Simio Process Digital Twin : Simuler des hypothèses avec un jumeau numérique intelligent

Créez des répliques numériques précises qui simulent, prévoient et optimisent vos opérations en temps réel, en transformant les données en informations exploitables pour une meilleure prise de décision.

Qu’est-ce qu’un jumeau numérique ?

Bien que de nombreuses solutions utilisent le terme » jumeau numérique « , les vrais jumeaux numériques transcendent les modèles statiques : il s’agit de répliques dynamiques, basées sur des données, qui reflètent les opérations du monde réel et permettent de puissantes simulations. La plupart des plateformes ont du mal à s’adapter en temps réel, mais les jumeaux numériques des processus adaptatifs intelligents de Simio relèvent ce défi en simulant plusieurs scénarios réalistes sans perturber les opérations réelles.

La plateforme agile de Simio s’intègre de manière transparente aux systèmes de données de l’entreprise, traitant divers flux de données provenant de capteurs, d’appareils IoT et de systèmes d’entreprise pour créer des « ombres numériques » continuellement mises à jour. Cette synchronisation événementielle en temps réel permet de prendre des décisions proactives grâce à une boucle de rétroaction en direct entre les environnements physiques et numériques.

Fondée sur la simulation d’événements discrets à la pointe de l’industrie, notre technologie de jumeau numérique soutient la transformation complète de l’industrie 4.0 en permettant aux organisations de concevoir, d’expérimenter et d’optimiser les modèles opérationnels. La véritable valeur réside dans le test et l’analyse sans risque des changements de processus, des modifications d’équipement et des ajustements de personnel avant la mise en œuvre – en minimisant les coûts, en réduisant les risques et en accélérant la résolution des défis opérationnels et des inefficacités des processus.

Just Getting Started With Digital Twins? Start Here

Pourquoi développer un jumeau numérique Simio Process ?

La technologie des jumeaux numériques joue un rôle essentiel dans l’optimisation des performances des systèmes et dans la gestion proactive des actifs tout au long de leur cycle de vie. La capacité de simuler des scénarios d’hypothèses permet d’obtenir une vision sans précédent des systèmes opérationnels complexes. La solution de jumelage numérique de Simio offre des capacités puissantes qui transforment la façon dont les organisations comprennent, optimisent et prévoient la performance opérationnelle.

La plateforme agile de Simio pour le développement de jumeaux numériques de processus intelligents et adaptatifs prend en charge un large éventail de flux de travail au sein d’un processus de transformation numérique. Indépendamment de l’axe de travail sélectionné, le développement réussi de jumeaux numériques de processus – qu’il s’agisse de modéliser des processus opérationnels actuels ou futurs – nécessite la connaissance détaillée, y compris les règles commerciales et la logique de décision, ainsi que toutes les contraintes physiques, nécessaires à l’exécution des opérations. Ces connaissances, associées aux données pertinentes, permettent aux organisations de créer des répliques numériques qui simulent avec précision le comportement opérationnel (actuel ou futur) dans diverses conditions.

Les entreprises qui mettent en œuvre les jumeaux numériques de Simio Process bénéficient de trois avantages concurrentiels distincts grâce à de puissantes capacités de simulation. Ces avantages transformateurs permettent de relever les défis opérationnels critiques tout en créant une valeur commerciale durable à tous les niveaux de l’entreprise :

Obtenez une vision opérationnelle inégalée

Surveillance des systèmes en temps réel : Les jumeaux numériques traitent divers flux de données provenant de capteurs, d’appareils IoT et de systèmes d’entreprise pour reproduire les conditions actuelles dans un modèle numérique intelligent et dynamique. Cette visibilité complète permet aux parties prenantes de comprendre exactement ce qui se passe à travers des opérations complexes à tout moment.
Transparence des processus de bout en bout : Bénéficiez d’une visibilité sur tous les aspects de vos opérations, depuis l’affectation des ressources et le mouvement des matériaux jusqu’aux goulets d’étranglement des processus et à la qualité du débit. Cette transparence élimine les angles morts opérationnels et permet une prise de décision plus rapide et mieux informée à tous les niveaux de l’organisation.
Tableau de bord des performances : La technologie de jumelage numérique de Simio fournit des tableaux de bord personnalisables qui visualisent les indicateurs clés de performance, l’utilisation des ressources et les mesures de débit en temps réel. Ces visualisations dynamiques transforment des données complexes en informations exploitables pour la direction et les équipes opérationnelles.

