Cosmo Tech déploie des jumeaux numériques pour optimiser les opérations

Le jumeau numérique, atout de choix pour mieux piloter sa supply chain ? Le concept attise l’intérêt des acteurs du secteur depuis quelques temps déjà. Réplique virtuelle d’un entrepôt, d’une usine ou d’une chaîne de production, le jumeau numérique permet en effet d’intégrer l’ensemble des actifs, des infrastructures, des flux et des contraintes d’une entreprise afin de pouvoir simuler l’impact de décisions stratégiques et optimiser ainsi son efficacité opérationnelle. Une technologie dont l’éditeur lyonnais Cosmo Tech est spécialiste depuis sa création en 2010.

Création rapide de valeur

Présent pour la première fois sur le salon Supply Chain Event, il venait y présenter ses solutions dédiées au monde logistique et industriel. « Nous donnons la possibilité de connaître l’état d’un système, mais surtout de simuler le futur. Les jumeaux numériques permettent de se projeter non seulement en se basant sur les données du passé, mais également en étudiant les effets en cascade. Nous intégrons la dynamique du système sous-jacent pour montrer ce qui peut se passer selon différentes actions. Nous étudions pour cela des milliers de possibilités différentes, dans une démarche prédictive – le What if ? – afin de pouvoir en tirer ensuite un scénario optimal – le How to – dans une approche prescriptive », raconte Michel Morvan, co-fondateur et président exécutif de Cosmo Tech. Une optimisation, basée sur des algorithmes robustes, qui vise à trouver le meilleur équilibre entre rendement opérationnel et capacité à affronter les aléas. Pour être déployé, le jumeau numérique se base sur un ensemble de données qui permettent de décrire l’ensemble du process (équipements, produits traités, personnel, tâches, flux). « C’est une solution assez simple à mettre en place et à prendre en main. Et il est possible de créer de la valeur rapidement, dans le trimestre suivant l’installation, même sur des périmètres limités », assure Michel Morvan.

Un partenariat avec Renault

« Nous avons plusieurs solutions qui sont déployées aujourd’hui à échelle industrielle : certains pour le production planning control, d’autres pour l’optimisation du rendement opérationnel », explique-t-il. L’éditeur a ainsi travaillé avec Renault sur la question de sa chaîne de conception de moteurs : 10 usines pour 13 types de motorisation différents et une supply chain qu’il fallait optimiser. « Nous avons intégré les usines, les machines, la chaîne logistique d’un site à l’autre, mais également la demande, qui varie semaine après semaine, au cœur du jumeau digital. Cela nous permet de répondre très précisément, étape par étape, à des problématiques cruciales : suis-je capable de répondre à ma demande ? Et si non, comment puis-je y arriver ? », précise Michel Morvan. Autre solution, déployée également chez Renault pour gérer la question de l’obsolescence des robots : un module dédié à l’optimisation pour la maintenance et pour le renouvellement des actifs. « La question n’est pas de savoir quand les machines vont tomber en panne, mais d'être capable d'organiser leur réparation pour que cela ait le moins d’impact possible sur les opérations. Pour cela, il faut des outils qui simulent et vont chercher le meilleur ordonnancement possible », explique Michel Morvan. Dans le secteur de l’énergie, l’éditeur a également développé une solution pour la maintenance des réacteurs nucléaires.

Pourquoi participer aujourd’hui au salon Supply Chain Event ? « Nous avons débuté notre collaboration avec Renault il y a deux ans. Face aux résultats observés dans notre travail avec eux, nous avons décidé de nous lancer sur le sujet de la supply chain et du manufacturing. C'est maintenant une de nos priorités car il y a beaucoup de valeur à aller chercher en déployant ces jumeaux numériques. Le Gartner évoque 10 % d’efficacité opérationnelle gagnée immédiatement. » Une optique de déploiements et de croissance qui sera poursuivie en 2020 par l’éditeur qui souhaite prospecter de nouveaux clients avec l’aide de ses références passées.