Использование методов математического моделирования и предиктивной аналитики позволяет создавать цифровые двойники производственных активов и процессов. Виртуальные модели применяются в различных отраслях: космической, топливной, транспортной промышленности, электроэнергетике, медицине, строительстве, металлообработке и машиностроении. Последние годы в России активно формируется спрос на моделирование технологических процессов в нефтегазовой и нефтехимической отраслях. Какие возможности открывают для предприятий цифровые двойники? Целесообразны ли расходы на их внедрение? Как технология выводит промышленность на принципиально новый уровень? Ответы на эти вопросы – в материале ниже.
Термин «цифровой двойник» был введён в 2002 году профессором Мичиганского университета Майклом Гривзом в ходе его доклада об управлении жизненным циклом продукта. За почти тридцатилетнюю историю концепция понятия не раз трансформировалась за счёт новых достижений в сфере виртуального моделирования. Сегодня цифровой двойник является одним из ярких трендов развития ряда экономических отраслей и предметом большого количества споров.
Цифровой двойник – это виртуальная копия, модель объекта, группы объектов или процесса, содержащая информацию о технических характеристиках оригинала. Включает в себя исходные данные от изготовителя, историю поломок, плановых и внеплановых ремонтов. С помощью специальных датчиков осуществляет сбор и обработку сведений на протяжении всего жизненного цикла своего прототипа.
По словам эксперта, любой двойник имеет погрешность, но в идеале она должна быть минимальной – не более 5%. Данному критерию соответствуют агрегированные двойники уровня Digital Twin Aggregate (DTA). Это динамические вычислительные модели, которые позволяют не только собирать операционные данные с датчиков, но и обмениваться этой информацией с другими системами, контролирующими технологические процессы.
Цифровым двойником может пользоваться одна, две и более компаний. Несколько виртуальных моделей можно объединить в одну систему, например, при воссоздании процесса или производства целиком.
Благодаря своим свойствам виртуальные модели производств и их активов широко используются в различных отраслях экономики. Рассмотрим некоторые из них.
Виртуальный близнец оборудования позволяет получить информацию о его производителе, месте, дате выпуска и введения в эксплуатацию, истории показателей работоспособности и технического состояния. С помощью цифрового двойника можно узнать о проведённых процессах технического обслуживаниях и ремонтах, простоях. Также модель предоставляет данные о выпускаемой продукции: производственном процессе отдельной единицы или целой партии, сырье, ингредиентах, состоянии оборудования и рабочей смене.
Предприятия нефтегазовой и нефтехимической отрасли могут использовать цифровые двойники в качестве проектной модели. В этом случае виртуальная копия представляет собой совокупность данных описания объекта и технологических процессов, в которых он участвует на всех этапах эксплуатации, и фиксирует параметры работы оборудования. В результате чего решается ряд задач:
На предприятиях создаются цифровые двойники технологических процессов, анализирующие их эффективность ещё до начала выпуска продукции или разработки стратегии оптимизации. Это позволяет:
В режиме реального времени наблюдать за работой и состоянием оборудования.
Таким образом, положительный результат от внедрения цифрового двойника на предприятии отражается в каждом бизнес-процессе: от разработки и проектирования до выпуска и реализации готовой продукции.
На данный момент виртуальное моделирование применяется в медицине для совершенствования использования дорогостоящего оборудования. В случае с компьютерным томографом это происходит следующим образом.
Некоторые детали компьютерных томографов подвержены неизбежному износу, поэтому данное оборудование нуждается в плановом обслуживании. Цифровая модель компьютерного томографа позволяет спрогнозировать предстоящие ремонты. Это помогает избежать непредвиденных поломок, ведущих к простою техники, невозможности оказать услуги пациентам и, как следствие, большим экономическим потерям для клиники.
Информация, которую предоставляет модель, содержит сведения о характере предстоящей поломки. Инженеры могут заблаговременно подготовиться к ремонту, заказать заранее и иметь в наличии требующиеся запчасти.
Благодаря датчикам происходит обмен информацией между реальным транспортным средством и его цифровой копией. Это помогает выявлять проблемы на ранней стадии и своевременно принимать необходимые меры. В результате значительно сокращается число серьёзных поломок и, как следствие, сложных и дорогостоящих ремонтов. Одним из примеров автомобильных компаний, использующих цифровые двойники, является Tesla. Производитель задействует технологию во всех моделях: актуальные данные фиксируются в режиме реального времени, компания оперативно реагирует на них, разрабатывая соответствующие обновления программного обеспечения и загружая их удалённо.
Компания, осуществляющая техническое обслуживание железнодорожного транспорта, при планировании работы должна учитывать ряд факторов. В их число входит необходимое ежедневное число поездов, их расписание и маршруты, периодичность и параметры осмотра и ремонтов, незапланированные поломки и технические возможности депо. Моделирование с неизменными данными не способствует качественному планированию техобслуживания ввиду того, что ситуация на железной дороге постоянно меняется, и данные быстро теряют актуальность.
Техобслуживание без необходимости приносит экономические убытки, а несвоевременное – сулит серьёзными поломками транспорта. Цифровая модель располагает актуальными данными, повышая качество планирования и помогая осуществлять сервисное обслуживание вовремя и эффективно. Это обеспечивается за счёт того, что виртуальная копия детально отражает функционирование всего парка поездов и параметры железнодорожной сети. Пользователь видит, как система функционирует при заданных параметрах, и легко определяет её проблемные моменты. С помощью цифровой копии можно проверить различные варианты устранения неполадок и выявить наиболее подходящий без дополнительных экономических издержек.
Таким образом, виртуальная модель помогает выбрать оптимальное решение по ремонту с учётом актуальных эксплуатационных ограничений. Французская компания Alstom является одним из примеров успешного использования цифрового двойника.
Исследовательская и консалтинговая компания Gartner дала прогноз, что к 2021 году половина крупных промышленных предприятий будет использовать виртуальные модели. В результате производительность компаний вырастет на 10%. Эксперты Grand View Research высказали мнение, что в 2025 году рынок цифровых двойников достигнет объёма 26,07 млрд долларов, а среднегодовые темпы роста превысят отметку в 38%.
Следует полагать, положительные прогнозы обусловлены тем, что экономический эффект от использования данной методики прослеживается на каждой стадии жизненного цикла объекта. Виртуальная модель позволяет снизить временные и финансовые затраты на разработку, обслуживание, ремонты и модификацию дорогостоящего оборудования. Также цифровой двойник является основой для совершенствования технологических процессов предприятия.