Présentation
En anglaisRÉSUMÉ
Le mannequin numérique (MN) est un outil de simulation numérique pour évaluer l'ergonomie d'un produit ou d'un poste de travail sous forme de maquettage numérique. Il vise à représenter le futur opérateur ou l'utilisateur du produit, à simuler son activité, à évaluer ses interactions avec son environnement pour en déduire des informations sur les contraintes subies. L'intérêt majeur de la simulation ergonomique est de diminuer le temps de conception, et par là son coût. Dans cet article, une revue des avancées récentes et des défis à relever est présentée.
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Digital Human Model (DHM) is a numerical simulation tool to assess the ergonomics of a product or a workstation in the form of digital mockup. It aims to represent the future operator or user of the product/workstation, to simulate his/her activities and to assess interactions with the environment in order to deduce information about discomfort and occupational risks. The major advantage of ergonomic simulation is that it reduces time to market, and hence cost. In this article, a review of recent advances and challenges is presented.
Auteur(s)
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Xuguang WANG : Directeur de recherche IFSTTAR (Institut Français des Sciences et Technologies des Transports, de l'Aménagement et des Réseaux), Responsable de l'équipe « Biomécanique pour la simulation ergonomique » du Laboratoire de Biomécanique et Mécanique des Chocs (LBMC), unité mixte de recherche avec l'Université Claude Bernard Lyon1.
INTRODUCTION
La simulation ergonomique fait appel aux techniques de simulation numérique pour évaluer l'ergonomie d'un produit ou d'un poste de travail sous forme de maquettage numérique. Le mannequin numérique (MN) est un de ces outils, qui a suivi l'évolution des logiciels CAO (Conception assistée par ordinateur). Il vise à représenter le futur opérateur ou l'utilisateur du produit, à simuler son activité, à évaluer ses interactions avec son environnement pour en déduire des informations sur les contraintes subies. L"intérêt majeur de la simulation ergonomique est de diminuer le temps de conception, et par là son coût. Pouvoir mettre en situation un mannequin numérique et effectuer tout test pertinent pour corriger les incohérences du produit, cela très en amont dans la phase de conception et sans avoir recours à une maquette physique, peut permettre d"éviter des erreurs souvent très coûteuses lorsqu"elles sont détectées tardivement. Il en est de même pour la planification des postes de travail pour une chaîne de production dans le cas d'une usine numérique.
Les premiers mannequins numériques sont apparus dans les années 1960, et les premiers logiciels commercialisés vers la fin des années 1980. Le comité G-13 (Digital Human Technologies and Standards) de la Society of Automotive Engineering (SAE) organise depuis 1998 une conférence annuelle consacrée à la modélisation numérique de l'homme, Digital Human Modeling, réunissant 100 à 200 participants (chercheurs, éditeurs de logiciel, utilisateurs finaux) donnant ainsi une opportunité aux acteurs de cette technologie d'échanger des avancées sur la modélisation de l'homme pour répondre aux questions posées par l'industrie. La SAE a décidé d'arrêter l'organisation de cet événement en 2009. Une communauté DHM est née, et a pris le relais avec l'aide du comité technique « Human Simulation and Virtual Environments » de l'Association internationale d'ergonomie (IEA). La première conférence DHM a été organisée par l'IFSTTAR à Lyon en 2011.
Des progrès considérables ont été réalisés au cours de ces dix dernières années notamment dans le domaine de la modélisation anthropométrique et de la modélisation de mouvements, grâce à des projets de recherche de grande envergure. Entre autres, on peut citer le projet CAESAR (Civilian American and European Surface Anthropometry Resource) qui a scanné environ 2 500 Américains et 2 500 Européens permettant ainsi de disposer d'une grande quantité de données anthropométriques en trois dimensions. Plusieurs consortiums de recherche se sont également formés pour résoudre le problème du manque de données biomécaniques et pour faire avancer la technologie de simulation par mannequin numérique en Europe, aux États-Unis et au Japon :
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HUMOSIM (HUman MOtion SIMulation) de l'Université de Michigan, depuis 1998. Ce consortium, formé de plusieurs partenaires industriels, développe essentiellement une approche basée sur des données pour simuler des mouvements. Une grande quantité de mouvements a ainsi été récoltée ;
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les projets européens REALMAN (2001-2004) et puis DHErgo (2008-2011). Les deux consortiums réunissent des industries automobiles (Renault, PSA, BMW) et aérospatiales (Alenia), des universités (U. Technique de Munich, U. de Patras, U. libre de Bruxelles), des centres de recherche (IFSTTAR, CEIT) et des éditeurs de logiciels (Human Solutions, ESI). Une des avancées les plus significatives est d'avoir développé des concepts et des algorithmes de simulation de mouvements complexes aptes à prendre en compte de multiples contraintes imposées au mouvement. Bien que l'approche soit basée sur des données, des connaissances sous forme de règles de contrôle de mouvement et des contraintes dynamiques sont introduites, ce qui permet de dépasser le périmètre expérimental des données lors de la simulation ;
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Virtual Soldier Research program de l'Université d'Iowa, depuis 2003. Ce programme de recherche a reçu d'importants soutiens financiers, notamment de l'armée américaine. Il vise à développer des humains virtuels capables de tester de futurs équipements civils et militaires. À la différence de HUMOSIM, REALMAN et DHErgo, ce programme privilégie le développement de modèles physiques (en opposition à l'approche basée sur des données) pour prédire le mouvement et la performance humaine ;
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Digital Human Research Center, Japan National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST), créé en 2003, a pour objectif de développer et promouvoir la technologie de la simulation par mannequin numérique au Japon.
