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      <title>Hautes technologies</title>
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      <![CDATA[ MES et MOM : Connaissez-vous la différence ? ]]>
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      <pubDate>Tue, 18 Jun 2024 11:41:12 GMT</pubDate>
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      <![CDATA[ Quelle est la différence entre MOM pour la gestion des opérations de fabrication et systèmes MES et pourquoi ces termes sont-ils liés ?
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      <![CDATA[ 
La plupart d&rsquo;entre vous ont entendu parler du terme MOM pour [Manufacturing Operations Management ou Gestion des opérations de production]. Plus souvent, il est utilisé en association avec les MES (Manufacturing Execution Systems). Mais quelle est la différence entre les MES et le MOM et pourquoi ces deux termes sont-ils utilisés côte à côte?



Plongeons dans ce sujet et commençons par examiner les différences entre les deux termes.



Qu&rsquo;est-ce qu&rsquo;un Système d&rsquo;Exécution de la Fabrication? (MES)



Cette application de la boutique dirige les activités de la main-d&rsquo;œuvre, des ressources et des matériaux pour fournir les bonnes informations au bon moment. Le Système d&rsquo;Exécution de Fabrication (MES) est un composant essentiel de la portée globale du Gestion des Opérations de Fabrication DELMIA. Le MES se réfère à guider l&rsquo;opérateur dans les tâches de production à effectuer, à collecter des données généalogiques au fur et à mesure que les produits sont fabriqués, et à collecter des données de production en temps réel. Ces données permettent aux entreprises d&rsquo;optimiser les activités de production de la création du produit à la production finale. Le MES peut être considéré comme un composant du MOM. Pensez à acquérir une visibilité et un contrôle sur l&rsquo;exécution en boutique. Son objectif principal est de surveiller, gérer et optimiser les processus quotidiens à l&rsquo;intérieur de l&rsquo;installation en utilisant des données. Cela comprend le suivi de la production, les instructions de travail et les connexions machine, par exemple.



Selon la norme ISA95, le MES correspond approximativement à l&rsquo;ensemble des capacités de la dimension de production. Il peut donc être cartographié sur le module de Production de DELMIA MOM (Apriso). DELMIA MES améliore l&rsquo;efficacité en utilisant des données en temps réel pour déclencher des décisions d&rsquo;exécution et permet aux fabricants de réduire les déchets, les stocks et les temps de cycle tout en améliorant l&rsquo;efficacité, la qualité et la satisfaction client. Une transformation de la fabrication est réalisable grâce au MES offrant un contrôle total sur les opérations d&rsquo;usine et une visibilité accrue de la production.



Les Capacités d&rsquo;un système d&rsquo;exécution de la fabrication




Aide à normaliser les processus de production au sein d&rsquo;une installation de production pour une efficacité accrue et une cohérence des produits



Améliore l&rsquo;efficacité, le contrôle qualité et la prise de décision sur le terrain et dans l&rsquo;entrepôt



S&rsquo;intègre aux systèmes ERP



Permet la collecte de données en temps réel pour l&rsquo;amélioration continue



Fournit aux entreprises une visibilité et une optimisation en temps réel pour les opérations sur le terrain, les processus de production et la gestion des ressources




Qu&rsquo;est-ce que la gestion des opérations de fabrication (MOM) ?



MOM inclut MES mais aussi toutes les activités qui soutiennent la production. Des choses comme la gestion de la qualité, la logistique, la gestion des matériaux, le temps et le travail &#8211; le travail est-il certifié? &#8211; la maintenance, l&rsquo;étalonnage, et plus encore. DELMIA Manufacturing Operations Management (MOM) permet aux entreprises de gérer toutes les opérations dans leur entreprise de fabrication via une solution unique et unifiée qui fonctionne comme une plateforme de fabrication hautement configurable. En conséquence, les utilisateurs peuvent gérer et exécuter des processus de fabrication à l&rsquo;échelle de l&rsquo;entreprise, y compris ceux associés à la production, à la qualité, à la logistique interne, à l&rsquo;entrepôt, à la maintenance, au travail et à la chaîne d&rsquo;approvisionnement. MOM est lié à la gestion globale des opérations de production dans toutes les disciplines liées à la fabrication.



MOM est plus complet et a accès à plus de données dans son architecture, ce qui signifie qu&rsquo;il fournit plus d&rsquo;intelligence pour mieux soutenir les décideurs. Il permet facilement l&rsquo;amélioration continue grâce à un meilleur suivi et à des rapports ainsi qu&rsquo;en soutenant l&rsquo;agilité opérationnelle en rendant les changements de processus plus faciles et plus rapides à mettre en œuvre. MOM est une extension de MES; il inclut toutes les capacités de base de MES (ou de Production) ainsi que des capacités étendues en Logistique (Gestion d&rsquo;entrepôt), Qualité, Suivi de la main-d&rsquo;œuvre, Maintenance, Intégration des machines et Chaîne d&rsquo;approvisionnement. Un MOM global étend toutes ces capacités à l&rsquo;échelle d&rsquo;une entreprise mondiale, multi-sites.



Les possibilités d&rsquo;une solution MOM :




Offre une visibilité, un contrôle et une synchronisation de toutes les opérations à l&rsquo;échelle mondiale, permettant la mise en œuvre des meilleures pratiques mondiales et des améliorations de processus qui conduisent à une réduction des coûts, une plus grande efficacité et une amélioration du service client



Unifie l&rsquo;intelligence opérationnelle, permettant à la direction d&rsquo;entreprise de voir et d&rsquo;évaluer de manière précise la performance à travers les divisions et les sites, identifiant ainsi les domaines performants et ceux nécessitant des améliorations



Transforme un groupe de sites individuels en un véritable réseau de fabrication où la qualité et l&rsquo;efficacité peuvent être maximisées








En Conclusion



Alors, pourquoi ces deux termes sont-ils utilisés ensemble et comment pouvons-nous facilement comprendre les différences? La raison peut être évidente car ils se complètent mutuellement. Vu de cette manière, on pourrait dire que MES est vraiment un sous-ensemble de MOM. Cela a du sens, puisque MOM a évolué à partir de MES. En d&rsquo;autres termes, les systèmes MES ont tendance à comprendre des applications basées sur l&rsquo;usine; MOM est davantage une solution d&rsquo;entreprise pour gérer l&#8217;empreinte plus importante de la fabrication, que ce soit pour une seule usine ou à l&rsquo;échelle de l&rsquo;entreprise. Consultez les pages web de DELMIA MES et DELMIA MOM pour plus de détails.



Regardez la vidéo pour en savoir plus: 




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      <![CDATA[ La rencontre entre les robots et l’intelligence artificielle en industrie ]]>
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      <link>https://blog--3ds--com.apsulis.fr/fr/brands/delmia/la-rencontre-entre-les-robots-et-lintelligence-artificielle-en-industrie/</link>
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      <pubDate>Sun, 19 May 2024 11:48:23 GMT</pubDate>
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      <![CDATA[ 
Où vont l&rsquo;Intelligence Artificielle et la Robotique ?



Nous vivons à une époque où peu de temps après avoir imaginé un robot spécifique, il devient réalité. Nous assistons à des avancées incroyables dans l&rsquo;Intelligence Artificielle (IA), la Robotique et dans l&rsquo;intégration de l&rsquo;Intelligence Artificielle dans la Robotique. Ces domaines émergents changent radicalement notre façon de travailler, de collaborer et d&rsquo;organiser nos vies. L&rsquo;Intelligence Artificielle et la Robotique sont utilisées dans de nombreux domaines et industries à des fins diverses, offrant de grands avantages aux entreprises, aux gouvernements, aux villes, aux usines et aux particuliers. Actuellement, il n&rsquo;y a presque aucun domaine où l&rsquo;IA et la Robotique ne sont pas utilisées. Il est donc important de différencier ces termes, car ils sont souvent considérés comme interchangeables, ce qui n&rsquo;est pas le cas. D&rsquo;autre part, ces domaines ne sont pas complètement isolés sans intersection.



Intelligence Artificielle vs Robotique



Bien que l&rsquo;intelligence artificielle et la robotique soient des domaines distincts, elles ne sont pas des entités entièrement séparées sans aucun chevauchement. Ces deux entités peuvent avoir des objectifs et des applications différentes, mais elles se chevauchent dans un domaine, et c&rsquo;est là que nous parlons des robots dotés d&rsquo;intelligence artificielle. Certains robots sont conçus avec de l&rsquo;intelligence artificielle, mais pour l&rsquo;instant la plupart sont conçus sans intelligence artificielle et sont destinés à effectuer des tâches et des activités préprogrammées répétitives. Dans la plupart des cas, les robots n&rsquo;ont pas besoin d&rsquo;intelligence artificielle pour effectuer leurs tâches, car les tâches à effectuer sont prédéfinies et prévisibles, donc ils n&rsquo;ont tout simplement pas besoin de processus de prise de décision supplémentaires, de modèles d&rsquo;apprentissage et de développement de nouvelles compétences. Pour les scénarios où la plupart des activités complexes doivent être accomplies, des robots équipés d&rsquo;intelligence artificielle (« robots dotés d&rsquo;intelligence artificielle » ou « robots intégrés à l&rsquo;IA ») sont utilisés dans différents secteurs et industries.



