Цифровой двойник
Digital Twin of Organization, DTO

Цифровой двойник - это виртуальный прототип реальных производственных активов - скважины, турбины, ветроэлектрической установки и т.д. Это сложный программный продукт, создается он на основе самых разнообразных данных и с помощью многочисленных IoT-датчиков. Цифровая модель помогает менять параметры работы оборудования и вносить улучшения гораздо быстрее и безопаснее, чем при экспериментах на реальных объектах.

Цифровой Двойник позволяет существенно расширить возможности облачных аналитических сервисов, используемых в концепции промышленного интернета вещей (IIoT) четвертой промышленной революции.

Эволюция DT

«цифровое представление объекта, достаточное для удовлетворения требований набора вариантов использования» (digital representation, sufficient to meet the requirements of a set of use cases) - IIC

«Digital Twin - цифровая модель конкретного физического элемента или процесса с подключениями к данным, которая обеспечивает конвергенцию между физическим и виртуальным состояниями с соответствующей скоростью синхронизации» (Digital Twin - digital model of a particular physical element or a process with data connections that enables convergence between the physical and virtual states at an appropriate rate of synchronization) - ISO 23247

Цифровой двойник организации

Цифровой двойник организации - модель, максимально точно описывающая реальные причинноследственные зависимости между производственными, экономическими, финансовыми и организационными показателями Компании

Задачи - поддержка принятия оптимальных управленческих решений на стадиях планирования, мониторинга и анализа как Компании в целом, так и отдельных областей деятельности (функциональных блоков, программ/проектов, активов и т.д.) Метавселенная ВДНХ 2.7 т

Некоторые области применения цифровых двойников организации:

• Управление экономической эффективностью цепочки создания стоимости
• Управление программой цифровой трансформации
• Управление развитием активов
• Интегрированное производственно-экономическое планирование на основе нормативов
• Инвестиционное планирование / управление портфелями проектов / управление инновациями
• Управление рисками

Цифровой двойник в жизненном цикле устройств

Цифровой Двойник применяется на всех стадиях жизненного цикла изделия, включающих в себя разработку, изготовление и эксплуатацию.

Уже на этапе эскизного проектирования с использованием цифрового двойника возможно создание вариаций системной модели разрабатываемого изделия для оценки и выбора из различных версий технических решений. Далее на этапе технического проектирования, полученная на предыдущем этапе модель может дорабатываться и уточняться при помощи более точных системных моделей элементов, которые в свою очередь могут быть получены посредством численного моделирования, возможна интеграция встроенного ПО и интерфейсов управления и многое другое. Данная многофизичная точная системная модель позволяет учесть и оптимизировать взаимодействие всех элементов с учетом режимов работы и воздействий окружающей среды.

На этапе изготовления, разработанная системная модель (которая уже может называться цифровым двойником изделия) поможет в определение требуемых допусков, точностей изготовления для соблюдения характеристик и безотказной работы изделия в течении всего срока службы, а также позволит быстро выявить причины неисправностей в процессе тестирования.

При переходе к этапу эксплуатации изделия, модель цифрового двойника может быть доработана и использована для реализации обратной связи с разработкой и изготовлением изделий, диагностикой и прогнозированием неисправностей, повышением эффективности работы, перекалибровки, выявления новых потребностей потребителя.

Важным аспектом успешного применения цифровых двойников является то, что разработка устройств и систем должна вестись с учетом данной концепции, что позволит существенно повлиять на построение бизнес-процессов предприятия и создание новых сервисов услуг.

Цифровые двойники в здравоохранении

• Цифровые двойники в здравоохранении

Области применения

Цифровые двойники нашли свое применение в самых разных областях. Одна из их важнейших функций заключается в совершенствовании производственных процессов. Используя цифровых двойников, компании могут в цифровой среде создавать копии своих умных предприятий, выявлять «узкие места» (в компонентах, системах, процессах и других активах), тестировать потенциальные решения, моделировать результаты взаимодействий между компонентами и прогнозировать стохастические изменения, которые могут возникнуть при выполнении операций. Такая симуляция экономит организации время, ресурсы и деньги, необходимые для тестирования рабочих гипотез на практике.

Цифровые двойники также нашли свое место в промышленном дизайне и испытаниях изделий. Возьмем, к примеру, реактивный двигатель, устанавливаемый на одном из самых популярных самолетов: несколько тысяч отдельных компонентов сначала собираются воедино, а затем проходят обширные контрольные испытания для проверки безопасности работы двигателя в целом. Но теперь производителю не обязательно собирать дорогой физический образец авиационного двигателя, он может заменить его цифровым двойником – точной трехмерной копией. Именно ее должным образом анализируют, оценивают и испытывают согласно действующим требованиям. Более того, цифрового двойника можно создать и для двигателя, который уже находится в эксплуатации, чтобы проанализировать состояние его компонентов и рассчитать прогнозное техническое обслуживание^[1].

