Cas d’usage – Améliorer l’efficacité opérationnelle de la R&D grâce aux Digital Twins

Contexte

La direction R&D de Thales cherchait à identifier des leviers concrets pour accélérer les cycles de développement, réduire les coûts de test et renforcer la traçabilité tout au long du cycle de vie des produits complexes.

Une piste technologique était sur la table : le Digital Twin, perçu comme un levier structurant pour :

Simuler le comportement des systèmes avant leur mise en production
Centraliser les données d’ingénierie pour tous les métiers
Mieux connecter les phases de conception, de test et de maintenance

Mais plusieurs questions restaient ouvertes : comment démarrer ? avec quel ROI ? sur quel périmètre ?

Notre approche – Une consultation Hubadviser avec un retour d’expérience industriel de référence

Pour éclairer la réflexion, nous avons organisé une consultation stratégique avec Olivier Doutriaux, ex-Chief Digital Officer de la R&D chez Renault, pionnier dans la mise en œuvre de jumeaux numériques dans l’industrie automobile.

Objectif de la session :

“Quelles sont les bonnes pratiques (et erreurs à éviter) pour réussir l’implémentation d’un Digital Twin en environnement R&D ?”

Contenu de la discussion :

Bonnes pratiques partagées par Renault :

Commencer petit : démarrer avec un sous-système critique, facilement mesurable
Assurer l’alignement métier–ingénierie–IT dès le départ
Adopter une logique produit plutôt que projet : penser jumeau sur tout le cycle de vie
Capitaliser sur les données existantes au lieu de créer un modèle ex nihilo
Utiliser le Digital Twin comme support de collaboration transverse, pas uniquement comme outil de simulation

Bénéfices pour Thales :

Une vision claire des scénarios où le Digital Twin crée de la valeur dès 6-12 mois
Des exemples concrets d’indicateurs de performance à suivre
Une feuille de route par étapes pour industrialiser sans surcomplexifier
Un retour d’expérience crédible, applicable à l’ingénierie de systèmes complexes

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