Westinghouse Electric Company, leader mondial de la technologie nucléaire avec plus de 130 ans d'innovation, était confronté à d'importants défis pour coordonner la planification de la production dans l'ensemble de ses opérations complexes de fabrication de combustible nucléaire. Avec cinq sites distincts fonctionnant indépendamment à l'aide de feuilles de calcul Excel déconnectées, l'entreprise était confrontée à des cycles de planification longs et à une visibilité limitée sur l'ensemble de sa chaîne d'approvisionnement mondiale. Cette étude de cas examine comment Westinghouse s'est associé à MOSIMTEC pour mettre en œuvre la technologie de jumeau numérique de Simio, transformant ainsi ses processus de planification et d'ordonnancement de la production tout en réduisant considérablement le temps de réponse aux changements et en améliorant les capacités de prise de décision.
Fondée en 1886 par George Westinghouse, la société a passé près de 140 ans à redéfinir la façon dont le monde produit et utilise l'électricité. Premier fournisseur mondial de technologies nucléaires sûres et innovantes, Westinghouse opère dans 21 pays avec plus de 11 000 employés et 90 installations dans le monde. Sa technologie joue un rôle essentiel dans la production de près de 50 % de l'énergie nucléaire mondiale.
La division combustible nucléaire de Westinghouse fournit des solutions complètes en matière de combustible, depuis le développement et la fabrication jusqu'à l'ingénierie de base, l'analyse de la sécurité et la fabrication des composants du combustible. L'entreprise propose quatre types de combustibles principaux : réacteur à eau pressurisée (REP), réacteur à eau bouillante (REB), réacteur énergétique à eau (VVER) et réacteur à gaz avancé (AGR). Ses installations de fabrication de combustible nucléaire sont situées aux États-Unis, au Royaume-Uni et en Suède.
Avant l'implémentation de Simio, Westinghouse gérait la planification de la production sur cinq sites distincts avec cinq groupes de planification différents, fonctionnant tous de manière indépendante. Comme l'explique Brad Parker, directeur de la fabrication mondiale et de la planification des matériaux chez Westinghouse :
"La plupart des données étaient stockées dans Excel, sans intégration ni contrainte entre les feuilles de calcul saisies manuellement, ce qui signifie que lorsque nous créions le programme principal pour 18 mois ou deux ans, il nous fallait jusqu'à une semaine pour évaluer les scénarios ou les changements."
Cette approche fragmentée a engendré plusieurs défis majeurs :
Pour les changements complexes affectant plusieurs sites, l'évaluation de l'impact pouvait prendre jusqu'à un mois, en particulier lorsqu'il s'agissait d'évaluer les effets sur les installations situées au bas de la chaîne d'approvisionnement verticale. Ce long processus aboutissait souvent à des évaluations partielles qui n'offraient pas une visibilité complète de l'impact des changements proposés.
Lors de l'évaluation des solutions potentielles, Westinghouse a choisi Simio pour sa flexibilité et son adaptabilité. Selon Brad Parker :
"La flexibilité, vous savez, la capacité d'ajouter, d'enlever... les autres modèles que j'ai examinés semblaient être plus structurés en termes... c'était presque codé en dur, ce qui rendait les modifications difficiles. [Avec Simio, c'est bon, nous pouvons être suffisamment flexibles pour l'adapter à votre processus. Ce n'est pas votre processus qui doit changer pour refléter notre façon de faire".
Cette flexibilité était cruciale pour gérer la complexité de cinq sites avec une chaîne d'approvisionnement verticale. Westinghouse s'est associé à MOSIMTEC, une société de services de conseil ayant plus de 14 ans d'expérience dans l'application de la modélisation et de la simulation dans divers secteurs.
