Réduction du Time to Market : les leviers incontournables pour accélérer l’innovation produit

Pourquoi la réduction du TTM est un enjeu vital pour l’industrie ?

Dans l’univers industriel, le Time to Market (TTM) désigne la durée qui s’écoule entre l’idéation d’un produit et sa mise effective sur le marché. À première vue, il s’agit d’un simple indicateur de vitesse. En réalité, c’est un levier stratégique qui conditionne directement la compétitivité et la rentabilité des entreprises.

Un enjeu de compétitivité immédiat

Les marchés évoluent aujourd’hui à une vitesse inédite. Dans l’électronique, la durée de vie moyenne des smartphone est passée de 3 ans à moins de 18 mois au cours de la dernière décennie. Dans l’automobile, les délais de développement d’un nouveau modèle se sont déjà réduits de 60 à 24 mois grâce à la transformation numérique, avec l’ambition de passer sous la barre des 18 mois. Dans ce contexte, arriver en retard peut coûter cher : un lancement repoussé de six mois peut suffire à laisser le champ libre à un concurrent, rendant l’innovation obsolète avant même son arrivée sur le marché !

La rentabilité en ligne de mire

Réduire le time to market n’est donc pas seulement une question d’image ou de parts de marché, mais aussi un levier de rentabilité directe. En captant plus rapidement la demande, une entreprise peut sécuriser un retour sur investissement plus rapide et prolonger la période de monétisation de son innovation.

Un facteur clé de différenciation

Au-delà de la vitesse, le TTM devient un avantage concurrentiel durable. Dans les secteurs fortement concurrentiels comme le retail, la cosmétique ou l’industrie high-tech, la capacité à lancer un produit plus rapidement que les autres détermine souvent le leader du marché. Un Time to Market optimisé permet ainsi de saisir l’opportunité au bon moment, de devancer ses concurrents et d’augmenter sa rentabilité en captant une clientèle avant les autres.

Simuler avant de produire : le jumeau numérique connecté à votre  PLM

L’une des principales causes d’allongement du time to market est liée aux phases de prototypage physique et de validation technique. Chaque itération nécessite du temps, des ressources et des coûts importants. Pour contourner cette limite, les industriels se tournent désormais vers la simulation numérique et l’usage du jumeau numérique, directement reliés au PLM de l’entreprise.

Qu’est-ce qu’un jumeau numérique ?

Un jumeau numérique est une réplique virtuelle d’un produit ou d’un système industriel, qui évolue en parallèle de son équivalent physique. Relié au PLM, il centralise toutes les données d’idéation, d’ingénierie et de test, et permet de simuler des conditions réelles (usure, contraintes mécaniques, comportements clients) avant même qu’un premier prototype physique ne soit produit.

Siemens estime que l’usage du jumeau numérique permet de réduire de 50 % le nombre de prototypes physiques nécessaires pour la création d’un nouveau produit.

Airbus utilise ainsi la simulation immersive pour concevoir et tester virtuellement l’aménagement des cabines d’avion, réduisant de 30 % le temps de développement par rapport aux méthodes classiques.

Enfin, selon Gartner, d’ici 2027, plus de 50 % des grandes entreprises industrielles utiliseront les jumeaux numériques couplés à des systèmes PLM pour accélérer le changement et limiter les risques de mise sur le marché.

Combo PLM et jumeau numérique pour booster sa prise de décision

Le PLM agit comme la colonne vertébrale qui relie le jumeau numérique aux différents métiers de l’entreprise.

Il permet de :

• Versionner et tracer les différentes simulations réalisées.
• Partager les résultats en temps réel avec les équipes du bureau d’études, de la qualité ou de la fabrication.
• Intégrer les données issues des fournisseurs et partenaires pour fiabiliser encore plus les tests virtuels.

Grâce au PLM, le jumeau numérique n’est plus un simple outil de simulation : il devient une plateforme de décision stratégique, capable d’accélérer drastiquement les cycles d’innovation tout en réduisant les risques d’erreurs en aval.

Accélérer la R&D avec l’IA générative

Si le jumeau numérique permet de réduire le nombre de prototypes physiques, l’IA générative change, elle, la façon même dont les produits sont conçus. Grâce à elle, les équipes R&D ne partent plus d’une page blanche : elles peuvent explorer automatiquement des centaines, voire des milliers de variantes de design, optimisées selon des contraintes techniques, économiques ou environnementales.

Comment ça fonctionne ?

L’IA générative analyse un cahier des charges (poids, résistance, matériaux, coûts, normes…) et génère en quelques minutes des propositions de design qui respectent ces contraintes. L’ingénieur n’a plus qu’à sélectionner, tester et affiner la meilleure option, au lieu de concevoir et d’itérer manuellement. Reliée au PLM, cette approche permet de capitaliser sur les modèles générés, de les versionner et de les partager instantanément avec l’ensemble des parties prenantes.

