Цифровой двойник как инструмент повышения эффективности и качества бизнес-процессов

Для повышения качества и эффективности бизнес-процессов современные компании прибегают к использованию передовых технологий, занимаются внедрением, а иногда и их разработкой для достижения поставленных целей. Это могут быть: повышение скорости производственного процесса, минимизация потерь и отходов, предотвращение рисков или стремление к соответствию нормативам. Подобные меры необходимы для поддержания конкурентоспособности и эффективности деятельности предприятия. В среде Индустрии 4.0, где непрерывно происходят процессы по цифровой трансформации, важной составляющей для современной организации будет поиск подходящей технологии, которая сможет повысить конкурентоспособность компании на рынке, а также окупит все затраты, потраченные на ее внедрение. В данной статье рассматривается одна из таких технологий: цифровой двойник (ЦД).

Основное преимущество ЦД состоит в том, что они могут точно моделировать сложные системы. В настоящее время приложения ЦД включают в себя обеспечение интеллектуального производства в Индустрии 4.0, повышение производительности сложных инженерных продуктов (например, конструкция двигателя) или моделирование физических взаимодействий (например, гравитационные системы).

Комплексный подход к внедрению интеллектуальных решений в системы стратегического управления и планирования компании основан на использовании сквозных технологий для субъектов и объектов, обработки больших данных с использованием нейронных сетей и искусственного интеллекта. Цифровой двойник представляет визуальный аспект рассматриваемой технологии выделения полезных свойств при формировании цифровой модели конкретного физического объекта [0] .

Рассмотрим практические примеры применения ЦД в различных отраслях экономики и эффект от их использования в системе планирования предприятий с учетом условий стандартов умного производства (рис. 1) [0] .

Создание цифрового двойника на основе цифр а структуры здания

Разработка цифрового двойника в качестве предикативного анализатора аварийных ситуаций

Внедрение цифрового двойника в качестве управления инженерными данными

Преждевременная оценка состава потоков сырья по вторичным признакам (теплоемкость, скорость процесса набора в трубах и т. д.), которая ведет к более качественному планированию и управлению

Расчет технических и экономических параметров (энергия, теплообмен, затраты на дополнительное оборудование и т.д.)

Упрощение процесса планирования использования ресурсов, которые зависят от климатических и производственнотехнических процессов компании ( электроменеджмент , мониторинг водных ресурсов и теплоснабжения)

Рис. 1. Применение цифрового двойника в Российской промышленности [3]

На рисунке 1 представлены: А) нефтегазовая промышленность Б) нефтехимическая промышленность В) строительная отрасль.

Компания Cadfem Digital провела исследование, чтобы оценить экономическую эффективность внедрения ЦД. Результаты проведенного исследования приведены на рисунке 2.

Оптимизация работы и п редскаэани я остаточного ресурса оборудования:

• •    Повышение энергоэффективности до 8%

Предикативная диагностика высоковольтных электродвигателей:

• •    Сокращение простоев на 15%

Оптимизация режимов работы оборудования

• *    Ув сличение протгзводг пельно сти на 10%

• •    Потенциал опттпыацшг уменьшение электропотреблешш - 10%, увеличение межремонтныхIспервапов - 20%. уменьшение простоев - 15%

Оптимизация технологического процесса и энергопотребления поточнотранспортных систем

• •    Сокращетп te кол 1 ме ст ва коюеперов. заденетвоваиных в ироне сса транспортировки на 15%

Рис. 2. Сведения об эффективности применения цифровых двойников в промышленности (для объекта) [0]

Как видно из рисунка 2, использование компаниями ЦД позволяет сократить временные, трудовые и финансовые ресурсы, тем самым повышая эффективность производственных бизнес-процессов.

Таким образом, можно считать рост популярности ЦД вполне обоснованным яв- лением. Согласно статистическим данным, объем мирового рынка цифровых двойников к 2025 году увеличится практически в 10 раз по всем отраслям экономики, что свидетельствует об актуальности внедрения ЦД в бизнес-процессы организаций (рис. 3).