MOSIMTEC a suivi un processus éprouvé pour déployer des modèles de simulation et mettre en œuvre des jumeaux numériques sur les sites de Westinghouse :
La mise en œuvre a intégré des données provenant de sources multiples pour soutenir la planification et l'ordonnancement des capacités :
Une fonctionnalité ETL (Extract, Transform, Load) a transféré les données de ces sources dans Simio, qui les a traitées pour produire une planification et un ordonnancement réalisables en termes de capacité. Pour une mise en œuvre rapide, Westinghouse a d'abord utilisé une approche basée sur Excel Power Query comme solution provisoire.
La mise en œuvre a commencé par l'élaboration d'une spécification fonctionnelle détaillée. Comme l'a expliqué MOSIMTEC, "si vous ne pouvez pas décrire clairement un système, vous ne pouvez pas le modéliser efficacement". Ce document décrit à la fois le système réel et le modèle prévu, en utilisant des diagrammes et des textes pour transmettre le niveau de détail nécessaire.
La spécification a été examinée et approuvée par Westinghouse avant le début du développement du modèle, mais elle est restée un document vivant qui a évolué en même temps que le modèle. Westinghouse a trouvé ce document particulièrement précieux, car il constituait une référence unique et complète couvrant l'ensemble du processus, du début à la fin.
Pour créer un véritable jumeau numérique capable d'extraire des données en temps réel et d'exécuter des plans d'ordonnancement, il était essentiel de s'assurer que les bonnes données provenaient des bonnes sources au bon moment. MOSIMTEC a développé des solutions ETL pour nettoyer et intégrer les données brutes, un processus itératif impliquant les parties prenantes sur site, avec de nombreux ajustements en cours de route.
Tout au long du développement du modèle, l'utilisation intensive des journaux d'erreurs a permis à Westinghouse d'obtenir des informations en retour, l'aidant ainsi à nettoyer et à normaliser ses données. Les modèles créés étaient entièrement basés sur des données, s'appuyant sur des entrées de données dynamiques en temps réel. Cette approche a permis aux utilisateurs d'actualiser et de générer rapidement de nouveaux plans sur plusieurs années.
Après chaque simulation, les utilisateurs pouvaient accéder à plusieurs tableaux de bord clés :
La mise en œuvre de la solution de fabrication de jumeaux numériques de Simio a considérablement réduit le temps nécessaire à la planification et à l'analyse des scénarios. Comme l'a souligné Brad Parker :
"Avec l'implémentation de Simio, nous avons pu prendre ces décisions beaucoup plus rapidement. Le modèle de simulation peut fonctionner et nous pouvons modifier les paramètres, comme vous le savez, dans Simio en fonction des tableaux et des données relatives à la demande.
Ce qui prenait auparavant jusqu'à deux semaines peut désormais être réalisé en quelques heures seulement, ce qui permet une prise de décision plus rapide et des processus de planification plus efficaces.
Le jumeau numérique a fourni un calendrier intégré pour tous les secteurs, éliminant les lacunes dans l'analyse et améliorant la visibilité tout au long de la chaîne d'approvisionnement. Cette intégration s'est avérée particulièrement précieuse pour la fonction de planification centrale de Westinghouse :
"Pouvoir voir ce que cela signifie, à quoi ressemble votre programme maintenant. Oh, je vois qu'il va y avoir de la lumière ici. Est-ce que cela a un impact, quel impact, un scénario. Cela nous a permis de disposer d'une fonction de planification intégrée, ce qui nous posait auparavant des problèmes.
La mise en œuvre a considérablement amélioré la capacité de Westinghouse à
La mise en œuvre a également mis en évidence des problèmes de qualité des données et des incohérences entre les systèmes. Comme l'a expliqué Brad Parker :
"Vous vous demandez pourquoi vous avez du mal à planifier lorsque quatre systèmes vous donnent des chiffres différents. Cela ne fonctionne pas bien."
En rassemblant les données dans le jumeau numérique, Westinghouse a pu identifier et traiter ces incohérences, améliorant ainsi la qualité des données et la prise de décision dans l'ensemble de l'organisation.
