Возможности цифровых двойников потоков создания ценности в системах управления устойчивым развитием

                                         том 22 № 3 (72), 2026, ст. 7

Любая производственная деятельность представляет собой организованный процесс создания результата, при котором материальные, энергетические, технические и трудовые ресурсы преобразуются во времени. Управление таким процессом направлено не только на создание требуемого объёма продукции, но и на снижение потерь и повышение эффективности работы. Для этого необходимо фиксировать ход процесса, сопоставлять ресурсные затраты с полученным результатом и своевременно выявлять отклонения.

Современные системы управления производством основываются на обработке значительного объёма информации, характеризующей использование ресурсов, выполнение производственных операций и получение конечного результата. При этом оценка эффективности и устойчивости производственных систем зачастую осуществляется на основании агрегированных показателей, формируемых по завершению определённого отчётного периода, поскольку на практике значительная часть информации о производственном процессе хранится разрозненно: в корпоративных информационных системах, журналах, бухгалтерской и статистической отчётности, электронных таблицах и других источниках [1].

Такой подход позволяет оценить состояние предприятия в целом, однако имеет существенное ограничение: между изменением реального производственного процесса, получением информации о нём, расчётом показателей и управляющим воздействием возникает временной разрыв и разрозненность данных. Данные поступают из различных источников несвоевременно, в большинстве случаев в разрозненном виде. А агрегирование данных приводит к потере информации о том, на каком конкретно этапе производственного процесса, в отношении какого объекта и вследствие какого события возникло изменение показателя. Однако эти данные точные, они получены и достигнуты напрямую в процессе создания ценности.

На сегодняшний день не все управление строится на «точных» данных. Есть показатели, которые учитывают в усредненном формате. Например, расход топлива на гектар, потребление электроэнергии на создание единицы продукции и так далее. Использование «усредненных» данных подходит для создания сводной отчетности. Но для повышения эффективности управления производством этих значений недостаточно, поскольку они не позволяют в полной мере определить причины отклонений. Кроме того, объединение данных, относящихся к разным объектам и временным интервалам, нарушает прослеживаемость: невозможно достоверно установить, на какой операции, вследствие какого события и при каком состоянии оборудования произошла потеря или случился сбой.

В этих условиях особую актуальность приобретает концепция цифрового двойника, представляющего собой интегрированную цифровую модель потока создания ценности, объединяющую данные, аналитические модели и механизмы поддержки принятия решений. Цифровой двойник позволяет формировать единую информационную среду предприятия, непрерывно синхронизируемую с реальным объектом посредством различных источников Устойчивое инновационное развитие:  проектирование и управление [Электронный ресурс] / гл. ред. А.Е. Петров. – Дубна : 2008-2026. – ISSN 2075-1427. – Режим доступа: данных. Эффективность использования цифрового двойника определяется подаваемой на вход полной, достоверной, своевременной и точной информацией [2, 3].

Цель исследования заключается в определении возможности цифровых двойников формировать энергетические характеристики потоков создания ценности на основе точных данных.

В предлагаемом подходе цифровой двойник использует метод объектных отношений (ORT) [4]. В рамках данного метода производственная система представляется не как совокупность разрозненных показателей, а как система взаимосвязанных объектов - единиц учёта, между которыми устанавливаются отношения, соответствующие структуре реального производственного процесса.

В сельскохозяйственном производстве такими объектами могут выступать поле, культура, удобрения, сельскохозяйственная техника, технологическая операция и полученная продукция. Каждый объект характеризуется собственным набором параметров, а отношения между объектами позволяют определить их место и роль в производственном процессе. В результате поток создания ценности можно представить как последовательность изменения состояний взаимосвязанных объектов. По мере возникновения новых событий объектная модель цифрового двойника актуализируется. Таким образом, становится возможным перейти от фрагментарной картины производства по прошлым отчётным данным к своевременному непрерывному формированию цифровой истории каждого объекта потока создания ценности [5, 6].

Таблица 1. Критерии сравнения подходов для сбора данных

Критерий	Усреднённые и отчётные данные	Точные первичные данные цифрового двойника
Единица учета	Период, подразделение, группа операций	Конкретное событие, операция и объект
Временная привязка	Окончание отчётного периода	Метка начала, окончания или момента события
Значение ресурса	Среднее, норматив или итог группы	Фактическое измерение или подтверждённый ввод
Распределение затрат	По условной базе	По прямой связи события с объектом и продуктом
Контроль качества	Преимущественно итоговая сверка	Источник, статус подтверждения, диапазон
Управленческое применение	Ретроспективная оценка	Оперативное выявление отклонения и обратная связь

Однако наличие детальной объектной модели все равно не позволяет определить эффективность производственного процесса. При традиционном подход в оценке полученного результата (обработка почвы) каждый из используемых ресурсов учитывается отдельно: топливо - в литрах, труд - в человеко-часах, время работы техники - в машино-часах, результат - в обработанных гектарах, а экономические затраты - в денежных единицах. Такое представление позволяет вести производственный учёт, но затрудняет получение единой количественной оценки эффективности процесса.

