Digital Twin + Gestion des exigences : Faire le pont entre l’ingénierie et le DevOps

Un jumeau numérique est un modèle virtuel qui réplique un produit ou un système réel et exécute des scénarios à partir de données réelles provenant du produit physique. Les équipes utilisent généralement ces modèles pour observer le comportement du produit, tester les changements de conception et étudier la performance du système réel.

Cependant, un jumeau numérique ne montre que ce qui se passe avec le produit. Il ne peut pas déterminer si le comportement actuel du système est acceptable sans exigences structurées.

Dans de telles situations, la gestion des exigences instaure une structure qui définit le comportement attendu du produit, relie les modèles d’ingénierie aux flux de travail de développement et maintient tout le monde aligné.

Alors, comprenons comment un jumeau numérique avec gestion des exigences aide à combler les fossés entre les équipes d’ingénierie et DevOps.

Jumeau numérique : définition et concept central

Par définition, un jumeau numérique est une réplique virtuelle (développée à l’aide d’un logiciel) d’un produit physique, tel qu’un avion, un véhicule ou un dispositif médical. Il ne reste pas statique comme un diagramme ou un document de conception, mais il reçoit continuellement des données du système physique qui peuvent être analysées pour comprendre le comportement du produit.

Ainsi, en temps réel, les ingénieurs peuvent effectuer des simulations, analyser la performance et tester les changements possibles avant de les appliquer au système réel.

Exemple

Vous pouvez imaginer une entreprise automobile développant un nouveau modèle de voiture électrique. Alors, ils créent :

• Une vraie voiture
• Une version virtuelle de la même voiture (réplique numérique) en logiciel.

Les capteurs de la vraie voiture envoient plusieurs points de données, dont la température de la batterie, la vitesse du moteur, la pression de freinage et la consommation d’énergie, au jumeau numérique.

Avec toutes les données, les ingénieurs peuvent tester :

• Que se passe-t-il si la batterie chauffe trop?
• Comment fonctionne le freinage sous la pluie
• Comment la voiture se comporte dans un trafic dense

De cette façon, les ingénieurs peuvent effectuer des milliers de tests logiciels au lieu de risquer les vraies voitures.

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Comment les jumeaux numériques transforment le développement de produits

Le développement de produit traditionnel suit une boucle simple : concevoir le système, le tester, corriger les problèmes, et répéter. Cette approche fonctionne, mais elle devient lente et coûteuse à mesure que le système devient complexe.

Le jumeau numérique change complètement cela. Au lieu de construire des prototypes physiques, les jumeaux numériques obligent les équipes à étudier le comportement du système via une réplique virtuelle du produit qui change avec des données réelles du système.

Voici quelques avantages des jumeaux numériques :

• Validation de conception précoce : Les équipes peuvent utiliser un jumeau numérique pour simuler des conditions réelles et détecter les erreurs de conception avant qu’elles n’apparaissent.
• Améliore l’efficacité opérationnelle : Selon un rapport publié sur Digital Twin par Capgemini, les organisations qui utilisent les jumeaux numériques voient en moyenne une amélioration de 15% en termes d’efficacité des ventes et des opérations.
• Coût réduit : Comme les équipes de développement produit n’ont pas besoin de construire un nouveau prototype pour tester chaque scénario, cela permet d’économiser le coût des matériaux et des autres ressources nécessaires.
• Cycles d’itération plus rapides : Les changements de conception sont d’abord testés virtuellement, puis les équipes construisent des prototypes. Cela permet d’économiser le temps nécessaire au développement du produit.

Actuellement, environ 42% des cadres travaillant dans différents secteurs reconnaissent l’importance des jumeaux numériques, et 59% prévoient déjà de les intégrer à leurs opérations d’ici 2028.

Gestion des exigences dans les systèmes à jumeaux numériques

Comme discuté précédemment, un jumeau numérique peut simuler le comportement du système et analyser les données opérationnelles réelles. Cependant, la simulation seule ne suffit pas. Les ingénieurs doivent savoir :

• Quel comportement est attendu?
• Quelles limites le système doit-il respecter?
• Quelles règles de sécurité doivent être respectées?

Ces attentes proviennent d’exigences prédéfinies. Sans cela, un jumeau numérique ne peut pas être validé.

Les exigences comme langage commun entre l’ingénierie et le DevOps

En développement produit, les équipes d’ingénierie et DevOps parlent des langages différents. Les ingénieurs se concentrent sur la création de produits physiques et la simulation de produits numériques. De l’autre côté, les équipes DevOps se concentrent sur le développement et la gestion des logiciels pour contrôler le produit physique.