Наиболее эффективным применение цифровых двойников является для продукции со следующими критериями:

• Сопровождение продукции квалифицированным специализированным сервисом (контроль состояния, мониторинг, техническое сопровождение)
• Длительный жизненный цикл изделия (5..70 лет)
• Большое количество экземпляров установленного оборудования
• Широкий диапазон и многообразие условий эксплуатации
• Труднодоступность изделия для проведения обслуживания

Это весьма обширный список критериев, под которые подпадает продукция из различных отраслей промышленности, таких как:

• энергетика (атомная, нефтегаз, турбомашиностроение);
• авиационные двигатели и системы;
• сложное промышленное оборудование (насосы, приводы, пр.);
• железнодорожные и автомобильные транспортные системы;
• медицинское оборудование.

Цифровой двойник производства

Возможности

• Отображение состояния оборудования на 3D-модели цеха в реальном времени
• Дополнительная индикация и надписи на модели
• Возможность отображения полной кинематики узлов

Для руководства

• Инструмент оперативного контроля значимых показателей производства
• Возможность принятия оперативных и взвешенных управленческих решений

Для сотрудников

• Визуализация в цехе как инструмент «бережливого производства»
• Снижение времени реакции сервисных и ремонтных служб
• Поощрение соревновательного духа
• Облегчение обслуживания одним оператором нескольких станков

2024: В России создали цифрового двойника работника на производстве. Что он может

В Национальном исследовательском университете ИТМО создали создали цифрового двойника рабочего на производстве. Благодаря новой технологии можно будет снизить число производственных травм и поломок оборудования, сообщили в конце апреля 2024 года в пресс-службе Платформы Национальной технологической инициативы (НТИ). Подробнее здесь.

2023: Где чаще всего используются цифровые двойники. Топ-6

Глобальный рынок цифровых двойников в период с 2020-го по 2022 год вырос на 71%. При этом почти две трети предприятий (около 63%) внедряют такие решения или планируют их разработку. Об этом говорится в отчёте IoT Analytics, опубликованном 7 марта 2023 года.

Обнародованные данные базируются на анализе 100 различных проектов в рассматриваемой сфере. Отмечается, что многие инициативы по цифровой трансформации включают создание цифровых двойников — копий физических объектов или процессов: такой подход помогает оптимизировать эффективность бизнеса и ускорить внедрение инноваций. По состоянию на конец 2022-го примерно 29% производственных компаний во всём мире полностью внедрили или внедряли стратегию цифровых двойников для части своих операционных активов.

В целом, IoT Analytics определяет концепцию цифровых двойников как виртуальную модель, воспроизводящую поведение существующего или потенциального реального актива, системы или нескольких систем. При этом выделяются шесть основных сфер применения подобных решений: это системное прогнозирование, моделирование систем, взаимосовместимость активов, техническое обслуживание, визуализация и моделирование продуктов. В некоторых случаях цифровые двойники могут решать задачи по нескольким направлениям.

1. Системное прогнозирование

В эту группу входят около 30% проанализированных проектов. В данном случае цифровые двойники используются для прогнозирования целых систем — например, части или всего завода, здания, электростанции или даже города. Виртуальные копии объектов помогают в определении поведения и будущего состояния физической системы на основе текущих данных и записей о событиях в прошлом.

2. Моделирование систем

На долю таких инициатив приходится примерно 28%. Моделирование сложных систем позволяет инженерам тестировать всевозможные сценарии по схеме «что произойдёт, если». При этом может учитываться огромное количество самых разнообразных параметров и переменных. Примеры использования — моделирование предприятий перед открытием или внесением существенных изменений, виртуальное развёртывание железнодорожной сети или транспортной инфраструктуры в мегаполисе.

3. Взаимосовместимость активов

Критериям этой категории удовлетворяет примерно каждый четвёртый (24%) проект. Эти цифровые двойники упрощают и рационализируют общие форматы данных и позволяют стандартизировать ввод/вывод показателей на этапе эксплуатации или оптимизации объекта. Причём можно в режиме реального времени извлекать различные данные из активов.

4. Техническое обслуживание

Основной задачей таких цифровых двойников, на которых приходится 21%, является помощь системе на этапе обслуживания. Зачастую подобные модели включают определённые функции прогнозирования. Подобные решения в основном предназначены для обеспечения эксплуатационной эффективности объекта.