Dans cet article, après un court rappel des fonctionnalités souhaitées du mannequin numérique, les avancées récentes et les principaux défis sur la technologie du mannequin numérique sont présentés, notamment sur la génération des mannequins représentatifs, la simulation de posture et de mouvement, et l'évaluation ergonomique.
MOTS-CLÉS
KEYWORDS
ergonomics | digital-human model
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1. Fonctionnalités souhaitées du mannequin numérique
Avec un outil mannequin numérique, quels sont les types d'analyses ergonomiques qui paraissent intéressants aux yeux des ingénieurs de conception et des ergonomes ? Chaffin a cité une enquête auprès de 250 concepteurs menée par le comité G-13 de Society of Automotive Engineering (SAE). À partir d'une quarantaine de réponses reçues, il ressort que ce sont les fonctionnalités suivantes qui figurent parmi les plus attendues d'un mannequin numérique :
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1. être capable de disposer de larges bases de données anthropométriques selon différents groupes démographiques ;
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2. être capable de disposer d'un large choix de vêtements, de gants et de casques de protection ;
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3. être capable de prédire la capacité musculaire et l'endurance d'une population pour effectuer une tâche donnée ;
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4. être capable de simuler posture et mouvement d'une façon réaliste en présence d'un environnement contraint/non contraint avec le minimum de descripteurs de la tâche à simuler ;
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5. être capable de prédire la capacité musculaire de la main ainsi que le champ de vision ;
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6. être capable d'effectuer des analyses temporelles sur une tâche ;
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7. être capable d'effectuer des analyses sur l'encombrement et l'atteinte dans un large éventail de situations ;
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8. être compatible avec plusieurs systèmes CAO utilisés au sein d'une même entreprise.
On fait surtout appel à un outil MN dans les cinq domaines suivants : conception, fabrication, maintenance, formation et communication. Selon l'application, les fonctionnalités exigées peuvent varier.
Par exemple, pour la conception de l'intérieur d'une automobile, il est primordial de pouvoir modéliser et représenter la population cible des conducteurs et analyser le confort postural, l'atteinte, l'habitabilité, l'accessibilité et la visibilité. La prédiction de la capacité musculaire est de bien moindre importance.
Par contre,...
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BIBLIOGRAPHIE
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(1) - CHAFFIN (D.B.) - Improving digital human modeling for proactive ergonomics in design. - Ergonomics, vol. 48, no 5, p. 478-491 (2005).
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(2) - DUFFY (V.G.) - Handbook of digital human modeling : research for applied ergonomics and human factors engineering. - CRC Press, Inc., Boca Raton, FL, États-Unis (2009).
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(3) - BERTILSSON (E.), HÖGBERG (D.), HANSON (L.) - Using experimental design to define boundary manikins. - Work, 41, p. 4598- 4605, DOI : 10.3233/WOR-2012-0075-4598 (2012).
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(4) - JUNG (K.), KWON (O.), YOU (H.) - Development of a digital human model generation method for ergonomic design in virtual environment. - International Journal of Industrial Ergonomics, 39, p. 744-748 (2009).
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(5) - YOU (H.), RYU (T.) - Development of a hierarchical estimation method for anthropometric variables. - International Journal of Industrial Ergonomics, 35(4), p. 331-343 (2005).
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...
ANNEXES
Système de modélisation du corps humain Anybody http://www.anybodytech.com/ (page consultée le 5 mai 2014)
Technologie de la modélisation humaine de Dassault Systèmes http://www.3ds.com/products-services/delmia/ (page consultée le 5 mai 2014)
Logiciel de simulation de l'homme Jack de SIEMENS http://www.plm.automation.siemens.com/en_us/products/tecnomatix/ assembly_planning/jack/index.shtml (page consultée le 5 mai 2014)
Le logiciel RAMSIS de la société Human Solutions http://www.human-solutions.com/mobility/ (page consultée le 5 mai 2014)
Le logiciel EMA (Editor for Manual Work Activities) de la société IMK automotive http://imk-automotive.com/index.php?lang=en&cont=prod_ema&font=0 (page consultée le 5 mai 2014)
HUMOSIM – HUMan MOtion SIMulation – Université de Michigan http://www.umtri.umich.edu/ (page consultée le 27 novembre 2014)
Digital Human Modeling, Conférence SAE annuelle consacrée à la modélisation numérique de l'homme ; organisée jusqu'en 2009 http://www.sae.org/events/dhm (page consultée le 27 novembre 2014)
Virtual Soldier Research program de l'Université d'Iowa http://www.ccad.uiowa.edu/vsr/ (page consultée le 27 novembre 2014)
Digital Human Research Center, Japan national institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST) http://www.dh.aist.go.jp (page consultée le 27 novembre 2014)
ERGODATA...
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