Optimiser grâce à une simulation avancée

Analyse de scénarios d’hypothèses : Simulez des scénarios illimités pour tester les changements de processus, les modifications d’équipement ou les ajustements de personnel avant de les mettre en œuvre dans le monde physique. Les capacités de simulation constituent un autre avantage essentiel des jumeaux numériques, car elles permettent aux entreprises d’effectuer des tests de résistance sans perturber les systèmes de production réels.
Test d’innovation sans risque : Évaluez les nouvelles stratégies opérationnelles, les technologies et les flux de travail dans un environnement virtuel sans risque. 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.
Modèles d’optimisation des ressources : Identifiez l’allocation optimale des ressources, les paramètres de planification et les possibilités de débit grâce à des modèles de simulation alimentés par l’IA qui apprennent en permanence à partir de modèles de données historiques et en temps réel, ainsi que de données d’entraînement synthétiques générées par le jumeau numérique. En simulant tous les paramètres opérationnels, les entreprises peuvent obtenir une vue d’ensemble de leurs processus, repérer les goulets d’étranglement potentiels et mettre en œuvre des mesures correctives exploitables.

Accélérer les processus de prise de décision

Aide à la décision basée sur les données : Transformez les données opérationnelles brutes en informations structurées qui permettent une prise de décision plus rapide et mieux informée à tous les niveaux de votre organisation. La possibilité de modéliser et d’expérimenter virtuellement accélère non seulement l’innovation, mais améliore également l’affectation des ressources en réduisant le gaspillage et en intégrant l’optimisation basée sur les données.
Résolution collaborative des problèmes : Permettez aux équipes interfonctionnelles d’analyser ensemble les défis opérationnels et de tester des solutions potentielles dans un environnement virtuel partagé. Cette approche collaborative permet de briser les silos et d’accélérer le passage de l’identification du problème à la mise en œuvre de la solution.
Amélioration de l’agilité opérationnelle : Les avantages du déploiement des jumeaux numériques vont bien au-delà du reporting opérationnel. L’un des avantages les plus importants est leur capacité à améliorer l’agilité organisationnelle grâce à des informations en temps réel et à des capacités prédictives qui permettent de réagir plus rapidement aux changements du marché et aux perturbations opérationnelles.

Start Building Your Digital Twin

Les quatre dimensions de la technologie Digital Twin de Simio

Pour fournir une intelligence opérationnelle complète, la technologie Process Digital Twin de Simio repose sur quatre dimensions fondamentales qui fonctionnent ensemble comme un système intégré. Chaque dimension améliore la capacité à simuler des scénarios de simulation avec une intelligence et une précision accrues, créant ainsi un jumeau numérique qui évolue en même temps que vos opérations.

Intelligent

Simulation alimentée par l’IA : La combinaison de la simulation d’événements discrets et de l’IA permet de créer des jumeaux numériques capables de générer des solutions optimisées à des problèmes complexes avec une efficacité exceptionnelle. Ces modèles intelligents peuvent prendre des décisions optimisées et fournir des informations prédictives qui transforment la prise de décision opérationnelle.
Aide à la décision automatisée : Passez de la surveillance à l’aide à la décision active avec des recommandations de performance pilotées par l’IA qui mettent en évidence les possibilités d’optimisation avant que les problèmes ne surviennent. Cette capacité évalue les alternatives et suggère des approches optimales basées sur une analyse détaillée des hypothèses.
Évaluation des risques : Les jumeaux numériques intelligents évaluent les risques potentiels à travers de multiples scénarios, fournissant une analyse qui serait impossible par des méthodes manuelles. Cette capacité aide les organisations à élaborer des stratégies d’atténuation avant que les problèmes n’apparaissent.

Adaptatif

Modèles auto-calibrés : La technologie de Simio met continuellement à jour le jumeau numérique sur la base des données actuelles de l’entreprise et du système d’exécution, en maintenant la précision du modèle au fur et à mesure que les systèmes physiques changent. Cela élimine la dérive du modèle et garantit des simulations fiables.
Réactivité des données d’entreprise : Les jumeaux numériques de processus s’adaptent automatiquement aux changements de ressources, de matériaux, d’itinéraires, de réseaux, de nomenclatures, de besoins en main-d’œuvre, de calendriers de maintenance et d’assortiment de produits. Cela permet de garantir la précision du modèle sans reconfiguration importante.
Apprentissage évolutif : Le jumeau numérique évolue avec vos activités, en intégrant de nouveaux modèles de données et de nouvelles contraintes afin de rester pertinent tout au long du cycle de vie de vos systèmes. Cette approche adaptative garantit une valeur croissante au fur et à mesure que votre entreprise se développe et évolue.

Processus

Modélisation polyvalente des processus : Modélisez divers processus d’entreprise, y compris les opérations de fabrication dans une ou plusieurs installations, les opérations d’entreposage et les chaînes d’approvisionnement complexes de bout en bout. Cette polyvalence permet à Simio de s’appliquer à pratiquement tous les environnements opérationnels.
Visibilité de bout en bout : Obtenez une visualisation complète de l’ensemble des flux de travail opérationnels, révélant les interdépendances complexes et permettant une optimisation holistique. Cette visibilité transforme la façon dont les équipes comprennent et gèrent les systèmes complexes.
Intégration interfonctionnelle : Unifiez les différents processus dans un modèle cohérent qui reflète les interactions réelles entre les départements, les systèmes et les ressources. Cette intégration permet d’éliminer les silos et de coordonner les initiatives d’amélioration.

