Причины информационного разрыва между цифровыми двойниками и производственными системами металлургического предприятия и инструменты их устранения
Автор: Лисаков А.Р.
Журнал: Экономика и бизнес: теория и практика @economyandbusiness
Статья в выпуске: 5 (123), 2025 года.
Бесплатный доступ
В статье рассматриваются основные причины информационного разрыва между цифровыми двойниками и производственными системами металлургического предприятия. Анализируются сложности в синхронизации изменений в цифровых моделях и физическом оборудовании, а также проблемы фрагментарности цифровой трансформации. Предлагаются современные организационные и технологические инструменты устранения разрыва, включая применение искусственного интеллекта (ИИ) и комплексных систем сбора данных. Работа направлена на повышение точности и актуальности цифровых двойников в металлургии.
Цифровой двойник, металлургия, информационный разрыв, синхронизация, цифровая трансформация, производственные системы
Короткий адрес: https://sciup.org/170209224
IDR: 170209224 | DOI: 10.24412/2411-0450-2025-5-212-216
Текст научной статьи Причины информационного разрыва между цифровыми двойниками и производственными системами металлургического предприятия и инструменты их устранения
В последние годы цифровые двойники (ЦД) стали одним из ключевых инструментов цифровизации производственных процессов в металлургической отрасли. Они позволяют создавать точные виртуальные копии физических объектов и систем, что способствует оптимизации управления, повышению эффективности и снижению издержек на металлургических предприятиях. Однако на практике возникает существенная проблема информационного разрыва между ЦД и реальными производственными системами, что снижает эффективность их применения и усложняет процессы поддержки и развития цифровых моделей.
Актуальность данной проблемы подтверждается исследованиями, показывающими, что несогласованность изменений в физическом оборудовании и цифровых моделях приводит к потере актуальности ЦД, что негативно сказывается на производственной деятельности [1]. Кроме того, фрагментированность цифровой трансформации и недостаточное развитие сопутствующих информационных систем создают дополнительные барьеры для синхронизации цифровых и физических процессов [2].
Целью данного исследования является разработка перечня рекомендованных инструментов, направленных на повышение точности и актуальности ЦД в металлургических предприятиях в соответствии с их бизнес-целями.
Для достижения данной цели были определены следующие задачи:
-
1. Провести анализ существующих проблем синхронизации цифровых двойников с физическими производственными объектами;
-
2. Исследовать опыт российских металлургических компаний по устранению информационного разрыва;
-
3. Разработать рекомендации по сокращению разрыва между цифровыми моделями и производственными системами.
Объектом исследования выступают ЦД, применяемые в производственных системах металлургических предприятий.
Предметом исследования является информационный разрыв, возникающий между ЦД и производственными системами, а также методы и инструменты его устранения.
Анализ проблем синхронизации цифровых двойников с физическими объектами
ЦД в металлургии представляют собой сложные киберфизические системы, которые должны точно отражать состояние и поведение реальных производственных объектов в режиме реального времени. Однако на практике возникает ряд проблем, связанных с поддержанием синхронности между физическими системами и их цифровыми моделями. Эти проблемы существенно влияют на качество принимаемых решений и эффективность управления производственными процессами.
Одной из ключевых проблем является так называемый «дрейф» данных - ситуация, когда ЦД перестает адекватно отражать текущее состояние физического объекта из-за несвоевременного или некорректного обновления данных. Это происходит по нескольким причинам:
-
1. Сложность поддержки изменений в режиме реального времени.
-
2. Фрагментарность цифровой трансформации.
-
3. Недостаточное развитие сопутствующих информационных
-
4. Технические ограничения и ошибки в данных.
В металлургическом производстве оборудование и технологические процессы постоянно подвергаются изменениям: модернизации, ремонту, переналадкам. Обеспечить синхронное обновление цифровых моделей при таких изменениях крайне сложно из-за технических и организационных ограничений [3].
Часто цифровизация происходит поэтапно и разрозненно, когда отдельные бизнес-системы и подразделения внедряют собственные цифровые решения без единой стратегии и интеграции. Это приводит к асинхронности обновления данных и разобщенности информационных потоков [4].
систем.
Для эффективной поддержки ЦД необходимы развитые системы сбора, обработки и передачи данных, включая IoT-устройства (англ. internet of things) системы мониторинга и аналитики. Отсутствие или слабая интеграция таких систем ограничивает возможности современного обновления цифровых моделей [2].
Наличие шумов, задержек и ошибок в сенсорных данных, а также несовершенство алгоритмов обработки приводит к искажению информации, что усугубляет проблему несоответствия цифровых моделей и реального состояния оборудования [1].
Таким образом, проблема синхронизации ЦД с физическими объектами является многогранной. Она включает технические, организационные и методологические аспекты, которые необходимо учитывать при разработке и эксплуатации цифровых моделей. Для повышения эффективности цифровых двойников требуется комплексный подход, включающий совершенствование систем сбора и обработки данных, интеграцию информационных систем и внедрение современных технологий, таких как ИИ и машинное обучение.
Опыт отрасли по устранению информационного разрыва
Российские металлургические предприятия активно внедряют ЦД как инструмент повышения эффективности и устойчивости производства. Практика показывает, что успешное применение цифровых моделей требует не только технических решений, но и комплексного подхода к интеграции.
Группа НЛМК является одним из флагманов цифровизации в отечественной металлургии. В компании создают ЦД действующих производственных объектов и технологических линий, включая сложное оборудование, такое как доменные печи. Эти модели позволяют в режиме онлайн отслеживать состояние оборудования, вести историю изменений и планировать предиктивные ремонты, что значительно снижает риски и повышает качество управления производством. Внедрение BIM-технологий (англ. Building Information Model) и использование ИИ для анализа данных способствует оптимизации технологических процессов и снижению затрат [5-6].
