La recherche, l'ingénierie et la conception de produits deviennent de plus en plus complexes et compétitives. Les équipes interfonctionnelles subissent une pression croissante pour agir de plus en plus vite. Le développement rapide et réussi d’un produit dépend d’un équilibre entre rapidité et tests approfondis. Entrez dans l’ingénierie assistée par ordinateur (IAO).

Depuis des décennies, les entreprises s'appuient sur une combinaison de conception assistée par ordinateur (CAO) et Simulations IAO pour guider le développement de produits. Alors que la CAO utilise un logiciel pour créer des dessins bidimensionnels et tridimensionnels, CAE représente numériquement ces conceptions dans une variété de scénarios réels pour prédire et analyser leurs performances, leur sécurité et leur faisabilité de production.

CAE permet aux équipes de recherche et développement (R&D) de rationaliser les coûts, d'accélérer les cycles de développement et de réduire le risque de pannes et de rappels de produits. CAE est également important pour aider les organisations à se préparer à l’automatisation compte tenu de l’essor de l’intelligence artificielle.

Voici un aperçu de la manière dont les simulations IAO s'intègrent dans les flux de travail de R&D et des avantages que les organisations peuvent tirer du transfert de leurs projets IAO vers le cloud.

Le rôle de la simulation IAO dans la R&D : un bref aperçu

Les premières simulations CAE remontent à l’époque de l’informatique analogique. Au cours des années 1960, les constructeurs automobiles ont utilisé pour la première fois l’IAO pour résoudre des équations différentielles afin de comprendre la dynamique des véhicules. Dans les années 1970, la NASA, Boeing et d’autres ont utilisé CAE pour comprendre la dynamique de vol des fusées et des avions. 

Dans les décennies qui suivirent, Dynamique des fluides computationnelle (CFD) a poussé CAE encore plus loin. La CFD est devenue une technique commercialement adoptée pour produire « des prédictions quantitatives des phénomènes d'écoulement des fluides basées sur les lois de conservation (conservation de la masse, de la quantité de mouvement et de l'énergie) régissant le mouvement des fluides », selon Howard H.Hu.

Aujourd'hui, les simulations CAE constituent un élément clé des flux de travail d'ingénierie et de conception. Les exemples comprennent:

• Analyse par éléments finis (FEA)
• CDynamique des fluides computationnelle (CFD)
• Dynamique multicorps (MBD)
• Électromagnétique (EM)
• Simulation de processus de fabrication
• Optimisation de la conception multidisciplinaire
• Acoustique et vibrations
• Durabilité et fatigue
• Analyse des accidents et des impacts
• Chimie computationnelle
• Optique et photonique
• Modélisation et simulation humaines

Maintenant, nouvelles avancées technologiques rendent le CAE encore plus efficace, notamment :

• Des ensembles de données plus robustes et précis
• Une infrastructure informatique plus efficace
• Modèles et algorithmes prédictifs IA/ML
• Intégrations avec des systèmes d'analyse complémentaires

Comment fonctionnent les simulations CAE

Les simulations CAE simplifient le processus de prévision de la manière dont les modifications de conception modifieront les performances du produit. En conséquence, le processus d'amélioration devient plus rationalisé, ce qui conduit à de meilleurs produits, à des coûts de développement inférieurs et, en fin de compte, à des clients plus satisfaits.

Les simulations CAE sont « consultatives », basées sur des probabilités plutôt que sur des faits définitifs. Pour cette raison, les interprétations des simulations CAE nécessitent actuellement un jugement humain. Une tendance générale est que les résultats des modèles de simulation CAE sont devenus plus précis et prévisibles au fil des années. Construire des modèles plus fiables et plus fidèles à la réalité est crucial pour la prochaine génération d’innovation.

C’est là que les nouvelles technologies d’intelligence artificielle (IA) et d’apprentissage automatique (ML) contribuent à améliorer le travail d’IAO.

Une étude récente de Engineering.com «L'état et l'avenir de la conception technique et des technologies d'IAO» a interrogé plus d'une centaine de designers, ingénieurs, managers, éducateurs et spécialistes. Il a révélé que « 57 % envisagent d’appliquer leurs outils aux solutions d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique, 49 % souhaitent les utiliser pour la conception générative et 46 % se préparent à travailler sur la transformation numérique ».

Défis liés à la mise en œuvre des simulations CAE

Malgré la disponibilité des ressources informatiques, les organisations ont du mal à répondre aux attentes organisationnelles. Selon le rapport, « un nombre surprenant de 56 % des personnes interrogées estiment qu'elles n'ont pas un accès adéquat aux outils les plus récents et les plus performants, et moins de la moitié (44 %) estiment disposer des meilleurs outils pour les aider à atteindre leurs objectifs. .»