Jumeau numérique

Simulation orientée objet : Les jumeaux numériques de Simio sont des modèles orientés objet, générés à partir de données, qui reproduisent avec précision des processus opérationnels de toute taille et de toute complexité. Cette architecture permet aux utilisateurs de concevoir, d’optimiser, de prédire et de prescrire les performances actuelles et futures.
Synchronisation en temps réel : Maintenez l’alignement entre les opérations physiques et les contreparties numériques grâce à un échange continu de données. Cela permet de créer une « ombre numérique » vivante qui fournit des informations opérationnelles en temps réel.
Expérimentation virtuelle : Testez les changements et les améliorations dans un environnement sans risque avant la mise en œuvre physique. Le jumeau numérique prévoit les états futurs sur la base des conditions actuelles et des modèles historiques, transformant la gestion réactive en optimisation proactive.

Les éléments constitutifs d’un jumeau numérique Simio Process

Le Process Digital Twin de Simio combine quatre éléments interconnectés qui forment un système complet d’aide à la décision. Plutôt que de fonctionner indépendamment les uns des autres, ces éléments travaillent ensemble dans un cycle continu d’amélioration, chacun renforçant les capacités des autres.

Base de connaissances

Référentiel centralisé du système : Développez une base de connaissances à point de référence unique qui capture toutes les contraintes du système, les règles de gestion et la logique détaillée dans un modèle de simulation complet. Cette approche centralisée permet de reproduire avec précision des opérations complexes et critiques sur des sites uniques ou de grands systèmes multisites.
Intégration intelligente des données : Collectez, validez et normalisez automatiquement les données provenant de capteurs, de systèmes d’entreprise et d’entrées manuelles. Cette intégration simplifie la mise en œuvre et la maintenance tout en garantissant que votre jumeau numérique fonctionne avec des informations complètes et précises.
Protégez-vous contre la fuite des connaissances: Environ 25 % des employés de l’industrie manufacturière ont 55 ans et plus et partent à la retraite au rythme de 10 000 par jour – les fabricants sont aux prises avec la fuite des connaissances. Les jumeaux numériques permettent aux organisations de capturer ces connaissances pour maintenir des performances constantes et former de nouveaux employés.

Analyse comparative des performances

Évaluation dynamique des performances : Établissez des critères de performance des processus pour évaluer les opérations actuelles et prédire avec précision les performances futures des usines et des chaînes d’approvisionnement. Cela permet de valider les changements tels que la mise en œuvre de l’automatisation, l’ajout de nouveaux équipements et les politiques de réapprovisionnement telles que le DDMRP.
KPI Baseline : Suivez les indicateurs de performance clés par rapport aux points de référence établis afin d’identifier instantanément les écarts et d’évaluer les possibilités d’amélioration. Ce benchmarking dynamique offre une visibilité continue sur les performances opérationnelles de tous les systèmes, au fur et à mesure que les processus et le marché évoluent.
Cadre de mesure personnalisable : Définissez et surveillez les mesures de performance spécifiques qui comptent le plus pour vos opérations et vos objectifs commerciaux. Cette personnalisation garantit que votre jumeau numérique fournit des informations pertinentes à tous les niveaux de l’organisation.

Plan et calendrier

Planification axée sur la faisabilité : Créez des plans et des calendriers exécutables pour les opérations de l’atelier, de l’entrepôt, de l’usine et de la chaîne d’approvisionnement qui respectent toutes les contraintes en matière de capacité des ressources, de matériel et de délais. Cette approche globale permet une exécution entièrement autonome dans toutes les plages de temps pertinentes.
Optimisation basée sur des scénarios : Élaborez et comparez plusieurs scénarios opérationnels afin d’identifier les approches optimales pour répondre à l’évolution des demandes et des contraintes. Cette capacité transforme la prise de décision stratégique et tactique grâce à de puissantes simulations.
Planification adaptative : Générez et affinez en permanence des plannings qui s’adaptent automatiquement aux conditions changeantes tout en équilibrant les priorités concurrentes. Cette approche dynamique garantit que les plans restent viables même si les conditions opérationnelles évoluent.

Modèle de référence

Référence numérique adaptative : Maintenez un jumeau numérique intelligent et adaptatif généré et piloté par les données, qui sert de modèle de référence de l’ »état actuel » de votre processus. Ce modèle vivant permet de déterminer avec précision les performances futures de l’usine et de la chaîne d’approvisionnement pour les projets de transformation en cours et nouveaux.
Analyse des écarts : Identifiez et quantifiez automatiquement les écarts entre les performances futures réelles ou planifiées et les attentes du modèle de référence afin d’identifier les opportunités d’amélioration. Cette capacité d’analyse met en évidence les domaines nécessitant une attention particulière avant qu’ils n’aient un impact sur les performances globales.
Évolution continue : Mettez systématiquement à jour le modèle de référence en fonction des nouvelles connaissances, de l’évolution des besoins et des améliorations éprouvées. Ce perfectionnement continu soutient les décisions d’investissement et garantit que votre jumeau numérique évolue en même temps que vos opérations.

