Juin 2023 Edition
Bienvenue à l’édition d’été de La Salle des Cartes! Nous sommes ravis d’explorer les avancées passionnantes apportées par l’Intelligence Artificielle (IA) et le Machine Learning (ML) dans l’industrie de la construction navale. Aussi vastes soient les utilisations et l’impact de l’IA et du ML, nous allons plonger dans l’impact de quelques-unes de ces technologies de pointe en découvrant comment elles ont révolutionné la conception des navires, l’automatisation des processus robotiques, la maintenance prédictive et la planification des chantiers navals.
De plus, découvrez le Publisher LT (PLT) de SSI – un produit de la plateforme Enterprise Platform (EP) qui fournit une solution pour un accès facile aux données d’ingénierie dans le MIM de ShipConstructor dans un format consommable pour tout partenaires, en optimisant le flux de travail.
Pour nos concepteurs Rhino 3D, nous avons partagé l’astuce d’Analyse de courbure de surface de Rhino3D qui utilise le rayon de courbure gaussien.
Enfin, Innovmarine embarque pour un voyage avec notre nouveau partenaire Ennovia. Continuez à lire jusqu’à la fin pour en savoir plus sur le produit Quick Brain et n’hésitez pas à nous contacter si vous souhaitez en savoir plus.
Industrie
Impact de l’IA et du ML sur l’industrie de la construction navale
Jusqu’à présent, nous avons exploré ce que signifie la transformation numérique dans la construction navale et les avantages d’un fil numérique mature qui permet la transformation à l’aide des technologies I4.0. Parmi les différentes technologies qui permettent la transformation numérique, nous explorons, dans cette édition, l’Intelligence Artificielle (IA) et le Machine Learning (ML) qui ont transformé diverses industries, et l’industrie de la construction navale ne fait pas exception. L’intégration de l’IA et du ML dans la construction navale a conduit à des avancées significatives dans la conception des navires, l’automatisation des processus robotiques, la modélisation des scénarios futurs “what if”, la prévision de la maintenance prédictive et l’amélioration de la planification et de la prise de décision dans les chantiers navals.
Optimisation de la conception des navires
L’IA et le ML ont été essentiels pour améliorer les processus de conception des navires. Le développement d’outils de conception assistés par IA, tels que la conception assistée par intelligence artificielle (AIAD) des coques de navires, a permis des conceptions plus efficaces et optimisées. Dans cet article de recherche d’Ao et al, ils ont développé un modèle de réseau neuronal profond (DNN) pour améliorer la précision dans la prévision de la résistance totale de la coque du navire lors de la conception initiale de la coque du navire. Il est généralement admis que 70% des coûts de fabrication d’un produit peuvent être dérivés des décisions de conception et les modèles d’apprentissage machine peuvent être utilisés pour créer des conceptions de navires plus efficaces et innovantes..
Automatisation des processus robotiques
L’industrie de la construction navale a de plus en plus adopté la robotique pour diverses opérations telles que la découpe, le soudage et la peinture. L’industrie connaît un manque de soudeurs qualifiés, ce qui rend l’automatisation nécessaire pour répondre à la demande croissante de production. Les robots automatisés utilisés pour le soudage robotique peuvent non seulement améliorer la qualité de la production, mais peuvent également augmenter les taux d’efficacité pour les projets de fabrication à grande échelle, le National Shipbuilding Research Program (NSRP) a expérimenté le soudage robotique assisté par ordinateur (car-w).
Il y a cependant des défis à cela, comme mentionné dans ce blog de Genesis Systems, le processus implique des tâches non répétitives (chaque produit est unique) et les conceptions de navires deviennent de plus en plus complexes. Cependant, il existe des moyens de surmonter ces défis.Il est possible delier les robots de soudage avec des modèles 3D CAD supporté par un logiciel de programmation hors ligne. En plus d’une capacité, d’une qualité, d’une précision et d’un temps de cycle améliorés, l’automatisation robotique améliore également la productivité et la sécurité des travailleurs.