Considérez un scénario simple : 

• Les ingénieurs ont simulé le comportement d’une batterie de voiture électrique et ont confirmé qu’elle reste en dessous de 50 °C après un trajet continu de 300 km.
• Quelques mois plus tard, les équipes DevOps modifient la façon dont l’énergie est distribuée entre les cellules des batteries. Maintenant, la température de la batterie atteint 56 °C dans certaines conditions, et les équipes d’ingénierie n’ont aucune information à ce sujet.

Ainsi, lorsque les équipes d’ingénierie et DevOps ne répondent pas aux mêmes exigences, le produit échoue.

Voici comment la gestion des exigences peut le résoudre :

• Les équipes d’ingénierie relient les exigences au modèle du jumeau numérique. Ils effectuent des simulations, relient les résultats aux exigences et les mettent à jour.
• Ensuite, les équipes DevOps relient les mêmes exigences aux tâches de développement et aux cas de test. Donc, lorsque les équipes d’ingénierie modifient les exigences, elles notifient automatiquement les équipes DevOps et vice versa.
• Même avec une traçabilité complète du cycle de vie, les deux équipes peuvent effectuer des évaluations d’impact avant d’apporter des modifications pour éviter l’échec.

Ainsi, lorsque les mêmes exigences sont utilisées pour la simulation et le développement logiciel, les équipes valident le comportement du système en utilisant la même référence, ce qui aide à empêcher le système de s’éloigner des exigences initiales.

Comment Modern Requirements4DevOps permet l’ingénierie numérique

Un jumeau numérique n’exécute pas seulement deux ou trois scénarios; Il exécute des milliers de scénarios, et les équipes doivent stocker leurs résultats pour une analyse approfondie et aussi les relier aux exigences initiales. Des plateformes de gestion des exigences comme Modern Requirements4DevOps aident à cela et gardent le cycle de vie du produit organisé.

Voici comment Modern Requirements4DevOps permet l’ingénierie numérique :

• Dépôt centralisé des exigences : L’outil stocke toutes vos exigences, données de simulation, tâches DevOps, etc., dans votre Azure DevOps. Ainsi, différentes équipes n’ont pas besoin de gérer plusieurs outils, et tout peut être accessible au même endroit.
• Traçabilité du cycle de vie de bout en bout : Il permet de créer automatiquement des matrices de traçabilité et de visualiser comment les exigences sont reliées aux scénarios de simulation, aux tâches de développement et aux cas de test. S’il manque des maillons, les équipes peuvent rapidement les identifier et les créer.
• Analyse d’impact des changements de simulation : Cela aide les équipes produit à identifier rapidement l’impact des changements dans Azure DevOps.
• Collaboration et gouvernance : Modern Requirements4DevOps offre un accès basé sur les rôles et permet à plusieurs équipes de travailler ensemble.
• Soutien aux industries réglementées : L’outil est conçu pour être utilisé dans des industries réglementées, telles que l’aérospatiale et l’automobile, et respecte toutes les normes réglementaires, y compris SOC II et 21 CFR Partie 11.

Ainsi, les capacités de Modern Requirements4DevOps aident les équipes à dépasser les simulations isolées et à les maintenir alignées.

L’avenir des jumeaux numériques en DevOps et en génie numérique

Saviez-vous que le marché des jumeaux numériques devrait atteindre 384 milliards de dollars contre 33,97 milliards en 2026, avec un TCAC de 35,40%? À partir de ces données, on peut dire que les jumeaux numériques deviennent une partie centrale du flux de travail moderne du développement de produits.

Dans les années à venir, les jumeaux numériques et la livraison de logiciels ne fonctionneront plus comme des activités séparées. Par exemple, lorsque les développeurs mettent à jour le logiciel de contrôle, l’événement de changement peut déclencher une validation du système via une simulation automatique. Dans ces environnements, la gestion des exigences deviendra plus importante, ce qui aidera à connecter les équipes d’ingénierie et DevOps.

De plus, l’IA renforcera encore cela. L’IA peut analyser automatiquement de grands volumes de résultats de simulation, détecter des motifs et fournir à l’équipe des informations qu’elle ne peut pas trouver manuellement.

Ensemble, les jumeaux numériques, la traçabilité des exigences et les analyses pilotées par l’IA façonneront la manière dont les produits complexes sont conçus, validés et exploités tout au long de leur cycle de vie.