LES ENSEIGNEMENTS DE L’ANNÉE COVID POUR LA SIMULATION
Au moment de se souhaiter une bonne année 2021, les vœux de bonne santé prennent un sens renouvelé après les ravages de la Covid 19. Si l’on prend du recul, le tribut humain de la pandémie peut rendre dérisoire l’analyse et les leçons à tirer de l’impact économique. Aussi bien peuton s’efforcer de travailler plus efficacement, d’être plus résilient, de mettre en place un développement produit « résistant aux chocs » si l’on veut jouer un rôle constructif pour faire de 2021 une année de rebond.
Si l’on se penche sur le développement des produits industriels, parmi les enseignements majeurs de 2020, se voient affirmer le fonctionnement généralisé du télétravail, le besoin de résilience, la capacité à répartir le travail de conception – simulation – développement au sein de processus de développement produit («design chain ») potentiellement éclatée géographiquement, morcelée en dehors des sites industriels, secouée par les soubresauts des supply chain qui répercutent les secousses telluriques de l’économie mondiale.
Les concepts de résilience, de continuité numérique, de travail à distance et d’agilité, pour anciens qu’ils puissent être, ont trouvé et vont trouver cette année tout leur relief.
LES DÉFIS D’UNE CHAINE DE CONCEPTION RÉSILIENTE, RÉTICULÉE, AGILE
Découlant du contexte, la chaine de conception – qui s’appuie sur des fonctions toujours plus évoluées de simulation – se heurte dans la plupart des entreprises à la fragmentation des applications, aux ruptures numériques, à la lourdeur de la coordination des disciplines (surtout à distance) et enfin au recours parfois inévitable aux ressources physiques de tests ou aux ressources de calcul de forte puissance dont on ne dispose pas chez soi « dans son canapé »
Pour fonctionner à distance, éviter le compartimentage des métiers et encaisser les à-coups, il faut tout d’abord pourchasser les ruptures numériques des processus de conception. Dans l’acception actuelle de ce concept né il y a trente ans, on peut considérer plusieurs aspects :
- Mettre en place ou consolider les systèmes d’information qui constituent la colonne vertébrale («backbones ») de la conception produit. Il s’agit bien sûr du PLM : disposer d’un référentiel PLM solide, au juste besoin de couverture fonctionnelle ;
- Connecter ce référentiel aux briques essentielles du système d’information : c’est un champ d’amélioration progressif et vaste : des interfaces avec l’ERP / le MES, mais aussi avec la gestion de projet, et via le RPA (Robotic Process Automation = automatisation robotisée des processus) à la foule des applicatifs métier.
- Envisager la souplesse du cloud ;
- Tirer parti des nouveaux moyens technologiques – et des ruptures qu’ils apportent – pour relever le défi de la collaboration multi-disciplines, et lutter contre les silos de la conception-simulation.
LES SILOS DU TRAVAIL MULTI-DISCIPLINES
La spécialisation des métiers s’accroit et rend de plus en plus difficile le fait de travailler ensemble. La qualité, le pricing, la performance d’un moteur, etc. ne parlent pas le même langage. Vous trouvez maintenant des spécialistes de projection d’huile dans la boîte de vitesse ! Il y a quarante ans, un mécano savait tout faire, maintenant un véhicule, c’est de l’électronique, du logiciel, de l’intelligence artificielle, des moteurs électriques, demain à hydrogène, de la 5G, des services connectés, etc.
Et, bien sûr, chaque entité a des équipements, des logiciels de CAO par exemple, différents de ceux de ses partenaires. Comment décider dans ces conditions ? D’autant qu’il faut décider vite !
La question a été abordée de deux façons. Les grands éditeurs de logiciels veulent imposer un modèle unique. Mais une autre option se fait jour : partager non pas les représentations complètes (CAO, maillage, tests…), souvent des fichiers volumineux, mais ce qu’ils contiennent de plus fondamental, les paramètres et les règles de décision. L’idée est de bâtir un modèle cœur ne contenant que les paramètres utiles aux décisions à prendre. Par exemple pour un modèle de CAO riche de centaines de paramètres, l’architecte du sous-ensemble sélectionnera les cinq ou six paramètres qui lui sont les plus utiles, car impactant les objectifs et performances du produit, et les suivra dans son tableau de bord. Ces paramètres peuvent évoluer au cours du projet.
Cette gestion peut être complétée d’outils permettant de comparer des options, et faire des études d’alternatives de conception (« what if »).
C’est le cas du logiciel Karren développé par DPS, un spécialiste de la simulation, qui illustre la possibilité de relier les données clés d’une chaine de conception – simulation, en les laissant dans leurs applicatifs d’origine, et offre un pilotage léger, utilisable en cloud, des paramètres clivants d’un produit en développement.
LES BRIQUES MÉTHODOLOGIQUES ET ORGANISATIONNELLES EN APPUI
En complément des applicatif cités, de leur connexion et des modèles léger de pilotage comme Karren, des briques méthodologiques viennent au secours des métiers de chef de projet et de la R&D :
- Identifier les données interfaces clés (« Key Interface Data ») ;
- Promouvoir l’agilité et le découplage des livrables d’ingénierie ;
- Accompagner le changement.
Identifier les donnés clés nécessite méthode et rigueur et permet, en respectant la voix du client, de déceler les paramètres clés du produit et en ordonnancer les décisions de conception.
Sur ces bases, et pour amortir les aléas des demandes des clients, des retards ou problèmes de certains fournisseurs ou métiers, le biomimétisme suggère, comme pour internet, de s’inspirer de la solidité des toiles d’araignées : découpler les tâches et livrables pour pouvoir avancer les travaux élémentaires le plus indépendamment possible, jusqu’aux points de rendez-vous incontournables.
Enfin toute perturbation des façons de travailler appelle un pilotage circonstancié du changement, pour faciliter l’appropriation de ces nouvelles méthodes et outils plus légers, résilients et agiles.
