Méthode de conception intégrée d’un jumeau numérique d’équipement de production 4.0

Integrated development method for the digital twin of a 4.0 production system

• Auteur / Autrice : Léandre Guitard
• Direction : Daniel Brissaud, Frédéric Noël
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Génie industriel conception et production
• Date : Soutenance le 24/11/2023
• Etablissement(s) : Université Grenoble Alpes
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Ingénierie - matériaux mécanique énergétique environnement procédés production (Grenoble ; 2008-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Sciences pour la conception, l'optimisation et la production (Grenoble) - Sciences pour la conception, l'optimisation et la production (Grenoble)
• Partenaire(s) de recherche : Equipe de recherche : Conception produit process
• Jury : Président / Présidente : Peggy Zwolinski
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : George Drăgoi
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Vincent Cheutet, Frédéric Merienne

Mots clés

Mots clés contrôlés

Systèmes informatiques

Jumeaux numériques

Mots clés libres

Maquette numérique

Internet de objets industrielles

Jumeau numérique

Méthode d'implémentation

Industrial internet of objects

Digital mockup

Digital twin

Implementation method

Résumé

Le jumeau numérique est un concept qui a été introduit par le professeur Grieves au début des années 2010, il propose un système composé de trois parties ; une entité physique, une entité numérique qui réplique l’entité physique et une connexion entre ces deux entités afin de répondre à des fonctions qui aide le concepteur ou l’utilisateur du système physique. Dans les récentes années, de nombreux chercheurs se sont penchés sur ce sujet, l’ont développé pour préciser sa nature, ses fonctions, ainsi que ses limites, mais peu se sont penché sur la manière avec laquelle il est possible de le mettre en œuvre concrètement. On trouve dans la littérature des exemples de jumeau numérique, mais les auteurs décrivent rarement le déploiement d’un jumeau numériqueSi le concept semble simple, sa mise en œuvre interroge et l'on peut légitimement espérer définir une méthode de déploiement effective.Ce travail a été mené en partenariat avec une entreprise : Hellomoov’. C’est une PME du secteur de la transitique. C’est une entreprise qui fabrique des systèmes de transfert industriel pour d’autres entreprises, leur souhait est de mettre en œuvre un jumeau numérique pour leurs systèmes de transfert. Le jumeau numérique doit apporter de nombreux services comme de l’aide à la conception, de l’aide à la fabrication, de l’aide à la maintenance, etc. Le jumeau numérique d’un tel système peut aussi être intéressant pour son utilisateur, grâce à de l’aide à l’exploitation ou de la maintenance prédictive par exemple.La méthodologie proposée ici est de mettre en place une architecture modulaire, où chaque module répond à une fonction grâce à un modèle de comportement (représentant un comportement du système), grâce à des données de configuration et grâce à des données provenant du terrain en utilisant la connexion dont le Dr Grieves parle. Une fois les besoins spécifiques de l’entreprise industrielle identifiés, on procède de manière itérative ; en commençant par un premier module, ensuite il faut créer la connexion entre les deux espaces et il est alors possible de rajouter les modules les uns après les autres. Cette méthode vise à un déploiement progressif pour permettre son acceptation par tous les niveaux de l’entreprise.Dans le cas spécifique de Hellomoov’, trois modules prioritaires ont été identifiés ; un simulateur de flux, une analyse des données pour la maintenance et un module de contrôle automatisé des sous-ensembles d’une ligne de transfert. Le simulateur a été développé sur un éditeur open source ce qui lui permet d’être très ouvert pour que de nouveaux éléments puissent facilement lui être adjoint. L’analyse des données provenant du terrain a montré qu’il était possible d’extrapoler au moins en partie l’état de santé de certaines pièces critiques du système et ainsi de prévoir des interventions quand nécessaires. Enfin, grâce un boitier électronique et aux données provenant du simulateur, Hellomoov’ est capable de programmer automatiquement le comportement des tous les sous-ensembles d’une ligne de transfert, rendant le contrôle simple et pilotable à distance.Une fois ces modules déployés, les entreprises peuvent étendre l’utilisation des données qui sont récoltées sur le terrain pour nourrir d’autres modules ainsi que pour améliorer ceux déjà existants considérant la mise en place d’un jumeau numérique. En effet, les données qui proviennent du terrain sont un reflet du comportement du système réel, elles peuvent donc aussi être utilisées pour améliorer et corriger les modèles de comportement qui répondent aux fonctions dans chacun des modules ; il s’agit ici de la suite à donner une fois que les modules sont déployés. Grâce à cette méthodologie, Hellomoov’ a pu implémenter l’architecture et des modules et ainsi obtenir ce que l’on peut considérer comme un premier jumeau numérique. Nous faisons l’hypothèse que d’autres entreprises similaires devraient donc pouvoir utiliser cette méthodologie pour implémenter un jumeau numérique aussi.

The digital twin is a concept that was introduced by Professor Grieves in the early 2000s, it proposes a system composed of three parts; a physical entity, an entity in a digital space that replicates the physical entity and a connection between these two entities in order to perform functions that help the designer or user of the physical system. In recent years, many researchers have studied this subject, have developed it to specify its nature, its functions, as well as its limits, but few have studied the way in which it is possible to implement it concretely. Examples of digital twins can be found in the literature, but the authors rarely describe the deployment of a digital twin.If the concept seems simple, it’s execution raises questions, and we can legitimately hope to devise an effective deployment method.This work was carried out in partnership with a company called Hellomoov'. It is a small and medium-sized company in the transitique sector. It is a company which manufactures industrial transfer systems for other companies, their wish is to implement a digital twin for their transfer systems. The digital twin must provide many services such as design assistance, manufacturing assistance, maintenance assistance, etc. The digital twin of such a system can also be interesting for its user, thanks to the assistance to the exploitation or the predictive maintenance for example.The methodology proposed here is to set up a modular architecture, where each module responds to a function thanks to a behavioral model (representing a behavior of the system), thanks to configuration data and thanks to data coming from the field using the connection Dr. Grieves talked about. Once the specific needs of the industrial company are identified, we proceed in an iterative way; Starting with a module, which also serves as an interface for the digital twin, we then have to create the connection between the two spaces, it is then possible to add the other modules one after the other.This method aims at a gradual deployment in order to gain the acceptance at all levels of the company.In the specific case of Hellomoov', three modules have been identified; a flow simulator, a field data analysis for maintenance and an automated control module of the sub-assemblies of a transfer line. The simulator was developed on an open source editor which allows it to be very open so that new elements can easily be added to it. The analysis of the data coming from the field showed that it was possible to extrapolate at least partially the state of health of certain critical parts of the system and thus to plan maintenance interventions when necessary. Finally, thanks to an electronic box and to the data coming from the simulator, Hellomoov' is able to automatically program the behavior of all the sub-assemblies of a transfer line, making the control easier and remotely controllable.Once these modules are deployed, companies can extend the use of the data that are collected on the field to feed other modules as well as to improve the existing ones considering the implementation of a digital twin. Indeed, the data that comes from the field reflects the real system’s behavior, so it can also be used to improve and correct the behavioral models that respond to the functions in each of the modules; this is the follow-up once the modules are deployed. Thanks to this methodology, Hellomoov' implemented the architecture and the modules and thus obtain what can be considered a first digital twin. We make the hypothesis that other similar companies are able to use this methodology to implement a digital twin too.