Подопытный двойник

31.08.2021 10:00:00 Автор: Юлия Чернышевская

Цифровые двойники – незаменимые помощники, к которым прибегают для виртуального тестирования новых продуктов, процессов и целых производственных комплексов. Однако свой путь в российском бизнесе эта технология только начинает.

Закон Парето в действии

Впервые о цифровых двойниках (digital twin, DT) заговорили в 2011 году в НАСА. Как рассказал генеральный директор IT-компании Omega Алексей Рыбаков, тогда стояла проблема поиска эффективных методов прогнозирования поведения воздушного судна в сложных ситуациях. Развитие технологий машинного обучения позволило реализовать теорию о цифровых двойниках на практике примерно с 2015 года. «Различные машины для симуляций существовали и ранее, но технология цифровых двойников стала новым уровнем развития симуляционных машин. Она позволила связать воедино физический и виртуальный миры за счет множества датчиков, работающих в режиме реального времени», – пояснил А. Рыбаков.

С этого момента концепция цифровых двойников существенно расширилась и вошла в бизнес-индустрию. Ее основное преимущество заключается в синхронном отражении всех изменений реального состояния и рабочих условий в точной цифровой копии. Для сбора актуальных данных применяются сотни и тысячи датчиков, подключаемых по технологии интернета вещей (IoT). Именно интернет вещей как новая базовая технология обеспечил появление понятия умного производства.

Чаще всего использование цифровых двойников практикуют компании промышленного сектора, нефтегазовой отрасли, энергетики и строительства, перечисляет директор департамента Digital «Т1 Консалтинг» Дмитрий Макаров. Но постепенно преимущества этой технологии открывают и игроки других бизнес-сфер, например ритейла. Поскольку сегодня цифровой двойник не ограничен только начальными данными, а может динамически обновлять информацию, получая сведения с датчиков IoT, технология позволяет прогнозировать и моделировать различные процессы в реальных условиях. «В российской практике известны примеры использования технологии моделирования для решения стратегических и тактических задач в области транспорта и логистики (особенно активно по ним работают сегменты FMCG и ритейл). В части производства известно о начинаниях по созданию модели скважины в крупных нефтегазовых компаниях. Технология цифрового двойника активно используется на ведущих горнодобывающих предприятиях, в компаниях непрерывного производства (металлургия, химия и нефтехимия)», – рассказал руководитель направления бизнес-аналитики компании BIA Technologies Станислав Воронин.

Цифровых двойников используют по большей части для разработки новой продукции. Они помогают инженерам проверить осуществимость принятых решений по их конфигурации перед запуском. По результатам испытаний инженеры начинают производить тот продукт, который показал высокую производительность и наименьшую долю дефектов, пояснил А. Рыбаков. Кроме того, технология позволяет кастомизировать продукт, то есть разрабатывать персонализированные варианты для отдельных клиентов или категорий клиентов.

А. Рыбаков также выделяет направление использования DT для прогнозного обслуживания. К примеру, для предсказания потенциальных простоев. Так предприятия сводят к минимуму техническое обслуживание агрегатов и повышают их общую эффективность. Это становится возможным благодаря тому, что технические специалисты могут принимать меры до того, как произойдет сбой. В аэрокосмической отрасли, где и родилась эта концепция, инженеры используют аналитику, получаемую от цифровых двойников, для прогнозирования проблем во время полета. Таким же образом цифровые двойники применяются в производстве традиционных и беспилотных автомобилей.

В последнее время появляются попытки включить в систему цифрового двойника работников предприятия с помощью носимых ими устройств. А. Рыбаков объяснил: «Это позволяет системе точно предугадывать влияние человеческого фактора на производство. Если система регистрирует изменения физического здоровья и психологического состояния, она пересчитывает будущие показатели продуктивности работы».

Обобщая, отметим: цифровые двойники призваны повышать эффективность управленческих и технологических решений за счет проверки различных гипотез в безрисковой среде. Они могут использоваться для выявления областей неэффективности текущих производственных и бизнес-процессов; проведения what-if-анализа («что будет, если») рассматриваемых инициатив по внедрению новых технологических решений, перестройке внутрицеховой логистики, а также при проектировании производственной линии; стресс-тестирования для определения возможных пределов наращивания объемов выпуска на существующих производственных мощностях; решения задач формирования оптимальной производственной программы и оптимального подбора требуемого объема ресурсов (классификация решаемых вопросов предложена С. Ворониным).