Les planificateurs de Westinghouse peuvent désormais mettre à jour toutes les tables et exécuter les plans de manière autonome, sans intervention de MOSIMTEC. Ils ne contactent les consultants que lorsque les résultats leur paraissent étranges ou lorsqu'ils ont besoin de nouveaux tableaux de bord ou de modifier des tableaux existants. Cette autonomie a permis à l'équipe de planification de s'approprier le jumeau numérique et de l'utiliser efficacement pour la planification quotidienne.
L'un des plus grands défis était la qualité et la cohérence des données. Comme l'a souligné Brad Parker :
"Ces données, leur compréhension a été un long voyage... une grande partie a été liée aux conclusions sur les divergences de données. La plupart des données intactes avec l'ETL nous ont aidés. Cela nous a permis d'accélérer la mise en œuvre. Évidemment, en reconnaissant ces problèmes, j'ai constaté que les écarts de données ralentissent la mise en œuvre de Simio lorsque vous trouvez les problèmes dans Simio".
S'il avait pu recommencer, Brad aurait fait plus de cartographie des données en amont pour identifier les divergences plus tôt. Cependant, il n'aurait pas attendu d'avoir des données parfaites pour mettre en œuvre le projet, car "on ne mettrait jamais en œuvre le projet si l'on attendait d'avoir des données parfaites".
L'importance de l'affectation des ressources et de l'engagement des parties prenantes est un autre enseignement clé :
"Il faut consacrer des ressources. En effet, à certains moments, je gérais seul trois mises en œuvre sur trois sites. Cela ralentit la mise en œuvre. Mais si vous disposez de ressources dédiées, vous pouvez y arriver".
L'implication des bonnes personnes - celles qui comprennent vraiment les processus - a été cruciale pour la réussite de la mise en œuvre. Sans ces connaissances, l'équipe aurait dû procéder à davantage d'itérations pour obtenir un modèle correct.
Brad a souligné l'importance du soutien continu de la direction :
"J'ai été fortement soutenu par Westinghouse... L'une des choses dont vous devez bénéficier lorsque vous vous engagez dans cette voie est non seulement le soutien initial de la haute direction, mais aussi la continuité de ce soutien. Tout ne sera pas parfait du jour au lendemain. Et beaucoup de gens s'attendent à ce qu'il suffise de cliquer sur un bouton pour que cela fonctionne. Ce n'est pas réaliste.
Ce soutien durable a permis à l'équipe de surmonter les difficultés et de continuer à affiner la mise en œuvre au fil du temps.
Westinghouse a déjà déployé ce que Brad Parker considère comme un "logiciel de simulation simple et basique" et voit d'importantes possibilités d'étendre son utilisation :
"Nous nous sommes concentrés sur le combustible nucléaire. eVinci en est un exemple, mais la manière dont nous documentons et utilisons ce logiciel à l'avenir, avec les fonctionnalités que nous n'avons pas encore abordées, est la voie que nous allons essayer d'emprunter pour amener l'organisation Westinghouse à utiliser une solution unique".
Les projets futurs comprennent
La mise en œuvre de la technologie de jumeau numérique de Simio a transformé les processus de planification et d'ordonnancement de la production de Westinghouse, en fournissant une vue intégrée de leur chaîne d'approvisionnement mondiale complexe et en réduisant considérablement le temps nécessaire à la planification des scénarios et à la prise de décision.
En s'associant à MOSIMTEC et en suivant une méthodologie de mise en œuvre structurée, Westinghouse a jeté les bases d'une transformation numérique continue. Le succès de cette mise en œuvre démontre la puissance de la fabrication de jumeaux numériques dans des environnements de fabrication complexes et fournit des enseignements précieux pour d'autres organisations qui se lancent dans des voyages similaires.
Comme le résume Brad Parker : "En choisissant Simio, les entreprises peuvent exploiter tout le potentiel de la technologie du jumeau numérique, atténuer les risques et rester en avance sur les demandes du marché, tout en favorisant la résilience opérationnelle et l'amélioration continue."