Les logiciels de CAO deviennent plus intelligents et plus avancés

Les développeurs poussent l'intégration de l'IA dans les logiciels de conception, mais la compatibilité reste un point d'achoppement

Pour les entreprises de fabrication, le logiciel de CAO est un outil indispensable pour obtenir le produit commandé par le client. Le dessin en 3D est à l'aube d'un certain nombre de changements majeurs, que l'on peut résumer par la numérisation et l'automatisation. Cela offre de nouvelles opportunités, mais il reste des goulets d'étranglement, notamment en ce qui concerne la compatibilité.

L'intelligence artificielle

Parmi tous les fournisseurs de logiciels de conception assistée par ordinateur (CAO), il existe aujourd'hui un thème central: l'intelligence artificielle. La percée de ChatGPT, Copilot et d'autres modèles d'intelligence artificielle a également stimulé l'innovation chez les développeurs de logiciels de CAO. La conception générative, où des algorithmes génèrent eux-mêmes une conception optimale sur la base d'un cadre défini par l'ingénieur, existe depuis un certain temps. Il s'agit principalement d'une solution pour les développeurs de produits. Ils peuvent tester différentes options de conception beaucoup plus rapidement et plus facilement.

La réalité virtuelle et la réalité augmentée sont de plus en plus souvent associées aux logiciels de CAO. Cela crée une nouvelle dimension dans la visualisation des modèles de CAO en 3D à des fins diverses. Non seulement pour les évaluer d'un point de vue fonctionnel, mais aussi, par exemple, pour les utiliser dans le cadre de discussions commerciales ou de la planification de la maintenance. Dassault Systèmes a récemment annoncé sa collaboration avec Apple pour intégrer l'Apple Vision Pro dans la plateforme 3DExperience.

Conception pour la fabrication

Ce qui fait souvent défaut, c'est la traduction en termes de fabricabilité, même si elle est cruciale du point de vue des coûts. En règle générale, 80% des coûts de production d'un composant sont souvent déterminés lors de la phase de conception. Par conséquent, la connaissance des techniques de fabrication, avec leurs avantages et inconvénients spécifiques, ainsi que des règles de conception, reste essentielle: la conception pour la fabrication. Dans la pratique, ces connaissances font souvent défaut.

La connaissance des techniques de fabrication disparaît, mais c'est là que l'intelligence artificielle trouve des opportunités

Cette situation est en partie due à la tendance à l'externalisation de la production qui a débuté il y a plusieurs décennies. De ce fait, les connaissances en matière de fabrication ont disparu chez les grands équipementiers. Il y a aussi le développement des techniques de fabrication elles-mêmes. Celles-ci sont plus avancées, plus complexes et font de plus en plus appel à des technologies de niche. Il est presque impossible pour les ingénieurs de conserver la connaissance de ces techniques, avec toutes les règles de conception spécifiques.

Dans les années à venir, le vieillissement de la population risque d'éloigner encore plus les connaissances des entreprises. C'est précisément là que l'intelligence artificielle trouve des débouchés, en complément des logiciels de CAO.

De plus en plus de simulations

Si, par exemple, des modèles de prix de revient sont intégrés dans les logiciels de CAO, l'ingénieur peut déjà voir, lors de la conception, l'impact de son choix sur le prix de revient du processus. La percée de l'IA et l'avènement des jumeaux numériques apporteront les changements nécessaires dans ce domaine. Il sera plus facile de calculer avec des données réelles issues de la production, ce qui rendra les résultats beaucoup plus proches de la réalité.

De toutes nouvelles possibilités s'ouvriront également pour l'utilisation des connaissances issues des sources de données dans les logiciels de CAO. Par exemple, un ingénieur peut demander à l'IA de vérifier sa conception par rapport à certaines normes applicables au produit. Ou sur l'optimisation des coûts, tout en maintenant la fonctionnalité. Les éditeurs de logiciels étendent également ces possibilités à la production (CFAO), par exemple pour permettre à l'IA de calculer les trajectoires de fraisage optimales à partir du modèle CAO.

