Le jumeau hybride, une réalité technologique et industrielle

ESI est souvent citée à titre d’exemple français dans le secteur de l’innovation. Quelle est sa vocation ?

ESI est née pour répondre à un besoin indus­triel spé­ci­fique : mettre la phy­sique dans l’ordinateur. Pion­niers dans le domaine, nous avons pu béné­fi­cier au fil des années des incroyables pro­grès tech­no­lo­giques et du déve­lop­pe­ment du cal­cul haute per­for­mance (HPC). Après de mul­tiples tra­vaux et études, nous avons fran­chi une étape cru­ciale qui s’est tra­duite par le déve­lop­pe­ment et le déploie­ment d’essais vir­tuels per­met­tant de créer des pro­duits sans avoir sys­té­ma­ti­que­ment recours à de coû­teux tests phy­siques. Sous l’impulsion de nos clients, nous avons pour­sui­vi nos déve­lop­pe­ments pour pou­voir chaî­ner nos essais et ain­si leur pro­po­ser des solu­tions de fabri­ca­tion vir­tuelle de pièces et d’évaluation pré­cise de la per­for­mance inté­grant de mul­tiples phy­siques. L’idée était alors de créer un pro­to­type vir­tuel inté­gral du pro­duit tel­le­ment fidèle qu’il per­met­trait de faire l’impasse sur les essais inter­mé­diaires … Cette démarche nous per­met non seule­ment de rem­pla­cer voire de sup­pri­mer des essais, mais aus­si d’aboutir à une pré-cer­ti­fi­ca­tion qui ne va plus seule­ment concer­ner une pièce ou un ensemble de pièces, mais un sous-ensemble ou un ensemble dans sa glo­ba­li­té. Et en y ajou­tant de l’intelligence arti­fi­cielle et les sys­tèmes adé­quats, nous per­met­tons la pré-cer­ti­fi­ca­tion d’un pro­duit en fonc­tion­ne­ment, c’est-à-dire un pro­to­type vir­tuel inté­gral. Enfin, en y incluant des don­nées réelles, nous pou­vons anti­ci­per l’usure et la cor­ri­ger. Aujourd’hui, le pari est réus­si : ESI se posi­tionne comme le lea­der du pro­to­ty­page vir­tuel. Nos solu­tions sont uti­li­sées par les lea­ders de nom­breuses indus­tries dont l’automobile mais aus­si l’aéronautique, l’énergie, l’industrie lourde, l’électronique ou même les pro­duits de grande consommation. 

Après les essais virtuels et le prototypage virtuel, ESI se positionne aujourd’hui sur le Jumeau Hybride. Dites-nous-en plus…

À l’ère de l’Économie de la Per­for­mance, les fabri­cants doivent revoir inté­gra­le­ment leur mode de pen­sée pour satis­faire les uti­li­sa­teurs finaux. Ce chan­ge­ment de phi­lo­so­phie se tra­duit par un véri­table chal­lenge : suivre la vie du pro­duit non seule­ment jusqu’à sa sor­tie d’usine, mais durant toute la durée de son uti­li­sa­tion. Pour mener à bien ce pro­jet, nous avons com­plé­té notre exper­tise en phy­sique des maté­riaux et modèles mul­ti-phy­siques avec toute une série de savoir-faire acquis au tra­vers d’acquisitions dans les domaines de l’IoT, de l’intelligence arti­fi­cielle, du big data ou du machine learning. 

En quoi consiste le Jumeau Hybride ?

Le jumeau digi­tal (Digi­tal Twin) est un concept très popu­laire lorsqu’on évoque la trans­for­ma­tion digi­tale : il per­met de simu­ler au plus juste les futures per­for­mances d’un pro­duit en condi­tions d’utilisation. Encore faut-il que le modèle de base soit le reflet du pro­duit tel que fabri­qué, non pas conçu, et qu’il puisse inté­grer des phé­no­mènes com­plexes mul­ti-domaines, mul­ti­phy­siques, mul­ti-échelles. Pour répondre à ces lacunes, le concept de Jumeau Hybride d’ESI com­bine un pro­to­type vir­tuel inté­gral, mariant la phy­sique des maté­riaux, l’environnement du pro­duit, le fonc­tion­ne­ment des sys­tèmes, avec des don­nées d’utilisation. Celles-ci peuvent être théo­riques, pas­sées, reflé­ter l’usure des sys­tèmes de pro­duc­tion, ou même l’utilisation du pro­duit qua­si­ment en temps réel, grâce à nos com­pé­tences avan­cées en Réduc­tion de Modèles. En adop­tant la métho­do­lo­gie Hybrid Twin™ d’ESI, les fabri­cants indus­triels peuvent anti­ci­per la per­for­mance opé­ra­tion­nelle de leurs pro­duits ou de leur pro­duc­tion dès les phases de concep­tion, pour per­mettre des prises de déci­sion effi­caces. Concrè­te­ment, il va per­mettre de faire de la main­te­nance pré­dic­tive et d’optimiser la per­for­mance des pro­duits comme des infrastructures. 

Grâce au Big Data ?

À l’ère de la data, ce qui compte n’est plus seule­ment le volume de don­nées gérées et la puis­sance de cal­cul, c’est de don­ner un sens à ces infor­ma­tions ! On parle aujourd’hui de Smart Data : on choi­sit quelle don­née inté­grer, et à quel moment la pré­le­ver. Cette approche per­met d’enrichir les modèles de simu­la­tion Hybrid Twin™ en temps réel, d’augmenter la rapi­di­té des cal­culs en rédui­sant les coûts. 

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