Компания ТМК также успешно применяет ЦД на своих заводах - в Таганроге и Синарском трубном заводе. Использование цифровых моделей позволило сократить себестоимость производства, повысить качество продукции и увеличить срок службы дорогостоящего оборудования. В частности, внедрение бесконтактных SD-систем для настройки оборудования и оптимизации режимов работы обеспечили значительных экономических эффект - сотни миллионов рублей дополнительной прибыли. ТМК отмечает, что цифровизация стала ключевым направлением компании и способствует формированию новой производственной культуры [7].
Кроме того, в металлургии широкое применение находят системы компьютерного зрения и аналитики больших данных, которые обеспечивают автоматизированный сбор и обработку информации с производственного оборудования. Это позволяет своевременно выявлять отклонения и корректировать цифровые модели, снижая проблему «дрейфа» данных и повышать точность ЦД [8].
Опыт ведущих российских металлургических предприятий подтверждает, что ЦД являются мощным инструментом повышения эффективности производства и снижения издержек. Их успешное внедрение возможно при комплексном современных технологий. Для максимальной отдачи от цифровизации необходим системный подход, объединяющий технические, организационные и кадровые меры.
Инструменты сокращения информационного разрыва
Для эффективного устранения информационного разрыва между ЦД и физическими производственными системами металлургических предприятий необходим комплексный набор инструментов. Эти инструменты включают как технологические решения, так и организационные подходы, которые обеспечивают синхронизацию данных, повышение точности моделей и интеграцию цифровых систем с производственными процессами.
В основе сокращения информационного разрыва лежат системы автоматизированного сбора и обработки данных в реальном времени. Они позволяют получать актуальную информацию с производственного оборудования и быстро обновлять цифровые модели, снижая риск «дрейфа» данных и обеспечивая достоверность ЦД [3].
ИИ, включая генерационные модели, используется для прогнозирования изменений в киберфизических системах, выявления аномалий и моделирования различных сценариев развития событий. Это повышает адаптивность цифровых двойников и качество принимаемых решений [8].
Организационные меры, такие как внедрение принципов бережливого производства и стандартизации процессов, способствует упорядочиванию изменений и согласованию действий между цифровыми и физическими системами. Стандартизация обеспечивает прозрачность и упрощает интеграцию различных информационных систем [4].
Ключевым фактором является интеграция ЦД с корпоративными системами управления – ERP (англ. enterprise resource planning), MES (от англ. manufacturing execution system) и другими. Это создает единую информационную среду, которая обеспечивает согласованность данных и оперативность управления [2].
Наконец, развитие ИТ-инфраструктуры и цифровых экосистем, включая облачные платформы и API (англ. application programming interface), обеспечивает масштабируемость и гибкость решений, позволяя быстро адаптировать цифровые двойники под новые требования и условия производства [4].
Ниже представлена таблица 1 с основными инструментами сокращений информационного разрыва, их описанием, примерами и эффектами.
Таблица 1. Инструменты повышения синхронизации цифровых двойников физическими объ- ектами металлургического предприятия
Категория инструментов |
Описание |
Примеры и технологии |
Эффект и преимущества |
Автоматизированный сбор данных |
Непрерывный сбор и обновление информации с оборудования и процессов |
IoT-устройства, сенсоры, SCADA (англ. supervisory control and data acquisition), системы мониторинга |
Снижение «дрейфа» данных и повышение точности ЦД |
ИИ |
Анализ данных, прогнозирование, генерация сценариев развития процессов |
Машинное обучение, генеративные модели, аналитика больших данных |
Повышение адаптивности ЦД, улучшение качества решений |
Стандартизация и бережливое производство |
Оптимизация и унификация процессов, регламенты и стандарты |
Lean, six sigma, стандарты процессов |
Упрощение интеграции, повышение прозрачности и согласованности процессов |
Интеграция с корпоративными системами |
Обеспечение единой информационной среды через взаимодействие цифровых двойников с ERP и MES |
ERP, MES, облачные платформы |
Сокращение информационных разрывов, повышение оперативности управления |
Развитие ИТ-инфраструктуры и цифровых экосистем |
Масштабируемые и гибкие решения для поддержки и адаптации новых цифровых двойников |
Облачные сервисы, цифровые платформы, API |
Гибкость, масштабируемость, быстрая адаптация под новые требования |
Сокращение информационного разрыва между ЦД и физическими системами металлургических предприятий требует комплексного применения технологических и организационных инструментов. автоматизация сбора данных, использование ИИ, стандартизация процессов и интеграция с корпоративны- ми системами создают условия для поддержания высокой точности и актуальности цифровых моделей, что способствует повышению эффективности и устойчивости производства.
Заключение
В ходе проведенного исследования были выявлены основные причины информационного разрыва между ЦД и производственными системами металлургических предприятий, среди которых ключевыми являются сложность синхронизации изменений, фраг- ментарность цифровой трансформации и недостаточное развитие сопутствующих информационных систем. Анализ отраслевого опыта показал, что успешное внедрение ЦД требует не только современных технологических решений, но и системного подхода к интеграции, стандартизации и развитию инфраструк- туры.
Комплексное применение инструментов автоматизации сбора данных, ИИ, организационных изменений и интеграции с корпоративными системами позволяет существенно повысить точность и актуальность ЦД. Это способствует повышению эффективности управления производством, снижению издержек и формированию устойчивых конкурентных преимуществ металлургических предприятий.