D&rsquo;autre part, l&rsquo;IA est maintenant largement utilisée séparément pour émuler la pensée humaine, apprendre, développer de nouvelles compétences et résoudre des problèmes. Il est important de souligner que les robots logiciels, ou « bots », ne font pas partie du domaine de la robotique, car ce sont des programmes informatiques, sans présence physique, conçus pour effectuer de manière autonome des tâches virtuelles. Souvent, les robots logiciels utilisent des algorithmes d&rsquo;intelligence artificielle, comme les chatbots utilisent l&rsquo;IA pour mieux répondre aux questions des humains et communiquer de manière plus naturelle. Ainsi, l&rsquo;intelligence artificielle, la robotique, les robots basés sur l&rsquo;IA et les robots logiciels sont des termes différents mais non sans rapport, et ne peuvent être utilisés de manière interchangeable, même s&rsquo;ils se chevauchent dans certains domaines.



De plus, il peut être confus de distinguer entre ces entités. On peut en conclure que l&rsquo;Intelligence Artificielle et la Robotique sont étroitement liées et interconnectées plutôt que des domaines entièrement distincts. Le croisement de ces deux entités est celui des robots dotés d&rsquo;IA, le domaine qui unit à la fois l&rsquo;IA et la Robotique. L&rsquo;Intelligence Artificielle et la Robotique deviennent de plus en plus interconnectées, et c&rsquo;est la direction qui apportera de grands progrès dans de nombreux domaines de notre vie et dans la manière dont nous travaillons, faisons des affaires et opérons. Nous assisterons à des développements passionnants dans ce domaine et l&rsquo;avenir des robots dotés d&rsquo;IA semble exceptionnellement prometteur.



Intelligence Artificielle



L&rsquo;intelligence artificielle (IA) est une discipline de l&rsquo;informatique ayant pour objectif le développement de programmes visant à imiter l&rsquo;intelligence humaine et le processus de réflexion. Les algorithmes d&rsquo;intelligence artificielle sont conçus pour apprendre, comprendre, détecter des motifs, effectuer des processus de prise de décision, et réaliser de la logique et du raisonnement. L&rsquo;utilisation étendue de ces algorithmes d&rsquo;IA se retrouve dans presque tous les domaines de notre vie. Par exemple, les algorithmes d&rsquo;IA sont utilisés dans les recherches sur Internet, les réseaux sociaux, les moteurs informatiques, etc. Bien que l&rsquo;IA ne nécessite pas de présence physique pour fonctionner comme prévu, elle est parfois utilisée dans la robotique. Lorsqu&rsquo;elle est appliquée aux robots, l&rsquo;intelligence artificielle est utilisée pour accomplir des tâches plus complexes, nécessitant plus qu&rsquo;un ensemble prédéfini d&rsquo;instructions et d&rsquo;étapes pour l&rsquo;exécution d&rsquo;une gamme prédéfinie d&rsquo;activités prévisibles.



Robotique







La robotique est une discipline relevant de l&rsquo;informatique, qui englobe également l&rsquo;ingénierie, l&rsquo;électronique et l&rsquo;informatique. La robotique est, pour ainsi dire, une technologie avec une présence physique &#8211; les robots, conçus pour effectuer des tâches de manière autonome, ou presque autonome, en entreprenant une série d&rsquo;actions programmées. Une exception est le cas des télérobots, qui ne sont pas du tout autonomes et sont contrôlés à distance. En général, les robots sont utilisés pour des tâches répétitives et/ou trop dangereuses pour les humains.



La Robotique dans Différents Secteurs



Les robots sont maintenant utilisés dans de nombreuses industries, telles que la santé, l&rsquo;agriculture, la fabrication et les véhicules autonomes. Le principal avantage est leur vitesse, précision et exactitude lors de l&rsquo;exécution des tâches. La robotique a radicalement changé la face de nombreuses industries en automatisant des tâches ennuyeuses, difficiles et chronophages, tout en optimisant les processus et facilitant la gestion.



Robotique en entreprise



De plus en plus d&rsquo;entreprises commencent à utiliser des robots pour réduire les coûts, gagner du temps et obtenir de meilleurs résultats avec moins d&rsquo;erreurs et une précision et une efficacité accrues. Par exemple, les entreprises utilisent des robots pour les livraisons, le service client et l&rsquo;automatisation des tâches de cuisine des restaurants.



Robotique dans les soins de santé



Les robots ont un grand potentiel dans le secteur de la santé. Les robots peuvent effectuer des chirurgies complexes, prodiguer des soins aux patients, aider les médecins dans le diagnostic, distribuer des médicaments et bien plus encore. Lorsqu&rsquo;ils sont équipés d&rsquo;IA, les robots peuvent également aider à diagnostiquer des maladies et fournir des prédictions médicales en analysant de grandes quantités de données.



Robotique dans la fabrication



En fabrication, les robots jouent un rôle clé dans diverses situations et sont utilisés pour automatiser le travail dans les usines, ce qui permet non seulement une plus grande précision, productivité et flexibilité, mais élimine également les risques pour les travailleurs humains. Les robots peuvent être utilisés pour de nombreuses activités, telles que l&rsquo;assemblage de voitures, le déplacement d&rsquo;objets dans les entrepôts, le tri de pièces, l&rsquo;inspection de produits et le levage d&rsquo;objets lourds.



Robotique en agriculture



Lorsqu&rsquo;ils sont utilisés en agriculture, les robots ne se contentent pas d&rsquo;effectuer des tâches difficiles et épuisantes, mais peuvent également être utilisés pour optimiser la durabilité. Par exemple, un robot peut surveiller les cultures, s&rsquo;assurant qu&rsquo;elles disposent de suffisamment d&rsquo;eau et de soleil, ce qui permet d&rsquo;économiser des ressources et d&rsquo;éliminer le risque de perte de production agricole.



Robotique dans la défense



En défense et en militaire, les robots peuvent avoir de nombreuses applications. Ce sont notamment les drones pour la défense et les robots envoyés dans les zones dangereuses.



Robotique dans l&rsquo;aérospatiale



Les robots sont largement utilisés dans la technologie spatiale, car ils n&rsquo;ont pas les limitations physiques des humains dans l&rsquo;espace. Les rovers, les mains robotiques géantes et les utilitaires automatisés dans les vaisseaux spatiaux ne sont que quelques exemples de l&rsquo;utilisation étendue de la robotique dans l&rsquo;aérospatiale.



Intégration de l&rsquo;intelligence artificielle dans la robotique : des robots dotés d&rsquo;IA



Lorsque l&rsquo;IA est appliquée aux robots, cela leur permet de prendre des décisions de manière autonome et d&rsquo;apprendre et de s&rsquo;adapter à leur environnement. De tels robots sont appelés robots dotés d&rsquo;IA (ou robots intégrés à l&rsquo;IA) et ne sont pas aussi limités dans leur fonctionnalité que les robots « non intelligents ». L&rsquo;application et l&rsquo;utilisation de ces robots plus sophistiqués augmentent progressivement dans de plus en plus de domaines. Par exemple, lorsque l&rsquo;IA est appliquée à un robot d&rsquo;entrepôt, le robot peut apprendre et s&rsquo;adapter à son environnement, en utilisant l&rsquo;apprentissage automatique, des capteurs, la vision par ordinateur, etc., pour mieux se déplacer dans l&rsquo;entrepôt, éviter les obstacles et changer de trajet. Les robots compagnons et d&rsquo;assistance sont un exemple remarquable de l&rsquo;application de l&rsquo;IA en robotique.



Intelligence Artificielle et Robots Logiciels







Il est important de noter que les robots logiciels ne sont pas réellement des robots, mais des programmes conçus pour effectuer des tâches spécifiques. Des exemples de tels robots logiciels sont les « bots » des moteurs de recherche, les chatbots et l&rsquo;automatisation des processus robotiques (RPA). Parfois, l&rsquo;IA peut être appliquée aux robots logiciels dans des projets plus complexes, nécessitant par exemple une analyse de Big Data et un apprentissage automatique.



Avantages de l&rsquo;IA et de la robotique



Les avantages de l&rsquo;IA et de la robotique pour les entreprises et les industries sont nombreuses. Ces technologies émergentes permettent l&rsquo;innovation dans tous les domaines de notre vie et sont appliquées à de plus en plus d&rsquo;industries et de secteurs. DELMIA Robotics, un logiciel alimenté par la plate-forme 3DEXPERIENCE de Dassault Systèmes, peut être d&rsquo;une grande utilité pour de nombreuses industries, telles que l&rsquo;ingénierie, l&rsquo;aérospatiale, la défense, la construction, la chaîne d&rsquo;approvisionnement, les services aux entreprises et l&rsquo;équipement industriel. Les solutions DELMIA pour la programmation et la modélisation de robots en production sont conçues pour répondre à certaines des situations les plus complexes en matière de fabrication et de production, en permettant une planification, une gestion, une optimisation et une exécution efficaces des opérations commerciales et industrielles. 