Valeur opérationnelle d’un jumeau numérique de Simio Process : impact dans le monde réel

La mise en œuvre d’un jumeau numérique de Simio Process apporte une valeur mesurable sur plusieurs dimensions de vos opérations. Les organisations qui tirent parti de cette technologie bénéficient d’améliorations significatives en termes d’efficacité, d’agilité et de qualité des décisions grâce à de puissantes capacités de simulation.

Evaluate Alternatives & Analyze the Impact of Ongoing Changes

Évaluer les alternatives et analyser l’impact des changements en cours

Analyse d’hypothèses complète : Créez et évaluez un nombre illimité de scénarios pour tester les politiques opérationnelles, les changements de processus et l’introduction de nouveaux produits avant leur mise en œuvre. Cette expérimentation sans risque permet de prendre des décisions fondées sur des données, tant pour les initiatives stratégiques que pour les ajustements opérationnels quotidiens.
Optimisation de la capacité de production : Simulez l’impact de l’ajout de nouveaux équipements, outils, robots et robots mobiles autonomes (AMR) dans les environnements de production. Cette capacité permet aux entreprises de valider les investissements d’automatisation et les augmentations de capacité tout en identifiant les approches de mise en œuvre optimales.
Planification de la main-d « œuvre et de l’aménagement : Testez les ajustements apportés aux exigences en matière de compétences des travailleurs, aux modèles d » équipes, aux niveaux de personnel, à l’agencement de l’usine et aux séquences d’opérations. Ces simulations révèlent comment les modifications des ressources physiques et humaines affectent les performances globales du système, en identifiant les configurations les plus efficaces.
Évaluation de la stratégie d’inventaire : Modélisez différents scénarios de disponibilité des matériaux et différentes politiques d’inventaire, y compris le juste-à-temps (JIT), le Kanban et la planification des besoins en matériaux en fonction de la demande (DDMRP). Cette analyse permet d’optimiser les niveaux de stocks tout en maintenant les exigences de production et les niveaux de service.
Évaluation de l’impact en cascade : Prévoyez comment les changements proposés affectent l’ensemble du système opérationnel, en identifiant à la fois les impacts directs et les effets en cascade sur les processus interconnectés. Cette vision holistique permet d’éviter les conséquences imprévues et de s’assurer que les changements produisent les effets escomptés dans l’ensemble de l’organisation.

Créer des plans et des calendriers réalisables et faisables

Orchestration de la production synchronisée : Générez des plans qui synchronisent la production sur l’ensemble des processus afin d’augmenter le débit et la ponctualité des livraisons. Cette approche globale de la planification garantit que tous les éléments opérationnels fonctionnent en harmonie pour atteindre une efficacité maximale.
Analyse de la réduction des coûts : Identifiez les possibilités de réduire les coûts de production, notamment les dépenses liées aux matériaux, à la main-d « œuvre, aux pénalités, à l » énergie et aux travaux en cours. Ces informations aident les entreprises à réaliser des économies significatives tout en maintenant ou en améliorant la qualité et le volume de la production.
Amélioration des performances : Améliorez le respect du calendrier de production, les taux d’exécution des commandes et les niveaux de service à la clientèle grâce à une planification tenant compte des contraintes. Cette capacité garantit que les plans respectent toutes les contraintes en matière de ressources, de matériaux et de délais pour une exécution réellement réalisable.
Soutien aux opérations autonomes : Permettez des opérations rationalisées et efficaces grâce à une programmation et une orchestration en temps quasi réel qui s’adaptent à l’évolution des conditions. Cette capacité autonome permet de maintenir des performances optimales même lorsque les priorités changent et que des perturbations se produisent.
Planification optimisée par l’IA : Obtenez des résultats supérieurs en formant, testant et déployant l’intelligence artificielle dans vos processus de planification et d’ordonnancement. Cette capacité avancée améliore continuellement la qualité des plans grâce à l’apprentissage automatique et aux algorithmes adaptatifs.