Одним из подходов к решению данной проблемы является рассмотрение производственной деятельности с точки зрения преобразования энергии и мощности. Теоретические предпосылки энергетического представления хозяйственной деятельности были заложены С. А. Подолинским, рассматривавшим человеческий труд в контексте процессов преобразования и распределения энергии. Дальнейшее развитие данного направления связано с трудами П. Г. Кузнецова, в которых для описания развития сложных систем существенное значение приобретают физически измеримые величины, в частности энергия и мощность [7,8].

Принципиальное значение имеет переход от количества энергии к мощности как потоку энергии в единицу времени:

P=dE/dt. (1)

В работах, посвящённых развитию методологии Кузнецова, именно мощность рассматривается как одна из основных измеримых характеристик при постановке задач управления устойчивым развитием. Это принципиально важно для управления производственной системой. Само значение затраченной энергии ещё не характеризует динамику процесса. Одинаковая работа, выполненная за различные интервалы времени, соответствует различной мощности процесса. Следовательно, при анализе потока создания ценности необходимо учитывать одновременно ресурс, результат и время его получения.

Эти данные мы можем получить благодаря взаимосвязи единиц учета в цифровом двойнике, поскольку метод объектных отношений позволяет своевременно отслеживать цифровую историю изменения состояния объекта. Для каждой операции (i) цифровой двойник может фиксировать:

Xi ={ti,Qi,Fi,Wi,Mi,Li,…}, где ti - продолжительность операции; Qi - полученный физический результат; Fi - расход топлива; Wi - потребление электрической энергии; Mi - параметры работы машин и оборудования; Li - параметры человеческого труда.

Если поток создания ценности конкретного продукта j состоит из n операций, совокупную энергетическую характеристику можно представить в общем виде:

Z n

^{E !} , i=1

где E ij - энергетические затраты, отнесённые к i-й операции при создании продукта j.

При этом энергетические затраты рассчитываются как:

Eij = ^ik^Zi,

где ki — принятый энергетический эквивалент ресурса, а zi — его фактическое количество

Для каждой операции энергетические операции могут формироваться из нескольких составляющих:

^E ij = ^E topl,ij + ^E el,ij + ^E mach,ij + ^E lab,ij + ^E math,ij , (4)

где E_top i,ij - энергетический эквивалент топлива; E_e i,ij - электрическая энергия; E_mach ,ij -учитываемая энергетическая составляющая эксплуатации технических средств; E i _a b,ij -энергетическая характеристика труда; E_math ,ij - энергетический эквивалент используемых материальных ресурсов.

При этом конкретные способы определения энергетических характеристик для отдельных видов ресурсов должны определяться с учетом особенностей предметной области и границ производственной системы. Это важно для исключения повторяющихся энергетических затрат.

Также нужно учитывать, что один и тот же объем энергетических ресурсов может быть использован за разное время. Поэтому для определения интенсивности процесса нам необходимо учитывать время. В рамках учения Подолинского и Кузнецова, мощность потока создания ценности может быть определена отношением совокупных энергетических затрат к времени протекания рассматриваемого процесса:

^р> = V; (5)

Мощность потока создания ценности позволяет оценить интенсивность преобразования энергетических затрат во времени, но не учитывает количество полученного результата на выходе процесса. Ведь за одно и то же время с одинаковой совокупностью энергетических затрат может получится разный результат. Для этого мы вводим удельную энергетическую характеристику, которая показывает сколько энергии связано с получением единицы результата:

Таким образом, цифровой двойник позволяет рассчитывать энергетические характеристики для каждого отдельного объекта, передела или операции.

Если рассматривать энергию для всего жизненного цикла конкретной единицы продукции j, то мы получим:

^e j =

Еч

Q j

где E ij - энергетические затраты на i-ой операции, относящейся к продукции j, n - количество операций потока создания ценности, Q j - физический результат потока.

Предлагаемая архитектура реализует замкнутый информационно-управляющий цикл. На первом уровне данные поступают от датчиков, счётчиков и полевого терминала. Затем значения нормализуются: приводятся единицы измерения, проверяются идентификаторы, временные метки, допустимые диапазоны и полнота обязательных полей. После подтверждения событие ORT-модель изменяет состояние связанных объектов. Расчётный слой формирует энергетические показатели, сравнивает их с целевыми диапазонами и передаёт результаты на панель мониторинга или на панель поддержки решений. Принятое управленческое решение регистрируется как новое событие, что обеспечивает обратную связь.

