Как цифровые двойники помогают российской промышленности. Под цифровым двойником подразумевается комплекс цифровых технологий, которые используют подходы статистического анализа, машинного обучения, химии, физики, теории управления, теории надежности, теории массового обслуживания, численного моделирования, оптимизации».
Двойники могут быть очень маленькими, отображая компонент в сложной системе, или очень большими, представляя собой совокупность многих частей или даже многих систем.
Для построения комплексной модели двойника используются численные методы моделирования физических процессов в материалах объекта. Это помогает прогнозировать реакцию изделия на эксплуатационные нагрузки, например, с помощью метода конечных элементов (FEA — Finite Element Analysis). С помощью этого метода можно моделировать поведение сложных систем путём разбиения их на множество элементов (клеток), достаточно малых для того, чтобы рассматривать их свойства как однородные. Метод широко используется для решения задач механики деформируемого твёрдого тела, теплообмена, гидродинамики и электродинамики.
Также применяются CAD-модели (англ. computer-aided design/drafting, средства автоматизированного проектирования), которые несут информацию о внешнем виде и структуре объектов, материалах, процессах, размерах и прочих параметрах. Используются также FMEA-модели (Failure Mode and Effects Analysis, анализ видов и последствий отказов), основанные на анализе надежности систем. Они могут объединять математические модели отказа со статистической базой данных о режимах отказа. Фактически это методология проведения анализа и выявления наиболее критических шагов производственных процессов.
Для построения комплексной модели двойника используются численные методы моделирования физических процессов в материалах объекта. Это помогает прогнозировать реакцию изделия на эксплуатационные нагрузки, например, с помощью метода конечных элементов (FEA — Finite Element Analysis). С помощью этого метода можно моделировать поведение сложных систем путём разбиения их на множество элементов (клеток), достаточно малых для того, чтобы рассматривать их свойства как однородные. Метод широко используется для решения задач механики деформируемого твёрдого тела, теплообмена, гидродинамики и электродинамики.
Также применяются CAD-модели (англ. computer-aided design/drafting, средства автоматизированного проектирования), которые несут информацию о внешнем виде и структуре объектов, материалах, процессах, размерах и прочих параметрах. Используются также FMEA-модели (Failure Mode and Effects Analysis, анализ видов и последствий отказов), основанные на анализе надежности систем. Они могут объединять математические модели отказа со статистической базой данных о режимах отказа. Фактически это методология проведения анализа и выявления наиболее критических шагов производственных процессов.
Некоторые эксперты выделяют три типа двойников: цифровые двойники-прототипы (Digital Twin Prototype, DTP), цифровые двойники-экземпляры (Digital Twin Instance, DTI) и агрегированные двойники (Digital Twin Aggregate, DTA).
1
DTP (прототип)
Виртуальный аналог имеющегося в реальности физического объекта. Он включает в себя данные для всесторонней характеристики модели, в том числе информацию по его созданию в реальных условиях. Это требования к производству, трехмерная модель объекта, описание технологических процессов и услуг, требования к утилизации.
2
DTI (экземпляры)
Данные по описанию физического объекта. Чаще всего содержат аннотированную трехмерную модель, данные о материалах, используемых в прошлом и настоящем времени, и компонентах, информацию о выполняемых процессах во всех временных отрезках, итоги тестов, записи о проведенных ремонтах, операционные данные, полученные от датчиков, параметры мониторинга.
3
DTA (агрегированный двойник)
Вычислительная система, которая объединяет все цифровые двойники и их реальные прототипы и позволяет собирать данные и обмениваться ими.
Фото с сайта Medium
Что эта технология дает бизнесу?
«Цифровые двойники стали действительно сильным катализатором развития современных компаний. Благодаря им значительно упрощается техническая поддержка системы, экономятся ресурсы, минимизируются риски ошибок и сбоев, что продлевает срок стабильной работы продукта. Все это позволяет бизнесу получить максимально возможную отдачу от инвестиций, повысить конкурентоспособность и нарастить лояльность клиентов».
Так, на одном из европейских нефтеперерабатывающих предприятий система предиктивной аналитики Schneider Electric позволила предсказать сбой большого компрессора за 25 дней до того, как он случился. Это сэкономило компании несколько миллионов долларов.
«Цифровой двойник позволяет по минимальным ключевым параметрам воспроизвести все остальные показатели объекта. Это как, например, по верхушке айсберга мы определили бы его точный объем и форму. С помощью этой технологии можно решать различные классы задач диагностики состояния объекта, прогнозирования, оптимизации работы, управления».
Цифровые двойники могут использоваться несколькими организациями одновременно — например, производителем автомобиля, обслуживающей и страховой компанией. Несколько цифровых двойников можно также объединить в одну систему.
«Технология цифрового двойника позволила «собрать» 20 нефтеперерабатывающих и нефтедобывающих предприятий компании ADNOC, одного из ключевых операторов нефтегазовой отрасли на Ближнем Востоке, в единый диспетчерский пункт. Цифровой двойник объединил в себе весь комплекс разбросанных по всему Ближнему Востоку активов компании. Все процессы были унифицированы и приведены к единому стандарту».
Решение включило в себя множество различных пакетов — предиктивная аналитика, real-time визуализация, система моделирования различных сценариев работы предприятия и различных инцидентов. Также проект предполагал моделирование и оптимизацию энергопотребления.
Эксперты предсказывают, что совсем скоро потребители и владельцы продуктов смогут пользоваться цифровым двойником в повседневной жизни, причем технологию можно будет применять не только с целью улучшения работы какого-то устройства, но и с целью улучшения качества человеческой жизни.
Эксперты предсказывают, что совсем скоро потребители и владельцы продуктов смогут пользоваться цифровым двойником в повседневной жизни, причем технологию можно будет применять не только с целью улучшения работы какого-то устройства, но и с целью улучшения качества человеческой жизни.
«В университете имени Лобачевского ученые разрабатывают цифровую копию человека с точными аналогами жизненных систем. Такой «нейродвойник» позволяет контролировать физическое состояние пациента и предупреждать риски развития заболеваний. В перспективе применение таких виртуальных моделей органов и организма в медицинских учреждениях даст работникам возможность в онлайн-режиме отслеживать данные о здоровье клиентов и состоянии медицинского оборудования».
Рынок цифровых двойников
Опросы, проводимые аналитиками Gartner, показывают, что в 13% организаций, реализующих проекты Интернета вещей, уже применяются цифровые двойники, а в 62% либо начинают их создание, либо планируют сделать это. Gartner прогнозирует, что уже к 2021 году половина крупных промышленных компаний будет использовать цифровых двойников, что приведет к повышению эффективности этих организаций на 10%. По прогнозам экспертов, через пять лет рынок таких продуктов, как цифровые двойники, достигнет $16 млрд.
Драйвером развития рынка в России является нефтегазовая и нефтехимическая промышленность. Использование цифровых двойников скважин помогает экономить компаниям от 5 до 20% капитальных затрат. Не менее востребована технология в самолето- и двигателестроении, а также в транспортной отрасли.
Драйвером развития рынка в России является нефтегазовая и нефтехимическая промышленность. Использование цифровых двойников скважин помогает экономить компаниям от 5 до 20% капитальных затрат. Не менее востребована технология в самолето- и двигателестроении, а также в транспортной отрасли.