5. Визуализация

Приблизительно 20% проанализированных проектов цифровых двойников ориентированы на визуализацию системы на этапе её эксплуатации. Среди наиболее распространённых типов используемых визуализаций — трёхмерные элементы, помогающие получить представление о работе того или иного объекта или сервиса.

6. Моделирование продуктов

На эти решения пришлось 9%. Цифровые двойники играют ключевую роль в разработке новых и улучшенных продуктов. Основным вариантом использования является моделирование различных элементов и конструкций в виртуальном пространстве, что устраняет необходимость создания дорогостоящих прототипов и позволяет быстро тестировать тысячи (а в некоторых случаях — миллионы) вариантов изделия.^[2]

Обслуживание по фактическому состоянию

На начало 2018 года при эксплуатации оборудования различают три основные стратегии управления его технического обслуживания и ремонта (ТОиР):

• техническое обслуживание по событию (ТОС) или реактивное обслуживание;
• планово-предупредительный ремонт (ППР);
• обслуживание по фактическому состоянию (ОФС).

Техническое обслуживание по событию предполагает замену вышедших из строя деталей по факту их поломки, что зачастую увеличивает стоимость ремонта и время вынужденного простоя при проведении работ.

Планово-предупредительный ремонт является наиболее распространенным на сегодняшний день видом технического обслуживания и подразумевает замену деталей через определенные временные интервалы, которые определяются с помощью расчета среднестатистического времени наработки на отказ.

Наиболее передовым видом ТО является обслуживание по фактическому состоянию. Оно подразумевает устранение отказов оборудования путем интерактивной оценки технического состояния оборудования по совокупности данных поступающих с его датчиков и определения оптимальных сроков проведения ремонтных работ.

По данным Министерства энергетики США (2017 г.^[3]) ключевые показатели эффективности при применении ОФС могут достигать следующих показателей:

• Расходы на техническое обслуживание, -25%.
• Устранение аварий, -70%.
• Незапланированный простой, -35%.
• Производительность, + 20%.

Цифровой двойник является одним из инструментов ОФС, который позволяет промоделировать различные варианты полных и частичных отказов, работу устройств с учетом режимов их работы, воздействий окружающей среды и различной степенью износа деталей.

Онтологические модели

Основная статья: Онтологические модели

Как концепция цифровых двойников может изменить цепочки поставок

Согласно опросу Gartner, проведенному в 2019 году, 13% организаций, реализующих проекты Интернета вещей (IoT), используют цифровых двойников, а 62% находятся в процессе внедрения цифровых двойников.

В прошлом цепочки поставок строились исходя из принципов, когда завод выпускал товары, и продавал их по каналу поставок. Это создавало разрыв между спросом и предложением и неизбежно приводило к плохому управлению запасами, что приводило к их нехватке и расточительству. В 2020 году стало возможным создать цифровую версию цепочки поставок. Используя стратегически единые вычислительные среды и технологии Индустрии 4.0, цифровая цепочка поставок перемещает активы, людей и ресурсы туда, где они необходимы. Благодаря передаче данных через облачные серверы и базы данных сбор информации в цепочке поставок улучшает некоторые производственные практики.

Например, производители могут проводить стресс-тесты своей цепочки поставок. Пользователи могут эффективно управлять стрессом и измерять реакцию, сочетая параметры стресса с показаниями реакции. Цифровой двойник может помочь преобразовать стрессы компании в количественное представление о реальных последствиях, таких как последствия задержек с поставщиками.

Цифровой двойник цепочки поставок

Итак, что такое цифровой двойник цепочки поставок? Он представляет собой цифровое изображение реальной цепочки поставок организации. Его модель использует предиктивную аналитику, которая собирает данные как из описательных, так и из прогнозных источников, чтобы найти лучший способ действий в любом сценарии, прежде чем применять его к процессу принятия решений.

Используя предписывающие модели, работающие с реальными данными, цифровой двойник цепочки поставок расширяет эту возможность, поскольку входные данные вводятся в модель в режиме реального времени. Например, когда заказ клиента обрабатывается, заказ и связанные с ним транзакции автоматически передаются в цифрового двойника.

Однако, чтобы полностью отразить реальный мир, учитываются и другие факторы, влияющие на цепочку поставок. Например, если производственное оборудование выходит из строя или поставки задерживаются, информация отправляется цифровому двойнику через устройства IoT, такие как датчики. После сопоставления данных цифровой двойник определяет правильное корректирующее действие и поддерживает оптимизацию цепочки поставок.

