L’utilisation croissante de simulations numériques complexes pour concevoir et tester de nouveaux produits génère des quantités massives de données qui doivent être gérées de manière stratégique. 

Dans le but d'automatiser et de simplifier davantage la manière dont les équipes d'ingénierie informatique utilisent les simulations et gèrent leurs données, Rescale a récemment formé un partenariat avec SCALE, une entreprise leader dans les processus de simulation et la gestion des données (SDM), fortement ancrée dans l'industrie automobile allemande. 

Grâce à ce partenariat, la solution logicielle SCALE.sdm de SCALE peut désormais accéder instantanément au service de calcul haute performance (HPC) dans le cloud. En un clic, les ingénieurs peuvent démarrer automatiquement de nouvelles simulations qui s'exécutent sur l'infrastructure HPC multi-cloud de Rescale. 

Récemment, nous avons discuté avec Marko Thiele, chef de produit chez SCALE avec deux décennies d'expérience en SDM, pour discuter de l'importance croissante de la gestion des données de simulation. 

Qu’est-ce que SDM et quels défis clés résout-il ?

Marko Thiele : SDM signifie « gestion des données de simulation ». Certains utilisent également le terme « SPDM », où le P signifie « processus ». Nous préférons quand même l’appeler « SDM », car, à notre avis, cela inclut déjà les processus. C'est un concept très important car ce que vous gérez, ce ne sont pas seulement les données mais aussi les processus entourant la simulation, à la fois le travail de prétraitement et l'analyse et la gestion du post-traitement. 

La partie données de SDM est généralement basée sur des fichiers, généralement des fichiers d'entrée du solveur. Ces données peuvent concerner la géométrie 3D ou divers paramètres physiques liés à la simulation, tels que les paramètres de matériaux, les paramètres de frottement ou les paramètres de synchronisation, en réalité tout type de données fonctionnelles nécessaires pour créer la simulation.  

La partie processus implique divers processus entourant la simulation. Cela commence par le prétraitement, qui implique généralement de modifier les paramètres d'entrée d'une manière ou d'une autre pour explorer la manière dont le résultat de la simulation pourrait changer. Vous modifiez les paramètres, tels que la contrainte physique exercée sur un objet, pour voir comment il réagit, en testant le produit dans diverses conditions. 

Les processus de simulation impliquent également des scripts qui effectuent le post-traitement des données brutes des résultats de simulation en extrayant des valeurs clés, des courbes, des images, des vidéos, etc., tout ce dont vous avez besoin de la simulation.  

L’intérêt de SDM réside dans le fait que tous ces processus et les données qui en résultent sont conservés avec les données de simulation source car les données et les processus sont très étroitement liés.  

Pourquoi le « processus » est-il si important pour la gestion des données de simulation ? 

Marko Thiele : Dans un premier temps, les équipes se sont concentrées sur la partie données, ce qui a laissé de côté la partie processus, ce qui s'est avéré vraiment limiter fortement la reproductibilité des simulations. En d’autres termes, sans toutes les informations sur le processus, il était très difficile pour les équipes d’ingénierie de revenir à une simulation et de revoir la façon dont elle avait été créée initialement.  

Ainsi, six mois ou un an plus tard, les équipes d'ingénierie ne pouvaient pas examiner une simulation et comprendre comment l'équipe était parvenue à un résultat de simulation donné. Vous aviez toujours les fichiers d'entrée, mais vous n'aviez plus tous les scripts de processus dans les bonnes versions pour recréer une simulation exécutable. Les équipes ont également eu du mal à trouver de nouveaux résultats à partir des tests liés à la simulation, ainsi qu'à créer de nouvelles simulations basées sur les anciennes données. 

Ainsi, au fil du temps, les équipes d'ingénierie ont réalisé qu'elles devaient garder les processus proches des données et conserver toutes les versions des données de simulation connectées aux processus. 

Quelles sont les tendances à l’origine du besoin croissant de gestion des données de simulation ? 

Marko Thiele : Le besoin de SDM est motivé à la fois par la complexité croissante des produits modernes et par la sophistication croissante des simulations. C’est certainement le cas de nos grands clients automobiles.  

