Les jumeaux numériques dans le monde maritime

Un jumeau numérique est une représentation virtuelle d’un objet, d’un système ou d’un processus réel. Il est créé en utilisant des données en temps réel ou historiques, des modèles mathématiques et des algorithmes pour simuler le comportement et les caractéristiques de l’objet réel.

Le jumeau numérique peut être utilisé dans divers domaines tels que l’industrie manufacturière, l’ingénierie, la santé, les transports, etc. Il permet de surveiller, de prédire et d’optimiser les performances de l’objet réel en fournissant des informations précises et en temps réel sur son état, son fonctionnement et son environnement.   

Les jumeaux numériques (Digital twins en anglais) offrent trois avantages majeurs : la réduction des coûts, une sécurité améliorée et la reproductibilité. Ils peuvent être utilisés pour prédire des scénarios, mais également servir à former des personnes en toute sécurité. Dans le domaine maritime, les jumeaux numériques ont de multiples cas d’utilisation que nous discuterons tout au long de cet article.

Les jumeaux numériques peuvent être utilisés pour surveiller et gérer différents aspects des navires, des ports et des opérations maritimes. Voici quelques exemples de jumeaux numériques qui évoluent dans le temps et reflètent l’état changeant de leurs homologues physiques dans l’industrie maritime :

Surveillance des performances des navires : Les jumeaux numériques des navires collectent des données en temps réel sur des paramètres tels que la vitesse, la consommation de carburant, les performances des moteurs et les conditions environnementales. En comparant les données de performance du jumeau numérique avec le navire physique, les opérateurs peuvent optimiser l’efficacité énergétique, prédire les besoins en maintenance et garantir le respect des réglementations environnementales.

Nous vous proposons cet exemple pratique : Un cas de jumeau numérique pour le routage en temps réel des navires prenant en compte la conformité réglementaire en matière de décarbonation.

Dans cet exemple, on utilise la technologie des jumeaux numériques pour faciliter l’évaluation en temps réel de la conformité réglementaire en matière de décarbonation dans le routage des navires. Cette approche se focalise sur la surveillance en temps réel de l’intensité de l’émission du carbone des navires et l’identification de stratégies potentielles pour atténuer les risques opérationnels liés aux objectifs de décarbonation. En exploitant des données environnementales et opérationnelles à jour, l’approche du jumeau numérique améliore la précision de l’estimation de la probabilité qu’un navire spécifique se conforme aux réglementations tout au long de son voyage. Cet exemple offre une approche proactive et axée sur les données pour soutenir les efforts de décarbonation de l’industrie maritime.

Gestion des opérations portuaires : A partir des données du jumeau numérique on peut surveiller les opérations portuaires, y compris le trafic des navires, les mouvements de conteneurs et l’utilisation des postes d’amarrage. À mesure que le port connaît des changements dans les arrivées de navires, les volumes de cargaison ou les améliorations d’infrastructure, le jumeau numérique s’adapte pour refléter les conditions changeantes. Cela permet une optimisation en temps réel des ressources, une allocation efficace des postes d’amarrage et une amélioration de la planification logistique au sein du port.

Voici un exemple pratique : Une approche basée sur le jumeau numérique pour optimiser la consommation d’énergie lors des opérations de manutention de conteneurs automatisées.

Cette approche propose d’utiliser la technologie des jumeaux numériques pour optimiser la consommation d’énergie d’une grue de gerbage automatique (GGA) impliquée dans les opérations de manutention de conteneurs. L’approche consiste à développer une aire virtuelle de conteneurs qui se synchronise avec l’aire physique de conteneurs dans le système de jumeau numérique dans un terminal à Conteneurs automatisés, à des fins d’observation et de validation. Un modèle mathématique est ensuite établi pour minimiser la consommation d’énergie globale nécessaire pour accomplir toutes les tâches.

Les jumeaux numériques basés sur des techniques d’intelligence artificielle.

La construction d’un jumeau numérique en utilisant des techniques d’intelligence artificielle (IA) peut être plus appropriée dans les scénarios suivants :

Grande complexité :

Données hétérogènes : Lorsque des données provenant de sources diverses avec des formats, des structures et des résolutions variables sont nécessaires pour construire le jumeau numérique, l’IA peut traiter et intégrer efficacement ces données hétérogènes, on parle alors de modèles multimodaux

Adaptation dynamique : Si le système réel nécessite une adaptation en temps réel en fonction des conditions environnementales ou opérationnelles changeantes, l’IA permet au jumeau numérique de prendre des décisions de manière autonome et d’ajuster ses paramètres en conséquence.

Nous vous proposons cet exemple pratique : Les jumeaux  numériques dans les systèmes de transport intelligents

La gestion du trafic dans les zones urbaines et les zones maritimes à fort trafic reste une préoccupation majeure. Traditionnellement, les centres de contrôle ont été utilisés pour relever ces défis, mais ils nécessitent maintenant une modernisation grâce à l’incorporation de jumeaux numériques et d’intelligence artificielle (IA). La mise en œuvre de systèmes de transport intelligents (ITS) offre une solution aux principaux problèmes rencontrés dans les réseaux de transport tout en facilitant leur développement. En utilisant des jumeaux numériques avec le modèle de notation ArchiMate[1], nous pouvons optimiser la distribution des flux de trafic dans le réseau dans le temps et l’espace.

Les Limites des Jumeaux numériques….

