pas être rentable d'investir d'importantes ressources dans la création d'un jumeau numérique, qui, rappelons-le, est une réplique exacte d'un objet physique, rendant sa création potentiellement coûteuse.
Cependant, certains projets tirent un bénéfice direct de l'utilisation de modèles numériques :
En d'autres mots, les secteurs qui bénéficient le plus des jumeaux numériques sont ceux impliqués dans des projets de grande envergure :
Le marché des jumeaux numériques est en pleine expansion. Bien que cette technologie soit déjà largement utilisée dans de nombreux secteurs, la demande continue de croître. En 2022, le marché mondial des jumeaux numériques était estimé à 73,5 milliards USD pour 2027.1
L'utilisation de jumeaux numériques de bout en bout permet aux propriétaires et opérateurs de réduire les temps d'arrêt des équipements tout en augmentant la production. Découvrez une solution de gestion du cycle de vie des services créée par IBM et Siemens.
Les jumeaux numériques sont déjà largement utilisés dans les domaines suivants :
Les gros moteurs, y compris les moteurs à réaction, les moteurs de locomotive et les turbines de production d'énergie, bénéficient considérablement de l'utilisation des jumeaux numériques, en particulier pour aider à établir des calendriers de maintenance régulière.
Les grandes structures physiques, telles que les grands bâtiments ou les plateformes de forage en mer, bénéficient des jumeaux numériques, surtout lors de leur phase de conception. Ils sont également utiles pour la conception des systèmes internes, tels que les systèmes de chauffage, ventilation et climatisation (CVC).
Les jumeaux numériques, conçus pour refléter tout le cycle de vie d'un produit, se sont imposés à chaque étape de la fabrication, guidant les produits de la conception au produit fini, et à toutes les étapes intermédiaires.
Tout comme les produits peuvent être modélisés à l’aide de jumeaux numériques, les patients bénéficiant de services de santé peuvent également être suivis. Le même type de système de données générées par des capteurs permet de surveiller divers indicateurs de santé et de produire des informations essentielles.
Dans l’industrie automobile, où les voitures représentent de nombreux systèmes complexes et interconnectés, les jumeaux numériques sont largement utilisés, tant pour améliorer les performances des véhicules que pour optimiser leur production.
De même, les ingénieurs civils et les spécialistes de la planification urbaine bénéficient énormément de l’utilisation de jumeaux numériques, capables de visualiser des données spatiales 3D et 4D en temps réel tout en intégrant des systèmes de réalité augmentée dans les environnements bâtis.
Un changement fondamental est en cours dans les modèles d’exploitation. Une réinvention numérique est en marche dans les industries à forte intensité d’actifs, bouleversant les modèles d’exploitation traditionnels et nécessitant une vision intégrée, à la fois physique et numérique, des actifs, équipements, installations et processus. Les jumeaux numériques jouent un rôle central dans ce réalignement.
L’avenir des jumeaux numériques semble sans limites, car leur utilisation bénéficie de plus en plus de la puissance cognitive qui leur est consacrée. Ils continuent d’acquérir de nouvelles compétences et capacités, ce qui signifie qu’ils peuvent générer des connaissances toujours plus approfondies pour améliorer les produits et rendre les processus plus efficaces.
Dans cet article sur la transformation des opérations d’actifs avec les jumeaux numériques, vous découvrirez comment ces changements impactent votre secteur.
1Digital Twin Market by Enterprise, Application (Predictive Maintenance, Business optimization), Industry (Aerospace, Automotive & Transportation, Healthcare, Infrastructure, Energy & Utilities) and Geography (lien externe à ibm.com)—Global Forecast to 2027, Digital Twin Market, juin 2022