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Jumeau numérique du projet

Un jumeau numérique de projet est une réplique numérique de l’ensemble des données du projet et de son pilotage : données techniques et financières, processus de pilotage, gouvernance, reporting, etc.

Origines

Le jumeau numĂ©rique du projet est une Ă©volution du concept plus gĂ©nĂ©ral de jumeau numĂ©rique qui prend sa source au sein de l’industrie aĂ©rospatiale. Initialement, le concept de jumeau numĂ©rique se limitait principalement aux caractĂ©ristiques physiques de l’objet rĂ©el Ă  modĂ©liser, comme des pièces, assemblages ou machines ayant leurs propres propriĂ©tĂ©s physiques[1]. Bien que le concept de jumeau numĂ©rique ait Ă©tĂ© dĂ©clinĂ© dans de nombreux autres domaines tels que les services aux entreprises et les services associĂ©s Ă  des produits; il n’existe pas aujourd’hui consensus sur la dĂ©finition scientifique des jumeaux numĂ©riques. Toutefois, un des prĂ©requis[2] du jumeau numĂ©rique du projet est de reprĂ©senter les donnĂ©es des systèmes d’information autour de la gestion du cycle de vie du produit (PLM) pour les projets de dĂ©veloppement produit ou la modĂ©lisation des informations (BIM : Building Information Model) pour les projets de construction ou en se concentrer sur l’idĂ©e aux phases d’utilisation[3].

Concept

Field Matrix of the Concept of Digital Project Twin: Techniques within the circles are examples

Un projet est la réalisation d’un livrable unique et innovant et par conséquent d’un ensemble d’actions nécessaires pour produire ce livrable.

L’une des raisons qui peut expliquer les Ă©checs de certains projets est le manque d’anticipation et de rĂ©paration face aux risques du projet (excès de confiance[4] ) ainsi que le manque de transparence entre les diffĂ©rentes parties prenantes

L’objectif du jumeau numĂ©rique du projet est d’optimiser la gestion de la qualitĂ©, d’éviter les dĂ©rives des coĂ»ts et d’éviter le dĂ©passement des dĂ©lais du projet en donnant en  « permanence » une vision complète de l’avancement du projet, des risques et Ă©volutions.

L’épine dorsale du jumeau numérique du projet est l’infrastructure des données et l’architecture informatique. Les premiers environnements de travail digitaux ont déjà été développés dans le but de se concentrer sur une gestion de projet intelligente[5]. Le concept de jumeau numérique du projet peut être approché en combinant trois parties distinctes issues de produits numériques/virtuels et en les appliquant à une démarche de projet : le projet (son contenu et ses livrables), la connectivité des données et la représentation virtuelle. Dans ce domaine, différentes techniques, méthodes et logiciels peuvent être associés.

Avec la montée en maturité dans le domaine digital (capacités de stockage et de calculs, connectivité, visualisation, etc.), le modèle numérique évolue de quelques briques digitales (reportings, plans, visualisation, etc.) vers un modèle Digital Twin complet et intégré.

Représentation virtuelle du projet

La prise de décisions tactiques peut non seulement prévenir les problèmes potentiels à l’avance, mais aussi permettre aux équipes d’adapter les processus en fonction de l’évolution des conditions[5]. La gestion de la valeur acquise (Earned Value Management), pour évaluer l’avancement réel (physique et financier), associée avec une analyse prédictive partir de l’historique des données ou des méthodes de Monte Carlo pour les simulations sont quelques techniques qui peuvent être utilisées pour une représentation virtuelle du projet. Des outils d’analyse de données simples d’utilisation sont souvent combinés à des indicateurs et rapports en temps réel au sein d’outils d’aide à la décision.

Connectivité des données

Une exigence majeure des jumeaux numĂ©riques de projet est de gĂ©rer les donnĂ©es du projet au sein d’un système d’information. Par consĂ©quent, la gestion de la base de donnĂ©es dĂ©cisionnelles et d’autres technologies liĂ©es Ă  l’informatique dĂ©cisionnelle sont nĂ©cessaires pour gĂ©rer les donnĂ©es et intĂ©grer des donnĂ©es provenant de nombreuses sources diffĂ©rentes. La connectivitĂ© des donnĂ©es pose Ă©galement des dĂ©fis majeurs compte tenu de la question de savoir comment l’information est partagĂ©e entre les organisations et les individus. Si l’objectif du jumeau numĂ©rique du projet est de capter de façon quasi-exhaustive tous les paramètres disponibles cela peut Ă©galement inclure des donnĂ©es personnelles. Ainsi, la question de la propriĂ©tĂ© et la gouvernance des donnĂ©es est cruciale pour savoir qui accède aux donnĂ©es et Ă  quelle fin[6].