Рассмотрим обработку двух участков одного поля. Для участка А площадь обработки составляет 12 га , продолжительность операции — 4 ч , фактический расход топлива — 168 л . Для участка Б соответствующие значения составляют 8 га , 5 ч и 152 л . Общий расход топлива равен 320 л, поэтому среднее значение по данным отчётности составляет 16 л/га.

Для участка А расчетный расход топлива составит 192 л (16 на 12). Для участка Б 128 л (16 на 8). Эти данные мы получили из усредненного значения расхода топлива, умноженного на площадь обработки.

Чтобы определить мощность, необходимо затрачиваемую энергию разделить на время. Затраты на энергию рассчитываются как энергетический коэффициент топлива на фактический расход топлива. На практике энергетический коэффициент топлива определяется по данным паспорта качества соответствующей партии либо рассчитывается как произведение низшей теплоты сгорания топлива на его плотность.

Для нашего примера мы возьмем дизельное топливо, энергетический коэффициент которого составляет 35,8 МДж/л.

Тогда, подставив данные в формулу 3, затраты для участка А составят 6014,4 МДж

(35,8⋅168), а мощность, полученная по формуле 5, 1503,6 МДж/ч (затраты делим на время выполнения работы). Для участка Б по аналогичным расчетам значения составят 5441,6 МДж

(35,8⋅152) и 1088,3 МДж/ч.

Отсюда удельная энергетическая характеристика по формуле 6 составляет: _еА = ⁶⁰14^,4 = 501,2 МДж/га.

_еВ = ^ 680,2 МДж/га.

Для всего поля рассчитывается по формуле 7:

6014,4+5441,6

ед =-------------:

^А        12+8

572,8 МДж/га.

Удельная энергетическая характеристика 572,8 МДж/га находится между значениями двух участков, но не показывает, что фактическая удельная энергия участка Б значительно выше. Насколько оценка по среднему значению завышает или занижает реальные энергетические затраты? Определим энергетические затраты, рассчитанные по среднему расходу топлива, по формуле 3.

Для участка А:

E Aср =192⋅35,8=6873,6 МДж

Для участка Б:

E Bср =128⋅35,8=4582,4 МДж.

Введем оценку по абсолютному и относительному отклонению расчёта по усреднённым данным от расчёта по первичным событиям. Сначала из значения, рассчитанного по средним данным, вычитаются фактические энергетические затраты. Если полученное значение положительное, усреднённый расчёт завышает затраты объекта. Если значение отрицательное — занижает. Затем модуль полученного отклонения делится на фактические энергетические затраты и умножается на 100%. Так определяется величина ошибки в процентах независимо от её направления.

ΔEᵢⱼ = Еᵢⱼ ср - Eᵢⱼ, δᵢⱼ = |ΔEᵢⱼ| / Eᵢⱼ · 100 %.

Для участка А:

ДЕ_Ч = 6873,6-6014,4=859,2 МДж

δᵢⱼ = ^859,2 ∗100% =14,3% ,

Следовательно, расчёт по среднему значению завышает энергетические затраты участка А на 14,3%.

Для участка Б:

ДЕ_Ч = 4582,4-5441,6=-859,2 МДж

δᵢⱼ = - ^859,2 ∗ 100% =15,8% ,

Энергетические затраты участка Б занижаются на 15,8%.

При этом общая фактическая энергия и общая усредненная энергия одинаковы и равно 11456 МДж. То есть в целом ошибки как будто нет, но на уровне участков она есть, поскольку данные учтены неправильны. В этом и заключается недостаток усредненных данных. В реальности неправильное распределение и дальнейшее оптимизирование таких затрат может повлечь за собой экономический кризис производства, нехватки ресурсов на отдельных участках и так далее.

Предложенная концепция цифрового двойника потока создания ценности позволяет перейти от фрагментированного расчёта энергетических характеристик по «прошлой» отчётности к их непрерывному формированию на основании первичных данных о состоянии объектов и производственных событиях. Это сокращает цикл управления, повышает точность описания управляемой системы и позволяет локализовать ресурсные и энергетические потери непосредственно в местах их возникновения.

Рассмотренный пример показывает, что совпадение итоговых показателей по полю не гарантирует достоверности оценки отдельных участков: усреднение скрывает различия, существенные для принятия управленческих решений. В этом контексте цифровой двойник становится информационной основой управления устойчивым развитием производственной системы. Сопоставление энергетических затрат и физического результата позволяет выявлять операции, требующие внимания, обосновывать корректирующие управленческие воздействия и оценивать их последствия по новым данным. Тем самым формируется замкнутый цикл управления, в котором каждое решение опирается на фактическое состояние производства, а его результат становится основанием для следующего действия.