La robotique et l&rsquo;intelligence artificielle sont en effet l&rsquo;avenir, car elles ont un potentiel illimité pour faciliter et améliorer la qualité de nos vies et notre façon de travailler, de faire des affaires, de fabriquer, de voyager, de nous divertir et de produire. Les implications futures de l&rsquo;utilisation généralisée de ces technologies émergentes restent à examiner et à discuter en détail dans un article consécutif, couvrant les défis potentiels et les considérations éthiques. La robotique et l&rsquo;IA nous aident non seulement à automatiser les tâches et les activités dans les objectifs commerciaux, industriels et de la vie quotidienne, mais elles ont également la capacité d&rsquo;être utilisées pour résoudre certains des problèmes les plus alarmants du monde. L&rsquo;IA et la robotique peuvent être utilisées pour façonner notre avenir et créer un monde meilleur, fondé sur l&rsquo;égalité et la durabilité.
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      <![CDATA[ Introduction de la réalité augmentée dans un contexte industriel ]]>
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      <link>https://blog--3ds--com.apsulis.fr/fr/brands/delmia/introduction-de-la-realite-augmentee-dans-un-contexte-industriel/</link>
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      <pubDate>Sat, 18 May 2024 11:58:55 GMT</pubDate>
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      <![CDATA[ La réalité augmentée fusionne le virtuel et le réel pour une intégration parfaite dans la vie quotidienne et l’industrie.
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      <![CDATA[ 
La réalité augmentée (RA) dans l&rsquo;industrie fait référence à l&rsquo;utilisation de la technologie numérique pour superposer des informations virtuelles, des objets ou des images sur l&rsquo;environnement physique d&rsquo;une installation de fabrication.



Les bases de la réalité augmentée (AR)







Vous avez probablement entendu le terme de réalité augmentée, et bien que nous comprenions ce que cela signifie d&rsquo;un point de vue divertissement, quel est son rôle dans un environnement de travail industriel ? La technologie de réalité augmentée (AR) intègre des éléments virtuels en 3D (en temps réel) dans un environnement réel. Le principe est de combiner le virtuel et le réel numériquement pour une intégration parfaite.



Souvent assimilée comme un terme étrange dans les films de science-fiction, la réalité augmentée est maintenant plus proche de la vie quotidienne et évolue progressivement dans le monde de l’industrie.



Différences entre réalité augmentée, mixte et virtuelle ?



Avant de continuer, il est important de comprendre la différence entre toutes les différentes technologies existantes : réalité mixte, réalité virtuelle ou augmentée, tant de termes pour lesquels nous fournirons quelques explications.



Qu&rsquo;est-ce que la réalité augmentée ?



Bien que nous ayons déjà abordé ce concept précédemment, il est important de le garder à l&rsquo;esprit alors que nous mettons en évidence la différence avec le terme réalité virtuelle (ou RV). Ici, nous ne superposons pas seulement des informations virtuelles sur une image mais intégrons des informations synthétiques dans l&rsquo;environnement réel (nous considérons qu&rsquo;un élément peut cacher certaines informations, etc.).



Qu&rsquo;est-ce que la réalité virtuelle ?



En revanche, la réalité virtuelle (RV) elle plonge un utilisateur dans une réalité entièrement générée et assistée par un ordinateur. L&rsquo;immersion est généralement rendue possible par des dispositifs matériels tels que des lunettes de RV, des casques de réalité virtuelle ou des pièces murales avec des écrans vidéo pour remplir le champ de vision entier de l&rsquo;utilisateur. La RV offre une immersion dans un environnement 100 % synthétique/numérique.



Réalité virtuelle augmentée ou virtualité augmentée



Qu&rsquo;est-ce qui se cache derrière ce nouveau terme ? Il ne s&rsquo;agit ni plus ni moins que d&rsquo;une autre façon de caractériser les données virtuelles. Ici, les données numériques ne sont pas affichées dans un environnement réel, mais c&rsquo;est tout le contraire.



Une ou plusieurs informations du monde réel sont importées et affichées dans un environnement numérique. Par exemple, lorsqu&rsquo;un utilisateur équipé d&rsquo;un casque de réalité virtuelle voit ses propres mains apparaître tout en étant plongé dans un monde numérique et interagit avec celles-ci.



Et pour la réalité mixte ?



La réalité mixte est une fusion entre les mondes réel et virtuel où des objets numériques et physiques (par exemple, des casques de réalité mixte) cohabitent pour créer de nouveaux environnements.



La réalité mixte se distingue par une interaction très spécifique du contenu numérique avec l&rsquo;espace physique. Néanmoins, elle reste une dimension qui englobe toutes les formes de réalité augmentée, c&rsquo;est-à-dire tous les degrés de fusion entre les mondes réel et virtuel.



Pour résumer, la réalité augmentée intègre directement du contenu numérique dans le monde réel, la réalité virtuelle affiche des informations physiques dans un environnement numérique, et la réalité mixte est une fusion entre ces deux mondes.



Comment fonctionne la réalité augmentée ?



La réalité augmentée ajoute des informations virtuelles (textes, animations, images, modèles 3D, etc.) dans l&rsquo;environnement réel. Pour ce faire, la réalité augmentée incruste ces informations dans l&rsquo;environnement de l&rsquo;utilisateur de différentes manières :




Insertion de ces éléments dans un flux vidéo visualisé sur un écran ou une tablette. Cette dernière devient alors une fenêtre sur le monde avec des informations virtuelles intégrées.



Affichages sur des lentilles dans la vision de l&rsquo;utilisateur (exemple Hololens).



Utilisation d&rsquo;un projecteur pour afficher des informations directement sur l&rsquo;objet.




Cependant, ces informations doivent être intégrées au bon endroit et il est nécessaire de connaître l&#8217;emplacement où elles résident. À cette fin, nous utilisons un ou plusieurs capteurs pour garantir l&#8217;emplacement des données tels que :




Caméra couleur



Capteur de profondeur



Unité inertielle



GPS




Les solutions de réalité augmentée se distinguent donc par les moyens de restitution, les moyens de capture et la manière dont elles utilisent ces derniers pour se localiser. La première catégorie de solution vise à se situer par rapport à l&rsquo;environnement global. Par exemple, l&rsquo;utilisation de capteurs de téléphone portable (GPS, système de navigation inertielle, caméras, etc.) permet de se localiser à l&rsquo;extérieur (PokemonGo, GoogleMaps ou LiveView). Elle affiche des informations qui restent stables par rapport au monde. De la même manière, d&rsquo;autres solutions nous permettent de nous localiser à l&rsquo;intérieur et de placer des éléments qui resteront ancrés et stables dans notre environnement.



Au cas où vous l&rsquo;auriez manqué, explorez la deuxième segment de « Comment choisir la bonne solution de réalité augmentée dans votre industrie ?»
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      <![CDATA[ Comment choisir la bonne solution de réalité augmentée dans votre industrie ? ]]>
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      <pubDate>Fri, 19 Apr 2024 07:50:41 GMT</pubDate>
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      <![CDATA[ Explorez les avantages de la réalité augmentée dans l’industrie et apprenez à choisir la bonne solution pour votre entreprise.
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      <![CDATA[ 
Quels sont les avantages de la réalité augmentée dans l&rsquo;industrie ?



Dans un contexte industriel, la réalité augmentée transforme de nombreux aspects, tels que l&rsquo;amélioration des compétence des opérateurs et leur manière d&rsquo;interagir avec un environnement de travail réel en important des données numériques. Ainsi, la réalité augmentée guide les opérateurs pas à pas avec des informations sous diverses formes.



Ainsi, la réalité augmentée guide les opérateurs étape par étape avec des informations sous diverses formes :




Feuilles d&rsquo;instruction numériques et contextualisées



Images/vidéos



Rendus 3D




Cela remplace les processus manuels et chronophages du passé et rend l&rsquo;exécution des tâches beaucoup plus rapide et plus simple. De plus, la RA apporte de multiples gains dans l&rsquo;environnement industriel, que ce soit la visualisation à distance, la meilleure transmission d&rsquo;informations ou le retour des données de terrain pour nourrir le jumeau numérique:




La réponse aux principaux défis industriels



Potentiel de retour sur investissement considérable



Devenez plus efficace avec la réalité augmentée



La réalité augmentée vous aide à gagner en qualité



Obtenez une meilleure traçabilité




L&rsquo;utilisation de nouvelles technologies telles que la RA peut soutenir les opérateurs dans leurs tâches opérationnelles pour améliorer la performance de l&rsquo;entreprise et construire l&rsquo;opérateur de demain.



