Jumelage numérique : un terme populaire aux multiples définitions. Selon Cognizant, tout ce qui est vécu sous cette appellation n’est pas nécessairement un jumeau numérique. Nous nous entretenons avec deux experts pour savoir ce qu’il faut exactement pour construire un véritable jumeau numérique, à quoi il sert et quelle peut être sa valeur ajoutée pour une entreprise.
Tout le monde parle aujourd’hui de jumeaux numériques, mais que signifie exactement cette technologie ? « Le terme est utilisé avec enthousiasme dans différents secteurs », reconnaît Christophe Stas, Associate Director Life Sciences Manufacturing chez Cognizant. « Mais chacun le comprend différemment. Il est donc temps de le définir. Cognizant explique la signification des jumeaux numériques dans les sciences de la vie, souligne leur valeur réelle pour une organisation et identifie les facteurs critiques pour une mise en œuvre réussie.
Les jumeaux numériques dans les sciences de la vie sont des modèles virtuels connectés à leurs homologues physiques qui imitent le comportement des processus biologiques tels que la croissance d’une culture cellulaire dans un bioréacteur. Ces jumeaux utilisent des architectures de données en temps réel pour alimenter les modèles en données de capteurs, prédire l’évolution du processus et suggérer des actions de contrôle optimales pour maximiser le rendement de la production. Dans la mise en œuvre la plus avancée, un jumeau numérique peut contrôler directement le processus physique de manière entièrement automatique.
Connexion au monde réel
Elisa Canzani, responsable de la science des données chez Cognizant, précise : « Un jumeau numérique est un modèle qui s’appuie sur des capteurs pour fournir un retour d’information ou des mises à jour (presque) en temps réel sur son homologue physique. De nombreuses organisations confondent modèle numérique et jumeau numérique. Nous considérons le jumeau numérique comme une réalité connectée de bout en bout qui exploite les flux de données pour fournir une représentation dynamique des processus physiques en temps réel. »
Un jumeau numérique est un modèle qui s’appuie sur des capteurs pour fournir un retour d’information en temps réel ou des mises à jour sur son homologue physique.
Elisa Canzani, responsable de la science des données chez Cognizant
Cette distinction est importante. Le jumeau numérique ne prend réellement vie que lorsqu’il est connecté au processus de production physique. Selon Cognizant, les jumeaux numériques doivent être connectés aux capteurs physiques et au contrôleur de processus afin d’utiliser les données de production réelles pour alimenter les modèles virtuels. À son tour, le jumeau numérique peut prédire et optimiser les paramètres de production afin d’améliorer l’efficacité du processus de production par le biais d’une boucle de rétroaction ouverte ou fermée.
Du processus à la plateforme en passant par le modèle
M. Canzani précise ce à quoi ressemble un tel système dans l’abstrait. « Les données des lots proviennent en temps réel des capteurs du processus de production et sont transférées de manière fiable et cybersécurisée vers une plateforme d’analyse (en périphérie ou dans le nuage). Les modèles de jumeaux numériques traitent et utilisent ces données de capteurs pour élaborer des simulations et des scénarios d’optimisation et suggérer des paramètres de production idéaux.
La communication se fait ensuite dans l’autre sens : si le modèle qui dispose des données en temps réel constate une optimisation, l’action de contrôle optimale est renvoyée par la plateforme de données vers le processus de production et ses actifs ». Ainsi, dans le cadre d’une mise en œuvre avancée, le jumeau numérique peut entièrement automatiser la production elle-même, mais dans une étape intermédiaire, le jumeau numérique peut également fournir des suggestions d’optimisation aux opérateurs humains.
« Un jumeau ne doit pas nécessairement être une réplique en 3D de l’actif physique », souligne M. Canzani. « La solution doit reproduire la dynamique du processus pour l’optimiser. Les modèles 3D peuvent être une représentation complète, contribuant à la convivialité, mais au cœur des jumeaux numériques se trouvent l’apprentissage automatique, les modèles basés sur les données et les modèles mécanistes. »
Cognizant mise beaucoup sur de véritables jumeaux numériques fonctionnant sur des plates-formes de flux en temps réel. Dans un premier temps, l’accent est mis sur les grandes organisations du secteur des sciences de la vie. Pensez aux entreprises pharmaceutiques, qui peuvent utiliser les jumeaux numériques pour optimiser la production complexe de médicaments.
Un modèle n’est jamais mis au rebut
De nombreux défis sont associés à la mise en œuvre réussie d’un jumeau numérique. La création du modèle lui-même n’est pas le plus important. Stas : « Les clients ont souvent déjà construit des modèles, ou au moins une conception de base. Ces modèles doivent ensuite être adaptés ou réimplémentés pour assurer un contrôle en temps réel. La communication doit être automatique et suffisamment rapide, et idéalement dans les deux sens.