Integrated Data and Workflow Management Features

Fonctionnalités intégrées de gestion des données et des flux de travail

Accessibilité à l’échelle de l’entreprise : Fournissez un accès multi-utilisateurs par navigateur avec des autorisations, des rôles, des traits et des paramètres de localisation personnalisables. Cette capacité garantit que les bonnes parties prenantes ont un accès approprié aux informations sur le jumeau numérique tout en maintenant la sécurité du système.
Intégration transparente des systèmes : Connectez votre jumeau numérique aux systèmes de l’entreprise grâce à des connecteurs de données dynamiques, notamment des API Web et des pipelines de données basés sur le cloud. Cette intégration permet d’actualiser les données et de garantir que toutes les simulations reflètent les conditions opérationnelles réelles.
Interface d’application avancée : Interfacer de manière transparente avec des applications de soutien telles que les systèmes d’exécution de la fabrication (MES), les plateformes d’apprentissage automatique et les outils de veille stratégique tels que Tableau et Power BI. Cette connectivité crée un écosystème numérique complet pour l’excellence opérationnelle.
Distribution structurée des résultats : Contrôlez et distribuez les résultats du modèle à travers les équipes dans un format structuré et exploitable. Cette approche organisée permet de s’assurer que les informations parviennent aux bons décideurs au bon moment, avec le contexte approprié pour la mise en œuvre.
Environnement décisionnel collaboratif : Permettez aux équipes interfonctionnelles d’accéder à des informations opérationnelles partagées et de travailler ensemble sur des décisions complexes. Ce cadre de collaboration accélère la résolution des problèmes et garantit l’alignement de toutes les fonctions de l’organisation.

Composants clés d’un jumeau numérique Simio Process

La solution Process Digital Twin de Simio combine des technologies puissantes pour créer une plateforme d’intelligence opérationnelle complète. Chaque composant joue un rôle essentiel en fournissant des informations exploitables et en permettant des simulations intelligentes pour une meilleure prise de décision.

Des données générées et pilotées

Base de données d’entreprise : Les modèles utilisent des données d’entreprise complètes (ressources, base de données des matériaux, nomenclatures, itinéraires, statut) et aident à tester et à valider des aspects clés tels que la granularité, la qualité, la corrélation, la vitesse et la disponibilité.
Synchronisation en temps réel : Connectez-vous à diverses sources de données, notamment des capteurs, des appareils IoT et des entrées manuelles, afin de maintenir une représentation numérique précise reflétant les conditions du monde réel.
Traitement intelligent : Validez, transformez et structurez automatiquement les données entrantes pour une utilisation immédiate dans les modèles de simulation, éliminant ainsi la préparation manuelle tout en garantissant la qualité.
Utilisation adaptative : Incorporez les données opérationnelles actuelles pour refléter les conditions changeantes ainsi que les changements planifiés en temps réel, afin que les simulations restent précises au fur et à mesure de l’évolution des opérations.
Évaluation de la qualité des données : Identifiez les lacunes et les incohérences des données qui affectent la performance opérationnelle, en aidant les organisations à améliorer la gestion des données tout en améliorant la précision des simulations.

Objets intelligents

Modélisation des composants intelligents : Représentez les éléments du système (machines, transporteurs, robots, travailleurs) comme des objets intelligents qui interagissent et intègrent l’IA/ML pour optimiser les processus.
Conception riche en comportements : Créez des objets avec des comportements réalistes, une logique de décision et des caractéristiques physiques qui répondent dynamiquement aux conditions changeantes du système.
Structure orientée objet : Développez des modèles en utilisant une approche hiérarchique orientée objet qui simplifie le développement tout en maintenant la précision et la flexibilité pour des améliorations futures.
Bibliothèques réutilisables : Accédez à des objets préconstruits encapsulant des comportements spécifiques à l’industrie, ce qui réduit considérablement le temps de développement tout en garantissant la cohérence du modèle.
Amélioration de l’IA : Augmenter les objets avec des capacités d’intelligence artificielle qui adaptent le comportement basé sur l’apprentissage ou le ré-entraînement en fonction des conditions en temps réel ou changeantes.

Modèles de contraintes

Modélisation complète : Incluez toutes les contraintes physiques, les règles de gestion et la logique de décision afin de reproduire avec précision le comportement et les limites opérationnels réels.
Capture des connaissances tribales : Formalisez l’expertise de l’atelier dans des modèles de contraintes, en veillant à ce que le jumeau numérique reflète les réalités pratiques au-delà des procédures documentées.
Traitement dynamique : Ajustez automatiquement les opérations en fonction de l’évolution des contraintes au cours de la simulation, afin de refléter l’impact des différentes limitations sur les systèmes réels au fil du temps.
Analyse d’impact : Identifier comment des contraintes spécifiques affectent la performance et explorer les avantages des ajustements de contraintes, en guidant les décisions d’amélioration stratégique.
Définition à plusieurs niveaux : Modélisez les contraintes à plusieurs niveaux, depuis les machines individuelles jusqu’aux règles applicables à l’ensemble de l’entreprise, afin de créer un cadre qui reflète les environnements opérationnels réels.

Piloté par les événements

Noyau d « événements discrets : Simulez dans le temps à l’aide d’un calendrier d » événements pour synchroniser les tâches et les décisions relatives aux matériaux, afin d’assurer la faisabilité de l’atelier dans des environnements manuels et automatisés.
Logique événementielle : Modéliser les systèmes à l’aide d’une architecture qui représente avec précision la manière dont les opérations intégrées réagissent à divers types de déclencheurs et de changements d’état au fur et à mesure qu’ils se produisent.
Modélisation séquentielle : Représentez avec précision les processus temporels, les interactions entre les ressources et les transitions d’état pour une simulation haute fidélité de séquences opérationnelles complexes.
Analyse des chaînes : Suivez les séquences d’événements pour identifier les relations de cause à effet et les dépendances, révélant ainsi les schémas et les possibilités d’amélioration cachés dans les processus complexes.
Synchronisation des délais : Alignez les événements simulés sur les calendriers opérationnels réels afin de générer des calendriers réalisables qui peuvent être exécutés directement dans le cadre d’opérations réelles.