■2020 12025

8 --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

Рис. 3. Объем мирового рынка цифровых двойников в 2020 и 2025 годах по отраслям (в миллиардах долларов США) [0]

Известно, что история концепции ЦД восходит к программе «Аполлон» Национального управления по аэронавтике и исследованию космического пространства (НАСА) в 1970-х годах, когда на Земле была построена копия космических аппаратов, отражающих состояние оборудования во время миссии [0] . Это стало отправной точкой применении концепции «двойника».

В 2003 году Майкл Гривз предложил ЦД в своем курсе по управлению жизненным циклом продукта как «виртуальное цифровое представление, эквивалентное физическим продуктам».

Появление Интернета вещей стимулирует развитие технологии ЦД в обрабатывающей промышленности. Такие предприятия, как Siemens и GE, разработали платформы ЦД для мониторинга, проверки и обслуживания в режиме реального времени (Элиан Фуржо, 2016).

Отметим, что с 2017 по 2019 год ЦД постоянно входил в число 10 ведущих технологических тенденций со стратегическими ценностями по версии исследовательской консалтинговой компании рынка ИТ, Gartner.

Краткая история ЦД представлена на рисунке 4.

Michael Grieves proposed DT as the "virtual digital representation equivalent to physical products".

NASA applied DT in its aircraft design and health monitoring.

Tao et a/. proposed the five dimensional DT shop-floor framework.

A twin concept of the space vehicles was created by NASA's Apollo program to mirror the condition of the equipment.

Enterprises, such as GE and Siemens, developed DT platforms for realtime monitoring.

Gartner listed DT as one of top 10 technological trends with strategic values.

Рис. 4. Краткая история цифрового двойника 1970-2019гг. [0]

ЦД всесторонне применяет современные ИКТ, промышленное программное обеспечение и инженерные знания, такие как вычислительная геометрия, вычислительная инженерия и Интернет вещей (IoT) для сбора и передачи данных об условиях работы системы в режиме реального времени.

ЦД промышленного применения имеет следующие характеристики, обеспечивающие поддержание качества и эффективности бизнес-процессов [0] :

• 1)    Поддержка управления жизненным циклом системы/продукта/услуги. ЦД уделяет особое внимание созданию среды моделирования и моделирования для управления всем жизненным циклом системы в компьютерном мире, а не только для моделирования и моделирования глобальной системы на стадии эксплуатации и технического обслуживания.

• 2)    3D геометрическое моделирование реальных систем. Эрнандес и др. (1997) впервые использовали термин ЦД, рассматривая ЦД как 3П-цифровую модель городской транспортной сети. Эта характеристика, как правило, признается большинством работ, включая Гривса, но она не должна быть существенной особенностью ЦД.

• 3)    Обнаружение и измерение условий работы системы в режиме реального времени. С развитием и внедрением Интернета вещей в промышленные приложения ЦД может собирать и передавать данные и

• информацию об условиях работы системы в режиме реального времени, а также предоставлять большие данные для последующего моделирования различных механизмов и прогнозирования производительности системы.

• 4)    Моделирование и имитация с несколькими механизмами. Моделирование механизмов (от данных к модели) - это оцифровка инженерных знаний с помощью промышленного программного обеспечения, такого как решатель для динамики вычислительных потоков. Моделирование механизмов - это обратный процесс моделирования (от модели к данным) для функциональных и нефункциональных оценок системы. Моделирование и моделирование систем в рамках парадигмы ЦД делает упор на моделирование и моделирование сложности системы и множества механизмов, таких как моделирование материалов, геометрических структур, прочности конструкции, срока службы системы и т.д.

• 5)    Упреждающее прогнозирование производительности системы. ЦД в полной мере использует большие данные в реальном времени, использует машинное обучение, глубокое обучение и распределенную программную и аппаратную архитектуру, такую как облачные вычисления, для прогнозирования производительности системы, отказы оборудования, баланс нагрузки, срок службы системы и так далее.

