Le cerveau humain est très doué pour traiter et reconnaître des schémas. Dans le cerveau, chaque neurone peut transmettre 1 000 impulsions nerveuses par seconde et établir jusqu’à plusieurs dizaines de milliers de contacts synaptiques avec d’autres neurones. Le remplacer est impossible, mais l’amélioration des capacités du cerveau humain à l’aide de technologies avancées est devenue un sujet brûlant pour les entreprises de tous les secteurs.
Des technologies autrefois à la pointe, comme les jumeaux numériques, l’IA et l’apprentissage automatique, sont rapidement devenues des outils courants utilisés quotidiennement par les ingénieurs. Il est crucial que les ingénieurs restent en avance sur les technologies émergentes pour conserver un avantage concurrentiel et résoudre des défis de plus en plus complexes.
Il y a quelques années, les jumeaux numériques faisaient fureur, atteignant le sommet du Hype Cycle de Gartner. Aujourd'hui, le « digital threading » suit de près comme la nouvelle technologie à adopter pour les ingénieurs. Bien que ces outils ne remplaceront jamais le cerveau humain, ils peuvent servir d'outils puissants pour révolutionner la collaboration et l'innovation des équipes d'ingénierie.
Le jumeau numérique
Le jumeau numérique est essentiellement un modèle numérique (ou jumeau) d’un actif physique qui comprend tout, des spécifications de conception aux données opérationnelles. C’est ainsi que les ingénieurs peuvent efficacement prendre un actif physique (une turbine, une automobile, un moteur) et créer une représentation numérique de cet actif tout au long de son cycle de vie, de sa naissance à son obsolescence. Cela permet également une surveillance, une évaluation et un diagnostic continus.
L’utilisation de jumeaux numériques offre aux ingénieurs un avantage considérable, leur permettant de comparer ces données à la représentation numérique de la conception de cet actif, qui est généralement stockée dans le système de gestion du cycle de vie des produits (PLM), ou à l’ingénierie basée sur des modèles dans un système PLM 3D.
Le fil numérique
Le fil numérique, également appelé « digital threading », est encore plus ambitieux et prometteur. Au sens large, le fil numérique est un cadre qui relie les données et les flux de données d’un article ou d’un actif à toutes les phases du cycle de vie du produit. Le digital threading utilise l’IA pour imiter la capacité du cerveau humain à reconnaître et à traiter des modèles. Il trouve et relie tous les points de données implicitement ou explicitement liés, puis « enfile » ces connexions pour tenter de comprendre un concept, résoudre un problème, répondre à des questions et prendre des décisions éclairées.
Cependant, même l’actif le plus simple peut comporter un grand nombre de liens vers des informations sur cet élément, stockées dans des systèmes disparates. Pensez aux emplacements où résident les informations (systèmes PLM, systèmes de gestion des exigences, ERP, SharePoint, fichiers de projet, sites tiers, e-mails, et bien d’autres) et vous commencerez à comprendre l’ampleur de la tâche de relier les points.
Comment le fil numérique améliore-t-il et élargit-il le jumeau numérique ? Le jumeau numérique présente des lacunes en matière de données non structurées. Par exemple, que se passe-t-il si les données de performance d’un moteur dépassent largement les spécifications ? Les plateformes actuelles mettent en œuvre des règles et certains modèles d’apprentissage automatique pour essayer d’indiquer au système quoi faire et comment réagir à cette défaillance. Mais le fil numérique utilise des technologies et des concepts tels que le traitement du langage naturel (NLP), l’apprentissage profond et l’analyse sémantique pour connecter les informations au jumeau numérique.
Résoudre les problèmes d’ingénierie grâce au fil numérique
Comment le fil numérique peut-il résoudre les problèmes d’ingénierie majeurs qui font aujourd’hui la une de la presse ? Bon nombre de ces problèmes concernent plusieurs systèmes complexes et peuvent impliquer des milliards de points de données à travers toutes les connexions. Il s’agit d’un processus fastidieux que de nombreuses entreprises ne sont pas en mesure de gérer.
Le fil numérique résout le problème posé par le nombre considérable de points de données qui doivent être reliés entre eux pour résoudre des problèmes et prendre de meilleures décisions. Il utilise des technologies d’intelligence artificielle pour passer automatiquement au crible les big data, relier des informations critiques et créer des relations navigables qui n’existent actuellement pas en dehors du cerveau humain.
Les applications du digital threading sont vastes. Aujourd’hui, des organisations comme Accuris aspirent à utiliser le « digital threading » pour, en quelque sorte, créer une réplique numérique du fonctionnement du cerveau humain. Le cerveau humain prend des données, établit des connexions, traite ces connexions, puis élabore une compréhension du monde ou de cet ensemble de données. Étendez ce concept à l’échelle de l’entreprise, où il n’y a pas un mais de nombreux cerveaux. De nombreux experts métiers (SME) peuvent établir des connexions variées avec les données et créer ainsi des expertises diverses. Pour résoudre un problème d’entreprise, des équipes de personnes traitent quotidiennement des données puis utilisent ces informations pour résoudre des problématiques d’entreprise, même très complexes.
Quelle est la prochaine étape de la transformation numérique dans le domaine de l’ingénierie ?
Accuris est à la pointe de la transformation numérique dans le domaine de l’ingénierie. Les solutions logicielles Engineering Workbench et Goldfire d’Accuris s’appuient sur des technologies IA avancées telles que l’apprentissage profond, qui utilise un algorithme de recherche approfondie propriétaire pour le fil numérique. Ces algorithmes de recherche sont à la pointe des technologies IA, formés sur du contenu technique et optimisés pour résoudre des problèmes et extraire des réponses au plus profond d’un « réseau neuronal » virtuel de connaissances techniques.
Accuris ne considère pas les données comme du contenu structuré ni même comme du texte. Tout est plutôt traité comme un vecteur sur lequel une série d’équations mathématiques analyse l’information et identifie des connexions/liaisons. Celles-ci servent ensuite à alimenter un « graphe de connaissances » (imaginez-le comme le « repérage des étoiles » dans l’univers de connaissances de votre entreprise). Les connexions entre ces points de données permettent de créer des insights et de prendre des décisions éclairées. Les données, une fois interprétées, deviennent du savoir.
Au cœur du « digital threading » se trouve la connexion d’informations qu’il était jusque-là impossible de relier numériquement, transformant la façon dont les ingénieurs résolvent les problèmes.