Un ingénieur peut demander à l'IA de vérifier sa conception par rapport à certaines normes qui s'appliquent au produit

Aujourd'hui, il existe même des entreprises qui automatisent complètement la programmation à partir d'un modèle CAO. Et pas seulement pour les opérations en 2,5D, ce que font déjà plusieurs constructeurs de machines, mais aussi pour les opérations complexes à 5 axes. Ils optimisent également la durée de vie des outils en une seule fois, ce qui permet d'économiser des coûts et d'augmenter la fiabilité du processus de production. Les connaissances proviendront donc de plus en plus des bases de données, débloquées grâce à l'IA.

Une autre tendance sur laquelle les développeurs de CAO misent est de rendre leurs logiciels plus intuitifs. Ce faisant, ils abaissent le seuil d'utilisation. L'IA accélérera cette évolution, car les utilisateurs pourront bientôt commander des tâches complexes en langage clair. L'IA prendra également en charge les tâches répétitives lors de la conception à l'aide de la CAO.

Une conséquence de ces développements est que, dans la pratique, la CAO(conception assistée par ordinateur, conception en 3D) et l'IAO(ingénierie assistée par ordinateur, réalisation de simulations) se rapprochent l'une de l'autre. Avec la migration vers le nuage et la disponibilité d'outils de simulation intuitifs, ce sera de plus en plus l'ingénieur concepteur qui effectuera déjà des simulations.

Les applications logicielles sont de plus en plus intégrées, comme le logiciel de flux de travail d'Authentise dans Autodesk Fusion 360. Authentise développe des logiciels axés sur les données pour les processus de production: ils sont utilisés pour établir des devis, planifier des commandes, créer des catalogues en ligne pour les pièces numériques et se connecter directement aux imprimantes 3D pour les rapports de qualité, entre autres. Les données en direct sont échangées avec Autodesk Fusion.

Transition vers le nuage

L'intelligence artificielle ne peut pratiquement exister que dans le nuage. En effet, les simulations et les modèles utilisés pour les calculs nécessitent une puissance de calcul élevée. Bien que la plupart des développeurs de CAO proposent encore le modèle de licence classique, la plupart d'entre eux se tournent d'abord vers l 'informatique en nuage. Ils tentent d'abord de convaincre les clients d'opter pour le modèle SAAS(Software as a Service).

Ces dernières années, l'Europe a fait volte-face en ce qui concerne l'informatique dématérialisée. L'industrie accepte de plus en plus facilement les solutions en nuage, même si cela reste difficile pour certaines branches, comme la défense.

La crainte que la migration vers le nuage entraîne une perte de contrôle des données a incité les développeurs à concevoir des solutions sécurisées. Ils promettent à leurs clients que les modèles d'IA sont formés à partir de données génériques que les éditeurs de logiciels ont eux-mêmes complétées par des données spécifiques de l'entreprise qui conçoit ou fabrique le produit, et non par des données de concurrents. Chaque entreprise obtient ainsi virtuellement son propre morceau de nuage, qui peut d'ailleurs être partagé avec d'autres si l'entreprise elle-même le décide.

La crainte de perdre le contrôle des données a incité les développeurs à concevoir des solutions sécurisées

Pour les développeurs de CAO, le nuage permet de réaliser d'importantes économies, car ils peuvent effectuer des mises à jour beaucoup plus facilement. En retour, les utilisateurs bénéficient d'un confort d'utilisation. Ils n'ont plus besoin d'investir dans du matériel coûteux car presque tous les logiciels sont basés sur le web. Et ils peuvent évoluer plus facilement. Si un projet nécessite davantage de postes de travail de CAO, ceux-ci peuvent être rapidement ajoutés dans le nuage, bien que cela ait un prix.

Plusieurs éditeurs de logiciels introduisent également de nouveaux modèles de paiement qui permettent, par exemple, de payer pour certains outils (de simulation) dont on n'a pas besoin très souvent, à chaque fois qu'on les utilise. Ils paient au fur et à mesure. Ce faisant, ils abaissent le seuil d'exploration des nouvelles possibilités, ou ne les utilisent que lorsque c'est vraiment nécessaire.