Stochastique

Modélisation de la variabilité : Incorporez le caractère aléatoire et la variation des processus pour refléter avec précision l’imprévisibilité du monde réel, comme les pannes de machines, les problèmes de qualité et les retards des matériaux.
Évaluation des risques : Permettre une analyse probabiliste des scénarios opérationnels pour soutenir les actions proactives et augmenter la probabilité d’atteindre les objectifs de performance.
Performance humaine : Tenir compte des variations des performances humaines, des niveaux de compétence et de la disponibilité qui ont un impact significatif sur les résultats opérationnels.
Facteurs environnementaux : Intégrer les fluctuations externes et les facteurs affectant les performances opérationnelles pour une simulation complète des conditions réelles.
Décisions basées sur les probabilités : Générer des distributions statistiques plutôt que des prédictions ponctuelles afin de fournir des informations complètes pour la prise de décision en situation d’incertitude.

Modèles

Bibliothèques d’applications : Accédez à des modèles avec des objets prédéfinis, une logique de processus et des schémas de données pour accélérer le développement de jumeaux numériques pour des processus opérationnels complexes.
Mise en œuvre rapide : Accélérez le développement à l’aide de modèles intégrant les meilleures pratiques du secteur, réduisant ainsi le temps de mise en œuvre tout en garantissant la qualité du modèle.
Architecture normalisée : Maintenir la cohérence grâce à des composants normalisés pour les éléments opérationnels communs, ce qui simplifie la maintenance et garantit la fiabilité de l’analyse.
Objets personnalisables : Adaptez les modèles aux besoins spécifiques tout en préservant les fonctionnalités de base, en équilibrant la normalisation et la personnalisation spécifique à l’opération.
Solutions sectorielles : Utilisez des modèles conçus pour votre secteur avec une logique, des contraintes et des mesures spécialisées pour répondre aux défis uniques de l’industrie.

Voyage de mise en œuvre du jumeau numérique : Du concept à l’excellence opérationnelle

Le développement d’un jumeau numérique efficace comporte cinq étapes systématiques qui garantissent une mise en œuvre réussie. Cette approche structurée permet aux organisations de créer des jumeaux numériques qui offrent de puissantes capacités de simulation avec une valeur maximale.

Exigences Spécifications

Documentez toutes les étapes du processus, les exigences des utilisateurs, les contraintes physiques, les règles de gestion et la logique de décision détaillée pour la mise en œuvre de votre jumeau numérique. Créez une spécification des exigences fonctionnelles complète qui définit efficacement la portée du projet et identifie les principales parties prenantes, les processus critiques et les mesures de réussite. Cette étape fondamentale établit ce que votre jumeau numérique doit accomplir et définit des paramètres clairs pour le développement.

Examen des données

Évaluer toutes les sources de données pertinentes de l’entreprise, y compris les fichiers Excel et CSV gérés manuellement, nécessaires pour générer et piloter votre jumeau numérique de processus. Évaluez la qualité, l’accessibilité et l’exhaustivité des données tout en identifiant les lacunes susceptibles d’affecter la précision des simulations. Cet examen complet garantit que votre jumeau numérique disposera des informations nécessaires pour produire des simulations d’hypothèses fiables dès le premier jour de mise en œuvre.

Développement d’un pipeline de données

Développez des flux de données automatisés qui relient votre jumeau numérique aux systèmes d’entreprise par le biais d’une intégration directe ou d’une infrastructure de données basée sur le cloud. Mettez en œuvre des processus de validation, de transformation et de gouvernance pour maintenir la qualité et la cohérence des informations. Ce pipeline crée la connexion critique entre vos opérations physiques et leur représentation numérique, assurant ainsi une mise à jour continue des données.

Développement de modèles

Construisez votre modèle de simulation orienté objet et basé sur des données en utilisant les puissantes capacités de modélisation de Simio. Incorporez la logique opérationnelle, les contraintes et les règles de décision tout en validant les données historiques pour garantir la précision. Cette étape de développement transforme la connaissance opérationnelle en une représentation numérique dynamique supportant les cas d’utilisation en ligne et hors ligne tels que spécifiés dans vos exigences.

Intégration des données

Connectez votre modèle validé avec des flux de données d’entreprise en direct (ERP, MES, PM, IoT) pour créer un jumeau numérique continuellement mis à jour. Mettez en place des processus de surveillance de la qualité des données et de la précision du modèle pour permettre une aide à la décision en temps quasi réel pour les applications prédictives et prescriptives. Cette intégration active votre jumeau numérique, fournissant des informations exploitables et des capacités de simulation d’hypothèses pour l’excellence opérationnelle.

