Jumeaux Numériques

Les jumeaux numériques sont des représentations numériques de biens physiques, la plupart des gens les utilisant dans le contexte de l'Internet des objets (IoT). Les jumeaux numériques relient efficacement les capteurs à une application pour visualiser l'état du bien, souvent représenté par un modèle 3D, et peuvent être utilisés à diverses fins et intentions.

A clarifier avec quelques exemples :

  • De nos jours, les moteurs d'avion peuvent être surveillés en direct, en vol, afin d'identifier les risques pour la sécurité et la maintenance à venir pour que l'équipe de maintenance soit prête lorsque l'avion atterrit.
  • Une voiture de F1 est surveillée en temps réel avec de nombreux capteurs afin que l'équipe du stand puisse changer les réglages, demander au pilote de ralentir ou de modifier son comportement sur la piste si nécessaire.
  • Un jumeau numérique ou encore un bras de robot peuvent être utilisés par un chirurgien pour effectuer une opération à distance.

Bien sûr, l'intégration de données de capteurs en temps réel dans une salle de contrôle, par exemple, et l'intégration d'actifs dans des modèles 3D n'est pas si nouvelle que ça. Les usines le font depuis de nombreuses années et certaines d'entre elles le combinent même. Cependant, il a été difficile d'obtenir cette information hors de la salle de contrôle.

Comment connecteriez-vous les actifs distants hors site ? Comment faire parvenir l'information pertinente à l'ingénieur de service sur le terrain ou au mécanicien sur le terrain, d'ailleurs ? L'augmentation de l'IdO, du nuage et de la puissance de calcul nous permet d'entrer dans un nouveau domaine de la combinaison de données de capteurs en temps réel et de modèles 3D - c'est ce qu'on entend par le double numérique.

La technologie numérique double prend un actif individuel, le représente dans un modèle numérique 3D avec des données de capteurs en temps réel et des données de maintenance. Cela pourrait offrir beaucoup de potentiel à de nombreuses entreprises.

Cette approche offre deux possibilités d'aller plus loin : élargir notre vision au-delà des données traditionnelles sur les capteurs et l'entretien et reconnaître l'actif comme faisant partie d'un système plus vaste.