fr.wedoany.com Rapport : L'entreprise allemande nebumind a développé un logiciel de jumeau numérique pour composants, capable d'intégrer les données des machines, des capteurs et les données de processus de production, permettant ainsi une surveillance et une analyse en temps réel de la qualité des composants individuels.
Fondée par Caroline Albert et Franz Engel à Munich, en Allemagne, la société s'appuie sur plus de 20 ans d'expérience dans la fabrication aérospatiale, la technologie des capteurs et le traitement des données. Avant de créer nebumind, les deux fondateurs ont géré et développé InFactory Solutions, une filiale d'Airbus, spécialisée dans le développement de systèmes de capteurs en ligne pour la fabrication avancée.
Au cours de cette expérience, l'équipe a identifié un problème systémique dans le secteur de la fabrication à haute valeur ajoutée : en raison de la dispersion des données de processus et de leur lien avec des machines spécifiques, une grande quantité de données ne pouvait être ni analysée ni utilisée efficacement. La création de Nebumind vise à intégrer ces flux de données dispersés en temps réel, offrant une capacité de traçabilité des composants spécifiques tout au long du processus de production, et aidant les fabricants à contrôler et à améliorer en continu leurs procédés.
La particularité technique de ce logiciel réside dans son architecture de données spatiales pour les composants. Il est compatible avec différents types de machines, formats de données et processus de fabrication, et associe spatialement les paramètres physiques directement aux pièces fabriquées. Contrairement aux systèmes de surveillance traditionnels qui reposent principalement sur la stabilité à long terme des machines, la technologie de jumeau numérique de nebumind permet aux ingénieurs de traiter les données dans un espace tridimensionnel. Les utilisateurs n'ont pas besoin d'interpréter des graphiques de séries temporelles abstraits ; ils peuvent directement localiser les problèmes de qualité, analyser la stabilité des processus et identifier avec précision l'emplacement d'événements, d'anomalies ou d'écarts spécifiques sur le modèle de jumeau numérique du composant.
Cette architecture centrée sur le composant permet une analyse rapide des causes profondes, une surveillance automatique de la qualité et améliore la compréhension des chaînes de processus complexes. (Source : JEC Composites Magazine)
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