La conception de produits fait peau neuve avec l'IA

En association avec Logiciel Siemens pour les industries numériques

Les ingénieurs subissent une pression sans précédent pour créer des produits qui sont utilisés par des milliers, voire des millions de consommateurs chaque jour.

Demandez à Bernd Zapf. Responsable du développement, des nouvelles activités et des technologies chez Heller Group, un fabricant de machines-outils en Allemagne, Zapf affirme que les organisations d'aujourd'hui doivent de plus en plus trouver un équilibre entre la conception, l'ingénierie, la fabrication, l'exploitation et le savoir-faire pour développer un produit basé sur des directives strictes.

La conception de produits fait peau neuve avec l'IA

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C'est un défi de taille, mais que Zapf dit que la technologie d'intelligence artificielle (IA) peut prendre en charge en capturant les bonnes données et en guidant les ingénieurs tout au long de la conception et du développement de produits.

Pas étonnant qu'une enquête McKinsey de novembre 2020 révèle que plus de la moitié des organisations ont adopté l'IA dans au moins une fonction, et 22 % des répondants déclarent qu'au moins 5 % de leurs revenus à l'échelle de l'entreprise sont attribuables à l'IA. Et dans le secteur manufacturier, 71 % des personnes interrogées ont constaté une augmentation de 5 % ou plus de leurs revenus grâce à l'adoption de l'IA.

Mais ce n'était pas toujours le cas. Autrefois rarement utilisée dans le développement de produits, l'IA a connu une évolution au cours des dernières années, explique Zapf. Aujourd'hui, les géants de la technologie connus pour leurs innovations en matière d'IA, tels que Google, IBM et Amazon, ont établi de nouvelles normes pour l'utilisation de l'IA dans d'autres processus, tels que l'ingénierie.

L'intelligence artificielle est un domaine prometteur et exploratoire qui peut considérablement améliorer l'expérience utilisateur des ingénieurs concepteurs, ainsi que collecter des données pertinentes dans le processus de développement d'applications spécifiques, déclare Katrien Wyckaert, directrice des solutions industrielles pour Siemens Industry Software.

Le résultat est une appréciation croissante d'une technologie qui promet de simplifier les systèmes complexes, d'accélérer la mise sur le marché des produits et de stimuler l'innovation des produits.

Simplifier les systèmes complexes

Renault est un exemple parfait du pouvoir de l'IA pour remanier le développement de produits. En réponse à la demande croissante des consommateurs, le constructeur automobile français équipe un nombre croissant de nouveaux modèles de véhicules d'une transmission manuelle automatisée (AMT), un système qui se comporte comme une transmission automatique mais permet aux conducteurs de changer de vitesse électroniquement à l'aide d'une commande à bouton-poussoir.

Les AMT sont populaires auprès des consommateurs, mais leur conception peut présenter des défis considérables. En effet, les performances d'un AMT dépendent du fonctionnement de trois sous-systèmes distincts : un actionneur électromécanique qui change les vitesses, des capteurs électroniques qui surveillent l'état du véhicule et un logiciel intégré à l'unité de commande de la transmission, qui contrôle le moteur. En raison de cette complexité, il peut falloir jusqu'à un an d'essais et d'erreurs approfondis pour définir les exigences fonctionnelles du système, concevoir la mécanique de l'actionneur, développer le logiciel nécessaire et valider l'ensemble du système.

Afin de rationaliser son processus de développement AMT, Renault s'est tourné vers le logiciel Simcenter Amesim de Siemens Digital Industries Software. La technologie de simulation repose sur des réseaux de neurones artificiels, des systèmes d'apprentissage de l'IA vaguement modélisés sur le cerveau humain. Les ingénieurs n'ont qu'à faire glisser, déposer et connecter des icônes pour créer graphiquement un modèle. Lorsqu'il est affiché sur un écran sous forme de croquis, le modèle illustre la relation entre tous les différents éléments d'un système AMT. À leur tour, les ingénieurs peuvent prédire le comportement et les performances de l'AMT et apporter les améliorations nécessaires au début du cycle de développement, en évitant les problèmes et les retards à un stade avancé. En fait, en utilisant un moteur virtuel et des transmissions comme substituts lors du développement du matériel, Renault a réussi à réduire de près de moitié son temps de développement AMT.

Rapidité sans sacrifier la qualité

De même, les normes environnementales émergentes incitent Renault à s'appuyer davantage sur l'IA. Pour se conformer aux nouvelles normes d'émissions de dioxyde de carbone, Renault a travaillé sur la conception et le développement de véhicules hybrides. Mais les moteurs hybrides sont beaucoup plus complexes à développer que ceux que l'on trouve dans les véhicules à une seule source d'énergie, comme une voiture conventionnelle. En effet, les moteurs hybrides exigent des ingénieurs qu'ils réalisent des tâches complexes telles que l'équilibrage de la puissance requise à partir de plusieurs sources d'énergie, le choix parmi une multitude d'architectures et l'examen de l'impact des transmissions et des systèmes de refroidissement sur les performances énergétiques d'un véhicule.

Pour répondre aux nouvelles normes environnementales d'un moteur hybride, il faut repenser complètement l'architecture des moteurs à essence, explique Vincent Talon, responsable de la simulation chez Renault. Le problème, ajoute-t-il, est que l'examen attentif des dizaines d'actionneurs différents qui peuvent influencer les résultats finaux de la consommation de carburant et des émissions de polluants est un processus long et complexe, rendu plus difficile par des délais rigides.

Aujourd'hui, nous n'avons clairement pas le temps d'évaluer minutieusement diverses architectures de groupes motopropulseurs hybrides, déclare Talon. Nous devions plutôt utiliser une méthodologie avancée pour gérer cette nouvelle complexité.

Pour en savoir plus sur l'IA dans les applications industrielles, visitez www.siemens.com/intelligenceartificielle .

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Ce contenu a été produit par Insights, la branche de contenu personnalisé de MIT Technology Review. Il n'a pas été écrit par la rédaction de MIT Technology Review.

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