Le choix de déployer une solution de réalité augmentée vise à apporter la bonne information au bon moment et au bon endroit, et contribue à :




Augmenter les compétences des opérateurs



Réduire le risque d&rsquo;erreurs ou de non-conformités



Réussir du premier coup



Automatiser et rendre la création de contenu AR aussi efficace que possible



Contribuer à rendre l&rsquo;utilisation de logiciels et/ou équipements utilisant la RA intuitive et accessible



Guider et accompagner les opérateurs



Améliorer la compréhension des opérations effectuées



Obtenir des informations pouvant être importées dans le monde réel tout en alimentant le jumeau numérique avec les données de terrain collectées



Collecter une quantité considérable de données pour alimenter le jumeau virtuel




Les données recueillies avec la réalité augmentée peuvent être utilisées pour contribuer à la transformation numérique , optimiser les processus industriels et obtenir une meilleure traçabilité.



Le bon matériel pour utiliser la réalité augmentée



Les applications de réalité augmentée peuvent être utilisées via différents appareils :




Système multimédia comme les smartphones ou les tablettes



Station de travail AR fixe ou mobile avec des caméras de type industriel



Système de projection



Casques de réalité augmentée / lunettes de réalité augmentée (RealWear et HoloLens)




Ces outils connectés et la réalité augmentée permettent d&rsquo;afficher et de visualiser facilement les instructions de travail numériques, quel que soit l&rsquo;environnement de travail. De plus, cela développe les compétences de vos techniciens, aidant à construire l&rsquo;opérateur augmenté. Avant de mettre en œuvre une solution de RA dans votre usine, vous devez d&rsquo;abord identifier les bons cas d&rsquo;utilisation.



Téléchargez notre eBook des dix principaux cas d&rsquo;utilisation de la réalité augmentée en industrie pour découvrir les solutions qui vous apporteront le plus de valeur et de ROI à court terme.



Réalité augmentée: comment choisir le bon cas d&rsquo;utilisation ?



Pour choisir le bon cas d&rsquo;utilisation, concentrez vos efforts et vos recherches sur les opérations qui génèrent des défauts coûteux (vos non-conformités), des temps d&rsquo;arrêt longs ou non planifiés, des problèmes de sécurité dans l&rsquo;usine ou une forte insatisfaction des clients.



Avant de commencer, vous devriez également vous poser les bonnes questions :




Quelles équipes inclure dans le projet ?



Quelles opérations sont à l&rsquo;origine du plus grand nombre d&rsquo;erreurs ?



Lesquelles génèrent les coûts les plus élevés ?



Quelles tâches génèrent un arrêt de production plus ou moins prolongé ?



Lesquelles causent des problèmes de sécurité ?




Une fois les réponses à ces questions , vous serez prêt à déterminer le meilleur cas d&rsquo;utilisation pour votre usine et lancer le projet. Ensuite, il ne vous reste plus qu&rsquo;à trouver la solution et surtout, le bon fournisseur !



Quel avenir pour la réalité augmentée en industrie ?



Aujourd&rsquo;hui, tout se déploie et évolue très rapidement, et il en va de même pour ces technologies de réalité augmentée qui vont continuellement évoluer et s&rsquo;améliorer. Ce que nous pouvons donc dire sur l&rsquo;avenir de ces solutions est que les nouvelles versions seront basées sur ces différents axes :




L&rsquo;évolution de l&rsquo;ergonomie et de la performance de certains types d&rsquo;équipements (casques / lunettes intelligentes), qui aujourd&rsquo;hui ne sont pas toujours adaptés aux environnements industriels mais qui évoluent au fil des années.



L&rsquo;introduction de multi-modalités, telles que la reconnaissance vocale ou le contrôle gestuel.



De nouveaux dispositifs et la multiplication des capteurs augmentent le champ des possibilités en termes d&rsquo;algorithmes (comme le suivi par exemple) et optimisent la performance de ces algorithmes.



L&rsquo;amélioration des outils basés sur le cloud et l&rsquo;arrivée de la 5G permettent une performance de communication réseau compatible avec l&rsquo;exécution d&rsquo;algorithmes de RA.



Des durées de fonctionnement du système plus longues grâce à une consommation de batterie réduite.



Un développement plus compact et plus épuré.




Choisir la bonne solution de réalité augmentée



Identifier la bonne solution de réalité augmentée (RA) la plus efficace et qui s&rsquo;intègrera parfaitement aux besoins spécifiques de votre environnement industriel représente un point crucial. Alors que de nombreux fournisseurs de logiciels industriels proposent des démonstrations ou des essais de leurs solutions RA, l&rsquo;implémentation industrielle et le déploiement de ces technologies ne dépasse souvent pas la phase de « proof of concept » (ou POC) – conçue pour prouver la valeur de la solution testée.



La plate-forme 3DEXPERIENCE permet aux entreprises et aux individus de créer des environnements virtuels et envisager des innovations durables. Propulsée par la plateforme DELMIA offre des solutions qui améliorent la collaboration, la modélisation, l&rsquo;optimisation et l&rsquo;exécution à travers les chaînes d&rsquo;approvisionnement, les processus de fabrication, la logistique et les opérations de service. Nos offres facilitent l&rsquo;intégration de la réalité augmentée dans vos sites de fabrication pour des outils de production et de contrôle de qualité. En faisant le pont entre les mondes virtuel et réel, nous permettons à nos clients d&rsquo;atteindre des niveaux inédits d&rsquo;intelligence et de capacité décisionnelle.



Au cas où vous l&rsquo;auriez manqué, explorez le premier segment de « Introduction de la réalité augmentée dans un contexte industriel »
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      <![CDATA[ Quel est l&rsquo;avenir de l&rsquo;intelligence artificielle en robotique ? ]]>
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      <pubDate>Thu, 18 Apr 2024 11:34:59 GMT</pubDate>
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      <![CDATA[ L’avenir de la robotique, porté par l’IA et le ML, promet une collaboration inclusive entre humains et robots pour une synergie optimale.
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      <![CDATA[ 
Lorsque nous pensons à l&rsquo;avenir de l&rsquo;humanité et de la vie telle que nous la connaissons, nous établissons immédiatement des associations avec les concepts de science-fiction des films, où les robots et l&rsquo;automatisation font partie intégrante de la vie quotidienne. Le sujet des robots, leur développement actuel et leur avenir est l&rsquo;un des sujets les plus tendance, discutés et controversés. Compte tenu de l&rsquo;évolution rapide de l&rsquo;IA et de la robotique, nous pouvons voir des gens de tous horizons débattre passionnément sur la question de savoir si les robots contribueront à remodeler et à améliorer la qualité de vie, ou s&rsquo;ils pousseront les humains hors de leurs emplois et activités, nous rendant obsolètes et inutiles, tout comme une technologie ancienne et obsolète.











Certains vont même plus loin. Envisagez un avenir dystopique sombre. Les robots prennent le contrôle de la planète, privant les humains d&rsquo;une existence normale. Malgré les possibilités pour les humains et les robots dans le futur, nous sommes encore loin de tout changement radical dans la manière dont la vie est actuellement organisée. Les chances d&rsquo;une prise de contrôle potentielle par les robots ou l&rsquo;intelligence artificielle sont suffisamment éloignées pour soulager l&rsquo;humanité et nous permettre de contempler avec excitation les applications positives des robots dans notre vie quotidienne, nos entreprises et nos industries.



Perspectives prometteuses pour l&rsquo;humanité



L&rsquo;avenir de la robotique, soutenu par les progrès en Intelligence Artificielle (IA) et en Apprentissage Automatique (ML), offre des perspectives prometteuses pour l&rsquo;humanité. Ce progrès est prévu pour être collaboratif et inclusif, favorisant une synergie entre les humains et les robots.



Les experts prédisent que les robots deviendront plus omniprésents, pénétrant diverses industries et facettes de nos vies. De l&rsquo;agriculture de précision à la conduite avec des véhicules autonomes, la robotique révolutionnera notre façon de fonctionner.



Les progrès en vision par ordinateur et en IA conversationnelle devraient améliorer les interactions humain-robot. Parallèlement, les capacités de collecte de données pourraient permettre un déploiement plus efficace des flottes de robots dans les environnements industriels.



L&rsquo;utilisation de modèles d&rsquo;IA permettra aux robots d&rsquo;accomplir des tâches spécifiques de manière plus efficace, d&rsquo;apprendre de leurs expériences et d&rsquo;interagir de manière plus intuitive avec le monde réel. Cela sera particulièrement transformateur dans des secteurs tels que la santé, la fabrication et la logistique, entre autres.



Regard en arrière sur les robots



Les robots se sont révélés différents de la vision de science-fiction dans les films, les livres, etc. De plus, les scénarios de science-fiction n&rsquo;ont pas tout à fait envisagé le rythme exact auquel ces technologies émergentes se développent et évoluent. Nous ne pouvons toujours pas commander un robo-taxi d&rsquo;un clignement d&rsquo;œil, ni nous asseoir et nous détendre toute la journée, laissant les robots faire nos tâches, emplois et corvées domestiques.



