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| Résumé : |
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Un jumeau numérique (JN) est classiquement défini comme étant une réplique virtuelle d’une entité physique, a.k.a jumeau physique ou JP (e.g. système de production, usine, réseau logistique ou produit), avec lequel il interagit et met en avant des capabilités de simulation, de pilotage ou encore d’optimisation. Les définitions et concepts autour du JN évoluent et récemment l’ISO/IEC 30173:2023 a avancé le terme de système jumeau numérique (SJN). Un SJN est un système composé d’éléments physiques (personnes, matériels, processus) et virtuels (logiciels et modèles numériques du JP formant le cœur du SJN appelé lui-même JN). L’ingénierie et la maintenance en conditions opérationnelles (MCO) d’un JN dépend donc de celles du SJN dont il est le composant, et l’ingénierie du SJN cible constitue alors un défi systémique. Les méthodologies disponibles allant dans ce sens, tout en veillant à rester en phase avec les évolutions du JP, demeurent difficiles, côuteuses, chronophages et peu optimisées (i.e. en termes d’interopérabilité, de maintenabilité et de réutilisabilité de tout ou partie d’un SJN). Ces travaux s’inscrivent dans le cadre de la Chaire « Digital Twins for Industrial Systems » et ont pour objectif d’assister efficacement ces activités d’ingénierie et de MCO d’un SJN avec un gain notable de performance et une réduction des délais et efforts à consentir pour produire un SJN. La contribution de ces travaux est la méthode « Digital Twin Systems Engineering for Industrial Systems » ou DTSE4IS. En phase avec l’espace normatif récent, DTSE4IS combine les principes et processus du Model-Based Systems and Software Engineering (MBSSE), du framework Digital Twin Capability Periodic Table (DT-CPT) et s’inspire fortement d’une approche Pattern-Based Systems Engineering (PBSE). Ces travaux proposent également un outillage adéquat pour supporter DTSE4IS. Enfin, la mise en œuvre de cette dernière est illustrée sur deux cas d’utilisation industriels mis à disposition dans la Chaire.
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| Abstract: |
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A digital twin (DT) is traditionally defined as a virtual replica of a physical entity – also known as a physical twin or PT (e.g. a production system, factory, logistics network or product) – with which it interacts, highlighting capabilities for simulation, control and optimization. The definitions and concepts surrounding the DT are evolving, and recently ISO/IEC 30173:2023 introduced the term ‘digital twin system’ (DTS). A DTS is a system comprising physical elements (people, equipment, processes) and virtual elements (software and digital models of the PT, which form the core of the DTS and are themselves referred to as a DT). The engineering and maintenance in operational condition (MOC) of a DT therefore depend on those of the DTS of which it is a component, and the engineering of the target DTS thus constitutes a systemic challenge. The methodologies available for this purpose, whilst seeking to keep pace with developments in the PT, remain difficult, costly, time-consuming and poorly optimized (i.e. in terms of interoperability, maintainability and reusability of all or part of a DTS). This work forms part of the “Digital Twins for Industrial Systems” Research Chair and aims to effectively support these engineering and MOC activities for a DTS, delivering a significant performance gain and reducing the time and effort required to produce a DTS. The contribution of this work is the “Digital Twin Systems Engineering for Industrial Systems” method, or DTSE4IS. In line with recent standards, DTSE4IS combines the principles and processes of Model-Based Systems and Software Engineering (MBSSE) and the Digital Twin Capability Periodic Table (DT-CPT) framework and draws heavily on a Pattern-Based Systems Engineering (PBSE) approach. This research also proposes appropriate tools to support DTSE4IS. Finally, the implementation of this methodology is illustrated through two industrial use cases made available by the Research Chair.
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