Développez votre Logiciel de simulation de jumeau numerique pour usines

Client : Un constructeur automobile de premier plan basé en Allemagne, cherchant à moderniser ses lignes d'assemblage historiques. Défi : Le client rencontrait des problèmes majeurs de synchronisation entre ses robots d'assemblage et le système de gestion centralisé. Leur système existant ne parvenait pas à traiter les données en temps réel, causant des micro-arrêts fréquents. Ils avaient un besoin urgent d'optimiser leur Logiciel de simulation de jumeau numerique pour usines pour prédire ces désynchronisations avant qu'elles ne surviennent. Solution : Smartbrain a déployé une équipe de 3 développeurs C++ seniors spécialisés en programmation système bas niveau et en simulation physique. L'équipe a audité le code existant et a réécrit le moteur de gestion des événements en C++ moderne (C++17), en introduisant le multi-threading pour paralléliser le traitement des données capteurs. Ils ont également implémenté un module de prédiction léger capable de tourner sur des serveurs locaux. Résultat : En seulement 4 mois, la latence de communication entre le jumeau numérique et les automates a été réduite de 85%. Les micro-arrêts ont quasiment disparu, augmentant la productivité globale de la ligne de 12%.

Client : Une multinationale américaine spécialisée dans la production de verre industriel, opérant des fours à haute température 24/7. Défi : La consommation énergétique des fours était instable et difficile à prévoir. Le client souhaitait utiliser son Logiciel de simulation de jumeau numerique pour usines pour modéliser les flux thermiques en temps réel et ajuster la puissance des brûleurs dynamiquement, mais leur solution actuelle en Python était trop lente pour réagir aux fluctuations rapides. Solution : Nous avons intégré deux ingénieurs C++ experts en calcul haute performance (HPC). Ils ont développé une bibliothèque C++ optimisée (DLL) interfencée avec le système existant pour prendre en charge les calculs thermodynamiques lourds. L'équipe a utilisé des instructions SIMD pour accélérer les opérations matricielles critiques nécessaires à la simulation thermique. Résultat : Le temps de calcul pour une simulation complète est passé de 30 secondes à 0.8 seconde, permettant un ajustement en quasi temps réel. Cela a conduit à une réduction directe de la facture énergétique de 9% sur l'année.

Client : Un géant du e-commerce cherchant à automatiser entièrement un nouveau centre de distribution de 50 000 m². Défi : Le système de gestion de flotte des robots autonomes (AGV) saturait lors des pics de charge simulés. Le Logiciel de simulation de jumeau numerique pour usines n'arrivait pas à gérer efficacement le pathfinding de 500 robots simultanés, créant des embouteillages virtuels qui menaçaient la viabilité du projet réel. Solution : Smartbrain a fourni un architecte logiciel et deux développeurs C++ confirmés. Ils ont remplacé l'algorithme de routage standard par une solution personnalisée basée sur des graphes dynamiques, codée en C++ pur pour une gestion mémoire optimale. Ils ont également mis en place une simulation distribuée pour tester des scénarios de charge extrême. Résultat : La capacité de traitement du système de simulation a été multipliée par 4. Le nouveau modèle a permis de valider une configuration de flotte capable de traiter 25% de colis en plus par heure sans congestion.