Pourquoi la digitalisation est-elle devenue incontournable pour l’industrie ?
Dans un monde industriel marqué par l’incertitude, la complexité croissante des opérations et l’exigence d’agilité, la digitalisation s’impose comme un levier de compétitivité. Anticiper les fluctuations de la demande, réduire les temps d’arrêt, optimiser les chaînes logistiques, minimiser les coûts de production : autant de défis que les outils numériques permettent de relever.
Par exemple, dans le domaine de la conception aéronautique, les performances en vol d’un avion sont testées virtuellement afin d’identifier des problèmes potentiels et d’optimiser son design avant la fabrication. De même, dans la gestion de la chaîne d’approvisionnement, la modélisation de l’ensemble du réseau logistique permet aux entreprises d’anticiper les fluctuations de la demande et d’ajuster leurs opérations en conséquence.
La transformation digitale ne se limite pas à la dématérialisation des processus. Elle repose surtout sur la capacité à comprendre, simuler et ajuster le fonctionnement des systèmes en temps réel. C’est dans ce contexte que s’inscrivent deux outils majeurs : le modèle numérique, souvent statique, et le jumeau numérique, dynamique et interactif.
Quelle est la différence entre un modèle et un jumeau numérique ?
Le modèle numérique est une représentation virtuelle d’un produit ou d’un processus. Il permet d’en visualiser la structure, d’en analyser certaines propriétés ou d’effectuer des simulations ponctuelles. En revanche, il n’est pas connecté à l’objet réel.
Le jumeau numérique, quant à lui, est un modèle enrichi de données en temps réel, issu de capteurs, d’API ou de systèmes d’automatisation. Il reflète en permanence l’état réel du système physique et permet des analyses prédictives
Mais faut-il toujours aller jusqu’au jumeau numérique ? Pas forcément. Le choix dépend des objectifs, des moyens disponibles et du niveau d’interaction souhaité.
Comment choisir entre modèle et jumeau numérique ?
| Critère | Modèle numérique | Jumeau numérique |
|---|---|---|
| Objectif | Conception, simulation ponctuelle | Surveillance, optimisation continue |
| Connexion au réel | Aucune ou historique | Données en temps réel |
| Coût et complexité | Faible à modéré | Élevé (capteurs, IoT, plateforme cloud) |
| Réactivité | Faible (analyse offline) | Élevée (analyse en direct) |
| Cas d’usage | CAO, planification, simulation | Maintenance prédictive, logistique en temps réel, pilotage industriel |
Comment construire un modèle ou un jumeau numérique ?
La création d’un modèle numérique ou d’un jumeau numérique suit une démarche structurée. Bien que les objectifs finaux diffèrent, les premières étapes sont communes. Voici un guide clair pour construire votre propre modèle ou jumeau, étape par étape :
Définir les objectifs
Avant toute chose, il convient de se poser les bonnes questions :
- Que souhaitez-vous observer, analyser ou améliorer ?
- Avez-vous besoin d’une image figée d’un système, ou d’un outil capable de réagir en temps réel ?
Ce cadrage permet de choisir la bonne approche (modèle ou jumeau) et de cibler les paramètres critiques à inclure dans la modélisation.
Collecter et structurer les données
Il s’agit de rassembler les données nécessaires à la représentation fidèle du système.
Pour un modèle, les données peuvent être historiques, techniques ou de conception.
Pour un jumeau numérique, il faut en plus anticiper l’accès continu à des données en temps réel : capteurs, journaux d’événements, flux opérationnels. Il est essentiel de valider la qualité, la fréquence et la fiabilité de ces données.
Construire le modèle virtuel
Cette étape consiste à traduire les éléments physiques ou logiques en une représentation numérique.
On y modélise les formes, comportements, interactions ou flux. Il est important ici de déterminer le niveau de détail nécessaire : trop simple, le modèle sera peu utile ; trop complexe, il deviendra difficile à maintenir.
Connecter les données en temps réel (pour un jumeau uniquement)
Un jumeau numérique doit être vivant : il doit refléter en permanence l’état réel du système.
Cela suppose de mettre en place une infrastructure de connectivité (réseaux, API, capteurs…) pour intégrer les données en continu dans le modèle. Cette étape est cruciale pour permettre des ajustements, alertes et prédictions basées sur l’état actuel.
Tester et valider le modèle
Avant tout déploiement, le modèle ou jumeau numérique doit être confronté à la réalité :
- Reproduit-il fidèlement le comportement du système réel ?
- Réagit-il correctement aux scénarios simulés ?
Cette phase permet de corriger les incohérences, d’ajuster les hypothèses et de s’assurer que l’outil est fiable pour la prise de décision.
Optimiser et ajuster
Une fois validé, le modèle peut être utilisé pour identifier les leviers d’amélioration : réduction des coûts, meilleure allocation des ressources, gains de performance.
Dans un jumeau numérique, ces ajustements peuvent être automatisés à partir des données en temps réel, permettant une adaptation dynamique et continue du système.
Déployer et surveiller
Le modèle ou le jumeau numérique est maintenant intégré dans l’environnement cible (usine, chaîne logistique, bâtiment, etc.).
Il faut alors mettre en place des mécanismes de surveillance, des indicateurs de performance et, dans le cas du jumeau numérique, des systèmes d’alerte ou de décision autonome. La surveillance continue garantit que l’outil reste pertinent face à l’évolution du réel.
Cas d’usage : Quels rôles jouent les jumeaux numériques et les modèles numériques dans la supply chain ?
La supply chain moderne est un écosystème complexe, multi-acteurs et volatile. Un modèle numérique permet de simuler l’organisation des entrepôts, les flux logistiques ou la planification de la demande. Il est très utile pour :
- Évaluer un nouveau schéma de distribution,
- Planifier la capacité d’un entrepôt,
- Comparer différents scénarios d’approvisionnement.
Le jumeau numérique, lui, permet d’observer la chaîne en temps réel, de détecter les retards, d’anticiper les ruptures et de réagir à des événements inattendus comme une panne transporteur ou une variation soudaine de la demande. Exemple : une entreprise de e-commerce peut réajuster ses stocks automatiquement en fonction des ventes en direct grâce à son jumeau.
Cas d’usage : Et dans l’usine : comment sont utilisés les jumeaux numériques et les modèles numériques pour la production et la planification ?
Dans une usine, un modèle numérique permet de concevoir une ligne de production, de simuler des cadences, ou d’optimiser l’agencement des postes de travail. Il est très utilisé en phase de planification industrielle ou de conception de nouveaux ateliers.
Le jumeau numérique, quant à lui, permet de suivre en temps réel les machines, d’identifier les dérives de performance, de prévenir les pannes, et même de réallouer dynamiquement les ressources (personnel, machines, matières premières). Un fabricant automobile peut, par exemple, ajuster en direct la cadence d’une ligne en fonction des retours des capteurs et des données de qualité.
Conclusion : un duo indispensable pour une prise de décision éclairée
Modèle numérique et jumeau numérique ne s’opposent pas. Ils se complètent et répondent à des niveaux de maturité digitale et des besoins opérationnels différents. Le premier est un excellent point de départ ; le second, une extension vers une industrie connectée, agile et résiliente.
La digitalisation ne consiste pas à tout faire en temps réel, mais à choisir intelligemment les bons outils pour vos priorités.