Start Planning Your Digital Twin Strategy

Fonctionnalités de nouvelle génération dans la plateforme Digital Twin de Simio

Simio continue d’améliorer sa plateforme de jumeaux numériques avec des capacités de pointe qui étendent les fonctionnalités et offrent une plus grande valeur. Ces innovations renforcent la capacité à simuler des scénarios de simulation avec une fidélité et une intelligence sans précédent.

Intégration de Python pour l’analyse avancée

Simio prend désormais en charge l’intégration native de Python dans les modèles de jumeaux numériques, ce qui permet aux entreprises d’exploiter de puissantes capacités de science des données directement dans leurs simulations opérationnelles. Cette intégration permet aux équipes d’incorporer des algorithmes d’apprentissage automatique, des fonctions analytiques personnalisées et des calculs spécialisés sans quitter l’environnement Simio.

Grâce à l’intégration de Python, les utilisateurs peuvent :

Exécuter des scripts Python personnalisés directement dans la logique du processus Simio
Exploiter de puissantes bibliothèques de science des données pour améliorer les capacités d’analyse
Créer des connexions transparentes avec des systèmes et des API externes
Développer des algorithmes prédictifs avancés qui améliorent en permanence la précision des simulations d’hypothèses.

Cette intégration transforme Simio d’un outil de simulation en une plateforme complète d’aide à la décision qui combine le meilleur de la technologie de simulation avec la puissance analytique de Python.

Intégration de NVIDIA Omniverse pour une visualisation immersive

L’intégration de Simio avec NVIDIA Omniverse représente une avancée significative dans la visualisation des jumeaux numériques et la collaboration. Cette puissante connexion permet une visualisation photoréaliste en temps réel des environnements de jumeaux numériques qui donnent vie aux simulations opérationnelles avec une fidélité sans précédent.

L’intégration de NVIDIA Omniverse de Simio fournit :

Échange de données bidirectionnel entre la logique de simulation et les environnements visuels
Visualisation quasi-photoréaliste des processus et systèmes opérationnels
Environnements virtuels collaboratifs pour l’analyse des équipes interfonctionnelles
Interaction immersive avec les modèles de jumeaux numériques pour une meilleure compréhension

Cette capacité de visualisation transforme la manière dont les parties prenantes interagissent avec des systèmes opérationnels complexes et les comprennent, en rendant concrètes des données abstraites et en facilitant une compréhension plus approfondie du comportement du système.

Optimisation par l’IA pour des résultats supérieurs

Les capacités d’optimisation de l’IA de Simio représentent la pointe de la technologie des jumeaux numériques, permettant des modèles qui apprennent et s’améliorent continuellement grâce à l’analyse des données historiques et au retour d’information opérationnel en temps réel. L’intégration de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique dans les jumeaux numériques augmente la précision des prévisions et permet une prise de décision automatisée et optimisée.

Ces capacités avancées en matière d’IA vous permettent d’atteindre vos objectifs :

Génération et évaluation automatisées de scénarios pour identifier les solutions optimales
Algorithmes d’apprentissage continu qui affinent les prédictions en fonction du retour d’information opérationnel
Allocation intelligente et optimisée des ressources qui s’adapte aux conditions changeantes
Des analyses prédictives qui anticipent les états futurs du système avec une précision croissante

En combinant l’expertise en simulation avec l’optimisation pilotée par l’IA, Simio crée des jumeaux numériques qui ne se contentent pas de modéliser les opérations actuelles, mais contribuent activement à l’amélioration opérationnelle continue.

Questions fréquemment posées sur le jumeau numérique de Simio

Qu’est-ce qu’un jumeau numérique de processus et en quoi diffère-t-il des autres jumeaux numériques ?

Un jumeau numérique de processus est une réplique virtuelle dynamique, basée sur des données, de vos processus opérationnels qui permet la simulation, la prédiction et l’optimisation en temps réel. Contrairement aux jumeaux numériques axés sur les actifs qui modélisent des équipements individuels, les jumeaux numériques de processus représentent des flux de travail opérationnels entiers, y compris les ressources, les flux de matériaux, la logique de décision et les interactions complexes entre les composants du système. Cette approche globale permet aux organisations d’analyser les processus de bout en bout et de comprendre comment les changements dans un domaine affectent l’ensemble du système.

Quels types d’industries et de processus peuvent bénéficier du Process Digital Twin de Simio ?

La technologie des jumeaux numériques de processus de Simio peut être appliquée dans de nombreux secteurs, notamment la fabrication, la chaîne d’approvisionnement, les soins de santé, le transport et les opérations de service. Toute opération comportant des flux de travail complexes, des contraintes de ressources et de la variabilité peut bénéficier des jumeaux numériques de processus. Les applications courantes comprennent l’optimisation des chaînes de production, les opérations d’entreposage, les flux de patients dans les hôpitaux, les réseaux logistiques et les processus d’assemblage. La technologie est particulièrement utile pour les opérations très complexes, variables et interconnectées, pour lesquelles les méthodes d’analyse traditionnelles ne suffisent pas.