Le concept le plus lointain, lié à ce que nous associons maintenant à un robot, peut être retracé dans un passé lointain. Vers 700 av. J.-C., dans l&rsquo;ancien mythe de Talos par Hésiode, Talos est décrit comme un colossal homme de bronze. Il est la création d&rsquo;Héphaïstos, le dieu grec des forgerons et des inventeurs.



L&rsquo;origine réelle du mot « robot » est assez intéressante. Le mot est introduit pour la première fois par le romancier et dramaturge tchèque Karel Čapek en 1920 dans sa pièce R.U.R. (Rossum&rsquo;s Universal Robots). La racine du mot dérive du mot slave « robota », signifiant « travail forcé », « vassalité » ou « dur labeur ». Le terme sert à décrire les principes de la vassalité en Europe dans le passé. La population rurale était contrainte de payer pour leurs maisons et le droit de cultiver la terre avec un travail forcé. Dans la pièce de Čapek, une entreprise parvient à créer des créatures artificielles habiles sans âme, capables de tout. Ces êtres sont utilisés pour effectuer tout le travail que les humains ne veulent pas faire, jusqu&rsquo;à ce qu&rsquo;à la fin de la pièce, ces travailleurs artificiels se révoltent contre leurs créateurs humains et finissent par tuer tous les humains. Ensuite, ces créatures robotiques réalisent qu&rsquo;elles n&rsquo;ont pas connaissance de comment fabriquer d&rsquo;autres robots, car seuls les humains possèdent cette information. Le dernier acte de la pièce met en scène une étincelle de deus ex machina chez deux robots, qui marchent vers le coucher du soleil pour recréer un monde meilleur.



Bien que ce scénario puisse sembler effrayant, nous assistons actuellement à des changements historiques dans la façon dont nous travaillons, collaborons et vivons, grâce à différents types de robots. Les robots peuvent être regroupés en plusieurs types ou catégories, en fonction de leur utilisation, de leur design, de leur application, de leur apparence ou de leur utilisation dans l&rsquo;industrie.



Quels types de robots sont mis au travail?







Robots Autonomes



Ces robots ont leur nom en raison de leur principale caractéristique &#8211; l&rsquo;autonomie. Les robots autonomes (également appelés Robots Mobiles Autonomes {AMR}) sont capables d&rsquo;accomplir des tâches et de prendre des décisions indépendantes sans intervention humaine. Ils sont équipés de systèmes avancés pour percevoir correctement leur environnement et analyser leur environnement.



Robots Humanoides



Les robots humanoïdes ou androïdes sont conçus pour ressembler aux humains, ayant souvent des capacités pour les expressions faciales pour une ressemblance maximale. Ils sont construits en utilisant la plupart des fonctionnalités des AMR, avec des technologies et fonctions supplémentaires et plus complexes. Les robots humanoïdes sont les mieux adaptés pour accomplir des tâches qui impliquent de travailler avec des humains, par exemple dans le secteur des services. Les humanoïdes les plus populaires et complexes sont Sophia et Ameca.



Robots pré-programés



Les robots de cette catégorie ne sont capables que d&rsquo;accomplir un ensemble de tâches préprogrammées. Ces robots sont les mieux adaptés pour des tâches répétitives, qui ne nécessitent pas de prise de décision autonome ni d&rsquo;analyse des facteurs.



Robots Logiciels



Les robots logiciels ne sont pas réellement de vrais robots. Au lieu de cela, ces bots sont des programmes/applications exécutant un code spécifique pour effectuer des tâches particulières sans intervention humaine.



Robots Téléopérés



Ces robots sont pilotés à distance par des humains et sont principalement utilisés pour des scénarios à haut risque et des environnements dangereux ou nuisibles. Les véhicules guidés automatiquement (AGV) sont un sous-ensemble de cette catégorie. Les AGV utilisent des trajets prédéfinis ou sont pilotés pour effectuer des tâches dans des environnements prédéfinis et limités.



Robots articulés



Ces robots sont conçus pour imiter les fonctions et les mouvements d&rsquo;une main humaine &#8211; les bras robotiques populaires. Les bras robotiques peuvent effectuer une large gamme d&rsquo;activités précises et ont de vastes applications dans de nombreuses industries &#8211; usines, entrepôts, stockages, même dans l&rsquo;espace.



Robots Augmentés



Comme leur nom l&rsquo;indique, ces robots sont intégrés dans le corps et sont conçus pour amplifier certaines capacités humaines ou fournir des capacités spécifiques, par exemple dans les cas de membres manquants.



Cobots



Les cobots (robots collaboratifs) sont conçus pour compléter le travail des humains, partageant le même espace de travail. Ces robots sont utilisés pour aider les employés dans leur interaction directe avec leurs tâches quotidiennes.



Robots Hybrides



Les robots hybrides combinent des composants robotiques et biologiques pour former un système cybernétique. Ces robots sont principalement utilisés pour étudier les principes biologiques et mener des expériences de neurologie et d&rsquo;ingénierie inverse.



Xenobots



Les Xenobots sont de réels « robots vivants ». Ces robots particuliers ont la capacité de s&rsquo;auto-répliquer. Ce sont des formes de vie synthétiques et des nanorobots vivants, actuellement utilisés à des fins scientifiques, telles que l&rsquo;étude de la réplication cellulaire et de la régénération tissulaire. Cette catégorie de robots présente un grand espoir pour les scientifiques afin d&rsquo;aider à comprendre plus en profondeur les processus biologiques et les systèmes de l&rsquo;organisme humain complexe. Ces robots devraient être utilisés en médecine régénérative.



Robots Souples



Les robots souples sont conçus pour imiter les caractéristiques physiques des organismes vivants. Ces robots utilisent des structures flexibles, telles que des polymères souples, des hydrogels et d&rsquo;autres matériaux extensibles, pour mieux imiter les mouvements des êtres vivants. Ces robots sont principalement utilisés dans le domaine de la santé.



Additionally, robots can be categorized based on their industry application. Based on these criteria, robots can be classified as robots for logistics, healthcare, manufacturing, homelife, entertainment, space, travel, military, customer service, etc.



Robots en Essaim



Un robot en essaim est un système multi-robots spécifique. Sa principale caractéristique est qu&rsquo;il est auto-organisé et décentralisé. Ce système a des principes directeurs. Les robots d&rsquo;un essaim n&rsquo;utilisent que des informations locales. Aucun robot n&rsquo;est en charge du reste. Chaque robot est autonome, tout en faisant partie de l&rsquo;essaim. La robotique en essaim (SR) présente des avantages tels que la redondance, l&rsquo;adaptabilité, la robustesse et la scalabilité. Les robots en essaim sont utilisés en agriculture, en militaire, en exploration spatiale et leur principal avantage est la capacité à coopérer et à induire un comportement collectif par l&rsquo;interaction.



Découvrir de nouveaux horizons



Le stade actuel de l&rsquo;adoption et de l&rsquo;application de la robotique dans notre vie quotidienne, nos industries et nos entreprises, indique clairement qu&rsquo;il y a un avenir brillant et prometteur pour l&rsquo;intelligence artificielle pour la robotique dans notre société. La complexité du sujet nécessite une compréhension plus approfondie des facteurs sous-jacents, des risques et des implications de l&rsquo;accueil pour robotique dans tous les aspects de notre vie. Avec le développement rapide des technologies d&rsquo;IA et d&rsquo;apprentissage automatique, la simulation, la programmation et la modélisation de robots ont ouvert un nouvel horizon. Cela, ainsi que les altérations potentielles et les changements dans la vie telle que nous la connaissons, devraient être anticipés et abordés en conséquence.



L&rsquo;avenir de la robotique est intrinsèquement lié aux avancées en IA et en ML. Ces technologies vont stimuler l&rsquo;évolution des robots, les rendant plus autonomes et capables de tâches complexes. L&rsquo;IA générative, une branche de l&rsquo;apprentissage automatique, améliorera considérablement la vision des robots, leur permettant de mieux comprendre et d&rsquo;interagir avec leur environnement. Cela pourrait révolutionner des secteurs comme la fabrication et la logistique, où la détection robuste d&rsquo;objets et la segmentation d&rsquo;images sont essentielles.



De plus, l&rsquo;intégration de la Réalité Augmentée (AR) et de l&rsquo;IA élargira le champ des applications robotiques, créant une synergie qui pourrait conduire au développement de robots plus intelligents et adaptables. 



Cependant, à mesure que les robots deviennent plus répandus, il est crucial de prendre en compte les implications sociales et économiques. Le Forum économique mondial prédit que l&rsquo;IA et la robotique pourraient créer 12 millions d&#8217;emplois de plus qu&rsquo;ils n&rsquo;en éliminent d&rsquo;ici 2025, transformant le paysage du travail.



