La robotique dans le secteur manufacturier
Le domaine de la robotique dans l’industrie manufacturière a un avenir prometteur, allant des robots humanoïdes aux systèmes d’automatisation industrielle. Cependant, si la demande en robotique industrielle ne cesse d’augmenter, les défis liés à son adoption demeurent.
L’adoption de la robotique industrielle se heurte généralement à quatre obstacles majeurs :
- Des coûts d’investissement élevés et des contraintes matérielles
- Des cycles de développement longs
- Des données limitées pour les phases de test et l’entraînement des modèles de machine learning
- Des risques de sécurité, tant pour les équipements que pour les opérateurs
Ces contraintes ralentissent l’innovation et peuvent constituer une barrière importante à l’entrée dans la robotique avancée, en particulier pour les PME.
Qu’est-ce qu’un jumeau numérique ?
Les jumeaux numériques répondent à ces défis en proposant des répliques virtuelles à haute fidélité de systèmes robotiques réels. En créant des simulations réalistes d’environnements complexes, ils permettent aux ingénieurs et aux chercheurs de tester, d’entraîner et d’itérer sur leurs travaux avant tout déploiement dans le monde réel, ainsi que de superviser et de contrôler facilement des installations déjà en service.
À travers le projet AI-MATTERS et la plateforme PRISM, le CEA-List vise à créer des jumeaux numériques immersifs capables de réduire drastiquement les délais et les coûts, en reproduisant avec précision des systèmes robotiques complexes, pour une fraction de leur coût réel.
Surmonter les contraintes : les jumeaux numériques comme catalyseur de la robotique pilotée par les données
Les jumeaux numériques transforment la chaîne de développement en robotique en réduisant le besoin de tests en conditions réelles et, par conséquent, en limitant les échecs coûteux. Ils permettent également d’accélérer et d’améliorer les phases de test, en exécutant un nombre bien plus important de scénarios, plus complexes et plus diversifiés que ce qui est possible dans le monde réel.
En outre, ils offrent aux ingénieurs la possibilité de générer autant de données que nécessaire pour l’entraînement des modèles d’IA, le benchmarking, l’évaluation des risques ou encore la maintenance prédictive. De cette manière, les jumeaux numériques ne se contentent pas de réduire les investissements financiers et temporels : ils ouvrent également de nouveaux horizons pour les applications industrielles.
Jumeau numérique de SPRING, une cellule robotisée intégrée pour le contrôle non destructif automatisé
Projeter la réalité grâce à une physique en temps réel fidèle
Au cœur de nos jumeaux numériques immersifs se trouve XDE Physics, un moteur de physique temps réel développé au CEA-List, spécifiquement dédié à la robotique et à la fabrication industrielle, avec des applications dans les secteurs de l’automobile, de l’aéronautique, de l’énergie et de la santé.
Ce moteur est conçu comme une solution clé en main, pouvant être intégrée de manière fluide aux moteurs 3D grand public tels que Unity, Unreal Engine 5 et Omniverse de NVIDIA. Il vise à être le plus multiplateforme possible et à couvrir une large variété de cas d’usage.
Cas d’usage
Jumeau numérique d’usine pour la fabrication et scans 3D photoréalistes :
Les jumeaux numériques, beaucoup plus rapides, moins coûteux et plus simples à concevoir que des usines réelles, peuvent être utilisés pour prédire les performances, anticiper les problèmes et affiner les plans avant même l’achat des matériaux.
À titre de preuve de concept, nous avons développé un modèle simplifié d’une ligne d’assemblage de tricycles entièrement autonome, présenté dans une démonstration permettant aux utilisateurs de la modifier en temps réel, aussi bien à l’aide de casques de réalité virtuelle (VR) que sur écran d’ordinateur.
Nous avons également intégré un scan 3D du bâtiment vide dans le jumeau numérique afin de prévisualiser l’apparence finale de la ligne d’assemblage à l’intérieur du site, le tout directement depuis un ordinateur.
Simulation sous Unreal Engine 5
Simulation avec scan de l’environnement
Reproduction de la cellule robotisée PRISMA pour la fabrication additive :
Même en présence d’infrastructures existantes, les jumeaux numériques constituent un outil puissant. À titre d’exemple concret, nous avons développé un jumeau numérique de PRISMA, une cellule robotisée dédiée à la fabrication additive, afin de modéliser avec précision les trajectoires de ses robots dans n’importe quel scénario.
Grâce à cette simulation, nous avons pu concevoir une application efficace de planification de trajectoires, limitant le recours aux essais sur les robots réels et réduisant ainsi le temps de test de plusieurs heures à quelques minutes.
Cellule robotisée PRISMA
Jumeau numérique de PRISMA
Jumeau numérique de drone autonome pour l’exploration cartographique multi-agents :
Nous avons également utilisé les jumeaux numériques pour des simulations à plus grande échelle. Par exemple, nous exploitons le jumeau numérique d’un drone autonome comme plateforme d’entraînement pour des algorithmes de machine learning, qui peuvent ensuite être transférés sur le drone réel afin d’en assurer le contrôle.
Nous utilisons aussi cette même plateforme pour développer des simulations multi-agents à grande échelle, dans lesquelles des centaines de drones peuvent communiquer et collaborer pour accomplir des tâches complexes sur de vastes territoires.
Les jumeaux numériques constituent des outils idéaux pour ce type de projets, qui seraient irréalisables avec des robots réels en raison de leur manque de praticité et de leurs coûts élevés.
Digital twin of mobile robot
Jumeau numérique de robot mobile
Les jumeaux numériques via la plateforme PRISM au service de l’innovation et de la robotique
Grâce à PRISM, les jumeaux numériques deviennent bien plus que de simples outils de simulation : ils constituent une base stratégique pour une innovation robotique évolutive, sûre et pilotée par les données. PRISM contribue également à la continuité numérique en comblant l’écart entre les systèmes robotiques réels, leurs jumeaux numériques et les clusters de calcul à grande échelle, garantissant ainsi la cohérence des données et des modèles tout au long des phases de développement, de test et de déploiement.
PRISM est conçue aussi bien pour les PME que pour les grands groupes industriels, en les aidant à planifier, tester et entraîner leurs systèmes avant et après l’investissement dans des équipements robotiques coûteux.
Découvrez comment AI-MATTERS peut accompagner votre processus d’innovation ou contactez-nous directement pour un échange sans engagement sur les opportunités possibles.
Prêt à passer à l’étape suivante ?
Si vous êtes une PME souhaitant pérenniser vos opérations, AI-MATTERS met à votre disposition les outils et l’accompagnement nécessaires pour explorer, tester et expérimenter l’IA dans votre environnement de production, avec un accès à des aides financières.
👉 Contactez nos chefs de projet pour un échange sans engagement sur les possibilités offertes