Gestion de données et connectivité numérique
Validez et améliorez la qualité de la fabrication grâce à la technologie des jumeaux numériques et à la gestion des données de nuages de points
Gestion de données et connectivité numérique
Validez et améliorez la qualité de la fabrication grâce à la technologie des jumeaux numériques et à la gestion des données de nuages de points
En représentant virtuellement des objets ou des processus physiques et en simulant la réalité dans un environnement virtuel, la technologie des jumeaux numériques permet de réaliser des percées dans un certain nombre de domaines importants, notamment la fabrication, la construction et les soins de santé. Les jumeaux numériques basés sur des données de scan 3D précises valident et améliorent la fabrication. Ils permettent des processus d’assemblage numériques et des contrôles de qualité qui réduisent les coûts, accélèrent les temps d’exécution et améliorent la forme, l’ajustement et la fonction des pièces.
Dans le monde de la fabrication, une instance de jumeau numérique est le jumeau numérique d’une instance individuelle d’une pièce ou d’un produit fabriqué. Les technologies de scanning des nuages de points peuvent mesurer les surfaces de pièces fabriquées et de produits assemblés avec rapidité et précision, ce qui en fait des outils idéaux pour créer des instances de jumeau numérique. Une solution de gestion des données numériques robuste est tout aussi nécessaire pour gérer adéquatement de gros projets de mesure 3D, encapsuler les métadonnées liant les items mesurés au processus de production et partager de façon numérique les instances de jumeau numérique à l’échelle de l’entreprise.
Qui a besoin de la pièce physique une fois que les surfaces ont été entièrement scannées ?
Pratiquement personne. Une fois que la surface d’une pièce physique a été entièrement scannée à l’aide d’un scanner de nuages de points, l’instance de jumeau numérique créée peut être inspectée et faire l’objet d’une simulation sans avoir à revenir à la pièce physique.
Prenons le cas d’un défaut de production. Le fait de scanner toutes les pièces fabriquées permet aux équipes de contrôle de la qualité de revenir aux pièces fabriquées au cours des 24 heures précédentes et de les analyser virtuellement afin de déterminer précisément quelles pièces sont incorrectes et de les retirer de l’entrepôt avant expédition, évitant ainsi un rappel coûteux.
Imaginez maintenant un fabricant d’équipement d’origine qui reçoit les scans de prototypes de pièces de différents fournisseurs. Leur assemblage virtuel permet de détecter si un fournisseur a utilisé la mauvaise révision d’un modèle CAO. Le fournisseur fautif en est immédiatement informé et invité à utiliser la bonne itération, encore une fois, avant la production et l’expédition.
Un autre exemple : vous êtes fournisseur de composants aérospatiaux, un client mécontent vous contacte et soutient que la pièce qu’il a achetée était hors tolérance lorsqu’elle a été expédiée. Grâce au scan effectué avant l’envoi, vous pouvez prouver que l’item se situe dans la plage de tolérance tout en apaisant le mécontentement du client et en évitant de possibles poursuites judiciaires.
Un dernier exemple : un fabricant de pièces de rechange scanne les pièces d’assemblage de son nouveau produit, convertit ces scans en surfaces NURBS et importe ces modèles de rétro-ingénierie dans le logiciel de simulation pour analyser le comportement de la nouvelle conception une fois le produit assemblé. Une telle simulation aide à déceler et à résoudre un problème dimensionnel qui aurait réduit la durabilité du produit.
Ces exemples démontrent que dans des processus aussi diversifiés que la conception, l’ingénierie, la production et la maintenance, l’approche du jumeau numérique offre un vaste potentiel d’amélioration des processus et de réduction des coûts.
Les défis liés à la mise en œuvre des processus de jumeau numérique basé sur des nuages de points en fabrication
Bien que les instances de jumeau numérique offrent un énorme potentiel pour les entreprises manufacturières, la mise en œuvre des processus de jumeau numérique basé sur des modèles construits à partir des données de nuages de points pose des défis.