De nouvelles technologies telles que les capteurs lidar et les techniques avancées de vision par ordinateur continueront de façonner l&rsquo;avenir de la robotique, permettant aux robots de mieux naviguer et de comprendre le monde qui les entoure. Cependant, il est important de se rappeler que ces avancées s&rsquo;accompagnent également de défis et de risques. Alors que nous continuons à intégrer des robots dans nos vies, il est crucial de traiter ces problèmes de manière responsable et éthique.
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      <![CDATA[ Industries : comment passer du produit à l’expérience ]]>
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      <link>https://blog--3ds--com.apsulis.fr/fr/industries/high-tech/industrie-4-0-du-produit-a-l-experience/</link>
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      <pubDate>Thu, 21 Sep 2023 07:41:05 GMT</pubDate>
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      <![CDATA[ Retour sur le webinaire « Du produit à l’expérience » de Sébastien Massart entre transition écologique et numérique, à l’heure de l’économie de l’expérience.
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      <![CDATA[ « On ne fabrique plus des produits mais des expériences » annonce Sébastien Massart, Directeur de la stratégie chez Dassault Systèmes, lors du webinaire « Industrie 4.0 : du produit à l’expérience » organisé par Bpifrance en partenariat avec CentraleSupélec Exed et PFI4 (Plateforme France Industrie 4.0). Retour sur cette intervention passionnante sur le monde industriel, entre transition écologique et numérique, à l’heure de l’expérience utilisateur.
Sébastien Massart, Directeur de la stratégie chez Dassault Systèmes 
Le double défi de nos sociétés : La transition écologique et la transformation numérique
Le rôle de l’entreprise dans la société, notamment depuis l’ère du capitalisme numérique et de l&#8217;économie de l&#8217;expérience, a fondamentalement évolué. L’entreprise se doit d’être au cœur d’un écosystème, lui-même inséré dans un écosystème plus large. C’est dans cette approche « glocal » que Dassault Systèmes a formalisé sa raison d’être : « imaginer des innovations durables capables d’harmoniser les produits, la nature et la vie ». Elle entreprend de fédérer ces diverses énergies pour générer un écosystème qui va contribuer à réaliser le projet de l’entreprise.

« Harmoniser les produits, la nature et la vie »

Pourtant, « l’innovation durable » n’est-il pas un oxymore ? Effectivement, « l’innovation » renvoie à un mouvement perpétuel, un cycle qui mène à une destruction créatrice, pour reprendre la théorie de Joseph Schumpeter. Tandis que le « durable » a vocation à s’inscrire dans une perspective de long terme, et dans ce cas particulier, en intégrant les contraintes écologiques et sociales à l&#8217;économie. Le monde industriel, dont la prise de conscience ne fait aucun doute, se doit de proposer des solutions à ce double défi, au travers d’innovations durables en termes de technologies, et en faisant émerger de nouveaux modes de vie.

L’expérience de la rencontre du virtuel et du réel
Lorsqu’en 1981, la mise en service du TGV eu lieu, la mobilité électrique a été totalement révolutionnée. Cette avancée technologique ne peut se limiter à la création d’un objet : un train à grande vitesse. C’est bien tout un écosystème qui s’est développé autour de cette innovation ; L’impact sur le développement des villes, l’interconnexion des territoires et même le mode de vie des français a totalement été bouleversé par le TGV. Il est alors important de conceptualiser l’innovation en tant qu’expérience plus qu’un produit.
Qu’en est-il des mondes virtuels ? En quoi sont-ils des vecteurs d’expérience ? Leur capacité à représenter un projet virtuellement étend et améliore fondamentalement son intégration au monde réel. Au temps de la personnalisation de masse, le jumeau numérique est indéniablement ce point de rencontre entre réel et virtuel. Il permet de constamment enrichir la boucle d’idéation entre le projet imaginé et la réalité.



Le jumeau numérique permet de :

Dynamiser la collaboration,
Coordonner les différentes équipes du projet,
Centraliser l’information,
Représenter le projet de manière lisible pour toutes les contreparties impliquées,
Et donc optimiser la prise de décisions


L’industrie peut-elle apporter des solutions à ce double défi ?
L’économie de l’expérience a bouleversé les facteurs économiques propres au XXè siècle.
En voici un bref comparatif :
Économie du XXè s. 
Économie de l’expérience
Ressources physiques
Ressources immatérielles
Concurrence sectorielle
Monopoles concurrentiels, biens communs
Production de masse
Expérience du consommateur, du patient, du citoyen
Production = F (Travail, Capital, Innovation)
Valeur = F (Nombres, Connaissance, Expérience)

Appliquer les mêmes logiques de l’économie du XXè siècle à l’économie de l’expérience ne fait plus sens. Prenons le cas de Google ou de Facebook. La valeur de ces plateformes pour un utilisateur est estimée à 1500$ par mois alors qu’économiquement parlant, ce service est gratuit. Le Big Data, mais surtout la production de données, renverse totalement les logiques de production du XXè siècle. À cela s’ajoutent les enjeux inhérents au Big Data, avec la patrimonialisation des données ou le droit à la vie privée. La structure des marchés en est également renversée avec l&#8217;esprit « the winner takes all ». La concentration des utilisateurs améliore drastiquement la qualité de l’expérience, comme c’est le cas pour Waze par exemple.
Le capitalisme numérique transforme les métiers dans les filières industrielles. Les rôles métiers évoluent, se reconfigurent. Il faut de fait porter une réflexion sur les compétences, et pas seulement pour la nouvelle génération à venir sur le marché du travail. Il faut accompagner le mouvement pour éviter un total décrochage et présager une crise sociale.
Crédits : Alexander Ignatov

Vers un monde « low-tech » ?
Dans ce même univers de pensées, une approche distincte est proposée par Thierry Rayna, Professeur d’innovation management à l’École Polytechnique de Paris. Il admet que la notion de « low-tech » ne devrait pas renvoyer à une volonté d’utiliser moins de technologies mais plutôt de fournir ces technologies dans des environnements plus restreints, et dès lors, en découvrir des usages certainement plus respectueux de l’environnement et à moindre coût. La technologie a trop longtemps été cantonnée à des marchés de niche, il faut désormais la démocratiser. Et ainsi mettre à profit de manière optimale l&#8217;intelligence collective, toujours dans un souci d&#8217;expérience fluide et mémorable pour l&#8217;utilisateur final.

Conclusion
L’industrie du futur est donc celle qui intègre ces enjeux sociétaux dès sa phase de conception jusqu’à l’expérience. L’industrie du futur est également celle qui comprend ces mutations et cette radicalité que nous impose la transition écologique, numérique mais aussi sociétale. L’industriel voit naturellement des opportunités quand d’autres prophétisent la fin du monde. La pensée de l’industriel pourrait donc tout à fait se résumer par cette citation :

Je suis pessimiste par l&#8217;intelligence mais optimiste par la volonté
— Antonio Gramsci

&#8230; et c’est pour cela qu’à Dassault Systèmes, nous sommes convaincus que les mondes virtuels améliorent le réel dans une économie de l&#8217;expérience.
Inscrivez-vous ici au webinaire, cliquez ici pour le regarder.

Pour aller plus loin :

Competition policy in the digital era, Yves-Alexandre de Montjoye, Heike Schweitzer, Jacques Crémer, Mai 2019
Accounting for the value of new and free goods in the digital economy, Erik Brynjolfsson, Avinash Collis, W. Erwin Diewert, Felix Eggers &amp; Kevin J. Fox, Mars 2019
Les vitrines de l&#8217;Alliance Industrie du Futur (AIF)
Le blog de Michel Volle, volle.com
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      <![CDATA[ Jumeaux virtuels et data science : mesurer le potentiel transformatif de la plate-forme 3DEXPERIENCE ]]>
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      <link>https://blog--3ds--com.apsulis.fr/fr/brands/netvibes/jumeaux-virtuels-et-data-science-mesurer-le-potentiel-transformatif-de-la-plate-forme-3dexperience/</link>
      <guid>https://blog--3ds--com.apsulis.fr/fr/guid/239612</guid>
      <pubDate>Wed, 14 Jun 2023 07:39:00 GMT</pubDate>
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      <![CDATA[ La data science et les jumeaux virtuels offrent une réponse à la volatilité des marchés industriels, améliorant ainsi la prédictibilité et l’efficacité.
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      <![CDATA[ 
Et si la data science, associée au jumeau virtuel, permettait à l’industrie de faire face aux crises, de gagner en prédictibilité et de fait, de gagner en efficacité ? C’est pour échanger autour de ces questionnements clés que Dassault Systèmes a organisé, le 25 mai dernier, un événement unique. Intitulé&nbsp;Jumeaux virtuels et data science&nbsp;, ce rendez-vous était pensé comme une source d’inspiration pour comprendre comment la donnée pouvait s’imposer comme une réponse à la volatilité des marchés industriels. Voici ce qu’il fallait retenir.