• 6)    Моделирование и управление системой в реальном времени. В дополнение к поддержке моделирования системы, другой основной целью ЦД является выполнение моделирования в реальном времени для эксплуатации и обслуживания системы, а также отправка управляющих команд в реальном времени для продления срока службы системы.

Таким образом, перечисленные пункты характеризуют ЦД как действенный инструмент управления и контроля объекта, с помощью которого можно в режиме реального времени отслеживать уровень нагрузки на элементы системы, условия её работы, тем самым замедляя процесс износа оборудований, и создавая среду для непрерывности бизнес-процесса.

Свойство ЦД, моделирование материальных и нематериальных объектов, позволяет применять его в различных сферах бизнеса и отраслях. Приведем практические примеры применения ЦД [0] .

• 1)    Гош А.К. (Анкуш Кумар Гхош. Доктор технических наук в области машиностроения) и др. предложили концепцию ЦД на основе сигналов датчиков, разработали систему построения ЦД (DTCS) и систему адаптации ЦД (DTAS) на платформе на базе JavaTM и использовали обработку сигналов крутящего момента фрезерования в реальном времени в качестве примера приложения (Гош А.К. и др., 2021). DTCS создает ЦД на основе встроенного в задержку метода обработки сигналов. DTAS адаптирует построенный ЦД. DTCS состоит из пяти модулей: ввод, моделирование, моделирование, проверка и вывод. DTAS использует только наборы имитированных сигнальных данных, которые модуль проверки проверяет положительно во время мониторинга прогресса. Он по-

• лучает сигналы от станка в режиме реального времени для проведения мониторинга. Любое обновление в DTCS приведет к изменению содержимого. DTAS также будет обновляться и подтверждать изменения в DTCS в режиме реального времени, что делает две системы тесно связанными.

Подобное применений ЦД предотвращает риски поломки оборудования и брака в производстве, поскольку смоделированные и реальные сигналы с задержкой сопоставляются в режиме реального времени для прогнозирования дальнейших действий.

• 2)    Хаджави (Сиаваш Х. Хаджави. Постдокторант, Университет Аалто) и др. предложили способ создания сенсорной сети для создания ЦД здания (Хаджави и др., 2019). Это достигается путем сбора и анализа конкретных факторов окружающей среды в непосредственной близости от здания в режиме реального времени. Хотя в этом исследовании используется только ограниченная сеть датчиков и три параметра окружающей среды для измерения (т.е. освещенность, температура и влажность), представленная пошаговая структура может быть использована для создания более полного ЦД фасада здания и интерьера здания.

В данном случае применение ЦД повышает эффективность использования ресурсов. Предполагается, что при отслеживании уровня освещенности и температуры, умный дом сможет оптимизировать расход электричества и топлива, чтобы обеспечить комфортные условия для домочадцев.

Наглядный образец использования цифрового двойника представлен на рисунке 5.

Рис. 5. Основные компоненты для создания цифрового двойника для строительства с использованием BIM и интернета вещей (Хаджави и др. 2019)

• 3)    Сингх (Профессор С. К. Сингх. Старший научный сотрудник, профессор кафедры гражданского строительства) и др. (2021) представили набор инструментов для внедрения ЦД для совершенствование методов моделирования и имитационного моделирования. Они предложили метод реализации, включая структуру ЦД и модель процесса, а также провели анализ конкретного случая аккумуляторной системы. ЦД батареи можно использовать для оценки состояния работоспособности батареи и оптимизации срока службы батареи путем оценки уменьшения емкости с увеличением количества циклов. По сравнению с существующими инструментами для реализации моделей ЦД, этот подход фокусируется на определении необходимых функций модели ЦД и последующем выборе соответствующих инструментов.

