Цифровые двойники. Новые подходы

Логотип компании
Цифровые двойники. Новые подходы
Зачем и кому нужны цифровые двойники, как они меняются и какое будущее их ждет?

В 2016 году аналитики Gartner впервые внесли технологию цифровых двойников в число самых значимых для IoT-индустрии, а в 2018 году уже говорили о ее огромном потенциале в целом для мира. Глобальный рынок цифровых двойников в 2021 году оценивался в $6,75 млрд, а к 2029 году может достичь уже $96 млрд. Зачем и кому нужны цифровые двойники, как они меняются и какое будущее их ждет?

Понятие и виды цифровых двойников

Цифровой двойник (digital twins) — это виртуальная копия физического объекта, в котором повторяются его свойства и отражаются все процессы. Это может быть двойник одного датчика, а может — целого здания или даже предприятия.

Цифровые двойники содержат историю данных. Это позволяет не хранить все информацию на датчиках, что зачастую и невозможно: некоторые датчики «Интернета вещей» должны потреблять мало энергии. Имея данные, можно анализировать износ механизмов, планировать ремонт оборудования, следить за параметрами производственных процессов или безопасности.

Важно отличать цифровые модели от двойников, которые не просто копируют внешний вид объекта, но и повторяют его свойства. При внесении каких-либо изменений двойник реагирует так же, как отреагировал бы на это реальных объект. Это предоставляет возможность не только анализировать и управлять процессом, но и моделировать.

Цифровые двойники можно классифицировать по степени сложности процессов и масштаба — от простого датчика до огромного завода. А можно и по их назначению:

  • Информационные. В реальном времени передают данные о состоянии объекта, нужны для своевременной диагностики: помогают отслеживать и анализировать его работу.

  • Предиктивные. С их помощью специалисты прогнозируют поведение объекта в разных условиях — например, в каких обстоятельствах он выйдет из строя.

  • Операционные. Делают процессы внутри компании прозрачными и понятными, повышают эффективность работы бизнеса.

Основа цифровых двойников — это технологии IoT («Интернета вещей» и анализа данных). Кроме этого, цифровые двойники часто используют визуализацию и даже копируют 3D-модель объекта с технологиями Real-time 3D (RT3D, благодаря которой появляется виртуальный объект), AR и VR, ИИ.

Возможности и проблемы

В первую очередь цифровые двойники показали свою значимость в промышленности: с их помощью удобно оптимизировать производственные процессы — создание продукта, проверку его возможностей, вероятностей отказа системы и многое другое.

Благодаря цифровым двойникам бизнес может с меньшими рисками и затратами создавать и тестировать продукты — например, проводить испытания не реального двигателя самолета, а его виртуальной копии.

Объединенная двигателестроительная корпорация Ростеха разработала компоненты цифрового двойник морского газотурбинного двигателя. Это позволило существенно сократить сроки разработки и даже проводить часть испытаний на виртуальном изделии.

Работа с цифровым двойником обеспечивает более безопасную проверку потенциально опасного промышленного оборудования, не ставя под угрозу жизнь сотрудников. Также с помощью цифровых двойников компании сокращают срок производства продукта, прогнозируют неполадки и проблемы до их появления, повышают производительность систем, заводов, оборудования, сокращают время простоя и проводят своевременное обслуживание систем.

Но при всех своих плюсах использование цифровых двойников не лишено недостатков. Давайте посмотрим на ЦД как на процесс моделирования сложных объектов. Любое моделирование должно быть достаточным для решения задачи, но оно никогда не бывает полным. Это касается и виртуальной копии: нельзя полностью воспроизвести все внешние параметры и обстановку, в которой находится объект. То есть остается доля неизвестности в разных прогнозах и тестах.

Конечно же, цифровые объекты — это данные, которые поступают от разных устройств и по разным протоколам. Кроме того, часть данных передается в зашифрованном виде. Поэтому важно организовать правильный сбор, их предобработку и хранение. А еще нужна мощная ИТ-инфраструктура с широкими каналами связи, которые передают информацию без задержек, с точной синхронизацией между реальным объектом и виртуальной копией. Недостаточно оцифровать и сохранить, важно объединить эти данные в общую интегрированную модель и обеспечить связь с другими внешними объектами. Например, это могут быть данные геодезии для нефтегазовой отрасли.

Но все же ключевая проблема — это процессы управления и принятия решений. А это уже вопрос инженеров, которые проектируют и настраивают систему и менеджеров, которые принимают решения.

Технология на практике

Цифровые двойники активно разрабатываются в космической отрасли, но сегодня эта технология применяется и в других секторах экономики. Например, в промышленности: один из гигантов рынка, компания Siemens, при помощи цифровых двойников разрабатывает как отдельные элементы вроде двигателей, так и целые объекты — например, скоростные поезда.

Большую роль цифровые двойники играют и в энергетическом секторе. Благодаря им компания General Electric на 75% ускорила достижение поставленных целей, на 40% сократила необходимость экстренного обслуживания своих систем и сэкономила свыше $1,5 млрд за счет уменьшения затрат на эксплуатацию турбин, реактивных двигателей и многого другого. А холдинг «СИБУР» называет цифровые двойники важной частью достижения «умных результатов» и экономит с ними сотни миллионов рублей в год, повышая выработку газа и оптимизируя производство.

