Digital Twin Industriel

Voir votre usine
avant de la transformer.

Nous modélisons vos lignes, vos flux et vos actifs pour simuler, tester et sécuriser vos décisions industrielles avant d'engager le terrain.

Découvrir la méthode ↓
Le service

Un jumeau numérique de votre outil industriel, au service de la décision.

Avant de déplacer une ligne, de changer une implantation ou d'investir dans un nouvel équipement, vous avez besoin de voir. Nous construisons une représentation numérique fidèle de vos ateliers, de vos flux et de vos actifs. Nous pouvons utiliser vos données historiques. Selon les besoins nous pouvons nous connecter avec des données temps réelles.

Nous prévilégions les mathématiques à l'esthétique.

Ce jumeau numérique devient un outil de décision : simuler des scénarios de planning de production, tester une réorganisation, valider l'adéquation charge / capacité, identifier les goulots, optimiser la surface et les flux intralogistiques, dimensionner une flotte d'AGV — sans interrompre l'activité réelle. La 3D offre un support indiscutable dans lequel sont intégrées toutes les contraintes métiers. Son pouvoir communicationnel permet l'adhésion

Nous vous dotons d'un outil de prise de décision pour valider les hypothèses dimensionnantes d'une nouvelle ligne / usine et sécuriser vos investissements.

Apports de l'agentique

Ce que l'agent IA apporte au jumeau numérique.

Construit le modèle

À partir d'Excel, d'extraits ERP ou d'une description, et signale les données manquantes. Réduit la durée de modélisation.

Explore les scénarios

Il en génère et en simule des dizaines, puis ne garde que les écarts significatifs. Vous voyez les vrais leviers, pas seulement les 3 scénarios que vous auriez pensé tester.

Réagit aux aléas

Panne, absence ou rupture : contre-mesures simulées et classées en quelques minutes. Une aide à la décision pour l'équipe suivante, pas seulement pour le plan annuel.

Explique

En langage lean, adapté à chacun (directeur, méthodes, chef d'équipe). Les résultats sont compris et utilisés sans expert en simulation.

Garde le jumeau fidèle

Il compare simulation et réalité et propose un recalibrage. Un écart qui persiste révèle un changement réel dans l'atelier.

Agit dans vos outils (à venir)

Après validation, il crée une action dans l'outil terrain ou prévient un responsable. La décision passe dans le quotidien de l'atelier.

Notre méthode

Une approche rythmée.

01

Déterminer les cas d'usage

Nous clarifions à quoi doit servir la simulation : quels résultats business sont attendus, sous quels indicateurs (KPIs), et quelles données sources sont nécessaires.

  • Résultats business visés et KPIs de sortie attendus
  • Liste des données sources nécessaires
02

Cartographier

Nous cartographions les flux et les process de fabrication sur le périmètre retenu.

  • VSM
  • Diagramme de flux
03

Modéliser

Nous construisons le modèle à partir des données de production du site.

  • Nomenclatures (BOM), gammes de fabrication, temps de cycle, TRS, taux de pannes, etc.
  • Planning de production, temps d'ouverture, etc.
  • Skills matrix, etc.
04

Valider le modèle

Nous vérifions les résultats du modèle sur la base d'une situation de test et des KPIs définis en amont.

  • Résultats de type capacitaire, throughput, expéditions, en-cours, goulots
  • Design de projet Greenfield / Brownfield
05

Intégration technologique verticale (selon les besoins)

Nous connectons le modèle à des sources de données et ajoutons des fonctionnalités avancées.

  • Intégration de données temps réel et plateformes de données
  • Scripts et fonctions d'IA
  • Interfaçage bases de données, ERP, planning de production, etc.
06

Appropriation & mise en production

Nous formons vos équipes à utiliser le numérique au quotidien pour répondre à des cas d'usage concrets.

  • Formation outil et formation simulation dans la vie quotidienne
  • Formalisation de la valeur, Business case
  • Intégration des résultats vers l'animation de performance industrielle, l'ordonnancement, la résolution de problème, etc.
Ce que l'agentique ne fait pas

Qualité des données

Un client sans historique d'arrêts (niveau de documentation faible) ne peut pas bénéficier du recalibrage. La valeur de l'agent dépend du niveau de données disponible.

Validité statistique

Un résultat de simulation doit toujours afficher ses hypothèses, son nombre de réplications et ses intervalles de confiance. Sinon l'agent donne une fausse impression de certitude.