Avec les solutions en nuage, les développeurs de CAO déchargent aussi largement les utilisateurs du souci de la cybersécurité.

Intégration PLM et PDM

Parallèlement à la transition vers l'informatique en nuage, les logiciels PLM et PDM(Product Lifecycle Management et Product Data Management) ainsi que les logiciels de CAO sont intégrés dans les nouvelles plateformes. Un avantage à ne pas sous-estimer est que la collaboration devient plus facile et que tout le monde utilise automatiquement les bonnes données: tout le monde travaille avec le bon modèle.

L'échange de données reste le maillon faible

Les nouvelles possibilités offertes par les développeurs de CAO semblent presque infinies. Cependant, il existe un goulet d'étranglement majeur: la compatibilité des données. Aux Pays-Bas, où un groupe croissant d'équipementiers s'oriente vers la définition basée sur le modèle et l'enrichissement du modèle CAO 3D avec des données PMI comme alternative au dessin technique, les entreprises manufacturières se plaignent en particulier de ce point.

Tant que l'on reste dans l'écosystème des développeurs de CAO, on peut transférer des données d'une application à l'autre en toute transparence. Cependant, dans une entreprise manufacturière typique, la pratique consiste à travailler pour des clients qui utilisent différents logiciels de CAO. Ce n'est que dans quelques secteurs, comme l'aérospatiale, qu'il est courant d'utiliser le même logiciel de CAO tout au long de la chaîne d'approvisionnement. Dans la plupart des secteurs, les équipementiers et les fournisseurs utilisent chacun leur propre logiciel de CAO.

Dans le domaine de la tôlerie, cela pose moins de problèmes que dans celui de l'usinage. Ce dernier groupe d'entreprises a placé ses espoirs dans le format de fichier neutre STEP. Celui-ci peut être lu dans n'importe quel logiciel de CAO. Toutefois, l'expérience montre que la conversion d'un fichier CAO natif en fichier STEP n'est pas exempte d'erreurs à 100%. Le nouveau format STEP 242 est censé apporter des améliorations, mais des données sont perdues tant lors de la conversion vers un fichier STEP que lors de sa lecture.

Tant que les personnes chargées de la production ne seront pas sûres à 100% que les données sont correctes, elles n'accepteront pas cette solution. C'est d'autant plus dommage que la définition basée sur le modèle ouvre la voie à une programmation plus rapide des machines avec moins de main-d'œuvre.

Avec l'acquisition d'Altair, Siemens a franchi une étape importante en ajoutant les capacités de simulation des structures mécaniques à son portefeuille NX. Ses capacités de calcul à haute performance ont également été l'une des raisons de l'acquisition. Bien entendu, Siemens mise aussi beaucoup sur le cloud, mais le groupe allemand prévoit qu'à terme, la plupart des données resteront au sein de l'entreprise de fabrication(Edge computing).

Lors de la foire de Hanovre, Siemens a lancé, entre autres, un modèle d'IA spécifique à l'industrie, développé en collaboration avec Microsoft: Industrial Foundation Model.

Programmation à partir du modèle 3D

Lors du MBD Solutions Event au Mikrocentrum à la fin de l'année dernière, l'un des fournisseurs de rang 1 de la région de Brainport a présenté les résultats de ses essais internes avec MBD et PMI. Lors de la programmation de pièces complexes, ils économisent jusqu'à 50% du temps de programmation. En fait, la programmation d'une MMT ne prend qu'un quart du temps qu'elle prendrait sans MBD et PMI.

Des normes ouvertes de qualité et fiables à 100% sont essentielles si l'industrie manufacturière veut maximiser le potentiel des nouveaux outils de numérisation. Toutefois, la question est de savoir si les développeurs de logiciels sont prêts à franchir ce pas. Après tout, en agissant de la sorte, ils permettent à leurs clients de sortir plus facilement de leur écosystème. Actuellement, la rétention des utilisateurs dans l'écosystème du développeur fait précisément partie de sa stratégie.