La principale raison de ces défis était la perception de l’accessibilité à la technologie. Les personnes interrogées dans le rapport ont cité les limitations du matériel informatique (29 %), l'alignement du leadership (28 %), la gestion de la cybersécurité (26 %) et le défi de rester compétent (21 %) comme étant les principaux obstacles.

Lors d'un sommet sur les logiciels d'analyse, de simulation et d'ingénierie de systèmes (ASSESS) organisé par Engineering.com, 41 dirigeants ont identifié les principaux défis liés à la gestion et à l'utilisation de CAE. Ceux-ci comprenaient :

1. Flux de travail centrés sur la conception
2. Facilité d'utilisation et/ou convivialité
3. Analyse et simulation avant CAO
4. L'impact du Web, du cloud et des appareils mobiles
5. Capturer et réutiliser les connaissances
6. Approche systémique pour combiner des modèles hétérogènes
7. Vitesse et fidélité du modèle
8. Problèmes techniques dans les mauvaises herbes
9. Modifications des modèles de licence

Heureusement, ces défis peuvent être résolus. Les nouvelles technologies de calcul en tant que service (HPCaaS) apportent une aide indispensable aux chercheurs, ingénieurs et concepteurs en informatique.

Comment Cloud HPC rend l’IAO plus efficace

Si les ingénieurs, concepteurs et autres praticiens de la simulation IAO ne disposent pas des meilleurs outils disponibles, il est peu probable qu'ils exploitent pleinement leur potentiel. 

"Tout comme le cloud computing d'entreprise a créé de nouvelles façons pour les entreprises d'interagir avec leurs clients et a provoqué des perturbations allant du logiciel en tant que service à l'informatique mobile, le calcul intensif ouvrira de nouvelles possibilités de percées en matière d'innovation en accélérant la vitesse de R&D et le développement de produits de plusieurs ordres de grandeur." explique Joris Poort, PDG de Rescale dans un article pour Harvard Business Review "Comment le calcul intensif basé sur le cloud change la R&D."

Prenons le cas de Boom Supersonic, une startup (et client de Rescale) qui vise à réduire de moitié le temps de transport en avion. L'entreprise utilise HPCaaS pour accélérer les nombreuses petites décisions qui aboutissent à des étapes stratégiques globales.

Le cycle de développement de produits de Boom est presque entièrement basé sur la simulation, utilisant la plateforme Rescale depuis le concept initial de haut niveau jusqu'à la conception détaillée d'éléments tels que les admissions de moteur. À l’aide de simulateurs de vol, les pilotes testent diverses conditions de vol et contribuent à affiner les exigences en boucle continue grâce à la simulation.

« HPCaaS permet à notre équipe de diffuser rapidement les résultats de simulation à toutes les parties prenantes du processus afin que nous puissions progresser rapidement », déclare Joshua Krall, co-fondateur et CTO de Boom. « Il s’agit d’un avantage majeur pour une startup de technologie dure comme Boom, car nous travaillons avec un réseau complexe de partenaires pour lancer un produit avancé et critique en matière de sécurité qui doit fonctionner du premier coup exactement comme conçu et simulé. »

Au-delà de l’accélération des délais de mise sur le marché et de la création d’un jumeau numérique pour surmonter les contraintes liées au prototypage physique, le déplacement des flux de travail de simulation IAO vers le cloud présente des avantages financiers substantiels.

Considérons le scénario de Brother Industries, qui utilise HPCaaS pour un environnement de conception amélioré dans le cloud. Son environnement de simulation pour l'analyse d'impact et d'autres efforts a été déplacé vers le cloud pour accroître l'agilité de conception.

« En pesant les avantages d'utiliser un budget pour remplacer les serveurs internes ou de passer à un environnement cloud rentable avec des vitesses de traitement élevées, la décision était claire », explique Masahito Nakagiri, superviseur informatique chez Brother Industries. « Le cloud présente également l’avantage de garantir la continuité des activités en cas de sinistre. »

Renforcer les décisions d’ingénierie pour accélérer l’innovation

La clé du succès de la R&D réside dans l’autonomisation de la prise de décision dans l’ensemble de l’organisation. Avec les bons outils, tout est possible. Et plus tôt les équipes pourront explorer les options et répondre aux questions sur les implications des idées de conception, plus vite elles pourront inventer et améliorer les produits.

La capacité d’arriver à des réponses plus rapidement est essentielle pour accélérer le rythme de l’innovation. Des simulations CAE plus rapides conduisent à des transferts plus fluides entre les équipes, à un degré plus élevé de confiance dans les tests et, à terme, à des produits meilleurs et plus sûrs qui améliorent la vie.

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