Методология анализа данных и построения цифровых двойников в интеллектуальных производственных системах
Автор: Алексеев А.В.
Журнал: Мировая наука @science-j
Рубрика: Естественные и технические науки
Статья в выпуске: 2 (107), 2026 года.
Бесплатный доступ
В условиях четвертой промышленной революции данные становятся ключевым стратегическим активом промышленных предприятий. Однако, по экспертным оценкам, лишь около 5% операционных данных реально используется для принятия решений. Целью настоящей работы является разработка комплексной методологии анализа данных и построения цифровых двойников производственных систем. В статье рассматриваются этапы аналитической обработки, классификация методов промышленной аналитики от дескриптивной до прескриптивной, а также эволюция виртуальных представлений физических объектов от цифровой модели к цифровому двойнику. Статья предназначена для специалистов в области промышленной автоматизации, аналитики данных и цифровой трансформации производства.
Промышленная аналитика, цифровые двойники, протоколы передачи данных, предиктивное обслуживание, индустрия 4.0, интеграция данных, визуализация, экономическая эффективность
Короткий адрес: https://sciup.org/140315091
IDR: 140315091 | УДК: 004.89:658.5 | DOI: 10.24412/2541-9285-2026-2107-131-140
Methodology of data analysis and construction of digital twins in intelligent production systems
In the context of the Fourth Industrial Revolution, data is becoming a key strategic asset for industrial enterprises. However, according to expert estimates, only about 5% of operational data is actually used for decision-making. The aim of this work is to develop a comprehensive methodology for data analysis and the construction of digital twins of production systems. The article discusses the stages of analytical processing, the classification of industrial analytics methods from descriptive to prescriptive, and the evolution of virtual representations of physical objects from a digital model to a digital twin. The author's 'Pulse' protocol for collecting telemetric information is presented, providing 41% higher throughput compared to MQTT. Quantitative estimates of the effectiveness of digital twins implementation are given: reduction of unplanned downtime by 30-50%, increase in equipment service life by 20-40%, reduction of maintenance costs by 18-25%. The main barriers to implementation and ways to overcome them are identified. The article is intended for specialists in the field of industrial automation, data analytics and digital transformation of production.
