Le secteur industriel fait face à un impératif d’accélération sans précédent. La personnalisation de masse, les exigences accrues de durabilité et la complexité grandissante des architectures de production imposent une compression drastique des temps de développement. Dans ce contexte, Siemens franchit une étape décisive en introduisant des méthodes directement issues de l’ingénierie logicielle au cœur de ses portefeuilles d’automatisation et de simulation. Avec le lancement de SIMATIC AX WinCC Unified Elements et l’intégration renforcée de PhysicsAI au sein de la suite Simcenter, le groupe concrétise la convergence entre technologies de l’information et technologies opérationnelles. Cette double annonce préfigure une mutation profonde où le code, les modèles de langage et l’apprentissage profond redéfinissent la conception des usines intelligentes.
SIMATIC AX WinCC Unified Elements : l’ingénierie IHM adaptée au paradigme Everything as Code
Jusqu’à présent, la programmation des interfaces homme-machine dans le monde industriel reposait principalement sur des environnements graphiques intégrés, réputés fermés et difficiles à synchroniser en équipe. Avec l’extension de l’écosystème SIMATIC AX à la visualisation via WinCC Unified Elements, Siemens fait évoluer ce paradigme historique. L’environnement repose sur Visual Studio Code, l’éditeur plébiscité par les développeurs informatiques, offrant aux automaticiens une flexibilité inédite. Cette transition vers une approche textuelle et modulaire permet de concevoir les écrans, les alarmes, les variables et les scripts sous la forme de fichiers lisibles et manipulables par programmation.
L’un des apports majeurs de cette solution réside dans son intégration native avec le gestionnaire de versions Git. Les équipes d’ingénierie peuvent désormais collaborer selon les standards du génie logiciel contemporain, en exploitant des branches de travail, des revues de code systématiques et des demandes de fusion contrôlées. Cette traçabilité rigoureuse supprime le risque d’écrasement de configurations et simplifie les retours en arrière en cas d’anomalie. De surcroît, cette compatibilité ouvre la porte à l’automatisation des tests et aux chaînes d’intégration et de déploiement continus, des méthodes jusqu’ici rares dans le pilotage des processus industriels.
L’architecture s’appuie également sur la structuration par fichiers YAML. Cette standardisation claire permet d’automatiser la génération d’écrans et d’architectures complètes à l’aide de modèles de langage et d’assistants d’intelligence artificielle. Les ingénieurs ne passent plus des journées à positionner manuellement des milliers d’objets graphiques ou à déclarer des tables de variables répétitives. Un simple fichier de description ou une instruction textuelle permet de générer l’ossature d’une interface complexe. Un mode hybride garantit par ailleurs une synchronisation bidirectionnelle instantanée entre l’éditeur visuel et le code source, préservant la clarté visuelle tout en décuplant la vitesse de réalisation.
Simcenter et PhysicsAI : la simulation physique accélérée par l’apprentissage géométrique
Parallèlement à l’automatisation des lignes de production, Siemens accélère le volet amont de la conception mécanique et thermique avec l’évolution majeure de sa plateforme Simcenter. Cette version consolide notamment l’unification des technologies issues du rapprochement stratégique avec Altair, rassemblant au sein d’un écosystème cohérent des solutions de premier plan comme Inspire et HyperMesh. L’élément central de cette avancée réside dans Simcenter PhysicsAI, une technologie d’apprentissage profond géométrique capable d’exploiter les historiques de simulation numérique pour construire des modèles prédictifs d’ordre réduit extrêmement véloces.
Dans la pratique habituelle de l’ingénierie assistée par ordinateur, l’exploration de nouvelles géométries ou d’hypothèses thermiques complexes se heurte aux temps de calcul considérables des solveurs traditionnels. Avec PhysicsAI, l’évaluation des flux aérodynamiques ou des contraintes mécaniques devient jusqu’à mille fois plus rapide grâce à l’inférence neuronale. Les concepteurs obtiennent des réponses quasi instantanées sur leurs variantes techniques, encourageant une exploration approfondie de l’espace de conception. Grâce à la prise en charge du calcul multi-GPU dans Simcenter STAR-CCM+, l’entraînement des modèles d’intelligence artificielle pour la mécanique des fluides s’effectue avec une efficacité sans précédent.
Le système propose également des fonctionnalités de génération de concepts physiques assistée par intelligence artificielle. À partir de contraintes imposées et de données physiques historiques, les algorithmes suggèrent des pistes de conception optimales tout en garantissant la cohérence des lois physiques sous-jacentes. Cette démarche déplace la simulation au tout début du cycle de développement, permettant d’identifier et de corriger les points de faiblesse structurelle bien avant l’étape de prototypage physique.
Une synergie globale pour décloisonner les métiers de l’ingénierie
Bien que ciblant des étapes différentes de la chaîne de valeur, ces deux nouveautés répondent à une ambition unifiée : briser les silos historiques entre concepteurs mécaniques, spécialistes de la simulation et automaticiens de terrain. En adoptant le principe du déplacement à gauche des vérifications, les industriels peuvent valider virtuellement le comportement des équipements avant même le premier assemblage physique. Cette continuité numérique globale assure une cohérence parfaite des données tout au long du projet et limite drastiquement les coûts liés aux modifications tardives sur site.
L’ouverture de ces outils constitue un autre atout déterminant pour les entreprises. En facilitant l’intégration de composants web sur mesure et l’accès à l’écosystème d’extensions Open VSX, Siemens propose un environnement modulable et pérenne. Les bureaux d’études ne se trouvent plus enfermés dans des solutions rigides et peuvent adapter leur environnement de travail avec des assistants spécialisés, en adéquation exacte avec leurs règles de conception internes.
Transformation des compétences et perspectives pour l’industrie 4.0
Le déploiement de ces innovations s’accompagne toutefois d’une indispensable évolution des compétences au sein des équipes opérationnelles. L’arrivée de Git, des fichiers YAML et des démarches logicielles nécessite une acculturation des automaticiens, traditionnellement formés à des ateliers graphiques propriétaires. Les entreprises devront investir dans la formation continue de leurs collaborateurs pour convertir ces nouvelles capacités techniques en véritables leviers de compétitivité opérationnelle.
En mariant l’agilité du génie logiciel, la puissance de l’intelligence artificielle et la précision de la simulation neuronale, Siemens trace la voie de l’ingénierie industrielle de nouvelle génération. Pour les constructeurs de machines et les industriels manufacturiers, cette mutation représente une opportunité majeure de concevoir des équipements plus fiables, plus performants et mis sur le marché dans des délais records.
