Elle repose principalement sur une méthodologie à base d’Ingénierie Système basée sur les modèles (MBSE) et pouvant intégrer de nombreuses contraintes (agilité, éco-conception, multiphysiques, safety, etc.), allant de l’expression du besoin aux architectures candidates en prenant en compte l’ensemble du cycle de vie du système, et adressant aussi bien les aspects « produit », « process » de fabrication que le couplage des deux (co-conception du produit et du process) ;

Les systèmes adressés sont essentiellement mécaniques, mécatroniques et cyber-physiques (CPS) :

• Les systèmes aéronautiques et spatiaux afin d’accompagner la nécessaire mutation du secteur ;
• Les systèmes de transports autonomes (terrestres, aériens, navals) et les nouvelles mobilités ;
• Les systèmes de production incluant la cobotique et les CPPS (Systèmes cyberphysiques de production) mis en œuvre pour la digitalisation de l’usine du futur (Industrie 4.0), tant pour leur intégration que pour leur exploitation et pilotage ;
• Les nouveaux systèmes multi-énergies (MES) combinant par exemple l’éolien et le solaire ;
• Les systèmes médicaux connectés (IoT), tel le pancréas artificiel ;
• La robotique bio-inspirée et la robotique en essaim ;
• Les assemblages mécaniques nouveaux et adaptés afin d’être mis en œuvre dans ces nouveaux systèmes.

Dans le contexte du MBSE, cette analyse d’architectures candidates issues de la synthèse d’architectures, repose principalement sur des évaluations comparatives sous contraintes diverses (principalement comportementales) dans un objectif d’optimisation ou d’aide à la décision.. Afin de prendre en compte de nombreux critères, elle fait appel à :

• La modélisation, la simulation et l’optimisation mécatronique, c’est-à-dire multi-domaines (mécanique, électronique, informatique, etc.) et multi-physiques (électromagnétisme, thermique, dynamique vibratoire, etc.) ;
• La mise en œuvre de modèles compacts et réduits et à base d’intelligence artificielle ;
• L’optimisation multidisciplinaire (MDO) ;
• L’analyse de sûreté de fonctionnement basée modèles (MBSA, FTA, etc.) pour les systèmes critiques ;
• L’analyse topologique ;
• Des métriques relatives à l’intégration de ces systèmes.

L’objectif est l’intégration de l’ensemble de ces modèles au sein d’un jumeau numérique afin de jouer de multiples scénarios d’évaluation pour mieux accompagner les prises de décision en conception, tout particulièrement en conception préliminaire, mais également tout au long du cycle de vie du système, qu’il soit produit ou process.

La conception des systèmes actuels et futurs fait appel à un ensemble de méthodologies qu’il est intéressant d’utiliser en synergie :

• L’ingénierie système, plus spécifiquement à base de modèles (MBSE), avec une méthodologie couplant :
  • Une analyse boîte noire pour faire émerger des exigences cohérentes ;
  • Une analyse boîte blanche pour définir des architectures candidates et choisir l’architecture physique optimale ;
• L’intégration de l’agilité dans la conception des systèmes mécatroniques ;
• Les méthodologies de conception collaborative des systèmes complexes, mécatroniques et robotiques, etc.
• L’ingénierie concourante, plus particulièrement le Set Based Concurrent Engineering (SBCE).

Quelle que soit la nature d’un système ou d’un process, il en découle la nécessité d’adresser :

• L’interopérabilité entre le MBSE et les modèles métier (CAO, MDO, etc.)
• La gestion des connaissances par les ontologies et le KBE (Knowledge Based Engineering) ;
• La gestion des conflits et l’aide à la décision ainsi (choix et la construction des métriques pertinentes, multi-agents, ...) ;
• La robustesse du design, par exemple par analyse variationnelle et tolérancement multi-domaine.

L’applicabilité des méthodologies envisageables pour la conception et l’exploitation des systèmes complexes (CPS, mécatroniques, produit-process, etc.) est conditionnée par l’existence d’un substrat formel les rendant pertinentes et fiables.

Ces formalismes rigoureux reposent principalement sur :

• • Les mathématiques des systèmes complexes, telles que les structures connectives, la théorie des catégories, l’analyse topologique, etc.
  • Les concepts informatiques tels que les langages formels, les systèmes multi-agents, l’exploration des données (data mining), etc.

Ils permettent ainsi, en appui aux méthodologies de conception développées :

• • de structurer et de mettre en œuvre le jumeau numérique qui regroupe de nombreux modèles hétérogènes ;
  • d’assurer et de maintenir la cohérence des modèles nécessaires ;
  • de gérer la diversité des langages et outils de modélisation utilisés pendant la phase de conception. A titre d’exemple, on peut citer :
    • Les langages de modélisation formels (Modelica, Altarica) et semi-formels (SysML) ;
    • Les outils dédiés tels que Matlab, Cameo Systems Modeler, Capella-Arcadia, PTC Integrity Modeler, AnyLogic, 3D Experience, ModelCenter, Karren, etc.