Ainsi selon McKinsey, l’IA appliquée à la conception pourrait réduire de 20 à 30 % le temps nécessaire pour atteindre un prototype fonctionnel grâce à :

• Une accélération de la phase exploratoire (plusieurs semaines gagnées dès l’idéation), notamment sur les recherches de financement possibles et le montage des dossiers
• Une optimisation simultanée multi-critères (coût, performance, durabilité…)
• Une réduction des itérations inutiles (grâce à des propositions déjà validées virtuellement, notamment grâce à l’exploitation des données du jumeau numérique)

Anticiper les risques pour sécuriser son Time to Market grâce à l’analytique avancée

Grâce l’analytique avancée et à l’IA prédictive, identifiez les blocages potentiels avant qu’ils ne surviennent : avec cette gestion des risques proactive vous limitez de coûteux retards et vous vous assurez que votre innovation soit lancée au bon moment. Cette analyse de volume de données importants permet d’améliorer la capacité des ingénieurs à analyser les simulation et les résultats de test pour une prise de décision stratégique.

Ces outils analytiques deviennent très intéressants quand ils sont intégrés dans une solution PLM ou dans un logiciel MES en permettant de :

• Surveiller en temps réel les données issues de la production, de la qualité ou de la supply chain.
• Prédire les incidents potentiels (défaillances machines, ruptures fournisseurs, non-conformité réglementaire).
• Prioriser les risques selon leur impact potentiel.

Ainsi, une étude d’Accenture datant de 2022 montrait que les entreprises les plus avancées dans l’analyse de données boostée par le machine learning et la simulation numérique avaient réussi à baisser de 9,5% leur délai de TTM.

Cette technique d’analyse permet donc de prendre des décisions fondées sur la donnée plutôt que l’intuition, le tout dans une démarche d’amélioration continue avec des cycles et algorithmes devenant plus performants après chaque itération.

Prototyper plus vite avec l’impression 3D

Le prototypage a longtemps été l’un des principaux goulets d’étranglement de l’innovation produit. Produire une maquette fonctionnelle nécessitait des semaines – voire des mois – d’outillage, de fabrication et de tests.

Aujourd’hui, l’impression 3D bouleverse ce processus : elle permet de créer un prototype en quelques heures seulement, directement à partir du fichier de conception. Connectée à un logiciel PLM, cette approche devient un levier puissant pour réduire le time to market.

Le principe : rapidité et traçabilité

L’impression 3D permet de réduire drastiquement le délai entre ingénierie et test physique. Là où un prototype usiné pouvait prendre 6 à 8 semaines, une version imprimée en 3D est disponible en 48 heures. Relié au PLM, chaque prototype produit est automatiquement documenté, versionné et archivé, garantissant une continuité numérique totale entre conception, fabrication et validation.

La société Whirlpool est un bon exemple car elle utilise plusieurs technologies de 3D printing (FDM, P3 et SLA, utilisant soit du filament, de la poudre ou de la résine) pour répondre à besoins variés de prototypage pour leur développement produit. Cela leur permet de produire rapidement des prototypes fonctionnels et ainsi d’accélérer leurs circuits de validation.

Il en va de même dans l’industrie automobile : déjà en 2018, Ford indiquait être passé d’un délai de prototypage entre 4 et 5 mois et 500 000$ à seulement quelques jours et quelques milliers de dollars grâce à l’impression additive. Ces derniers ambitionnent d’ailleurs d’utiliser également l’impression 3D pour leurs modèles de série en misant sur la réduction des coûts de production de cette technologie, afin de produire certaines pièces plus légères et plus solides.

S’équiper d’un PLM collaboratif

Réduire le time to market n’est pas qu’une affaire de vitesse, c’est un véritable choix stratégique : être capable de capter un marché avant ses concurrents, tout en maîtrisant sa qualité et ses coûts.

Qu’il s’agisse de prototypage rapide, d’IA générative, de simulation numérique ou d’analytique avancée, chaque levier contribue à accélérer les cycles tout en réduisant les risques : c’est cependant la coordination des équipes, la bonne gestion des exigences et l’accès fluide aux informations produits qui auront un poids considérable sur votre rapidité d’exécution.

Le PLM détient cette capacité à intégrer ces leviers dans un socle commun : il devient la colonne vertébrale numérique qui aligne tous les acteurs autour d’une donnée produit unique, fiable et accessible en temps réel. Il assure la traçabilité, la cohérence des données et la fluidité entre équipes, partenaires et outils digitaux.

Votre organisation est-elle équipée pour livrer un produit plus vite que vos concurrents ?

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