Philippe Besse, EUROWEST Managing Director,&nbsp;Dassault Systèmes



Data science, intelligence artificielle, jumeau virtuel : les nouveaux contours de la connaissance



Dans son propos introductif lors de l’événement&nbsp;Jumeaux virtuels et data science,&nbsp;Philippe Besse,&nbsp;EUROWEST Managing Director,&nbsp;Dassault Systèmes&nbsp;a rappelé avec force la conviction de l’entreprise de la plate-forme&nbsp;3DEXPERIENCE: «&nbsp;la donnée réelle, quand elle est projetée, utilisée, exploitée sur un jumeau virtuel génère une valeur extraordinaire&nbsp;». Pour ne pas rester cantonné à une vision théorique de l’enjeu, il a ensuite cédé la parole à&nbsp;Morgan Zimmermann, CEO de&nbsp;NETVIBES, qui a remonté le fil du temps afin de démontrer que la donnée est le minerai indispensable de la connaissance.&nbsp;«&nbsp;L’un des tournants de la Renaissance, c’est l’apparition des bibliothèques qui permettaient, pour la première fois, d’organiser la connaissance en vue d’alimenter les penseurs et les intellectuels&nbsp;».



De la Renaissance à notre ère digitale, il n’y a finalement qu’un pas ! Un pas qui change pourtant la donne.&nbsp;L’intelligence artificielle est le deuxième pivot majeur qui affecte la notion même de connaissance. Elle ouvre par ailleurs la voie à une redéfinition des contours de l’intermédiation de la connaissance et à la mécanique de propagation de la connaissance. «&nbsp;Nous sommes aujourd’hui à une charnière aussi cruciale pour la connaissance que celle qu’a marqué l’apparition des bibliothèques&nbsp;», a ainsi rappelé&nbsp;Morgan Zimmermann. Soulignant la complexité de notre monde actuel, confronté à des enjeux de conformité, de sécurité, des défis économiques, d’approvisionnement et de maîtrise des coûts, de durabilité… «&nbsp;il y aura bientôt deux types d’organisations. Celles qui subissent le contexte et le vivent comme une contrainte et celles qui s’appuient dessus pour en saisir les opportunités&nbsp;et créer de la différenciation&nbsp;».




« Le jumeau virtuel est un support formidable pour servir les challenges auxquels sont confrontées la plupart des filières industrielles » – Morgan Zimmermann,&nbsp;CEO NETVIBES




Cet événement a été l’occasion de faire découvrir à l’ensemble des participants, l’étendue des fonctionnalités data sciences de Dassault Systèmes –&nbsp;NETVIBES. En effet, une série de démonstrations menées par des experts internes répartis en deux espaces distincts a été organisée. Le premier espace, centré sur l’optimisation de la chaine de valeur, avait vocation à révéler la façon dont la plate-forme&nbsp;3DEXPERIENCE rationalise et brise les silos entre l’ingénierie, les coûts et l’approvisionnement. Le second, davantage orienté vers une illustration pragmatique du champ des possibles, présentait d’autres domaines susceptibles d’être optimisés par l’entremise des solutions Dassault Systèmes, parmi lesquels le contrôle qualité, la mesure de l’impact environnemental, ou encore la détection de tendances émergentes…



La donnée au service de la connaissance et de l’efficience industrielle



Données d’usage, données IoT, capacité de calcul, réinvention des chaînes de valeur liées à la donnée…Il existe nombre de leviers à la disposition des entreprises pour faire d’un champ de contraintes, un champ d’opportunités. Parce que nous sommes entrés dans l’ère de l’”experience economy”, une voiture n’est plus une automobile c’est un service de mobilité. Cette réalité suppose de&nbsp;briser les silos&nbsp;pour que tous les services impliqués dans la conception, la fabrication, l’utilisation, l’entretien de cette expérience soient au diapason.



«&nbsp;Le jumeau virtuel d’expérience rassemble trois éléments. Le modèle de représentation le plus avancé – du produit, de l’usine ou de l’entreprise, les hommes et les process&nbsp;». Dassault Systèmes capture des systèmes source de données structurée ou non. Ces données sont ensuite assemblées, lexicalisées afin d’être exploitées en garantissant une traçabilité maximale pour répondre à des enjeux de gouvernance de données toujours plus forts. «&nbsp;Le jumeau virtuel est un support formidable pour servir les challenges auxquels sont confrontées la plupart des filières industrielles&nbsp;», a conclu&nbsp;Morgan Zimmermann.



Morgan Zimmermann, CEO&nbsp;NETVIBES&nbsp;et Olivier Colmard, Vice-President Digital Transformation – CAE-PLM,&nbsp;Renault Group



Renault Group associe data science et jumeau virtuel 



À la tête d’un programme de transformation majeur appelé “Renaulution Virtual Twin” qui vise à créer le jumeau virtuel de l’amont de l’entreprise, Renault Group s’appuie sur la plate-forme&nbsp;3DEXPERIENCE sur le cloud de Dassault Systèmes.&nbsp;Olivier Colmard, Vice-President Digital Transformation – CAE-PLM pour&nbsp;Renault Group&nbsp;a ainsi expliqué que le plan Renaulution est un vaste programme de transformation de l’entreprise en rénovant ses process, en repositionnant ses solutions de mobilité autour de quatre marques phares (Renault, Dacia, Alpine, Mobilize), et en passant d’une stratégie de volume à une stratégie de création de valeur. L’un des leviers pour y parvenir, c’est de refonder l’ingénierie qui alimente toutes les marques du groupe. «&nbsp;Le programme Renaulution Virtual Twin a été lancé en partenariat avec Dassault Systèmes avec qui nous travaillons depuis plus de 20 ans&nbsp;».



Au cœur du projet&nbsp;Renaulution Virtual Twin,&nbsp;on trouve le déploiement de la plate-forme&nbsp;3DEXPERIENCE sur le cloud. Pour gérer la transition énergétique de la mobilité, renforcer la connectivité des véhicules, relever les défis de conformité et de régulation, Renault souhaite capitaliser sur la donnée. «&nbsp;Nous avons souhaité bâtir un backbone collaboratif de toutes les fonctions amont de l’entreprise, afin qu’il s’impose comme l’unique source d’informations pour tous les métiers de l’entreprise, du design des véhicules, en passant par le manufacturing, la supply chain, et jusqu’aux fonctions support comme les achats et les acteurs du costing.&nbsp;» Un backbone collaboratif pour renforcer l’agilité du groupe, mais aussi mieux consolider les masses de données générées on et off-board par les véhicules. «&nbsp;Enfin, nous souhaitions casser tous les silos internes et rendre la data aussi fluide que possible&nbsp;», a indiqué&nbsp;Olivier Colmard.




«&nbsp;Nous avons souhaité bâtir un backbone collaboratif de toutes les fonctions amont de l’entreprise, afin qu’il s’impose comme l’unique source d’informations.&nbsp;» – Olivier Colmard,&nbsp;Vice-President Digital Transformation – CAE-PLM,&nbsp;Renault Group




L’enjeu&nbsp;:&nbsp;donner un accès à 360° à la data pour que l’ensemble des métiers intervenant dans la chaîne de valeur puissent accéder facilement et rapidement à l’information la plus fiable et la plus pertinente. «&nbsp;En résumé, passer d’une plate-forme PLM historiquement dédiée à l’ingénierie, à une plateforme d’entreprise à disposition de toutes les fonctions amont&nbsp;». Réduction de moitié des coûts, robustesse du design et de la validation en posant les jalons du «&nbsp;right first time&nbsp;», réduire les temps de développement d’un an.



«&nbsp;Si nous ne disposons pas d’un jumeau virtuel parfait de nos véhicules, nous ne pouvons pas atteindre ces objectifs&nbsp;».&nbsp;Le jumeau virtuel associé à la data science, rend la donnée visible, accessible et appropriable par l’ensemble des métiers.&nbsp;«&nbsp;La variation du coût des matériaux impacte fortement notre activité. Avec la plate-forme&nbsp;3DEXPERIENCE, nous avons développé des outils qui nous permettent de mieux anticiper et de mieux gérer ces fluctuations et l’impact qu’elles peuvent avoir sur nos véhicules&nbsp;», a conclu&nbsp;Olivier Colmard.



Envie d’aller plus loin ? Découvrez en plus dans notre article sur le&nbsp;Jumeau Virtuel de l’Experience.&nbsp;



Pour comprendre, en détail, comment combiner des données réelles avec l’expérience du jumeau virtuel, revivez l’événement Eurowest Forum – Data Science to power Virtual Twin Experience avec notre page replay.




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      <title>
      <![CDATA[ 3DEXPERIENCE Lab : visite guidée d’un lieu dédié à l’innovation ! ]]>
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      <link>https://blog--3ds--com.apsulis.fr/fr/industries/high-tech/3dexperience-lab-visite-guidee-dun-lieu-dedie-a-linnovation/</link>
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      <pubDate>Thu, 21 Jul 2022 11:40:45 GMT</pubDate>
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      <![CDATA[ Le 3DEXPERIENCE Lab oeuvre pour l’innovation dans le but d’accélérer et faciliter le développement de projets à impact.
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Fondé en 2015, le 3DEXPERIENCE Lab de Dassault Systèmes a été pensé tout à la fois comme un laboratoire d’innovation et un accélérateur de startups. Ce lieu, intégralement dédié à l’innovation, répond avant tout à une ambition : accélérer et faciliter le développement de projets à impact.