Projet (capteurs de données)

Les capteurs sont des sources de données dans un projet qui vont créer un équivalent digital de celui-ci. Les données opérationnelles et financières doivent être recueillies à partir de différents capteurs connectés aux différents outils et systèmes couvrant l’ensemble des domaines d’activité : planning, documentation technique, finance, ERP, pilotage, etc. Les applications ou outils digitaux chargés des systèmes Kanban, des Obeyas, ou d’autres aspects du lean management, peuvent également être utiles pour générer les données d’un projet. La quantité et la richesse des données disponible rend utile l’utilisation d’outils de « data mining » pour compléter les analyses des risques ou éventuels problèmes rencontrés par le projet[6].

Cas d'utilisation spécifique

Il existe dĂ©jĂ  des cas d’usage de jumeaux numĂ©riques de projets dans le cadre de la gestion par affaire (engineer to order), du PLM  et dans le cas de projet de construction avec la modĂ©lisation des informations de la construction (BIM). Les innovations et nouvelles technologies telles  que la rĂ©alitĂ© augmentĂ©e, la rĂ©alitĂ© virtuelle, l’intelligence artificielle sont prĂŞts Ă  dominer la gestion par affaire et les projets de construction Ă  l’avenir[3].

Ces techniques sont jugées utiles pour les projets de développement de produits dans les industries mentionnées. C’est par exemple le cas avec le Ministère fédéral allemand de l’économie et de l’énergie (Bundesministerium für Wirtschaft und Energie ou BMWi) qui finance le projet DigitalTWIN (Digital Tools and Workflow Integration for Building Lifecycles) dans le cadre du programme « Smart Service World II ». Selon le site web du projet, « l’objectif est qu’une architecture de plate-forme ouverte, que des systèmes de communication plus avancés et que des technologies de vision par ordinateur simplifient la planification, la production et la coordination avec le chantier et fournissent aux utilisateurs une infrastructure de communication et de gestion fiable, flexible et évolutive[7].

Voir aussi

Références

  1. (en) David Jones, Chris Snider, Aydin Nassehi, Jason Yon et Ben Hicks, « Characterising the Digital Twin: A systematic literature review », CIRP Journal of Manufacturing Science and Technology, vol. 29,‎ , p. 36–52 (ISSN 1755-5817, DOI 10.1016/j.cirpj.2020.02.002, hdl 1983/ed7710c0-9ba6-4d94-af96-c92527f0bfe9 Accès libre, lire en ligne)
  2. Stark R., Damerau T. (2019) Digital Twin. Dans: The International Academy for Production Engineering, Chatti ( Chatti ) S., Tolio Tolio T. (éd. ) Cirp Encyclopédie de l’ingénierie de production. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-35950-7_16870-1
  3. (en) Yvan Tchana, Guillaume Ducellier et Sébastien Remy, « Designing a unique Digital Twin for linear infrastructures lifecycle management », Procedia CIRP, vol. 84,‎ , p. 545–549 (DOI 10.1016/j.procir.2019.04.176 Accès libre, lire en ligne)
  4. (en) Golo Fabricius et Marion Büttgen, « Project managers' overconfidence: how is risk reflected in anticipated project success? », Business Research, vol. 8, no 2,‎ , p. 239–263 (ISSN 2198-3402, DOI 10.1007/s40685-015-0022-3, hdl 10419/156278 Accès libre, S2CID 141062402, lire en ligne)
  5. (en) Yue Pan et Limao Zhang, « A BIM-data mining integrated digital twin framework for advanced project management », Automation in Construction, vol. 124,‎ , p. 103564 (DOI 10.1016/j.autcon.2021.103564, lire en ligne)
  6. (en) David Jones, Chris Snider, Aydin Nassehi, Jason Yon et Ben Hicks, « Characterising the Digital Twin: A systematic literature review », CIRP Journal of Manufacturing Science and Technology, vol. 29,‎ , p. 36–52 (DOI 10.1016/j.cirpj.2020.02.002, hdl 1983/ed7710c0-9ba6-4d94-af96-c92527f0bfe9 Accès libre, lire en ligne)
  7. « DigitalTWIN »
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