Заместитель директора по новым рынкам компании «Рексофт» Александр Семенов напомнил, что к созданию сложного автоматизированного комплекса в полной мере применимо эмпирическое правило (закон Парето): 20% времени уходит на то, чтобы автоматизировать основной процесс (так называемый mainstream), а 80% времени – на отработку пограничных условий и исключительных ситуаций. Цифровой двойник системы радикально сокращает затраты именно на 80%-ную часть проекта.

От изделия до процесса

Выделяют три типа цифровых двойников: изделия, производства и эксплуатации. Их синергия называется комплексным цифровым двойником и позволяет наиболее полно реализовать потенциал технологии, считает менеджер по развитию направления «Цифровое производство» Siemens Digital Industries Software Николай Андрюхин.

По оценке руководителя направления «Цифровое производство» Prof-IT Group Аркадия Дильмана, цифровые двойники чаще всего создаются для объектов. «Так как мы движемся в сторону интернета вещей, то всегда необходимо понимать, как изменения характеристик конкретного объекта будут влиять на всю систему в целом. Особенность работы с объектом заключается в разнородности информации. Для каждого класса объектов требуется выработать методологию его цифровизации и учесть поведенческие факторы объекта», – рассказал он. Но цифровые двойники также позволяют оценить и всю систему в целом. В случае с системами необходимо понимать входные и выходные потоки данных – и уже отталкиваясь от этого, начинать проектировать внутреннюю логику этого «черного ящика» с учетом проверок достоверности информации.

Каждое предприятие внедряет тех цифровых двойников, которые ему необходимы. «Это может быть и функциональный двойник изделия, который объединяет множество его компьютерных моделей, и цифровой двойник производственного процесса, который обеспечивает его гибкость, уменьшает время выполнения и т. п., и полный цифровой двойник, который включает двойники и изделий, и производства всего предприятия. Это предполагает, что заказчики подключают изделия, станки и системы автоматизации производства, чтобы извлекать и анализировать данные об их реальной производительности и использовании. Анализ этих данных позволит замкнуть контур обратной связи, соединив реальное производство с цифровыми двойниками изделия и производства», – рассказал Н. Андрюхин. Используя полный цифровой двойник, можно добиться полной прослеживаемости и прозрачности производства и эксплуатации изделия. Такие системы требуют более серьезных инвестиций, поэтому доля их внедрений меньше.
В целом, как уточнил А. Рыбаков, более 85% промышленных цифровых двойников разрабатываются для отдельных направлений производства, и лишь чуть более 10% двойников охватывают полный его цикл. «Для крупных компаний важно постоянно контролировать процессы. Поэтому недавно начали задумываться о создании цифровых двойников производственных цепочек. Однако пока эта идея сталкивается с организационными реалиями и ограничениями», – добавил он.

К тому же многие заказчики руководствуются убеждением о том, что создание цифрового двойника бесполезно для уже действующих систем. Однако эксперты настаивают на обратном. «Цифровые двойники с успехом применяются и на действующих производствах. Имитационное моделирование оправданно в случаях модернизации, поиска областей неэффективности в рамках внедрения методов бережливого производства. Проекты по имитационному моделированию обеспечивают экономический эффект за счет снижения операционных расходов, сокращения простоев оборудования и цикла производства готовых изделий», – пояснил С. Воронин.

Заблуждением обозначенный выше тезис назвал и А. Семенов: «Цифровой двойник может быть специально создан для уже существующей системы. Например, система или производственная линия предприятия нуждается в модернизации или расширении по причинам низкой пропускной способности или новых требований. Как решить эту задачу эффективно, без лишних затрат и не ухудшив ситуацию? Здесь вполне оправданно использование цифрового двойника».

В этом случае на первом этапе делается слепок существующей системы. Далее на цифровом двойнике подтверждаются гипотезы, причины, по которым необходима модернизация или расширение системы. Далее идет внесение изменений в цифровой двойник и проверка того, что ожидаемый результат будет достигнут. Затем проводится анализ необходимых затрат и времени на модернизацию. И только после этого идет реализация изменений в реальной системе. Это позволяет заранее проверить и просчитать необходимые инвестиции, целесообразность и оптимальные пути внесения изменений в систему.

«Мировой практический опыт показывает: как бы тщательно ни проектировалась система, к примеру, разветвленных конвейерных линий, исходя из имеющихся теоретических знаний поставщика оборудования, остается немалая вероятность того, что в условиях реальной эксплуатации возникнут заторы, узкие места или иные проблемы с перемещением грузов. Разрешать эти проблемы на живой системе оказывается гораздо сложнее и дороже, чем предусмотреть иную архитектуру помещений или топологию линий на этапе разработки проекта системы», – рассказал А. Семенов.