Maintenance prédictive
Le temps d’arrêt imprévu d’un navire cause des perturbations opérationnelles et sera coûteux non seulement pour les propriétaires de navires, mais aussi pour d’autres acteurs clés de la chaîne d’approvisionnement. La maintenance prédictive est une approche proactive qui utilise des données historiques, des algorithmes d’apprentissage machine et une surveillance en temps réel pour prédire quand l’équipement et la machinerie tomberont en panne. Cette approche aide les propriétaires et les opérateurs de navires à planifier une maintenance corrective avant qu’une panne ne se produise, réduisant ainsi les temps d’arrêt, économisant des coûts et améliorant les performances globales des navires.
Cet article sur l’activation de la maintenance prédictive par Anish Kumar parle d’une solution de maintenance prédictive développée par Goa Shipyard appelée le système de surveillance de l’état (CMS). Le système CMS a surveillé en continu l’équipement, permettant une prise de décision basée sur l’état réel de l’équipement plutôt que sur une stratégie de maintenance périodique.
Continuez à lire jusqu’à la fin de cette édition pour explorer QuickBrain ; un système avancé de Gestion de Maintenance Assistée par Ordinateur (GMAO).
Amélioration de la planification et de la prise de décision dans les chantiers navals
L’IA et le ML ont été employés pour améliorer les processus de planification et de prise de décision dans les chantiers navals. Des outils comme Floor2Plan de Floorganise utilisent l’IA et les données historiques pour optimiser les processus de construction navale, réduisant les heures-personnes, assurant une utilisation plus efficace des travailleurs qualifiés et offrant un meilleur contrôle sur l’ensemble du processus. “Plus tôt vous pouvez identifier et résoudre les risques, moins ils auront d’impact sur l’ensemble du processus. C’est l’idée de base de l’outil Floor2Plan,” explique Ronald de Vries de Floorganise.
Une autre application de l’IA pour la simulation de processus est Promodel par BigBear.ai. Il permet aux utilisateurs de comprendre leurs installations, équipements et systèmes de personnel actuels, de prévoir les besoins en infrastructure et en équipements, de prédire avec précision les calendriers de production, de gérer les performances du débit et du temps de cycle, et de simuler des situations du monde réel avec une visualisation de jumeau numérique.
En conclusion, l’intégration de l’IA et du ML, a révolutionné de bien des manières la construction navale. Ces avancées seules ont conduit à des conceptions de navires plus efficaces et innovantes, à une augmentation de la productivité et de la sécurité des travailleurs grâce à l’automatisation, à une optimisation de l’efficacité opérationnelle et à une réduction des coûts grâce aux simulations de jumeaux numériques, à une planification proactive de la maintenance et à une amélioration des processus de planification. L’avenir de la construction navale semble prometteur avec l’intégration continue des technologies d’IA et de ML devenant la base de l’accélération de la transformation numérique.
Problème? nous avons la solution
PROBLÈME: Les ingénieurs et les concepteurs ont exprimé leur difficulté à fournir des informations d’ingénierie dans un modèle de données de produit tel que le Modèle d’Information Marine (MIM) de ShipConstructor à d’autres parties prenantes (planification, achats, production, atelier, inspecteurs, etc.) dans un format consommable, causant beaucoup de perturbations dans leur flux de travail et leur prenant ainsi du temps loin de leurs tâches principales de conception/modélisation. De plus, cela pose également le défi de l’accès à l’information à jour pour d’autres parties prenantes dans un format qu’ils peuvent utiliser lorsqu’ils en ont besoin sans attendre ou interruptions.
SOLUTION: Le Publisher LT (PLT) de SSI, un produit de la plateforme d’entreprise, offre une solution non perturbatrice qui vous permet de recueillir, de convertir et de manipuler des informations dans le modèle de données d’un navire, généralement le MIM de ShipConstructor, et de les sauvegarder à un autre endroit. Cette solution permet à toute partie prenante de générer toutes les informations requises par elle-même ou par plusieurs autres parties prenantes en sélectionnant une seule opération.
