Цифровые двойники предлагают новые способы визуализации, моделирования, оптимизации и удаленного управления системами и процессами для переосмысления рутинных бизнес-операций с целью получения конкурентных преимуществ. Экономист и футурист Кишор Джетанандани рассказывает на портале Techopedia о том, что препятствует популяризации технологии.

Современные бизнес-модели во все возрастающем масштабе полагаются на технологию цифровых двойников (digital twins), чтобы получать в режиме реального времени данные об объектах и процессах, информацию об их активности, что помогает справиться со сложностью оперативных препятствий, которые постоянно создает Интернет вещей (IoT).

Цифровые двойники: из космоса в коммерческий мир

Впервые об этой технологии стало известно в апреле 1970 г., когда состоялся запуск космического корабля Аполлон-13. Цифровых двойников задействовали в рамках спасательной миссии, которая потребовалась для ликвидации последствий взрыва кислородных баллонов, что произошло на расстоянии 322 тыс. км от Земли. Разработанная НАСА модель являлась прообразом современных двойников. Моделирование данных о траектории полета, а также его системы дистанционного контроля полета помогли вернуть корабль на Землю. Инновации НАСА все чаще проникают в коммерческий мир, где IoT является основой автоматизированных систем для непрерывной работы, состоящих из электроники, программного и аппаратного обеспечения, средств связи.

Цифровые двойники, 3D- и 2D-панели мониторинга предназначены для моделирования и визуализации интеграции разнообразных компонентов до сборки и установки систем. Проектируемые с их помощью модели стимулируют кросс-функциональное взаимодействие благодаря тому, что ими можно легко обмениваться. Сравнение проекта и результатов позволяет предотвратить внештатные ситуации, которые могут произойти в заводских цехах. По данным недавнего опроса Gartner, 13% организаций, которые развертывают промышленные IoT-системы, в качестве вспомогательных средств задействуют цифровых двойников; 62% или уже занимаются их наладкой, или планируют к ней приступить.

«Такие известные технологические компании, как IBM, Microsoft и SAP объединили возможности моделирования, которые предоставляют цифровые двойники, с аналитикой данных. В то же время такие поставщики ПО для IoT и инженерного моделирования, как Dassault Systèmes, GE, PTC и Siemens, скупают сторонние компании или заключают партнерства с целью продвижения CAD-систем и цифровых услуг моделирования поверх своих платформ IoT», — рассказал главный аналитик Juniper Research Элсон Сутанто.

В качестве типичного примера применения цифровых двойников можно назвать цепочки поставок — настоящие лабиринты, где товар может легко затеряться, его могут украсть, повредить или привести в неработоспособный вид при транспортировке. Особенно это касается таких ценных единиц товара, как электроника или фармацевтическая продукция — чтобы достичь конечной точки назначения, им часто приходится пробираться через несколько геоклиматических зон, менять транспортные средства, склады и сортировочные центры.

Попытки точно определить влияние переменных факторов на риски в цепочках поставок могут не приводить к результатам, ведь во многих случаях проследить их вообще невозможно (качество упаковки, фактор окружающей среды, таможенные органы и др.). «Спрос на цифровых двойников подстегивает необходимость в технологии, которая может собирать с сенсоров подробные данные, такие как температура и влажность, чтобы определять их влияние на сохранность товаров», — отметил главный аналитик компании Tractica Кит Киркпатрик. Взять, к примеру, железную дорогу — это крайне сложная структура в которой распределение ресурсов или планирование технического обслуживания локомотивов не может обходиться без детальных данных, поступающих от датчиков и элементов управления, которыми оперируют цифровые двойники.

Осведомленность о состоянии оборудования в зависимости от ситуации достигается путем сбора данных на всех узлах по маршруту следования поездов, включая ремонтные мастерские, что позволяет определить износ активов и срочность их ремонта. Учет этой информации помогает моделировать варианты решений, распределять ресурсы или реагировать на несчастные случаи, неожиданные события и изменения погоды. Производитель железнодорожного транспорта Alstom применяет цифровых двойников для моделирования вариантов обслуживания поездов, курсирующих из Лондона в Глазго и Эдинбург, контролируя сеть в режиме реального времени, чтобы вносить тактические корректировки.

Цифровые двойники как услуга по требованию

Освоить аналитику и ПО, которое входит в цифровые двойники, установить тысячи датчиков и обслуживать их — все это не по плечу небольшим компаниям. Такие компании, как Hitachi Vantara, видят в открывшейся рыночной нише возможность перейти от продаж оборудования к предоставлению услуг. «В Великобритании мы предоставляем услугу контроля перевозки грузов железнодорожным транспортом Intercity Express, которая отвечает за соблюдение операционной последовательности в рамках соглашения об уровне обслуживания», — говорит директор по маркетингу IoT-решений Hitachi Vantara Бьерн Андерсон.

По его словам, как производитель оборудования для железнодорожного транспорта, перед развертыванием Hitachi обладала знаниями и проектными данными, чтобы провести его моделирование. Чтобы обеспечить стабильность работы оборудования, контролировать его состояние, она установила датчики во всех железнодорожных вагонах и связанных с ними системах. «Нам удается снижать затраты за счет датчиков, которые предназначены для других целей. К примеру, камеры наблюдения предоставляют нам данные о поступлении материала на производственную линию, позволяют видеть насколько хорошо работает процесс или машина, как люди взаимодействуют с машинами и т. д.», — добавил Андерсон.

Информационные модели для цифровых двойников

Пока что цифровые двойники в основном применяются в пилотных проектах для конкретных целей, поэтому варианты их применения являются уникальными и не масштабируются. По словам консультанта по цифровой трансформации Дмитрия Волкмана, который обладает опытом внедрения двойников, технология цифровых двойников нуждается в информационной модели и таксономии, подобной той, которую в 1990-х принес SQL для ПО. Иначе она не станет массовой. Начинать надо со стандартного описания, полученного из модели описания данных. Оно позволит определить атрибуты двойников и заложит основу для извлечения знаний и аналитических данных о производительности, моделировании и прогнозах.

Как пояснил Волкман, чтобы извлечь выгоду из данных, приложение обращается к ним для запроса при помощи идентификаторов, но пока что практически все пилотные проекты с цифровыми двойниками имеют собственную таксономию и присущую только им модель данных, что затрудняет их интеграцию с другими программами. «Платформа лучше всего справится с задачей создания цифрового представления о физических объектах, их идентификаторов и таксономией. После создания перечня цифровых идентификаторов и связанных с ними данных появится возможность заниматься моделированием, прогнозированием и дистанционно управлять физическими системами, используя аналитику и ИИ/машинное обучение. По мере увеличения числа цифровых двойников спектр их применения будет расширяться», — сказал эксперт.

Выводы

Цифровые двойники приносят интеллект из мира сложных систем на край сети, позволяя не только получать информацию о состоянии физических объектов, но и контролировать их работу. В мире пересекающихся технологий и самоуправляемых систем они — средство, которое нужно, чтобы узнать о влиянии отдельных элементов на систему в целом и в режиме реального времени внести в нее исправления. Кроме того, они обеспечивают прозрачность и гибкость малоподвижным системам и открывают путь для инноваций в современных бизнес-моделях управления операциями.

Gartner прогнозирует, что уже в 2021 г. половина крупных промышленных компаний будет использовать цифровых двойников, что приведет к повышению эффективности этих организаций на 10%. По прогнозам экспертов, через пять лет рынок цифровых двойников достигнет 16 млрд. долл.

Версия для печати (без изображений)