Директор департамента интеллектуальных систем автоматизации компании «Сател» Александр Таскаев, напротив, отмечает, что в ряде случаев создание цифрового двойника для устаревшего объекта или оборудования может быть экономически нецелесообразно, так как в большинстве случаев выгоднее заменить агрегат, чем оплатить создание его виртуальной модели. «Внедрение программы оправданно на любом этапе жизненного цикла производства, но особенно актуально при создании производственной системы, так как дешевле и проще сделать расчеты на берегу, чем исправлять ошибки», – согласна с ним специалист по развитию продаж Мария Краснова.

Тонкая настройка

О том, как же создаются цифровые двойники, нам рассказал Н. Андрюхин. Первым этапом традиционно принято считать всестороннее изучение и обследование объекта (или системы), который должен стать основой цифрового двойника. На этом этапе определяются все параметры, характеристики и требования, предъявляемые к физическому образцу. При этом крайне важно учесть все параметры и свойства объекта (или системы) вне зависимости от его первичной значимости. Одна из отличительных особенностей цифрового двойника – создание многокритериальной, часто междисциплинарной модели, позволяющей достоверно оценить требуемые характеристики реального изделия, в том числе и с точки зрения их взаимовлияния, что имеет большое значение при анализе ответственных изделий или систем.

Вторым этапом является цифровое проектирование – создание виртуальной модели объекта (или системы) с учетом всех вышеперечисленных требований. Структурные детали данного этапа разнятся в зависимости от объекта исследования и поставленных задач.

Третий этап при создании цифрового двойника – процесс тестирования полученной модели с целью подтверждения ее адекватности. На данном этапе происходит всестороннее тестирование процессов работы объекта (или системы) с их последующей валидацией посредством физических испытаний для подтверждения достоверности работы. Безусловно, создание цифрового двойника не должно исключать физического прототипирования и натурных испытаний. Процесс тестирования цифрового двойника позволяет выявить и исключить большинство неточностей и ошибок, допущенных на более ранних этапах.

Четвертый этап – виртуальный ввод изделия (или системы) в эксплуатацию. Он наиболее актуален для производственных, логистических, механических, мехатронных и робототехнических систем. Именно на этом этапе получается максимально достоверное понимание того, как исследуемый объект (или система) будет функционировать в рамках реальных условий. Другими словами, виртуальная пусконаладка может служить инструментом подтверждения адекватности полученной модели. Основная же задача виртуального ввода в эксплуатацию, если мы говорим о системах, механических и прочих программируемых объектах, – снижение финансовых и временных затрат на физический ввод в эксплуатацию из-за простоя производственных систем. Тестирование всех аспектов работы системы, определение управляющей логики на цифровой модели позволяют внедрить в производственный процесс уже отлаженное оборудование или программу.

Финальным же этапом принято считать введение цифрового двойника в эксплуатацию, а именно – непрерывный сбор, хранение и анализ данных, получаемых от физического объекта или системы с целью дальнейшего совершенствования и развития цифровой модели.

Учесть все потенциально возможные нештатные ситуации при проектировании – это задача технических аналитиков, которые обычно участвуют в создании новой системы. А. Семенов уточнил, что чаще всего это специалисты в предметной области бизнеса заказчика. Они хорошо знают особенности функционирования таких систем, все их проблемные места. Но при традиционном подходе их знания оказываются востребованными только тогда, когда нештатная ситуация уже случилась, обслуживание пользователей неожиданно прекратилось и необходимо срочно принять решение, как поправить ситуацию. «Использование цифрового двойника меняет точку приложения их знаний и опыта: эти специалисты пишут сценарии проверки работоспособности будущей системы, формируют чек-лист, который потом отрабатывается в полном объеме на готовом цифровом двойнике системы», – рассказал эксперт.

Он подчеркнул, что до 90% вопросов к работоспособности системы снимается на этапе проверки на цифровом двойнике. И это очень важно: в процессе пусконаладки и ввода реальной системы в эксплуатацию вы потратите 100% времени или только 10%. Цифровой двойник позволяет максимально снизить время отладки при натурных испытаниях.

