Говоря простыми словами, это виртуальная копия реального объекта или процесса, но которая не просто отображает его форму, а еще повторяет его поведение на основе данных из реального мира. Цифровой двойник (ЦД) получает информацию с систем и датчиков, обновляется в реальном времени и может прогнозировать, как объект будет вести себя в различных ситуациях. Продвинутый двойник может даже подавать сигналы обратно в систему для автоматической корректировки.
Почти полная автономия: как цифровые двойники меняют крупные производства по всему миру
Согласно отчету Kings Research, рынок цифровых двойников может вырасти до 238 млрд долларов к 2031 году при среднегодовом темпе роста почти 42%. О том, как эта технология применяется на производствах, какие дает экономические эффекты и несет в себе риски, редакция Techinsider.ru узнала у руководителя проектов ведущей компании стратегического консалтинга и эксперта в области операционных улучшений и бизнес-трансформаций Ефима Юреску.
Freepik
Что такое цифровой двойник
В чем его отличие от симуляции или 3D-модели
- Симуляция – это однократный расчет поведения объекта при заданных условиях, но без обратной связи.
- 3D-модель – просто статичная визуализация объекта, без «понимания», что в нем происходит. Она может быть частью ЦД, но сама по себе им не является.
- Цифровой двойник объединяет в себе и визуальную часть, и симуляционные алгоритмы, и главное – интеграцию с данными, что делает его «живым» отражением физического объекта.
Как устроены цифровые двойники
Классическая структура цифрового двойника описывается четырьмя ключевыми элементами:
1. Физический актив
Это реальный объект, процесс или система, за которой ведется наблюдение. Например, двигатель, производственная линия или логистическая цепочка.
2. Система сбора данных и интеграции
Она собирает данные с датчиков, IoT-устройств и IT-систем (ERP, MES и др.) и передает их в цифровую модель. Так обеспечивается непрерывная и точная синхронизация с реальным объектом.
3. Цифровая модель
Это виртуальное представление объекта: оно включает поведенческие алгоритмы и логику функционирования. Модель может использовать как физические законы, так и алгоритмы машинного обучения.
4. Модуль обратной связи
Он анализирует данные и формирует рекомендации либо для оператора, либо для автоматического управления объектом. Это позволяет не только прогнозировать, но и оптимизировать поведение объекта в реальном времени.
Синхронность ЦД с реальным объектом обеспечивается за счет непрерывного потока данных. Цифровой двойник постоянно получает данные с датчиков, IoT-устройств и MES-систем предприятия. Это обеспечивает актуальность модели и отражение текущего состояния объекта. А алгоритмы машинного обучения, которые со временем обучаются на новых данных, повышают точность прогнозов и способность адаптироваться к изменениям.
На каких производствах чаще всего внедряют цифровых двойников
Наибольшее распространение цифровые двойники получили в отраслях, где пересекаются три фактора:
- высокая стоимость ошибок или простоя;
- наличие большого потока данных с физического объекта;
- потребность в оптимизации на уровне процесса, а не только продукта.
При внедрении цифровых двойников можно выделить три ключевых архетипа, где эта интеграция показывает наилучшие результаты.
Капиталоемкие непрерывные производства
В этих отраслях стоимость часа простоя может достигать миллионов долларов. Цифровые двойники позволяют в режиме реального времени прогнозировать отказ критичных узлов и корректировать режим работы до наступления отказа.
Высокоточная сборка
При высокой плотности компонентов и жестких допусках даже минимальные отклонения приводят к браку или задержкам. Цифровые двойники позволяют заранее выявлять потенциальные несоответствия и корректировать параметры сборки до возникновения дефектов.
Сложные взаимосвязанные системы с множеством элементов
Это когда сбой на одном участке может вызвать эффект домино — и тогда «посыпятся» остальные отделы. В этом случае, цифровые двойники позволяют быстро оценить последствия нарушения, смоделировать альтернативные сценарии и оперативно принять оптимальное решение.