Prenons pour exemple le traitement des fichiers. Les scanners de nuages de points produisent des mégaoctets d’informations par seconde. Après avoir converti des nuages de points bruts en représentations polygonales précises des surfaces mesurées, un seul fichier de pièce mesurée peut contenir des centaines de mégaoctets de données. Les clients qui prévoient de scanner les produits d’une chaîne de production pourraient avoir à traiter des dizaines de milliers de fichiers et des téraoctets de nouvelles données chaque année. Gérer manuellement de si grandes quantités de données est impensable.
Sans parler de la traçabilité. Les modèles scannés doivent être liés aux informations clés relatives à la pièce mesurée, ainsi qu’aux processus de mesure et de fabrication, comme le numéro de série, le numéro de pièce, l’identifiant du dispositif de mesure, la chaîne de production, le nom de l’opérateur, etc. Pour les activités de production et de maintenance, ces métadonnées sont essentielles pour assurer la traçabilité, car elles fournissent une correspondance sans équivoque entre l’instance de jumeau numérique et son équivalent physique.
La collaboration et le partage des données peuvent aussi représenter un défi. La technologie de scanning est remarquable, mais si les collègues qui profiteraient le plus des avantages de ce processus ne peuvent accéder facilement aux instances de jumeau numérique dont ils ont besoin, ils éviteront de les utiliser. En éliminant les entraves, vous en récolterez les avantages.
Un système de gestion des données numériques pour un déploiement de jumeaux numériques réussi
Comment éliminer les entraves ? En déployant un système de gestion de données numériques conçu pour traiter de gros projets de mesure et de nombreuses instances de jumeau numérique. En plus d’éliminer les disques durs locaux en stockant les données de mesure 3D sur un serveur central, le système de gestion des données numériques :
-
automatise la gestion des fichiers et des dossiers, ce qui permet d’éliminer le recours aux navigateurs de fichiers
-
assure la sécurité et l’intégrité des données tout en facilitant leur sauvegarde
-
lie chaque instance de jumeau numérique aux métadonnées clés décrivant sa pièce physique correspondante et les processus de fabrication et de mesure utilisés, ce qui permet d’établir et d’assurer la traçabilité complète des jumeaux numériques.
-
offre un accès aux instances de jumeau numérique dans l’ensemble de l’entreprise, par l’intermédiaire d’un moteur de recherche qui trouve rapidement les instances en fonction des mots-clés liés aux métadonnées
-
gère les autorisations afin de déterminer qui peut accéder aux données et comment ces données peuvent être utilisées
Pour maximiser les performances d’un système de gestion des données numériques, les entreprises devraient envisager la création d’une stratégie de métadonnées qui consiste à identifier les informations clés relatives aux pièces mesurées et aux processus qui doivent être conservés dans les projets de mesure.
Le scanning de nuages de points + un système de gestion de données = des processus de jumeau numérique évolutifs
Les entreprises qui envisagent une utilisation massive des processus de jumeau numérique basé sur des nuages de points devraient mettre en œuvre un système de gestion des données numériques, comme PolyWorks|DataLoopMC d’InnovMetric, pour assurer l’évolutivité de leur processus. Seul un système de gestion des données peut traiter des dizaines de milliers de fichiers et conserver les précieuses métadonnées qui décrivent la provenance des données et la façon dont elles ont été produites. Un tel système améliore l’efficacité d’une équipe en permettant aux utilisateurs des jumeaux numériques d’extraire eux-mêmes des données du système, sans directives des producteurs de données.
Imaginez le pouvoir transformateur des jumeaux numériques et d’une gestion complète des données pour votre entreprise.
PolyWorks|DataLoop, une solution de gestion des données évolutive, facilite l’accès à une abondance de données produites par plusieurs sources de mesure (MMT CNC, scanning…) accessibles aux ingénieurs et décideurs de votre entreprise, qui peuvent ainsi prendre rapidement de meilleures décisions.