Предиктивное обслуживание

Производительность оборудования в цепочке поставок имеет решающее значение. Машины, которые регулярно выходят из строя, имеют пагубные последствия, особенно когда необходимо любой ценой избежать простоев.

Для сервисного обслуживания возможно применение 3D-моделирования необходимого оборудования. Оно объединяет машинное обучение для создания цифрового двойника, который используется для мониторинга производительности оборудования, перед запуском алгоритма в режиме реального времени. Данные, полученные из трехмерной модели, в сочетании с искусственным интеллектом (ИИ) затем используются для обслуживания оборудования. Внедрение алгоритмов прогнозирования ИИ позволяет руководителям предприятий применять стратегии прогнозирования к своей цепочке поставок. Обнаруживая схемы отказов и аномалии, изучая эти модели и затем прогнозируя будущие отказы компонентов машин, производители могут заменять оборудование до того, как оно выйдет из строя.

Развертывание цифровизации

Однако для оптимизации производительности цифровой двойник должен отражать любые ограничения и учитывать компромиссы в своей физической цепочке поставок.

Моделирование и предиктивная аналитика являются основными компонентами цифрового двойника цепочки поставок и должны включать языки программирования, позволяющие решать указанные проблемы, такие как языки программирования пятого поколения (5GL). Это важное программное обеспечение позволяет операторам получать подробную информацию о цепочке поставок, ее структуре и формулах для оптимизации процесса принятия решений.

Например, Fleetpride, американская фирма, которая продает запчасти и предоставляет услуги для тяжелых грузовиков и прицепов, построила модель, которая использует исторические данные о доставке для прогнозирования заказов на доставку на склад по дням, неделям и месяцам. Применяя оптимизацию решений к своей модели, можно определить корректирующие действия при работе с клиентами, персоналом и даже при размещении запасов в любой день. Фактически, компания использует предиктивную аналитику для преобразования данных и прогнозных решений в реальные, основанные на фактах планы действий. Они больше не полагаются на интуицию и используют расширенную аналитику, статистическое моделирование и механизм принятия решений для решения задач бизнес-планирования, составления графиков, ценообразования и инвентаризации, и другие предприятия имеют возможность делать то же самое.

Интернет вещей

Идея цифрового двойника не нова, но отличается концепция интеграции данных и входных данных из реального мира. Устройства, подключенные к Интернету вещей, являются строительными блоками цифрового двойника, и интеграция датчиков является ключом к обеспечению такой доступности данных.

Однако проектирование и интеграция этих датчиков может потребовать значительных ресурсов и времени, и могут возникнуть трудности при передаче данных со старых машин, которые не являются технологически совместимыми. ^[4]

Гибридный двойник

Гибридный двойник – это технологическая разновидность программно-аппаратных решений класса цифровой двойник, основанный на объединении технологий имитационного численного моделирования с технологиями машинного обучения и использование этих данных в реальном времени с помощью интернета вещей.

Этот подход появился в научной среде и был реализован компанией ESI в 2000-х.

Комплексный двойник

Комплексный двойник – это совокупность всех известных на сегодняшний день технологий агрегирования, моделирования, анализа, оркестирования и визуализации данных, позволяющих решать задачи предсказательного сервиса активов, качества продукции, а также оптимальной эксплуатации оборудования и организации безлюдного производства. Является дальнейшим развитием гибридного двойника.

История

2024

У целого российского города появился цифровой двойник

У города Ноябрьск в Ямало-Ненецком автономном округе появился цифровой двойник в виде 3D-карты, содержащей базы данных об объектах недвижимости, земельных участках, коммуникациях и транспортной инфраструктуре. Об этом стало известно 29 июня 2024 года. Подробнее здесь.

Инженеры Петербургского Политеха применили технологию цифровых двойников в железнодорожном машиностроении

Специалисты Научного центра мирового уровня «Передовые цифровые технологии» Санкт-Петербургского политехнического университета Петра Великого (НЦМУ СПбПУ) впервые применили методы цифрового инжиниринга и технологию цифровых двойников в разработке элементов подвижного состава железнодорожного транспорта. Работа ведется на базе российской разработки – цифровой платформы разработки и применения цифровых двойников CML-Bench. Об этом 15 марта 2024 года сообщили представители СПбПУ. Подробнее здесь.

2023

Объем мирового рынка ПО для цифровых двойников за год оценен в $12,81 млрд

По итогам 2023 года объем глобального рынка цифровых двойников достиг $12,81 млрд. В дальнейшем данную отрасль ожидает стремительное развитие, о чем говорится в отчете Verified Market Research, опубликованном 29 марта 2024 года.

