Approche axée sur les données pour la physique de l’ingénieur
L’électrification et la numérisation sont omniprésentes dans tous les aspects de la vie moderne, qu’il s’agisse de la façon dont nous buvons notre café, de la manière dont nos aliments sont produits ou des processus complexes en coulisses de la fabrication des produits.
Le passage à l’électrification et à la numérisation s’explique principalement par deuxfacteurs importants de portée générale.
D’une part, le développement durable favorise l’innovation en matière de décarbonisation et de réduction des impacts sur l’environnement, et facilite l’abandon des combustibles fossiles et la diminution des émissions. Cela a une importance particulière dans le secteur des transports, où l’on retrouve différents types de véhicules électriques et des drones à décollage et atterrissage verticaux. D’autre part, la technologie facilite et accélère l’électrification grâce à la connectivité accrue offerte par des réseaux et une infrastructure infonuagique plus fiables, des périphériques plus puissants, la croissance des centres de données et la prolifération d’appareils électroniques portatifs à faible coût. Les consommateurs s’attendent à une connectivité sans faille en tout temps, et ce, autant avec leurs téléphones cellulaires, leurs montres intelligenteset leurs capteurs biologiques. Les concepteurs et ingénieurs ne peuvent ignorer ce besoin croissant.
Accélération du changement
L’électrification et la numérisation ont contribué à accélérer le changement dans les domaines de l’ingénierie et de la fabrication. Cette accélération est un couteau à double tranchant qui permet de réaliser de grandes choses en facilitant l’ingénierie et en améliorant l’exploitation, mais qui crée également des défis, comme une réduction de la durée des cycles qui se traduit par une augmentation de la gestion d’intervention rapide et des rappels. L’accélération des cycles de conception et d’ingénierie crée de plus grands besoins en matière de solutions d’assurance qualité et de détection des défauts de fabrication. À cela s’ajoute la complexité sans précédent de la fusion des systèmes électriques et mécaniques, des logiciels dans la boucle et de l’intelligence artificielle (IA) guidée par les données. À chaque étape, les équipes doivent utiliser des solutions de gestion du cycle de vie des produits (PLM) pour afin de gérer un plus grand nombre de risques et de travailler de manière plus collaborative.Elles doivent également tirer parti de MLOps pour véritablement bénéficier des changements apportés aux cycles d’ingénierie séquentielle, de fabrication, d’exploitation et de fin de vie des produits.
Collaboration interdomaine
Traditionnellement, chaque service d’ingénierie pouvait choisir et adopter les outils de son choix, et ce, peu importe les outils qu’utilisent les autres services. Cette approche cloisonnée persiste, mais est de plus en plus considérée comme un obstacle au partage essentiel des données entre les services d’ingénierie, de fabrication et de l’exploitation. Les plateformes à code réduit ou sans code constituent uneapproche rapide et flexible qui contribue au décloisonnement des équipes. Les données peuvent rester dans le système où elles ont été créées, tout en offrant un accès en lecture seule aux autres équipes. L’accès aux données est essentiel et doit être un objectif principal dès le début. Même si la consolidation des outils comporte des avantages, le premier objectif de toute entreprise de conception de produits en matière de numérisation devrait être de fournir un accès aux données à toutes les équipes interfonctionnelles.
La numérisation n’affecte pas seulement les produits et leur utilisation après leur vente. Elle a également un effet profond sur les équipes d’ingénierie et de fabrication qui conçoivent ces produits. Pour ouvrir de nouvelles voies, les ingénieurs doivent approfondir leurs connaissances de la physique en s’appuyant sur les données. Souvent, cela entraîne un changement fondamental: on doit passer d’un processus d’ingénierie essentiellement déterministe et basé sur la physique à une manièrede plus en plus probabiliste d’influencer la conception.
MayaHTT possède à la fois la compréhension de la physique et l’expertise en matière d’IA industrielle pour aider les ingénieurs et les fabricants à devenir des chefs de file.
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