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M. Canzani émet une autre réserve : « Parfois, les organisations ont déjà développé un excellent modèle, mais ont utilisé un environnement fermé tel qu’un logiciel tiers pour le faire. Un écosystème fermé pose des problèmes car il devient alors difficile de fournir une connectivité en temps réel avec d’autres plateformes et systèmes d’automatisation. »
Quoi qu’il en soit, les organisations qui disposent déjà d’un modèle, mais pas d’un véritable jumeau numérique, ont une base de départ. « L’élaboration d’un tel modèle n’est jamais une perte de temps », souligne Stas.
Relier les systèmes et les personnes
Une grande partie de la complexité vient de la connexion entre les différentes équipes qui doivent collaborer sur un flux de données de bout en bout pour le jumeau numérique. Un jumeau numérique a une composante informatique avec une équipe d’automatisation qui recherche les données et une équipe d’analyse qui construit le modèle. Les données proviennent à leur tour de l’environnement OT. Tous ces domaines d’activité sont peuplés d’experts différents ayant des priorités et des attentes différentes. Un jumeau numérique réussi doit connecter non seulement les systèmes, mais aussi, dans une certaine mesure, les personnes.
« Les gens doivent d’abord communiquer pour parvenir à une compréhension commune, puis vous pouvez connecter la technologie », a déclaré M. Canzani. « Un jumeau est un système de bout en bout qui doit relier de nombreux éléments différents. De nombreuses organisations sont fortes dans l’un des trois domaines clés suivants : la fabrication, l’informatique ou l’analyse. C’est en réunissant ces trois domaines que l’on crée la véritable valeur ajoutée.
Réutilisable et évolutif
« Idéalement, vous ne développez pas un jumeau numérique dans le cadre d’un projet unique », explique Stas. « La solution peut être évolutive et s’adapter à différents processus. Vous construisez le jumeau pour une ligne de production, et plus tard, lorsque vous introduisez un nouveau produit, vous pouvez réutiliser le cadre et optimiser la production dès le départ avec le jumeau. »
Idéalement, vous ne devriez pas développer un jumeau numérique dans le cadre d’un projet unique
Christophe Stas, directeur associé Life Sciences Manufacturing Cognizant
C’est dans cette optique que Cognizant a développé TwinOps. Il s’agit d’une plateforme composée d’éléments de base pour l’ingestion, la validation, la transformation et le stockage des données. Ces éléments peuvent être réutilisés après validation, fournissant un lien durable et évolutif entre les données d’un côté et les jumeaux numériques de l’autre. « TwinOps n’est pas seulement un cadre avec les meilleures pratiques, mais aussi un ensemble de composants et de blocs de construction personnalisables basés sur Python pour des flux de travail standardisés, conformes et répétés », précise M. Canzani.
Connaissances étendues
En outre, selon Stas, Cognizant a une bonne compréhension des défis à relever dans tous les domaines impliqués dans la mise en œuvre d’un jumeau numérique. « Nous savons où se situent les défis et les goulets d’étranglement », déclare-t-il. « Nous sommes en mesure d’évaluer si l’investissement en vaut la peine et ce qui constitue une analyse de rentabilité réaliste.
Stas poursuit : « Vous avez besoin d’une connaissance indépendante des fournisseurs pour une bonne évaluation des technologies pertinentes, avec une grande compréhension des règles et des normes, et bien sûr de la cybersécurité ».
Des millions d’euros
Un investissement dans un véritable jumeau numérique sera rentabilisé à long terme. Canzani : « Un jumeau numérique peut améliorer le rendement d’un processus de dix pour cent. Dans le secteur pharmaceutique, cela représente dans certains cas une optimisation de 400 millions d’euros par an. »
Cependant, vous ne devez pas vous lancer tout de suite dans un projet d’envergure. « Au début de chaque projet, il faut évaluer la maturité de l’organisation », explique M. Canzani. « Ce faisant, nous recherchons un cas d’utilisation qui est déjà suffisamment avancé, avec des données disponibles et une bonne compréhension des processus sous-jacents à modéliser avec le jumeau numérique. »
« Nous construisons ensuite un jumeau numérique pour un premier cas d’utilisation limité », poursuit M. Canzani. « Nous commençons à petite échelle, mais nous construisons immédiatement le jumeau avec une architecture qui prend en charge l’utilisation en temps réel et l’évolutivité. Le flux de travail doit être automatisé et reproductible conformément aux meilleures pratiques de TwinOps. » Un tel déploiement à petite échelle ajoutera immédiatement de la valeur et montrera que l’investissement en vaut la peine. « Sur la base de ce premier cas d’utilisation, petit mais complet, nous établissons la confiance avec les parties prenantes pour qu’elles réalisent clairement la faisabilité et le potentiel. De cette manière, nous pouvons élargir le projet et déployer d’autres cas d’utilisation en même temps. »
Il s’agit d’un éditorial réalisé en étroite collaboration avec Cognizant.