Где размещаются цифровые двойники: это локальные решения или они находятся в облаке?
Размещение цифровых двойников зависит от цели, объема данных и требований к скорости отклика. Сегодня применяются три архитектурных подхода:
1. Облачные решения
Это наиболее распространенный формат, особенно для комплексных двойников, объединяющих данные из разных систем и площадок. Он используется для моделирования сценариев, предиктивной аналитики, кросс-функциональных двойников (например, цепочки поставок).
2. Edge-двойники: локальное размещение на оборудовании
Размещаются прямо на производственной площадке или в устройствах. Используется для оперативного управления оборудованием, мониторинга в реальном времени, моментальной реакций.
3. Гибридные модели
Это наиболее зрелый подход: здесь обработка первичных данных и управление происходит локально, а обучение моделей и аналитика в облаке. Это используется в промышленности, логистике, авиации, где важны и локальная реакция и централизованное принятие решений.
С какими сложностями сталкиваются компании при внедрении цифровых двойников
Можно выделить четыре типовые проблемы:
1. Отсутствие четкой бизнес-проблемы
Одна из самых частых ошибок – когда заводы начинают проект ради технологии, а не для решения конкретной операционной или финансовой задачи. В результате цифровой двойник существует формально, но не встраивается в принятие решений и не приносит измеримого эффекта.
2. Недостаток качественных и исторических данных
Для точного моделирования и предиктивной аналитики требуется большой массив достоверных данных как текущих (с датчиков и систем), так и исторических (для обучения моделей). А на многих предприятиях данные разрознены, не структурированы или просто не собираются.
3. Технологическая несостыковка и отсутствие архитектуры
Цифровой двойник требует интеграции IT и бизнес-данных. Часто производства не имеют готовой инфраструктуры: системы не связаны между собой, данные не передаются, отсутствует единый datalayer.
4. Недостаточная вовлеченность бизнеса или квалификация персонала
Даже при наличии данных и модели, если сотрудники не используют двойник в принятии решений, он остается «на витрине».
Какие риски несут цифровые двойники
Риски кибербезопасности
Цифровой двойник получает и обрабатывает корпоративные данные в реальном времени. При атаке злоумышленники могут получить чувствительные данные: как технические, так и коммерческие. Это особенно опасно для ЦД, находящихся в облачных хранилищах.
Риски принятия неверных решений
Если модель обучена на неполных или искаженных данных, она может выдавать ошибочные прогнозы. Это особенно страшно в ситуациях, когда на основе цифровых двойников принимаются автоматизированные решения на опасных предприятиях, например, при производстве взрывчатых веществ или на АЭС.
Регуляторные и правовые риски
В отраслях с высоким уровнем регулирования (фармацевтика, авиация, энергетика) некорректная работа двойника может повлечь за собой юридические последствия: от отзывов продукции до приостановки деятельности.
Цифровой двойник – это важный шаг в сторону автономных производств по всему миру. Но сам по себе он не делает систему полностью самостоятельной.
Это мощный инструмент для моделирования, прогнозирования и поддержки решений, но чтобы перейти к настоящей автономии, нужны дополнительные условия: от встроенных управляющих систем до надежной архитектуры данных и продуманной логики безопасности.
На практике, особенно в капиталоемких и регулируемых отраслях речь, скорее, идет о движении к гибридной модели, когда цифровой двойник берет на себя значительную часть анализа и принятия решений, а человек остается в роли «контролера» и стратегического координатора. Такой подход снижает нагрузку на операционный уровень, но при этом сохраняет гибкость и контроль в нестандартных ситуациях.
Полностью автономное же производство возможно лишь в ограниченных сценариях, где процессы стандартизированы, хорошо поддаются алгоритмизации и не зависят от внешней нестабильности: например, часть логистических операций, элементы сборки в автомобилестроении или энергетике. В остальных случаях цифровой двойник – это не финал, а фундамент для более управляемой, умной и адаптивной системы.