Les jumeaux numériques gênés par les données, pas par les capteurs
Une analyse récente du groupe Proalpha montre que les jumeaux numériques ne peuvent pas être mis en œuvre uniquement grâce aux capteurs, à la simulation et à la connectivité. Il est essentiel de disposer d'une base de données homogène qui rassemble de manière interopérable les informations issues des systèmes ERP, de production, de CAO et de PLM.
Des attentes élevées face à un manque de bases de données
L'industrie allemande accorde une grande importance stratégique aux jumeaux numériques, mais ne progresse que lentement dans leur mise en œuvre. Dans une enquête représentative menée par Bitkom auprès de 555 entreprises industrielles comptant au moins 100 salariés, 62 % des personnes interrogées considèrent les jumeaux numériques comme importants pour la compétitivité future.
Dans le même temps, 57 % déclarent ne pas disposer des données nécessaires. 48 % citent une infrastructure informatique insuffisante comme obstacle. 60 % considèrent leur propre entreprise comme à la traîne, tandis que 14 % supplémentaires estiment avoir déjà raté le coche.
Le Media Insight du groupe Proalpha attribue ces résultats à un problème de données et d’intégration. Les logiciels de simulation, les capteurs industriels et la connectivité sont en principe disponibles. Cependant, sans données de référence bien entretenues, sans sémantique claire et sans flux d’informations continus, il est impossible d’obtenir une représentation numérique fiable.
Les données ERP complètent les données des capteurs et les informations de conception
Un jumeau numérique nécessite des données provenant de plusieurs niveaux. Les capteurs et les systèmes IoT sans fil fournissent des valeurs de mesure en temps réel issues des machines, des installations et des environnements de production. Les systèmes de CAO et de PLM mettent à disposition les paramètres de conception et les informations techniques sur les produits.
Le système ERP complète ces données avec des fiches articles, des nomenclatures, des lots, des informations fournisseurs, des certificats, des commandes et des indicateurs de développement durable. Ce n’est qu’en reliant ces sources de données qu’il est possible de créer un jumeau numérique capable non seulement de visualiser, mais aussi de soutenir les processus opérationnels.
L’échange de données s’effectue dans les deux sens. Les informations ERP alimentent le modèle numérique. À l’inverse, les données d’état issues du jumeau peuvent, par exemple, déclencher des processus de maintenance, des commandes de matériel ou la mise à disposition de pièces de rechange dans le système ERP.
L’Asset Administration Shell assure l’interopérabilité
Pour que les jumeaux numériques fonctionnent également au-delà des frontières de l’entreprise, les données doivent être mises à disposition dans des structures standardisées. C’est le rôle de l’Asset Administration Shell, ou AAS.
Cette couche d’administration structure les informations en sous-modèles, par exemple pour la documentation technique, l’historique d’exploitation, les valeurs de CO₂ ou les informations de maintenance. Les données propriétaires de différents fabricants peuvent ainsi être converties dans un format uniforme et échangées via des interfaces standardisées.
Au sein d’espaces de données décentralisés tels que Catena-X ou Manufacturing-X, l’accès peut être contrôlé de manière différenciée. Les informations accessibles au public peuvent être mises à disposition, tandis que les données confidentielles relatives à la conception, aux prix ou aux fournisseurs restent au sein de l’entreprise.
Le passeport numérique du produit s’intègre dans cette même architecture de données
Avec le règlement européen sur l’écoconception des produits durables, la mise à disposition structurée des données produit devient de plus en plus une exigence réglementaire. Le passeport numérique du produit doit être introduit progressivement pour d’autres groupes de produits.
Selon Proalpha, les entreprises n’ont pas besoin pour cela de mettre en place un environnement logiciel entièrement parallèle. Les informations relatives à l’origine des matériaux, à la recyclabilité ou à l’empreinte carbone du produit peuvent être intégrées sous forme de sous-modèles supplémentaires dans une structure AAS existante.
On dispose ainsi d’une base de données cohérente pouvant être utilisée aussi bien pour les jumeaux numériques que pour le passeport numérique du produit.
De la perturbation au processus métier automatisé
En collaboration avec l’opérateur de centre de données Pfalzkom, Proalpha montre comment les informations ERP peuvent être standardisées via l’AAS et mises à disposition de manière interopérable pour les chaînes d’approvisionnement.
Dans le cadre de l’initiative de recherche Factory-X, l’entreprise démontre également, en collaboration avec SmartFactory-KL, comment les dysfonctionnements détectés peuvent être automatiquement convertis en tickets de service et en commandes de pièces de rechange. Les données d’état et celles des capteurs donnent ainsi lieu à des processus métier directement exécutables.
Pour les constructeurs de machines, les intégrateurs de systèmes et les fournisseurs de solutions IoT, ce lien est déterminant : la valeur d’un capteur ne réside pas uniquement dans la mesure, mais dans le replacement de la valeur mesurée dans le contexte spécifique du produit, de l’installation et du processus.
Les données structurées deviennent la base des agents d’IA
La qualité des données devient encore plus importante dès lors que des agents d’IA prennent en charge des tâches opérationnelles. Un système d’IA doit comprendre la signification d’un champ de données, le processus dans lequel il est utilisé et les droits d’accès qui s’y appliquent.
Proalpha fait référence aux prévisions de Gartner, selon lesquelles environ 40 % des applications d’entreprise pourraient intégrer des agents d’IA dédiés à des tâches spécifiques d’ici fin 2026. Cependant, sans données sémantiquement univoques, sans gouvernance et sans informations fiables sur les processus, ces systèmes ne peuvent pas fonctionner de manière sûre et autonome.
La cohérence des données est déterminante pour l’usine numérique
Dans les PME industrielles, l’échec du jumeau numérique n’est pas principalement dû à un manque de technologie. Ce qui est déterminant, c’est de savoir si les données de base, de mouvement, de conception et de capteurs sont regroupées de manière cohérente et mises à disposition de façon interopérable.
Les entreprises qui structurent leurs données ERP et les rendent interopérables via l’Asset Administration Shell ne se contentent pas de poser les bases des jumeaux numériques et du passeport numérique du produit. Elles préparent également la maintenance prédictive, les processus de service automatisés, des chaînes d’approvisionnement résilientes et le déploiement d’agents IA opérationnels.
L’intégralité de l’analyse Media Insight intitulée « Pas de jumeau numérique sans données : pourquoi l’usine numérique se décide dans le système ERP » est disponible auprès du groupe Proalpha.