Goodyear et LIST : un modèle numérique pour tester des scénarios de production de pneus

Dans une usine de pneus, la modification d’un processus peut avoir des répercussions sur d’autres : les équipements, le flux des matériaux, les délais de production et le contrôle qualité. Goodyear, en collaboration avec l'Luxembourg Institute of Science and Technology (LIST), a développé un prototype du système Goodyear Semantic Twin Accelerator (GSTA) afin de comparer différentes décisions possibles au sein d'un modèle numérique avant de les mettre en œuvre dans la production.

Le système relie entre elles les données relatives aux matériaux, aux étapes de travail, aux équipements, aux ressources et aux règles de production. Sur cette base, le modèle virtuel simule différents scénarios et montre comment ceux-ci pourraient influer, par exemple, sur les temps d'exécution, l'utilisation des ressources ou le volume des produits en cours de fabrication. Les résultats peuvent être comparés à l'aide des mêmes indicateurs.

Ici, l'IA aide les spécialistes à travailler avec le modèle : elle traduit une question posée en langage courant en une proposition de scénario à simuler et les aide à interpréter les résultats. Ces propositions sont vérifiées au regard des règles du modèle, et les conclusions doivent s'appuyer sur les données de simulation. Le système ne prend pas de décisions de production de manière autonome et ne contrôle pas non plus les machines.

Selon Luxinnovation, le prototype a déjà démontré la possibilité d’analyser de manière reproductible des scénarios de production. Sa mise en œuvre dans la production de pneus pour camions et bus est en cours. Aucune information n'a été communiquée concernant l'achèvement de son déploiement dans une usine en particulier.

Les participants au projet estiment que cette approche pourrait accélérer les cycles de numérisation et de mise en œuvre de l’IA de 30 à 40 %. Il s’agit là d’une prévision concernant le développement et les tests de solutions numériques, et non d’une augmentation mesurée de la production de pneus. Pour le secteur industriel luxembourgeois, ce projet présente un intérêt particulier en ce qu’il montre comment la recherche menée par LIST sont mis au service des défis spécifiques auxquels est confronté un grand fabricant.