Combien de temps faut-il pour mettre en place un jumeau numérique Simio Process ?

Les délais de mise en œuvre varient en fonction de la portée du projet, de la disponibilité des données et de la complexité des processus. Les jumeaux numériques de processus simples peuvent être opérationnels en quelques semaines, tandis que les implémentations plus complexes à l’échelle de l’entreprise peuvent prendre plusieurs mois. L’approche de Simio, basée sur des modèles et des bibliothèques spécifiques à l’industrie, peut accélérer le développement de manière significative. Les entreprises constatent souvent une valeur ajoutée dès les premières phases de mise en œuvre, les avantages augmentant au fur et à mesure que le jumeau numérique mûrit et s’intègre à d’autres systèmes opérationnels.

Quelles sources de données peuvent être utilisées pour créer et piloter un jumeau numérique Simio Process ?

Les jumeaux numériques de Simio Process peuvent s’intégrer à pratiquement toutes les sources de données de votre organisation. Les sources de données courantes comprennent les systèmes ERP, les plateformes MES, la GMAO, les capteurs IoT, les bases de données historiques, les feuilles de calcul et les fichiers CSV. Les capacités d’intégration de données flexibles de la plateforme prennent en charge les flux de données par lots et en temps réel, ce qui permet aux organisations de commencer avec les données disponibles et d’étendre l’intégration au fur et à mesure que leur jumeau numérique mûrit. L’intégration Python de Simio étend encore les options de connectivité, permettant des intégrations personnalisées avec des systèmes spécialisés.

Comment le Process Digital Twin de Simio supporte-t-il l’analyse des scénarios de simulation ?

Le Process Digital Twin de Simio permet d’analyser un nombre illimité de scénarios grâce à son puissant moteur de simulation. Les utilisateurs peuvent modifier les paramètres opérationnels, l’affectation des ressources, les règles d’ordonnancement, les flux de processus et la configuration des équipements pour évaluer les changements potentiels avant leur mise en œuvre. Les capacités de modélisation stochastique de la plateforme tiennent compte de la variabilité du monde réel et fournissent des résultats probabilistes plutôt que des prédictions ponctuelles. Cette approche permet aux organisations de comprendre à la fois les résultats attendus et les risques associés aux changements opérationnels.

Quelle est la relation entre les technologies Process Digital Twin et AI/ML de Simio ?

La plateforme Process Digital Twin de Simio s’intègre de manière transparente avec l’IA et les capacités d’apprentissage automatique de plusieurs manières. Le jumeau numérique peut incorporer des règles de décision pilotées par l’IA dans les modèles de simulation, utiliser l’apprentissage automatique pour la reconnaissance des formes et la détection des anomalies, et exploiter des algorithmes prédictifs pour prévoir les états futurs. Grâce à l’intégration de Python, les utilisateurs peuvent incorporer des modèles sophistiqués d’apprentissage automatique directement dans leurs jumeaux numériques. Cette combinaison de simulation et d’IA crée des jumeaux numériques intelligents qui apprennent en permanence et s’améliorent au fil du temps.

Comment le Process Digital Twin de Simio se compare-t-il aux approches de simulation traditionnelles ?

Si le jumeau numérique de Simio s’appuie sur les capacités de simulation traditionnelles, il va bien au-delà grâce à l’intégration continue des données, à la synchronisation en temps réel et à la connectivité avec les systèmes de l’entreprise. Les simulations traditionnelles sont généralement des analyses statiques et ponctuelles, alors que les jumeaux numériques s’alignent en permanence sur les opérations physiques. La plateforme de Simio fait le lien entre les phases de conception et d’exploitation, ce qui permet au même modèle de prendre en charge l’optimisation initiale de la conception et l’excellence opérationnelle continue. Cette continuité élimine le problème de la « durée de vie du modèle » qui limite souvent la valeur des simulations traditionnelles.

Quel retour sur investissement les entreprises peuvent-elles attendre de l’implémentation d’un Simio Process Digital Twin ?

Les entreprises qui mettent en œuvre les jumeaux numériques de Simio Process constatent généralement un retour sur investissement par le biais de plusieurs flux de valeur : augmentation du débit, réduction des coûts opérationnels, amélioration du respect des délais de livraison, optimisation des niveaux de stock, meilleure utilisation des ressources et réduction des dépenses d’investissement grâce à de meilleures décisions d’investissement. Les rendements spécifiques varient en fonction du secteur et de l’application, mais les résultats les plus courants sont des améliorations de 15 à 30 % du débit, une réduction de 10 à 20 % des coûts opérationnels et une diminution de 20 à 40 % du temps de planification. La capacité de la technologie à éviter des erreurs coûteuses grâce à des tests virtuels permet souvent de réaliser des économies ponctuelles importantes qui peuvent dépasser le coût total de la mise en œuvre.