Soutenance de thèse d'Oghenemarho ORUKELE - Mercredi 11 Juin 2025 à 14h00

Résumé : Cette thèse propose une architecture générique et modulaire de jumelage numérique centrée sur une structure de données de jumelage numérique (DTDS). La DTDS fait abstraction des détails de mise en œuvre des entités physiques, permettant des interfaces standard pour les services de jumelage numérique, tels qu’un système d’aide à la décision (DSS). L’architecture proposée comprend un module de gestion des données historiques, avec un pipeline de transformation des données et une file d’attente asynchrone pour obtenir des performances en temps réel. En outre, les méthodologies de maintien de la cohérence s’appuient sur le DTDS et le DSS pour synchroniser le jumeau numérique avec son jumeau physique. Le système proposé a été validé par des expériences utilisant l’´équipement de production de la plateforme de l’ENSAM et de la plateforme d’un partenaire universitaire. L’évaluation a vérifié la généricité de l’architecture, les performances en temps réel et l’efficacité de l’intégration des services de jumeau numérique. Les résultats démontrent la faisabilité d’une architecture de jumeau numérique modulaire, évolutive et entièrement intégrée qui incorpore la gestion des données historiques et soutient la prise de décision. Cette recherche contribue à l’objectif plus large de développer une architecture de jumeau numérique normalisée pour les applications de l’industrie 4.0 dans le domaine de la fabrication

Mots-clés : Jumeaux numériques et physiques, déviation virtuelle/réelle, cohérence numérique, gestion des données historiques, structure des données des jumeaux numériques, systèmes d’aide à la décision.

Abstract : This thesis proposes a generic and modular Digital Twin architecture centred around a Digital Twin Data Structure (DTDS). The DTDS abstracts the implementation details of physical entities, enabling standard interfaces for Digital Twin services, such as a Decision Support System (DSS). The proposed architecture includes a historical data management module, featuring a data transformation pipeline and an asynchronous data queue to ensure real-time performance. Additionally, coherence maintenance methodologies leverage the DTDS and DSS to synchronise the Digital Twin with its physical twin. The proposed system was validated through experiments using manufacturing equipment in the ENSAM platform and the platform of an academic partner. The evaluation assessed the architecture’s genericity, real-time performance, and effectiveness in integrating Digital Twin services. Results demonstrate the feasibility of a modular, scalable, and fully integrated Digital Twin architecture that incorporates historical data management and supports decision-making. This research contributes to the broader goal of developing a standardised Digital Twin architecture for Industry 4.0 applications in the manufacturing domain.

Keywords :  Digital and physical twins, Virtual/real deviation, Digital coherence, Historical data management, Digital twin data structure, Decision support systems