Холодный прием

Внедрение цифровых двойников в России находится на самом начальном этапе, так как большинство компаний только начинают процесс цифровой трансформации и в основном делают выбор в пользу решений, оптимизирующих рутинную работу, таких как электронный документооборот или управление проектами, уточнил А. Таскаев. При этом для многих компаний цифровой двойник – непонятное и достаточно сложное дорогостоящее решение.

Стоимость внедрения цифрового двойника зависит от масштабов предприятия, которое планирует его использовать, а также от списка задач, на решение которых он направлен. М. Краснова выделила две ключевые статьи расходов: программную лицензию, имеющую фиксированную стоимость (от 2 до 5 млн руб.), и затраты на внедрение (от 1 до 5 млн руб.).

Для предприятия с нуля также потребуется подготовительная работа по созданию нормировок и систематизации данных. Посчитать экономический эффект нетрудно, если сопоставить стоимость лицензии и возможный убыток. Соответственно окупаемость вложений будет рассчитываться, опираясь на те же критерии. Например, использование технологии виртуальной модели на одной из крупнейших электростанций России позволило сократить издержки энергетиков от простоя энергоблоков в 5,5 раза, а аварийность – почти в 3 раза.

Однако не всегда использование технологии приводит к экономии прямым путем. «Выгода может заключаться в сокращении времени на поиск и проверку информации на производственной площадке или объекте. Также применение цифровых двойников может сэкономить время простоя, снизить число ошибок при закупках оборудования и запасных частей к нему. Есть предприятия, где риск отказа оборудования особенно высок, в этом случае цифровой двойник может предотвращать аварийные ситуации и техногенные катастрофы, что имеет гораздо больший приоритет, чем окупаемость внедрения технологии», – подчеркнул Д. Макаров.

Как показывает практика, применение технологии цифрового двойника на этапе проектно-изыскательских работ по созданию нового предприятия или производственной линии может помочь заранее выявить возможные узкие места и принять решение об изменении в применяемом оборудовании, особенностях технологического процесса или выполняемых операций. С точки зрения эффекта это может обеспечить экономию порядка 10–15% от бюджета проекта по созданию новой производственной системы, а также на 20% ускорить его запуск, подсчитал С. Воронин.

При этом стоит учитывать, что в том случае, если само предприятие решило создавать цифрового двойника, придется защищать перед финансовым директором необходимость приобретения лицензии на платформу, скорее всего, зарубежного вендора, а значит, затраты будут довольно существенными, предупреждает А. Семенов. Он также добавляет, что если производственную систему создает внешний исполнитель, например интегратор, то расходы на приобретение лицензии несет партнер предприятия. При этом важно, чтобы интегратор постоянно выполнял проекты с использованием платформы цифровых двойников, – тогда стоимость платформы не станет отдельной позицией в статье затрат по проекту. И часто заказчики не готовы увеличивать бюджеты проектов ради цифровых двойников в составе услуг проектирования.

Впрочем, не только вопросы окупаемости сдерживают распространение этой технологии в России. Надо учитывать, что большая часть решений для проектирования цифровых двойников строится на зарубежных платформах. В связи с этим организационные трудности в закупке лицензий на соответствующее программное обеспечение могут возникать у предприятий, делающих акцент на импортонезависимость технологий, считает Д. Макаров. Также есть нюансы в проектировании: тех или иных узлов, сложных элементов может не быть в выбранной платформе – и их придется конструировать самостоятельно, подстраиваясь под реалии. Кроме того, могут быть ограничения самих платформ, что потребует привлечения вендора.

«Однако появляются уже практически полнофункциональные отечественные платформы, которые позволяют быстро оценивать общую эффективность предприятия, моделировать и планировать производственную деятельность, поддерживает полную онлайн-визуализацию реальных объектов. В случае внедрения российских решений возможный недостаток функционала компенсируется готовностью производителя быстро доработать продукт под конкретного заказчика», – уточнил Д. Макаров.

А. Дильман также выделил проблемы, связанные с индустриализацией еще с советских времен. Препятствием в воплощении планов по цифровизации на предприятиях производственного сектора, по его мнению, является несовместимость передовых технологий с устаревшим оборудованием. Большинство процессов требуют перестроения, а также оптимизации. А кроме того, как добавила
М. Краснова, проблемой российских производственных комплексов постсоветского формата является отсутствие актуальных данных по нормированию труда и четких регламентов работы. Обычно процесс складывается исходя из личного опыта начальника производства и рабочих. Данная привычка рискует обратиться в нежелание применять технологии бережливого производства и тем более – действовать согласно совету умного компьютера.

