Déploiement de jumeaux numériques et d'IA en production automobile

Stellantis et Accenture ont initié une collaboration technique intégrant les technologies de calcul accéléré de NVIDIA pour développer des environnements de production virtuels basés sur l'intelligence artificielle. Ce projet vise le secteur de la construction automobile en s'appuyant sur des jumeaux numériques pour modéliser et ajuster les opérations industrielles mondiales à l'aide de données en temps réel.

Rôles des partenaires et défis industriels
Cette coopération rassemble les capacités d'intégration et d'intelligence artificielle physique d'Accenture, l'infrastructure de calcul et les bibliothèques de développement d'environnements virtuels de NVIDIA, ainsi que l'infrastructure manufacturière de Stellantis. L'objectif est de répondre à la complexité des opérations industrielles automobiles par la création de répliques virtuelles d'usines. Ces modèles de haute précision doivent permettre de simuler les processus de fabrication avant leur déploiement physique, limitant ainsi les risques d'intégration et les temps d'arrêt. Selon Francesco Ciancia, responsable de la fabrication chez Stellantis, la combinaison des jumeaux numériques, de l'intelligence artificielle et de la simulation avancée permet de revoir la conception et l'exploitation des systèmes de production, en fournissant aux équipes des outils pour anticiper les dysfonctionnements des équipements et ajuster les flux matériels.

Architecture technique et optimisation en boucle fermée
Le système repose sur une architecture d'optimisation en boucle fermée entre les infrastructures physiques et virtuelles. Les données générées par les chaînes de montage physiques alimentent en continu le modèle virtuel, qui utilise l'intelligence artificielle pour identifier des axes de modification. Ces ajustements sont ensuite répercutés sur les processus réels. Cette approche emploie une orchestration agentique permettant l'optimisation dynamique des flux de production. Les mécanismes de contrôle de la qualité et de maintenance prédictive sont directement basés sur des modèles de physique intégrés dans l'environnement virtuel. Tracey Countryman, responsable mondiale de la chaîne d'approvisionnement et de l'ingénierie chez Accenture, souligne que le déploiement de ces technologies de calcul et de simulation à grande échelle est nécessaire pour traiter la multiplicité des variables opérationnelles et générer des paramètres exploitables sur les lignes de montage.

Déploiement opérationnel et cas d'application
Les applications directes en usine incluent l'accélération de la phase d'industrialisation par la validation logicielle des processus d'assemblage et l'amélioration de la qualité via une surveillance prédictive des machines. Stellantis prévoit de tester cette architecture en conditions réelles à travers des projets pilotes dans des usines nord-américaines sélectionnées au cours de l'année 2026. Ces phases d'évaluation serviront à mesurer la stabilité des systèmes et à valider la capacité d'extension de l'infrastructure à l'ensemble du réseau industriel du constructeur. Cette intégration de la simulation continue vise à rendre le modèle opérationnel prédictif, standardisant ainsi la diffusion des paramètres de production optimisés entre les différents sites de fabrication.

Édité par un journaliste industriel, Lekshman Ramdas, avec l'assistance de l'IA.

www.accenture.com