S’appuyant sur plusieurs implantations physiques dans le monde à Paris Velizy (France), à Boston (États-Unis), à Pune (Inde), et très prochainement à Munich (Allemagne) et Shanghai (Chine), le 3DEXPERIENCE Lab est un cocon qui favorise l’innovation de rupture pour changer le monde. La sélection des startups susceptible de bénéficier de cet environnement unique est exigeante et, pour avoir ses chances, le projet doit constituer une réponse possible à l’un des 17 objectifs de développement durable (ODD) définis par les Nations Unies.



Intégrer le 3DEXPERIENCE Lab, c’est déjà disposer d’un accès privilégié à l’ensemble des solutions numériques réunies dans la plate-forme 3DEXPERIENCE. Mais cela va plus loin encore. Au-delà des technologies, l’esprit qui anime le Lab, c’est celui de l’intelligence collective. C’est pourquoi un accent tout particulier est mis sur le mentorat que les experts de Dassault Systèmes peuvent offrir aux entreprises naissantes aux idées étonnantes. En effet, chaque collaboratrice, chaque collaborateur de Dassault Systèmes peut contribuer à hauteur de 10% de son temps à des projets du Lab, sur une base de volontariat.



Co-innovation, émulation, mentorat… Entre effervescence intellectuelle et technologique, les startups admises au sein du 3DEXPERIENCE Lab disposent de conditions exceptionnelles pour faire émerger leurs idées.



Entre aspirations personnelles, philosophie et méthode, Forbes dresse un tour d’horizon complet d’une institution au service de l’innovation. Pour en apprendre davantage sur le 3DEXPERIENCE Lab, son fonctionnement, son organisation, ne manquez pas l’interview de Frédéric Vacher, Directeur de l’innovation chez Dassault Systèmes.



Si vous avez une idée ou un projet a vocation à transformer le monde, pourquoi ne pas déposer votre candidature afin d’intégrer le 3DEXPERIENCE Lab ?
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      <![CDATA[ Rendez-vous Deeptech : inventer demain dès aujourd’hui ! ]]>
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      <pubDate>Thu, 23 Jun 2022 07:10:34 GMT</pubDate>
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      <![CDATA[ Rendez-Vous Deeptech organisé par Dassault Systèmes est l’afterwork des jeunes pousses industrielles qui aura lieu à la STATION F.
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      <![CDATA[ Elles sont synonymes d’innovation de rupture, elles recèlent en elles le potentiel de changer nos vies, notre économie, notre façon de penser. Les entreprises de la Deeptech se distinguent des startups « classiques » par leur origine. Née dans les laboratoires, portée par la recherche fondamentale, la Deeptech est tout à la fois une réponse à nos enjeux de développement durable, de compétitivité et in fine, de souveraineté.
Dans le secteur de l’énergie, des matériaux, de la santé, les startups françaises de la deeptech bénéficient d’un soutien tout particulier de l’État et de ses institutions. Si l’on s’en réfère aux chiffres publiés par BPIfrance, le bras armé du Plan France 2030, 40% des nouvelles startups deeptech adressent le secteur de la santé et 20% d’entre elles se rattachent à l’industrie. Au global, les entreprises de la deeptech sont parvenues à lever 2,3 milliards d’euros l’an passé… Un chiffre en hausse de 91% par rapport à 2020.
Le Plan Deeptech, lancé en janvier 2019, prévoyait à son lancement d’accompagner la création de 500 startups deeptech par an. Doté de 3Md€ d’ici 2025 ce plan ambitionne de faire émerger une dizaine de licornes deeptech à l’horizon 2025 et 100 sites industriels à l’horizon 2030.
Alors que la crise sanitaire et les bouleversements géopolitiques qui agitent le monde, rappellent chaque jour l’importance de réconcilier la recherche fondamentale (et les chercheurs français dont l’excellence est reconnue internationalement !) avec les réalités entrepreneuriales, Dassault Systèmes, vous convie à son Rendez-vous Deeptech le 5 juillet de 19h à 21h dans le plus grand campus de Startups au monde : la Station F.
Jean-Baptiste ANGLEYS, Ingénieur Recherche &amp; Développement pour Samaya, Véronique GRICOURT, Membre du Collectif Startups Industrielles France, Bertrand COINTY, Senior Advisor pour Blue Aero Spirit et Louis de LILLERS CEO de CorWave, partageront leurs visions respectives de la Deeptech et du formidable enjeu de transformation industrielle, sociétale et économique qu’elle porte pour l’avenir !

Envie d’aller plus loin et de comprendre le phénomène Deeptech, inscrivez-vous au Rendez-vous Deeptech ! ]]>
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      <![CDATA[ Améliorer sa stratégie de sourcing et de standardisation grâce à l’IA ]]>
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      <pubDate>Mon, 08 Oct 2018 12:28:58 GMT</pubDate>
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      <![CDATA[ La personnalisation de masse est désormais essentielle dans tous les secteurs manufacturiers mondiaux, tels que l’aéronautique, l’automobile et les biens d’équipement.
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      <![CDATA[ 
Qu’il s’agisse d’aéronautique, d’automobile, de biens d’équipement ou de toute autre activité manufacturière mondialisée, le produit standard n’existe plus. La personnalisation de masse, c’est-à-dire la capacité de fournir des produits adaptables à un prix compétitif, est devenue une clé de différenciation. La production devient alors extrêmement complexe et représente un véritable challenge pour les industriels. La Direction des Achats peut être un acteur de la transformation si elle sait profiter dès maintenant des opportunités qu’offre l’intelligence artificielle.



Dans un contexte de complexité croissante, nous considérons qu’un enjeu clé du positionnement stratégique de la Direction des Achats consiste à intervenir sur les décisions du design et de l’ingénierie le plus en amont possible.



Ce que l’on entend ici par intelligence artificielle consiste en des algorithmes de machine learning, placés au cœur des métiers de l’ingénierie, mais guidés par les Achats. Ces algorithmes rendent possible le dialogue entre les deux, ouvrant une nouvelle voie de performance et de réduction des coûts.



Par exemple, dans l’aéronautique, cette intelligence est utilisée pour croiser les pièces existantes entre les différents programmes et sites de production. Elle aide les Achats à définir des standards contextualisés, vérifier leur mise en œuvre et optimiser le sourcing à l’échelle mondiale.





“Les économies réalisées libèrent une capacité d’innovation indispensable aux industriels.”&nbsp;Laurent Bertaud,&nbsp;Directeur de la Stratégie Produit de NETVIBES-EXALEAD, Dassault Systèmes





La Direction des Achats dispose de sa propre interface de pilotage. Leur dashboard sert de point d’entrée vers l’Ingénierie. Nos algorithmes utilisent la signature 3D des pièces comme langage universel, afin d’aider les acheteurs à mieux comprendre les demandes de l’ingénierie, exploiter l’analyse des achats passés, et réaliser tous les rapprochements possibles à l’arrivée d’une nouvelle demande d’achats.







En tirant parti de ces outils, nous avons obtenu des résultats impressionnants pour nos clients. Dans l’aéronautique, un sous-traitant de rang 1 a estimé ses économies à 15M€ par an, et un fabricant de machines industrielles à 65M€ par an. Cela montre bien qu’il existe de vastes gisements d’optimisation non exploités avec les technologies actuelles.



Ces économies sont difficiles à réaliser car les phases de sourcing et de standardisation sont très difficiles à automatiser, contrairement à la gestion des factures par exemple. Les industriels vous diront qu’ils ont mis en place des politiques d’optimisation du sourcing et des règles de standardisation rodées. Mais cela repose encore très majoritairement sur des traitements manuels. Ils restent tributaires de la qualité des informations rentrées dans divers systèmes hétérogènes.



Selon une étude de The Hackett Group, l’adoption d’applications analytiques avancées sur les fonctions achats sera courante d’ici deux ou trois ans. C’est le moment de se positionner pour profiter d’un avantage concurrentiel.



Pour y parvenir, il faut commencer par connecter les systèmes d’ingénierie (CAO/PDM/PLM) et financiers (ERP/SRM/SCM) au niveau mondial en s’appuyant sur la reconnaissance 3D, seul langage universel. Et proposer aux Achats et à l’Ingénierie une solution simple et facile de collaboration pour prendre les meilleures décisions.



La plate-forme 3DEXPERIENCE de Dassault Systèmes et ses analytiques métier, ainsi que sa 3DEXPERIENCE Marketplace PartSupply (bibliothèque de composants) permettent tout cela.



Bien armée, au croisement de la performance et de l’innovation, la Direction des Achats peut devenir le chef d’orchestre du juste équilibre entre le commerce, la finance et l’ingénierie.



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