Наконец, особенностью использования цифровых двойников являются требования к правдивости первичных данных. И обеспечение их сбора – это еще одна достаточно сложная задача для компании-интегратора.

Хотя на первый взгляд цифровой двойник кажется идеальным решением для поиска наилучшего производственного сценария, эта технология пока еще в новинку для российских компаний. Впрочем, эксперты уверены, что такая диспозиция в условиях продолжающейся цифровой трансформации бизнеса сохранится ненадолго.

Точка зрения

Станислав Воронин,
руководитель направления бизнес-аналитики компании BIA Technologies
– Сегмент крупных промышленных предприятий российского рынка достаточно высоко оценивает перспективность разработки и внедрения цифровых двойников. При этом их практическое применение во всех случаях носит поэтапный характер – расширение охваченных единиц производственного оборудования и процессов, цехов и участков происходит постепенно. Основным критерием перехода к следующему этапу масштабирования является подтвержденный экономический эффект от использования цифрового двойника в практической деятельности.
После того как цифровой двойник создан и провалидирован, на его основе можно начинать проведение экспериментов, включающих в себя различные нештатные ситуации. Это и предельные значения по объему производства, и пограничные значения технологических параметров, дефицит сырья и материалов, и многое другое. Возможность применять методы стресс-тестирования позволяет находить узкие места в производственном процессе и на следующем шаге проверять гипотезы о жизнеспособности и эффективности предлагаемых мероприятий.
После запуска производственной системы цифровая модель может использоваться для отслеживания расхождений фактических показателей и нормативных, тем самым показывать области неэффективности или возможные отклонения от заложенной изначально технологии.
Вторым вариантом использования может быть краткосрочное и среднесрочное прогнозирование состояния системы и решение оптимизационных задач. По мере работы производственной системы цифровой двойник может использоваться как инструмент проектирования решений по модернизации и повышению эффективности производства.

Александр Семенов,
заместитель директора по новым рынкам компании «Рексофт»
– Вообще-то на момент запуска системы самому заказчику цифровой двойник не нужен. Однако система наверняка будет развиваться. А это значит, что цифровой двойник обязательно должен продолжать жить вместе с ней. Иными словами, любые изменения системы должны сначала проверяться на цифровом двойнике, а лишь потом применяться в реальности. В этой ситуации может возникнуть вопрос о переходе цифрового двойника от проектировщика системы к заказчику проекта. Однако, как правило, у владельца системы в штате нет соответствующих специалистов. Ему проще воспользоваться услугой по дальнейшему развитию системы силами проектировщика, владеющего цифровым двойником системы и имеющего в штате специалистов нужной квалификации.

Аркадий Дильман,
руководитель направления «Цифровое производство» Prof-IT Group
– Цифрового двойника можно спроектировать по любому физическому объекту – это может быть продукт, процесс, производство, предприятие и даже целый город. Он представляет собой полноценную модель, над которой проводятся виртуальные испытания, позволяющие еще на этапе проектирования оценить узкие места, целесообразность выбора технологии и оборудования, а также рассчитать нагрузку на производственные мощности и персонал. Другими словами, это прекрасная возможность сымитировать реальную деятельность и, заглянув в будущее, проверить все расчеты.
Область применения цифровых двойников достаточно широка, но чаще всего они встречаются в машиностроении, авиации, приборостроении. Поскольку многие предприятия, перед тем как приобрести новое производственное оборудование, задумываются о целесообразности инвестиций, на сегодняшний день очень востребованы цифровые двойники производства. При помощи моделирования разных ситуаций интеграции оборудования в существующий технологический процесс можно проверить разные гипотезы по работе производства и его дальнейшего улучшения.
Также технологию можно использовать еще на этапе сборки продукта, при поставках готовой продукции и даже на этапах послепродажного обслуживания. Уже при закупке комплектующих специалистам будут известны все технические характеристики деталей и материалов, из которых они изготовлены. При помощи цифровых двойников легко автоматизировать работу с материальными активами. Благодаря имитационным моделям производители могут проводить предиктивную аналитику работы всего изделия вплоть до отдельных агрегатов и узлов, предугадывать их выход из строя, прогнозировать и планировать регламентные и сервисные работы.
Модель используется для взаимодействия с поставщиками, для проведения аудита и предоставления аналитических данных. В нее встраиваются управляемые триггеры, которые считывают реальные показатели с оборудования производства и позволяют сравнивать факт и прогноз.

Новости

Календарь событий

Конференция Круглый стол Форум Выставка Дискусионный клуб Конгресс Премия Саммит Семинар