Accueil Mesures et essais Compte-rendu du séminaire SPDM Nafems du 23 novembre 2017 à Paris

Compte-rendu du séminaire SPDM Nafems du 23 novembre 2017 à Paris

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La simulation numérique bénéficie du développement de méthodes multidisciplinaires tout en étant stimulée par les besoins croissants de l’industrie. L’avènement récent de l’IoT (Internet des Objets), par exemple, va encore renforcer l’approche multi-physiques et couplée avec toujours l’exigence de réduction des coûts, des risques et des délais. Par ailleurs, l’exploitation des données massives (« big data analytics ») et la construction de nouveaux modèles (jumeaux numériques) doivent coopérer avec les outils classiques de CAE pour l’analyse comportementale ou la maintenance préventive. 

C’est tout le processus industriel, de la modélisation système aux procédés de fabrication qui en profite, à condition de bien gérer la trilogie « données brutes», « Information » et « connaissance », cette dernière étant le support ultime d’une conception cumulant les expériences. Ces entités, chacune avec leur spécificité d’acquisition, de traitement et d’évolution, requièrent une coopération d’outils que l’entreprise doit mettre en place de façon progressive sous le vocable SPDM. 

Après avoir traité des « Défis du SDM » en 2012, Nafems France a organisé le 23 novembre dernier un séminaire sur le thème du SPDM afin de faire le point sur les expérimentations récentes dans le monde et les retours d’expériences réussies avec en particulier les exposés très appréciés par l’audience de Faurecia Seating et Safran Landing Systems avec la mise en place du projet STRESSAPP. 

Sous la présidence de M. Gilles Besombes de Valeo Systèmes Thermiques, la journée a réuni plus de 70 participants, industriels, représentants du monde académiques et des offreurs, consultants qui ont pu ainsi trouver des éléments de réponse sur les questions fondamentales qu’ils se posent aujourd’hui : Que demande-t- on au SPDM ? Quel est l’impact de la complexité des modèles, industriels ou de recherche ? Pour quels niveaux d’exigence en capitalisation, traçabilité, réutilisation ? Quels outils choisir? Quelles solutions pour une collaboration interdisciplinaire et peut être surtout quelle démarche progressive adopter? 

Selon Mark Norris, consultant SPDM et l’un des animateurs du NAFEMS SDM Workgroup, le SDM est apparu il y a une quinzaine d’années sous l’impulsion des pionniers comme BMW et Audi qui gère aujourd’hui plus de deux millions de jeux de données, 100 millions d’objets et plusieurs milliers de simulations par jour. Mais des OEM et équipementiers d’autres secteurs peuvent également se targuer de réussite dans la mise en œuvre de solutions dans différents secteurs comme l’aéronautique, le nucléaire ou l’industrie pétrolière. 

Nous en sommes déjà à la 4e génération de SDM avec les solutions de types plateformes configurables (2012-SDM 2.0), la gestion du prototypage virtuel, l’arrivée de standards reconnus (MoSSEC, STEP AP209 édition 2, VDA 4969, Lothar, etc.) et les solutions en open source. Malgré cela, la diffusion actuelle des outils de SDM est encore marginale et estimée à 1 ou 2% de la population des utilisateurs de la simulation (750.000 dans le monde). Les freins à la mise en œuvre sont connus : ils sont culturels et organisationnels et relèvent d’une multitude de logiciels à intégrer, de la maîtrise des objets à considérer ou encore de la cohabitation avec le PLM/PDM, etc. 

Un SDM ne se gère et ne s’exploite pas comme un PLM. Gageons que la prochaine Conférence Européenne SPDM 2018 (Munich, 28 et 29 novembre) apportera encore son lot de réflexion et de progrès afin d’aider les industriels à surmonter ces écueils. 

Selon Gilles Besombes, un SPDM idéal permettrait une exploration profonde et intelligente des données brutes, simulation ou essais, informations agrégées par tableurs et rapports, connaissances accumulées sous forme de méta-modèles, méthodes, procédures, etc., ainsi qu’une exploitation intelligente de ces entités par des requêtes et une IHM de haut niveau. Mais cela nécessite une claire compréhension de ces objets manipulés, de leur classification et de leurs différentes modélisations afin de répondre aux défis d’une aide à la conception de nouvelle génération. 

Source : https://www.nafems.org/2017/france/

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