Читайте также
Почему даже системные администраторы должны работать в строго контролируемых рамках? IT-World разбирался, как PAM поможет защитить и администратора и всю компанию от неприятных сюрпризов.

По оценкам аналитиков Siemens, в энергетическом секторе к 2030 году все основные компоненты будут поставляться с цифровыми двойниками, и это поможет более тщательно следить за производством, распределением и потреблением энергии.

Кроме этого, цифровых двойников применяют в строительстве, чтобы спрогнозировать надежность будущего дома и то, как он впишется в окружающую среду; в транспортной отрасли, чтобы оптимизировать работу технических служб, маршруты и потоки пассажиров; в сельском хозяйстве, ретейле, медицине и многих других секторах экономики. Практически везде цифровому двойнику найдется применение. Сейчас эта технология в основном реализуется в b2b-формате, но со временем возможно ее развитие и в b2c, и в b2g.

В России цифровые двойники входят в ТОП-5 приоритетных технологий для достижения технологического лидерства, со стороны бизнеса растет спрос на такие решения. В 2022 году Россия стала первой страной, где появился национальный стандарт цифровых двойников изделий. Однако в целом, по словам экспертов, российский рынок по технологиям математического моделирования и цифровых двойников качественно и функционально отстает от мирового на 5–10 лет. Если глобальный стремительно растет, то российский только формируется и в основном за счет крупных компаний.

Есть и неожиданные применения цифровых двойников в секторе продажи люксовых предметов: 3D-конфигураторы помогают клиентам подобрать идеальное сочетание различных аксессуаров. Так, Globe-Trotter, британский производитель люксовых чемоданов, заключил партнерское соглашение со стартапом SmartPixels, который специализируется на 3D-конфигураторах продуктов, чтобы создать свой первый онлайн-сервис индивидуального багажа для своих многочисленных покупателей.

Сегодня существуют и очень оригинальные идеи, например оцифровка целого государства. В связи с угрозой затопления из-за глобального потепления министр иностранных дел тихоокеанской страны Тувалу Саймон Кофе заявил о решении создать цифровую версию этого государства. Если эту небольшую страну затопит, то граждане «переедут» в метавселенную.

Будущее цифровых двойников

Чем активнее будет расти глобальный рынок цифровых двойников, тем глубже они будут проникать в разные отрасли. Например, в промышленности они уже надежно закрепились, дальше они с высокой вероятностью будут интегрироваться в концепцию «умного» города и в повседневную жизнь. Помнению Gartner, в ближайшее время будет развиваться идея цифровых двойников покупателей, то есть технология активно войдет в ретейл.

Помимо этого, развитие концепции Web 3.0 открывает новые горизонты для цифровых двойников: в частности, в разрезе идее метавселенных. Виртуальные миры могут стать не только площадкой для развлечений, общения и продаж: они подходят и для промышленности. BMW уже использует Omniverse от NVIDIA, чтобы иметь цифрового двойника своего завода. Благодаря этому BMW оптимизирует время и стоимость производства автомобилей. А Lockheed Martin в Omniverse воссоздал территорию лесных пожаров в Калифорнии, чтобы с помощью визуализации в метавселенной помогать пожарным устранять катастрофу в реальности.

Сейчас возможности метавселенных относительно производственных цифровых близнецов ограничены: в частности, есть сложности с импортом данных. Однако NVIDIA уже работает над этим. В будущем платформа Omniverse сможет собирать данные с объектов в режиме реального времени для более эффективного моделирования, более точного и быстрого планирования сложных производственных систем. Подобного развития стоит ожидать не только от NVIDIA, но и от других создателей метавселенных.

Виртуальные копии не привязаны к своему реальному аналогу, поэтому их можно передавать. По этой причине, по мнению аналитиков, к 2030 году могут появиться платформы, которые позволяют создавать, обмениваться и торговать цифровыми двойниками, и промышленность будет использовать такие платформы как сегодня применяет САПР (системы автоматизированного проектирования).

И не исключено, что уже в этом десятилетии цифровые двойники сформируют экосистему, которая приведет к экономии затрат и времени, улучшению дизайна, более эффективному и устойчивому производству, к новым бизнес-моделям.

Уже сегодня очевидно, что новые технологии за счет невероятных скоростей передачи и обработки данных сформировали базу для качественного скачка в управлении промышленностью, городами и отдельными системами. При таком быстром развитии возрастают требования к качеству и скорости принятия решений.

Требования к инженерам и менеджерам также будут трансформироваться: этим специалистам понадобится глубокое знание работы с данными и машинного обучения. Также больше внимания будет уделяться «мягким» навыкам, потому что акцент смещается на вопросы взаимоотношений как с высококвалифицированными сотрудниками, так и с клиентами и их ожиданиями.

Опубликовано 26.01.2023

Похожие статьи