В исследовании отмечается, что технологии цифровых двойников все активнее применяются в самых разных сферах. Например, на этапах проектирования и разработки такие инструменты упрощают прототипирование, моделирование и тестирование продуктов и систем. На протяжении всего жизненного цикла активов цифровые двойники помогают организациям отслеживать и управлять производительностью оборудования, инфраструктурных решений и пр. Кроме того, становится возможным прогнозное обслуживание: двойники имитируют действия и функциональность физических систем, используя данные, собранные в режиме реального времени.

Аналитики Verified Market Research полагают, что отрасль цифровых двойников вплоть до 2030-го будет демонстрировать показатель CAGR (среднегодовой темп роста в сложных процентах) на уровне 39,8%. В результате, к концу указанного периода общемировые затраты в данной сфере могут достичь $274,2 млрд.

Вместе с тем в отчете называются несколько факторов, сдерживающих развитие рынка. Это, в частности, сложность и стоимость: внедрение технологии цифровых двойников влечет за собой значительные затраты на установку оборудования, разработку программного обеспечения и обслуживание. Кроме того, возникает необходимость в обеспечении дополнительной защиты корпоративных данных и предотвращении возможных утечек конфиденциальной информации. Нередко наблюдаются трудности с интеграцией цифровых двойников в существующую ИТ-инфраструктуру предприятия. Плюс к этому существует нехватка квалифицированных специалистов. Еще одним препятствием является недостаточное развитие отраслевых стандартов.^[5]

Как цифровые двойники помогают планировать городскую среду. 4 главных тренда

Цифровые двойники могут произвести революцию в планировании городской среды, повышении ее эффективности и безопасности. Виртуальные модели, использующие технологии искусственного интеллекта и машинного обучения, применяются для анализа и определения того, как те или иные изменения могут сделать мегаполисы более комфортными для жизни и работы. В начале октября 2023 года аналитики GIM International назвали четыре главных тренда в области геопространственного городского планирования на основе цифровых двойников.

1. Моделирование дорожного движения

Поскольку города становятся все более населенными, управление пробками на дорогах является критически важным для поддержания мобильности. Создавая высокодетализированные виртуальные копии пространств мегаполисов, специалисты могут визуализировать эффекты домино, возникающие в результате заторов. В частности, цифровые двойники позволяют моделировать новые зоны разгрузки/погрузки грузовиков с учетом данных о дорожном движении в реальном времени. При этом алгоритмы на основе ИИ помогают определять альтернативные маршруты для крупных коммерческих автомобилей, снижая нагрузку на основные магистрали. Становится возможным внедрение умных светофоров, динамически подстраивающихся под текущую ситуацию: время переключения с разрешающего сигнала на запрещающий и обратно рассчитывается на основе многих факторов, таких как время суток, день недели, проводимые дорожные работы, места ДТП и пр. Цифровые двойники также помогают предсказывать последствия от реализации различных инфраструктурных проектов и оказывают помощь в обучении водителей, которым предстоит заниматься доставкой товаров или осуществлять пассажирские перевозки.

2. Карта шумового загрязнения

Цифровые двойники дают возможность моделировать уровень шума от различных объектов и транспортных средств в городской среде, что способствует принятию эффективных решений. Например, виртуальные модели точно показывают, какое звуковое воздействие оказывают трамваи на жилые дома, офисы и общественные заведения. Потенциальные арендаторы или покупатели квартир могут заранее использовать эту информацию, чтобы определить, насколько шумно будет в помещении в определенное время суток. В свою очередь, проектировщики городского транспорта могут использовать ту же модель для определения наилучших маршрутов с целью снижения шумового воздействия. Застройщики могут принять решение о применении звукоизолирующих материалов, которые защитят дома, больницы и школы от шумового загрязнения.

3. Планирование строительства небоскребов

Из-за высокой стоимости земли в густонаселенных городах застройщики вынуждены возводить высотные здания. При этом цифровые двойники позволяют оценить самые разные эффекты от строительства: потенциальное воздействие небоскребов на обзорность существующих зданий и качество жизни граждан, влияние на существующую транспортную инфраструктуру, доступность парковочных зон и пр. Виртуальные модели дают возможность быстро рассчитывать экономический эффект, например, от увеличения или уменьшения этажности здания, добавления пентхауса и пр.