Les jumeaux numériques ont gagné en attention et en popularité dans diverses industries, offrant la possibilité d’améliorer les capacités de conception, de simulation et d’analyse. Ces répliques virtuelles d’actifs physiques permettent une surveillance en temps réel, une maintenance prédictive et une optimisation des performances. Cependant, comme toute avancée technologique, les jumeaux numériques ont aussi leurs limites, tant en théorie qu’en pratique. Dans cette partie, nous explorerons les inconvénients et les défis potentiels associés aux jumeaux numériques, en mettant en évidence des exemples spécifiques où ces limites ont été observées dans des scénarios réels. En comprenant ces limites, nous pouvons obtenir une perspective complète sur les avantages et les considérations de l’utilisation des jumeaux numériques dans le monde maritime.

Précision et fiabilité des données : L’efficacité des jumeaux numériques dépend fortement de la précision et de la fiabilité des données utilisées pour les créer et les mettre à jour. Des données incomplètes, obsolètes ou inexactes peuvent entraîner des divergences entre le jumeau numérique et le système réel, ce qui a un impact sur la fiabilité des prédictions et des analyses.

Complexité du modèle et hypothèses : L’élaboration d’un jumeau numérique précis nécessite souvent des simplifications et des hypothèses sur le système réel. Toutefois, ces hypothèses ne se vérifient pas toujours dans la pratique, ce qui entraîne des disparités entre les prévisions du jumeau numérique et le comportement réel du système.

Exigences informatiques : La mise en œuvre et la maintenance d’un jumeau numérique peuvent nécessiter des ressources informatiques importantes, en particulier pour les systèmes complexes ou les techniques de simulation avancées. Cette exigence pourrait limiter l’évolutivité et l’accessibilité, en particulier dans les environnements où les ressources sont limitées. A cela on peut également ajouter la connectivité des navires en mer, un système satellite est nécessaire pour assurer une bonne fréquence des datas.

Les trois limitations susmentionnées peuvent être illustrées par l’exemple ci-dessous :

« l’utilisation de données incomplètes ou mal utilisées peut avoir de graves conséquences. Un exemple concret de cette situation s’est produit lors du crash de deux avions Boeing 737 MAX. Il semble que des jumeaux numériques aient été utilisés pendant le processus de construction pour apporter des modifications à ces avions. Cependant, il est possible qu’une divergence entre les données utilisées dans les simulations et les données réelles ait contribué à ces accidents ».

Défis en matière d’intégration : L’intégration de données provenant de sources et de systèmes divers pour créer un jumeau numérique complet peut présenter des difficultés. La diversité des formats de données, des normes et des protocoles entre les systèmes nécessite des processus d’intégration des données complexes et fastidieux.

Considérations de coût et de temps : La création et la maintenance d’un jumeau numérique entraînent des coûts importants, notamment pour l’acquisition de données, le déploiement de capteurs, le développement de logiciels et la maintenance continue. En outre, la collecte, le traitement, la modélisation et la validation des données prennent beaucoup de temps.

Préoccupations en matière de protection de la vie privée et de sécurité : La saisie et l’analyse de données en temps réel qu’impliquent les jumeaux numériques posent des problèmes de confidentialité et de sécurité. La protection des données sensibles, le respect de la vie privée et la protection contre la cybercriminalité sont autant d’éléments qui doivent être pris en compte dans la conception des jumeaux numériques.

Facteurs humains et expertise : Bien que les jumeaux numériques fournissent des informations précieuses, l’interprétation et l’expertise humaines sont essentielles pour tirer des conclusions significatives et prendre des décisions éclairées. L’élément humain est essentiel pour comprendre le contexte, interpréter les résultats et appliquer les connaissances du domaine afin d’exploiter pleinement le potentiel des jumeaux numériques.

Il est important de noter que les limitations spécifiques peuvent varier en fonction de l’application et de la mise en œuvre des jumeaux numériques. Des difficultés peuvent survenir lors de l’intégration de données provenant de sources disparates, de la gestion de systèmes existants dépourvus d’interfaces

Les jumeaux numériques peuvent permettre aux opérateurs de surveiller et de piloter les navires à distance, d’optimiser les performances, de prévoir les pannes et de prendre des décisions éclairées en temps réel. L’automatisation basée sur les jumeaux numériques offre également la possibilité de réduire la dépendance à l’égard de la main-d’œuvre humaine, d’augmenter l’efficacité opérationnelle et de minimiser les risques d’erreur. Les smart-ships représentent ainsi une nouvelle ère dans l’industrie maritime, ouvrant la porte à des opérations plus smarts, plus sécurisées et plus durables.

Auteur : Mohamed CISSOUMA,
Ingénieur expert naval,
Responsable certification des équipements de navigation et systèmes embarqués
Capitaine Au Long Cours
Président d’ELIT

 

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[1] ArchiMate est un langage de modélisation architecturale utilisé pour représenter et communiquer des concepts d’architecture d’entreprise. Il fournit une notation graphique pour décrire les différents aspects d’une architecture, tels que les acteurs, les applications, les services, les processus, les flux d’informations, etc

Références

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Dimitrios Kaklis , Iraklis Varlamis , George Giannakopoulos , Takis J. Varelas , Constantine D. Spyropoulos. Enabling digital twins in the maritime sector through the lens of AI and industry 4.0 . ELSEVIER B.V. Volume 3, Issue 2, November 2023, 100178. https://doi.org/10.1016/j.jjimei.2023.100178

Michaela Ibrion¹, Nicola Paltrinieri and Amir R. Nejad (2019).  On Risk of Digital Twin Implementation in Marine Industry: Learning from Aviation Industry, Conference Series, Volume 1357.  https://iopscience.iop.org/article/10.1088/1742-6596/1357/1/012009

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Yinping G , Daofang C , Chun-Hsien C (2023). A digital twin-based approach for optimizing operation energy consumption at automated container terminals. ELSEVIER B.V, Volume 385, 135782. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2022.135782