Le gestionnaire de chargement vous permet de spécifier le type d’élément SC à utiliser dans le PLT. Il permet à l’utilisateur de filtrer sa recherche par presque n’importe quelle propriété définie par SC. Le PLT peut alors effectuer une multitude d’opérations en fonction du type d’élément chargé.
Parmi les opérations que nos clients utilisent régulièrement avec le PLT, citons, la réalisation d’un nettoyage de dessins à l’échelle du projet, l’exportation vers d’autres types de logiciels (par exemple, la création de DWG de pièces ou la création de dessins Navisworks), l’extraction des informations BOM des pièces au format excel, pour n’en nommer que quelques-unes.
Regardez la démo de Publisher LT maintenant
Conseil de produits
L’astuce produit de cette édition est pour tous nos concepteurs de navires Rhino3D !
Dans la conception et la modélisation des coques de navires, le concepteur doit pouvoir naviguer dans les complexités de la courbure composée. Comme vous le savez probablement, une surface non développable est une surface qui a une courbure le long de deux axes différents, aussi appelée surface à “courbure gaussienne non nulle”. L’outil d’analyse de la courbure de surface de Rhino3D est l’outil pour l’analyse préliminaire des formes non développables. Dans le lien ci-dessous, vous trouverez une astuce d’analyse de la courbure de surface de Rhino3D qui exploite le rayon de courbure gaussien.
Conseil Produit Rhino3D : Non-développable
Nouvelles Innovmarine
Nous chez InnovMarine sommes ravis d’annoncer un chapitre passionnant dans notre parcours alors que nous unissons nos forces avec ENNOVIA, devenant leur distributeur officiel de QuickBrain au Canada et aux États-Unis.
Ce partenariat voit plus qu’une vision partagée ; il signale l’aube d’une nouvelle ère destinée à révolutionner les marchés de la construction navale civile et militaire. Notre président, Pierre-Charles Drapeau, résume magnifiquement notre mission : “Nous avons hâte d’apporter le même succès qu’ENNOVIA a obtenu avec la Marine française et les chantiers navals français à l’industrie ici au Canada et aux États-Unis.”
Prenons un moment pour nous plonger dans l’expertise de notre partenaire, ENNOVIA SARL. Originaire de Toulon, en France, ENNOVIA se distingue dans le domaine de l’ingénierie de maintenance industrielle, connue pour développer des solutions technologiques de pointe. Ils utilisent habilement la technologie pour augmenter la disponibilité des installations, faciliter la planification de la maintenance et prévoir les opérations. Leur équipe de 20 professionnels dédiés assure que l’influence impressionnante d’ENNOVIA se fait sentir à la fois sur le plan national et international.
Quick Brain est une application avancée de système de gestion de maintenance assistée par ordinateur (GMAO). Il simplifie les processus de maintenance avec une visualisation 3D, une maintenance prédictive, un suivi des actifs et une gestion efficace des ordres de travail, améliorant ainsi l’efficacité globale de la maintenance et réduisant les temps d’arrêt.
La fusion de l’engagement d’InnovMarine envers la transformation numérique de la construction navale avec le savoir-faire d’ENNOVIA en matière d’ingénierie de maintenance industrielle donne naissance à un partenariat prêt pour le succès.
Cliquez ici pour en savoir plus sur QuickBrain
Les entreprises chinoises ont le taux d’adoption de l’IA le plus élevé
La Chine est en tête en matière d’adoption de l’IA, avec 58 % des entreprises mettant en œuvre l’IA et 30 % envisageant son intégration. En comparaison, les États-Unis ont un taux d’adoption plus faible, avec 25 % des entreprises utilisant l’IA et 43 % explorant ses applications potentielles.