4. Планирование мероприятий

На основе цифровых двойников организаторы различных мероприятий могут создавать подробные и точные виртуальные модели площадок. Например, можно определить наиболее подходящие зоны для сидячих мест, рассчитать оптимальные акустические параметры и точки размещения осветительных приборов, а также смоделировать зоны продаж билетов, входы и выходы. Кроме того, повышается безопасность благодаря детальной проработке планов эвакуации, маршрутов прибытия полицейских нарядов, карет скорой помощи и пожарных машин. Цифровые двойники даже помогают программировать сложную пиротехнику или шоу дронов.^[6]

Создание лаборатории для разработки цифровых двойников материалов для фотоники

1 сентября 2023 года стало известно о создании на базе Пермского государственного национального исследовательского университета (ПГНИУ) лаборатории «Вычислительного материаловедения в области фотоники и квантовых технологий». В рамках этой инициативы ученые займутся созданием цифровых двойников материалов для фотонных интегральных схем, оптических волокон, однофотонных излучателей и других фотонных устройств. Подробнее здесь.

Цифровой «СКИФ». Зачем у научного мегапроекта стоимостью 47 млрд рублей создается виртуальный двойник

В конце августа 2023 года стало известно о создании цифрового двойника эк­спе­римен­таль­ных стан­ций Си­бир­ско­го коль­це­вого ис­точ­ни­ка фо­тонов (СКИ­Ф). О пользе такого ИТ-проекта рассказал директор Института вычислительной математики и математической геофизики Сибирского отделения Российской академии наук (ИВМиМг СО РАН) Михаил Марченко. Подробнее здесь.

В Томске запустили первую в своем роде установку для создания цифровых двойников авиадвигателей

В Томском политехническом университете (ТПУ) запустили уникальное для России оборудование для тестирования авиационного топлива. Благодаря новой установке ученые смогут находить наиболее эффективные составы топлива, а также создавать цифровые двойники двигательных установок, сообщила пресс-служба вуза. Подробнее здесь.

В России открылась первая школа с умным климат-контролем, созданным с помощью цифрового двойника здания

В России открылась первая школа с умным климат-контролем, созданным с помощью цифрового двойника здания. Об этом в начале февраля 2023 года сообщили в девелоперской группе «Самолет», которая реализовала этот проект. Подробнее здесь.

2022

Российский производитель растительных масел «Благо» создает цифровых двойников своих заводов

Российский производитель растительных масел «Благо» создает цифровых двойников своих заводов. Для этого группа заключила соглашение со «Сбером». Подробнее здесь.

В России создали цифровой двойник космоса для управления спутниками

В конце декабря 2022 года стало известно о создании в России цифрового двойника космоса, который помогает управлять спутниками. Это разработка Центрального научно-исследовательского института машиностроения (ЦНИИмаш), входит в госкорпорацию «Роскосмос»). Подробнее здесь.

2021

Россия первая в мире утвердила стандарты в области цифровых двойников

В середине сентября 2021 года Россия первая в мире утвердила стандарты в области цифровых двойников. Соответствующий документ, одобренный Росстандартом и вводимый в действие 1 января 2022 года, получил название «Численное моделирование» - ГОСТ Р 57700.37–2021 «Компьютерные модели и моделирование. Цифровые двойники изделий. Общие положения».

Национальный стандарт в области цифровых двойников изделий будет распространяться на изделия машиностроения, но при необходимости на его основе в дальнейшем могут разрабатываться стандарты, устанавливающие требования к цифровым двойникам изделий различных отраслей промышленности.

Стандарт является первым в серии национальных и отраслевых нормативных технических документов, которые определят порядок разработки цифровых двойников, типовые требования к структуре и порядку их сопровождения при эксплуатации изделия, порядок учета и хранения и др.

Стандарт является полностью отечественной разработкой. В частности, впервые в мировой практике устанавливается единое определение «цифрового двойника изделия» - «Цифровой двойник изделия: Система, состоящая из цифровой модели изделия и двусторонних информационных связей с изделием (при наличии изделия) и (или) его составными частями». Также в рамках стандарта впервые стандартизованы следующие понятия: «цифровые (виртуальные) испытания», «цифровой (виртуальный) испытательный стенд» и «цифровой (виртуальный) испытательный полигон».

Новый стандарт разработан рабочей группой под руководством Центра НТИ «Новые производственные технологии» Санкт-Петербургского политехнического университета Петра Великого (СПбПУ) и ФГУП «Российский федеральный ядерный центр – Всероссийский научно-исследовательский институт экспериментальной физики» (ФГУП «РФЯЦ-ВНИИЭФ») в рамках деятельности технического комитета №700 «Математическое моделирование и высокопроизводительные вычислительные технологии» (ТК 700).^[7]

Google представила инструмент для создания цифровых двойников в логистике и производстве

14 сентября 2021 года Google объявила о выпуске Supply Chain Twin, нового облачного решения, которое позволяет компаниям создавать цифровые двойники. Подробнее здесь.

