Цифровые двойники в промышленности: возможности, перспективы, риски

Что такое цифровой двойник

Цифровой двойник (Digital Twin) детали, продукта, процесса или системы создается на базе математического моделирования. Связан с реальным предметом посредством IoT-датчиков и непрерывно собирает информацию о нем: геолокацию, документацию, фото и др. Алгоритмы ML считывают показатели контроллеров и с высокой точностью воспроизводят сценарии деятельности физического объекта.

Этот термин иногда ошибочно употребляют, когда говорят о других понятиях: 

Цифровая модель — комплекс математических и компьютерных моделей, электронной документации с описанием поведения изделия в зависимости от этапа жизненного цикла. В отличие от ЦД может быть статичной — не обновляться. 

Цифровая тень — оценивает паттерн функционирования изделия в момент сканирования. Не прогнозирует деятельность за пределами точки сбора данных.

Типы цифровых близнецов: 

• Прототип — основан на валидированной иерархической последовательности цифровых моделей. Содержит спецификацию на материалы, процессы, утилизацию — все, что требуется для начала производства.
• Экземпляр — включает не только стартовые данные, но и историю эксплуатации, замены узлов, систем мониторинга, результаты испытаний и текущие показатели датчиков о состоянии. 

Главные признаки цифрового двойника: 

• непрерывно обменивается информацией с физическим объектом и обновляется;
• собирает показания множества датчиков, формируя массив данных;
• обнаруживает неисправности на ранних этапах возникновения и прогнозирует функционирование объекта.

Зачем цифровые двойники нужны промышленным компаниям

Виртуальный двойник применим в сферах обслуживания и ремонта оборудования, моделирования и проверки качества продукции.

Основная задача — узнать, насколько реализуемы и целесообразны конкретные решения на любой стадии жизненного цикла изделия. 

На этапах проектирования, создания, тестирования без цифрового двойника, если что-то идет не так, расчеты делают заново, исправляют ошибки и снова проводят испытания. Это забирает значительные ресурсы предприятия.

Подключение цифрового близнеца на ранней стадии проектирования снижает риск отказов оборудования до 30%. Ведь система сразу закладывает точные требования к продукту и переносит испытания в виртуальную среду. Для такого результата важно постоянно модернизировать копию и строить дополнительные модели.

Какие задачи решают цифровые двойники:

• Копия объекта улучшает качество работы оригинала: своевременно оповещает о неисправностях — удешевляет техобслуживание, сокращает простой.
• 3D-модель отображает характеристики и дефекты эксплуатации, позволяет дистанционно обслуживать оборудование.
• Система повышает технологичность продукта, поскольку предсказывает эффективность состава и конструктивных особенностей на основе мультифизического математического моделирования.
• Обширная матрица из тысяч показателей закладывается на стадии разработки, что ускоряет производство в целом.
• Вкупе с VR/AR инструментарием копия становится средством интерактивного обучения — воссоздает площадку, процессы, среду, приносит реалистичные ощущения от сценариев взаимодействия благодаря современным контроллерам. 

Инструменты построения цифровых двойников

Разработка занимает от 2,5 месяца и больше. Особенно в случае, если цель — создание максимально детализированного близнеца. При этом для разработки не требуется какое-то специфическое оборудование. Достаточно персональных компьютеров. Если не хватает IT-экспертизы внутри компании, на помощь придет выделенная команда разработчиков.

Типы инструментов можно разделить на 5 групп — по этапам работы над копией.

Собираем информацию об объекте

На автоматизированном предприятии объекты подключены к сенсорам, приводам и механизмам, которые собирают данные. При лазерном 3D-сканировании на РЖД датчики считывают геометрию и структуру колес вагона, направляя луч на детали. В результате на измерительной камере отображается объемный слепок, подходящий для моделирования элементов двойника. 

Моделируем виртуальный двойник

Проектирование происходит с помощью CAD/CAM/CAE-систем. Они анализируют и захватывают цели абстрактной модели, переводя ее в формат виртуальной копии. Графические станции в режиме интеграции с PDM/PLM ускоряют проектирование и конструирование, упрощают работу с большими данными.

Расширяем возможности взаимодействия с ЦД

Доступ к функциям ЦД — мониторингу, диагностике, анализу — можно организовать в формате веб-сервиса или приложения, чтобы персоналу было удобнее пользоваться системой. 

Подключаем инструменты для работы с данными

ЦД получает массивы данных с помощью аппаратного и программного обеспечения в разных форматах. Для этой задачи подходят облачные сервисы и блокчейн. Технологии позволят хранить, переносить, перезаписывать всю информацию с датчиков на протяжении жизненного цикла продукта.  

Внедряем универсальные протоколы обмена данными между двойником и оригиналом

Для связи с физическим объектом и постоянной поставки информации ЦД подключают к специализированным платформам. Они гарантируют совместимость IoT-устройств или программ обработки Big Data. Фильтруют сведения и доставляют в централизованное хранилище.

Для обработки разнородной информации нужно подобрать протоколы, сценарии, формат хранения. При этом важно учитывать, что универсальные протоколы могут не отвечать запросам бизнеса. Потому понадобится вариант, кастомизированный под нужды предприятия. 

Практика применения цифровых двойников в промышленности

На фоне развития ИИ и IoT технические гиганты Siemens, IBM, Microsoft продолжают совершенствовать функциональность ЦД. В итоге виртуальный двойник становится доступнее и эффективнее. Активнее всего применяется в машиностроении, автомобильной промышленности, авиастроении, в сфере добычи и переработки ресурсов, в частности в ТЭК. 