Grâce à une puissance de calcul sans cesse croissante, les simulations deviennent de plus en plus complexes et génèrent donc beaucoup plus de données à gérer. Les équipes effectuent également beaucoup plus de simulations que par le passé, ce qui rend le suivi de toutes ces versions de plus en plus difficile. 

Par exemple, dans l’industrie automobile, de plus en plus de pièces d’un véhicule sont soumises à des tests de simulation numérique. Il y a littéralement des milliers de pièces à suivre et à tester, et chaque pièce doit être modélisée puis combinée dans des systèmes de pièces plus grands.  

Cela semble difficile à imaginer, mais aux débuts des simulations numériques dans l’industrie automobile, un seul ingénieur était généralement chargé d’exécuter les simulations pour un véhicule entier. Vous avez désormais toute une équipe qui travaille uniquement sur la conception des sièges auto ou du système de suspension, etc. 

Tous ces ingénieurs doivent rassembler leurs données de simulation individuelles. Chaque équipe doit voir ce que font les autres équipes à tout moment. Un ingénieur doit pouvoir utiliser facilement une simulation créée par un autre ingénieur pour explorer d'autres facettes de la conception. 

Un autre aspect de SDM concerne le processus. Certaines tâches d'ingénierie assistée par ordinateur très complexes nécessitent des compétences hautement spécialisées. Peut-être que seuls un ou deux ingénieurs dans une entreprise possèdent les compétences nécessaires pour programmer ces simulations. Mais en rendant les scripts disponibles dans SDM, tout le monde peut facilement exécuter ces simulations complexes. Cela démocratise et fait passer le processus d’un ou deux ingénieurs à des centaines d’ingénieurs. 

De quelles autres manières l’utilisation de l’ingénierie assistée par ordinateur évolue-t-elle ? 

Marko Thiele : Une autre tendance directement liée à notre partenariat avec Rescale concerne la nouvelle génération d’ingénieurs.  

Jusqu'à récemment, les ingénieurs devaient non seulement savoir comment utiliser les outils pour créer des modèles numériques et exécuter des simulations, mais ils devaient également être techniquement compétents pour mettre en place des tâches de calcul par lots de haute performance pour exécuter les simulations. Cela nécessitait de savoir comment se connecter aux serveurs, soumettre une tâche à un système de file d'attente ou démarrer les services cloud HPC. 

Mais en fin de compte, les ingénieurs souhaitent simplement se concentrer sur leur travail plutôt que de passer leur temps à configurer et à entretenir des systèmes HPC. Et compte tenu de l'adoption généralisée des interfaces utilisateur graphiques et des outils de développement low-code, les ingénieurs d'aujourd'hui sont habitués à utiliser des outils modernes et intuitifs pour automatiser les tâches répétitives et réduire les complexités techniques. 

Ils veulent juste travailler sur leurs données de simulation. Soumettre un travail doit être aussi simple que possible : un seul bouton sur lequel cliquer. 

Et maintenant, ils ont littéralement cette capacité sur la plateforme SCALE.sdm. Grâce à notre partenariat avec Rescale, ils peuvent cliquer sur un bouton pour configurer un travail par lots et exécuter une simulation sur la plateforme HPC multi-cloud Rescale. L'ingénieur n'a jamais besoin de quitter notre environnement logiciel. Et une fois la simulation terminée, toutes les données des résultats de simulation sont automatiquement transférées vers notre système SDM et les tâches de post-traitement pertinentes sont exécutées automatiquement.  

C’est clairement l’avenir de l’ingénierie informatique. Des organisations comme SCALE et Rescale s'efforcent de normaliser, d'automatiser et d'unifier les processus de simulation et leurs données afin que les équipes de R&D puissent se concentrer sur la création de produits innovants plutôt que de passer leur temps à rechercher des données, à résoudre des problèmes techniques ou à gérer des systèmes informatiques et des logiciels. Ce nouveau partenariat constitue une prochaine étape importante dans cette évolution.