250 российских предприятий перейдут на технологии цифровых двойников к 2024 году

250 российских предприятий перейдут на технологии цифровых двойников к 2024 году. Об этом стало известно 30 июня 2021 года.

Цифровизация производства стала основным направлением «дорожной карты «Технет 4.0», разработанной при участии Ассоциации «Технет» и экспертного сообщества. Планируется, что к 2035 году Россия будет экспортировать продукции, созданной с использованием передовых производственных технологий, на 800 млрд рублей. А доля страны на мировых рынках «фабрик будущего» достигнет 1,5%, сообщает пресс-служба Ассоциации.

Кроме того планом по развитию digital-производства предусмотрены следующие цели:

• 20 компаний-поставщиков услуг по созданию «фабрик будущего» войдут в топ-50 ведущих технологических компаний России;
• количество «фабрик будущего» «Технет» НТИ вырастет до 30;
• число испытательных полигонов (TestBeds) вырастет до 25;
• дополнительно откроются экспериментально-цифровые центры сертификации;
• 50 тыс специалистов пройдут программы подготовки и переподготовки по ППТ.
• Кроме того, к 2024 году более 250 российских предприятий перейдут на технологии цифровых двойников. В ближайшие три года должна сформироваться сеть «фабрик будущего» по всей стране, которые затем будут выходить на глобальные рынки. На июнь 2021 года таких фабрик в России – 6.

Актуализированная «дорожная карта» «Технет» НТИ ставит две глобальные цели:

1. Формирование комплекса ключевых компетенций в стране, обеспечивающих интеграцию производственных технологий и бизнес-моделей для их распространения в качестве «фабрик будущего».
2. Создание глобально конкурентоспособной персонализированной продукции последнего поколения для рынков НТИ. А также – для высокотехнологичных отраслей промышленности.

Первая редакция «дорожной карты «Технет» НТИ была утверждена еще в феврале 2017 года. В 2021 году актуализированная дорожная карта «Технет 4.0» (передовые производственные технологии) НТИ была утверждена на заседании Межведомственной рабочей группы НТИ при Правительственной комиссии по модернизации экономики и инновационному развитию РФ^[8].

Создание цифровых двойников дорожных объектов с использованием «Автодискавери»

В конце апреля 2021 года компания «Урбантех» анонсировала программно-аппаратный комплекс, предназначенный для создания цифровых двойников и контроля состояния объектов дорожно-транспортной инфраструктуры. Система под названием «Автодискавери» создана в рамках проекта «Цифровые дороги». Подробнее здесь.

Цифровые двойники: практический подход

В марте 2021 года Александр Семенов, заместитель директора по новым рынкам компании «Рексофт» рассказал о возможностях использования цифровых двойников. Подробнее здесь.

В России создается цифровой двойник Северного морского пути

В середине января 2021 года стало известно о создании цифрового двойника транспортной системы Северного морского пути (СМП, кратчайший морской путь между Европейской частью России и Дальним Востоком). Этот проект совместными усилиями реализуют Фонд развития Дальнего Востока (ФРДВ), ВЭБ.РФ, Минвостокразвития и Московский государственный университет им. М. В. Ломоносова. Подробнее здесь.

2020

MarketsandMarkets: Мировой рынок цифровых двойников оценен в $3,1 млрд

Мировой рынок цифровых двойников оценен в $3,1 млрд по итогам 2020 года, а к 2026-му, как ожидается, он вырастет до $48,2 млрд. По прогнозам аналитиков, расходы на проекты цифровых двойников будут увеличиваться в среднем на 58% в год. Подъем спроса на цифровых двойников вызван в основном вспышкой пандемии COVID-19, а также меняющимся характером медицинского обслуживания, говорится в исследовании MarketsandMarkets.

Среди основных игроков на рынке цифровых двойников по итогам 2020 года:

• General Electric (США);
• IBM (США);
• PTC (США);
• Microsoft Corporation (США);
• Siemens AG (Германия);
• ANSYS (США);
• SAP (Германия);
• Oracle (США);
• Robert Bosch (Германия);
• SWIM.AI (США).