Технология уменьшает стадию проектирования в автомобилестроении: не приходится создавать прототипы, проводить аэродинамические испытания, тест-драйв. Благодаря подобному решению от Siemens компания Maserati разработала автомобиль Ghibli на 30% быстрее. Подобрала наиболее рентабельное решение за счет виртуального рассмотрения тысячи вариантов конфигураций и цветовых решений. 

Завод КАМАЗ использует копии станков, роботов, манипуляторов — экономит по 18 млн рублей ежегодно, сократив время изготовления деталей с 29 минут до 10. Для этого создано более 1 800 моделей оснастки оборудования, приборов, инструментов для проверки изделий в режиме симуляции. Инженеры подбирают оптимальные инструменты резки материала, скорость станка, чтобы выжать максимум из используемой техники. 

В нефтегазовой индустрии обосновались трендсеттеры разработок в области цифровых двойников. Корпорация «Газпром нефть» применила ЦД для проектирования и постройки нефтегазового месторождения в пандемию — минимизировала участие людей в работах на площадке и ускорила ввод в эксплуатацию. 

Еще один яркий пример деятельности «Газпрома» — создание модели месторождения в ХМАО с 20 сценариями и стратегией развития актива на несколько лет. Благодаря тщательному прогнозированию удалось запланировать и завершить бурение 87 скважин, нарастив прибыль компании. 

Российский холдинг ОДК авиастроительной отрасли сократил расходы на разработку газотурбинного двигателя на 30%, применив ЦД. Технология помогает оптимально сочетать конфигурации узлов, учитывая тысячи параметров. Также она уменьшает риски и издержки при испытаниях изделия, перенося их в виртуальное пространство. 

«Челябинский металлургический комбинат» использует имитационные модели для раскрытия специфики функционирования электросталеплавильных цехов в зависимости от операционного периода. ЦД оценивает состояние листопрокатного оборудования и подает сигнал о необходимости проверки механизмов, что упрощает техобслуживание.

Корпорация «Северсталь» внедрила ЦД и process mining в бизнес-процессы для оптимизации закупочной деятельности. Это позволило управлять мастер-данными и передвижением транспорта. Теперь видны все неэффективные места бизнес-процессов, отслеживаются операции и взаимосвязь между действиями пользователей. 

В энергетическом секторе также задействуют цифровые копии. Инженеры их применяют для получения конфигурации турбин ветряных электростанций на базе облачных технологий. Когда турбину запускают, ЦД собирает и анализирует результаты работы агрегата под влиянием местности и ветра. Полученные сведения закладываются в основу модернизации моделей будущих станций и значительно повышают их эффективность.

Риски внедрения цифровых двойников в промышленности

Новая технология требует глобальной перестройки процессов на предприятии: перехода от цехов к конвейеру, от натурных прототипов к виртуальной среде. Не каждый бизнес готов к этому.  

Комплексных образовательных программ и квалифицированных специалистов в области ЦД недостаточно, поскольку это молодой рынок. Предприятиям сложно найти эксперта, который разбирается в математическом моделировании, машинном обучении, ИИ, больших данных одновременно. Приходится идти на компромиссы, нанимать нескольких сторонних исполнителей и предоставлять им доступ к внутренней закрытой информации. 

Отсюда вытекает еще одна проблема — привязка к вендору и риск информационной безопасности. Промышленники опасаются утраты контроля, утечки данных за контур ИБ, потому не хотят зависеть от вендора-разработчика.

Возможные препятствия при первичном внедрении технологии:

• При отсутствии автоматизации на производстве не получится внедрить комплекс информационных и технических систем, от уровня терминального оборудования до ERP. 
• Территория не покрыта сетями для работы IIoT — не будет  источников получения данных.
• ЦД требует постоянной модификации и доработки схем с опорой на запросы бизнеса — регулярных инвестиций. 
• Предполагается долгосрочный возврат вложений в срок от нескольких месяцев до года, поэтому окупаемости на ранней стадии проекта не предвидится.

Перспективы развития цифровых двойников в России

Сегодня виртуальные двойники вышли за пределы промышленной индустрии. Их можно встретить в ритейле, медицине, логистике. Область применения будет расширяться вслед за созданием новых математических моделей. В будущем ожидается, что у каждой детали, изделия, даже у человека будет свой цифровой двойник для прогнозирования функциональности на каждом этапе жизненного цикла. 

Уже больше 61% компаний интегрировали между собой по крайней мере двух двойников идентичного назначения.  Зарождается тенденция объединения копий в целую сеть — «рой», что упростит управление многочисленными роботами в промышленности. 

Крупнейшие игровые компании Unity, Unreal, Rockstar визуализируют математические модели и пересекаются с технологией ЦД — оказывают влияние на ее развитие. Выпуская очередные игровые движки, выходят за пределы своей индустрии на новые рынки. Unity Pro уже предлагает пакеты для создания и развертывания двойника. 

Более 85% IoT-платформ интегрируют с цифровыми двойниками уже через 5–10 лет, потому что датчики станут доступнее.

Лидеры нефтегазовой и других индустрий диктуют правила игры — невольно расширяют популярность технологии и сферы ее применения. Множат прототипы одних и тех же объектов, изобретая более дешевые варианты, подходящие широкому кругу компаний. Так в скором времени цифровые копии в России могут догнать европейские тренды.