• 4)    Цифровые двойники также находят применение в аэропортах для гибкого реа-

  гирования на стихийные бедствия. Американское общество гражданских инженеров (ASCE) присвоило инфраструктуре аэропортов оценку “D”, и этот вывод основан на ожидаемом более высоком спросе на пассажиров по сравнению с пропускной способностью инфраструктуры (Бюро статистики транспорта, 2019). Более того, нерегулярные операции и сбои из-за внутренних или внешних угроз могут иметь серьезные последствия в городах [0] . Например, в декабре 2017 года в одном из самых загруженных аэропортов мира, аэропорту Хартсфилд-Джексон в Атланте, произошло 11-часовое отключение электроэнергии, что нарушило работу аэропорта, а также привело к экономическим потерям [0] .

Подобные инциденты привели к созданию следующей модели (рис. 6).

Рис. 6. Определение базового цифрового двойника [0]

Как показано на рис. 5, предполагается, что базовый цифровой двойник будет интегрирован с существующим программным обеспечением для управления активами инфраструктуры, а параметры конфигурации (жизненный цикл активов, управление рисками, последствия сбоя, вероятность сбоя) будут прогнозироваться на основе возможностей двойника.

• 5)    Цифровой двойник выступает отличным инструментом и для решения общих проблем безопасности.

Германн и Гуннарссон [0] рассмотрели модель цифрового двойника как средство повышения безопасности в киберфизиче-ских системах. Они задали требования к обеспечению безопасности для цифрового двойника, основанные на совместном использовании данных и контроле. Кроме того, они также использовали технологию конечного автомата для обеспечения синхронизации состояний между физическим доменом и виртуальным доменом. Что еще более важно, они использовали время в качестве параметра для запуска синхронизации в цифровом двойнике.

Таким образом, можно обнаружить вторжения на основе аномалий, о которых сигнализирует цифровой двойник, тем самым предотвращая риски утечки данных и иных ресурсов компании.

Архитектуру цифрового двойника в физической и виртуальной сферах отображено на рис. 7.

Рис. 7. Структура цифрового двойника [0]

• 6)    Свойство цифрового двойника проецировать характеристики объекта и анализировать отклонения на основе заданных параметров, выдавая сценарии развития, позволяет эффективно применить его влогистике.

Например, синхронизация технологии Блокчейн в логистических поставках с цифровым двойником [0] .

На основе данных объекта, ЦД формирует сценарии развития бизнес-процессов.

С помощью этого можно решить проблему оптимизации системы Блокчейн путем минимизации задержек на различных этапах. Также ЦД может обеспечить поддержку динамического автономного моделирования оценки смарт-контрактов системы (Ким и др., 2017; Кампик и др., 2020; Ху и др., 2021; Ким и др., 2021).

Общая эталонная модель для управляемого блокчейна ЦД показана на рисунке 8.

Digital Twin

Рис. 8. Эталонная модель для управляемого цифрового двойника Блокчейн [0]

Заключение

Как мы убедились, существует много различных мнений о ЦД и его соответствующих практиках. Однако то, что данная технология все больше становится востребованной на рынке остается фактом по объективным причинам. Внедряя ЦД в процессы деятельности организации, компания обеспечивает конкурентоспособность на рынке, повышает эффективность и качество протекающих в компании биз-нес-процессов, она также может получить статус инновационной организации, что может привлечь инвесторов и амбициозных специалистов.

С развитием машинного обучения и такими факторами, как большие данные, рассматриваемая виртуальная модель стала одной из основных элементов совре- менной инженерии для внедрения инноваций и повышения производительности.

Можно предположить, что в будущем технология цифровых двойников станет основой для предварительного проектирования (например, разработка концепции системы и проверка модели), тестирования (например, проверка работы системы на основе моделей), технического обслуживания системы (например, ТО в зависимости от состояния объекта), а также интеллектуальных технологий производства. Кроме того, ожидается, что в ближайшем будущем технология цифровых двойников будет интегрирована в процессы производства и технического обслуживания, что позволит повысить эффективность профилактического обслуживания и проектирования.