Как сообщается в исследовании, опубликованном в ноябре 2021 года, Северная Америка занимает наибольшую долю на рынке цифровых двойников. В последние годы разработка различного программного обеспечения и внедрение решений автоматизации в обрабатывающей промышленности улучшили производственные линии и соответствующие операции. Эти события положительно повлияли на рост рынка в Северной Америке из-за высоких темпов экономического роста и большого количества поставщиков, предлагающих цифровых двойников. Более того, рост НИОКР в области IoT, а также растущий спрос на эффективные и рентабельные технологии для производства продукции также поддерживают рост регионального рынка.

В 2019 году на автомобильную и транспортную отрасль приходилась самая большая доля рынка цифровых двойников. Такую ситуацию эксперты объясняют увеличением использования цифровых двойников для проектирования, моделирования, технического обслуживания, ремонта, производства и послепродажного обслуживания автомобилей. Автомобилестроение и транспорт - одна из отраслей, в которых будет наблюдаться высокий рост внедрения цифровых двойников и в период после COVID-19, поскольку игроки отрасли будут пытаться использовать цифровые решения для своих сквозных операций, чтобы минимизировать потери, которые произошли из-за пандемии.

Цифровой двойник играет важную роль в мониторинге здоровья пациента, в частности воздействия лекарственных препаратов на организм. Особенный интерес к этой технологии был раскрыт в медицинской отрасли на фоне COVID-19. Например, французский стартап Exactcure, разрабатывающий программное решение для уменьшения количества ошибок при приеме лекарств, разработал продукт с использованием цифровых двойников для снижения воздействия неправильно дозированных лекарств. С помощью этой технологии отслеживается эффективность и взаимодействие лекарств в организме пациента на основе его личных характеристик, таких как возраст, пол и, например, состояние его почек. Кроме того, компании все больше инвестируют в исследования и разработки, связанные с новыми изменениями повседневной жизни, произошедшими из-за пандемии COVID-19. Так, компании пытаются разработать решение на основе цифровых двойников для выявления людей, у которых есть симптомы инфицирования COVID-19 или выздоровевших людей с антителами, а также людей, которые контактировали с инфицированным человеком. Используя такие решения, власти той или иной страны могли бы легко контролировать зеленые и красные зоны. Также такие решения можно эффективно внедрять в умных городах.

Из-за COVID-19 участники отрасли сталкиваются со многими проблемами, связанными с охраной труда и безопасностью, цепочкой поставок, устойчивостью поставщиков, нехваткой рабочей силы и т.п. Эти проблемы можно разрешить с использованием цифровых двойников, однако у многих компаний все еще нет конкретного плана по внедрению этих технологий для управления продуктом, и они пока что не вкладывают значительных инвестиций в эту область, так как не уверены в экономических выгодах, и рентабельности в ближайшем будущем.^[9]

На стройплощадках Москвы появились цифровые двойники работников

Как стало известно 8 декабря 2020 года, на стройплощадках Москвы появились цифровые двойники работников. Это совместный проект столичных Департаментов градостроительной политики и информационных технологий, а также Национального исследовательского технологического университета «МИСиС». Подробнее здесь.

Минцифры: Цифровые двойники документов россиян появятся в 2021 году

В начале ноября 2020 года Министерство цифрового развития, связи и массовых коммуникаций РФ анонсировало появление в стране электронных дубликатов документов. Они, как ожидается, будут доступны в 2021 году, сообщил в ходе заседания комитета Совета Федерации по экономической политике глава Минцифры РФ Максут Шадаев. Подробнее здесь.

«Ростех» начал создание цифровых двойников авиамоторов, интегрируемых в производство

23 октября 2020 года «Ростех» объявил о создании цифровых двойников второго уровня авиамоторов ТВ7-117. Госкорпорация реализует этот проект совместно с Санкт-Петербургским Политехническим университетом. Подробнее здесь.

Старт создания «цифрового двойника» Петербурга

7 сентября 2020 года губернатор Петербурга Александр Беглов сообщил о начале создания «цифрового двойника» города, который позволит контролировать состояние городских объектов. Для этого интернет-портал «Паспортизация объектов благоустройства Петербурга», который содержит данные по 15 млн объектов городской среды, получит статус государственной информационной системы (ГИС) и будет переименован в «Объекты городской среды Санкт-Петербурга». Подробнее здесь.

Цифровые двойники появятся у всех крупных городов Кузбасса

29 июня 2020 года заместитель губернатора Кузбасса по экономическому развитию Константин Венгер сообщил, что до конца 2021-го будут созданы цифровые двойники всех крупных городов региона — а именно 20 муниципальных образований. Подробнее здесь.

Смотрите также

• Умная компьютерная система как замена человека
• Имитация против интуиции: как сервисы математического моделирования упрощают жизнь бизнесу

Робототехника

Примечания