Цифровой двойник (англ.Digital Twin) — цифровая копия физического объекта или процесса, помогающая оптимизировать эффективность производства и бизнеса. Концепция «цифрового двойника» является частью четвёртой промышленной революции и призвана помочь предприятиям быстрее обнаруживать физические проблемы, точнее предсказывать их результаты и производить более качественные продукты[1][2].
Появление концепции цифровых двойников было связано с ростом цифровизации производственных процессов, в ходе которой физические или аналоговые ресурсы заменялись информационными или цифровыми. Организации следовали за последними тенденциями и пытались определить, как цифровые решения могут помочь им извлечь как операционную, так и стратегическую выгоду[2].
Вплоть до второй половины 2010-х создание компьютеризированных систем, отражающих характеристики физических объектов почти в режиме реального времени, было невозможным ввиду технических ограничений. И лишь существенный прорыв в развитии цифровых технологий, позволивший увеличить вычислительные мощности и снизить цену их использования, позволил ведущим компаниям объединять информационные технологии с операционными процессами для создания цифровых двойников предприятий[2].
Определение
В индустриальных и научных источниках определения «цифрового двойника» отличаются. Согласно некоторым из них, цифровой двойник является интегрированной моделью уже построенного продукта, которая призвана содержать информацию обо всех дефектах изделия и регулярно обновляться в процессе физического использования[3]. Другим распространённым определением является цифровая модель, полученная на основании информации с датчиков, установленных на физическом объекте, которая позволяет симулировать поведение объекта в реальном мире[4][5]. Ни одно из этих определений, впрочем, не придаёт достаточного внимания процессам, как важному аспекту цифрового двойника.
Фундаментально цифровой двойник может быть определён как постоянно меняющийся цифровой профиль, содержащий исторические и наиболее актуальные данные о физическом объекте или процессе, что позволяет оптимизировать эффективность бизнеса. Он основан на огромном объёме накопленных данных, полученных в ходе измерений целого ряда показателей объекта в реальном мире. Анализ накопленных данных позволяет получать точную информацию о производительности системы, а также приводить к выводам о необходимости во внесении изменений как в производимый продукт, так и в сам процесс производства[2].
Примеры объектов моделирования
Чаще всего цифровые двойники создаются с целью моделирования объектов, напрямую связанных с промышленным производством, либо являющихся важным элементом технических систем[6] .
Примеры:
для моделирования бака с вентилем и насосом в качестве источника данных используются сенсоры наполнения, а также сенсоры на приводах, позволяющие моделировать процессы с помощью SysML, AML, SCADA и ANFIS;
состояние производственного цеха можно смоделировать, собрав данные об основных и оборотных средствах и производственных процессах, и проанализировав их с помощью систем автоматизированного проектирования;
экспериментальные данные, которые получаются в ходе деформации детали, позволяют смоделировать её состояние с помощью приложений для реалистичного моделирования Simulia;
моделирование процессов происходящих на предприятии для выработки управленческих решений для особых экономических зон РФ[7] или в условиях санкций[8];
моделирование процессов внедрения системы пожарной безопасности на предприятии РФ[9].
моделирование всех систем двигательной установки летательного аппарата для прогнозирования её технического состояния[6].
моделирование "виртуального пациента" с целью обучения студентов-медиков проведению диагностики различных заболеваний[10].
↑Jack Reid and Donna Rhodes, Digital system models: An investigation of the non-technical challenges and research needs, Conference on Systems Engineering Research, Systems Engineering Advancement Research Initiative, Massachusetts Institute of Technology, 2016.
↑ 12Vadym Slyusar. The concept of networked distributed engine control system of future air vehicles. // Proceedings of AVT-357 STO NATO Workshop on Technologies for future distributed engine control systems (DECS). — 11 −13 May, 2021. — 12 p. DOI: 10.14339/STO-MP-AVT-357Архивная копия от 28 ноября 2021 на Wayback Machine