Эпоха цифровых двойников: как виртуальные модели выводят промышленность на новый уровень
Мы обратили внимание, что за последние два года новости о цифровых двойниках стали выходить чаще. Причина понятна: в 2022-ом случился прорыв в изучении и внедрении искусственного интеллекта (ChatGPT и Midjourney), который сильно «взбодрил» сферу. Технологии применяют, чтобы предсказать приток посетителей в гостинице, удаленно отремонтировать автомобиль или выяснить, что будет с небоскребом под внешними агрессивными факторами. Рассмотрим подробнее, как виртуальное моделирование помогает оптимизировать все производственные процессы и не только.
Что говорят эксперты
Цифровой двойник (ЦД) — это виртуальная модель объектов, систем, процессов или людей. ЦД точно воспроизводит форму и действия оригинала и синхронизирован с ним. Петр Манин, эксперт технического комитета Министерства Строительства и ЖКХ, выделяет отличительные особенности цифровых двойников: «Отличие их от модели или простого прототипа в том, что двойники живут вместе с изделием». То есть, при изменении эксплуатационного состояния реального объекта меняется и компьютерная копия. Это легко представить на примере сетей электрических подстанций: в цифровом двойнике энергосистемы учитываются все генерирующие мощности, и если одна станция отключается, это отображается в виртуальном пространстве.
Технология захватывает промышленность благодаря эффектам, которые она дает:
сокращение производственных издержек, ускорение выпуска;
увеличение коэффициента окупаемости инвестиций (ROI);
снижение доли ручного труда на предприятии;
улучшение маркетинговой привлекательности объекта;
снижение количества простоев;
повышение качества конечного продукта;
сокращение издержек на техническое обслуживание и перезапуск оборудования;
улучшение условий труда, положительное влияние на безопасность;
снижение брака.
Повсеместное внедрение пока тормозится высокой ценой, сложностью реализации (потребуется привлекать высококвалифицированных подрядчиков) и устаревшими производственными цепочками, которые не могут быть оцифрованы. Но крупные игроки промышленного рынка постепенно осваивают технологию, и прогнозы экспертов обнадеживают.
Так, Grand View Research прогнозирует рост объемов рынка цифровых двойников с 2023 по 2030 гг на 37,5% ежегодно до $155,83 млрд. Причем в 2022 году прогноз был куда сдержаннее: 12,1% и $134,4 млрд. В России цифровые двойники фигурируют в дорожной карте Национальной технологической инициативы (НТИ): к концу 2024 года ожидается, что виртуальное моделирование освоят не менее 250 предприятий, потратив на это 145 млрд рублей. В 2021 году таких компаний было только 15. Ставка на высокотехнологичное производство особенно актуальна в период обострения геополитической обстановки.
Зарубежный опыт
Впервые о цифровых двойниках заговорили иностранные корпорации, поэтому разумно ознакомиться с их опытом. Так, в General Electric заявили, что технология позволила компании снизить финансовые затраты на 10–50% в зависимости от типа продукта, сократить время производства на 20–70% и поднять прибыль на 10–50%. Сегодня цифровые двойники General Electric активно применяются, например, на электростанциях с газотурбинными установками.
Примечательно, что моделирование уже выходит за рамки завода или энергетического объекта. Так, в Финляндии на базе технологии CityGML был создан цифровой двойник города Хельсинки Helsinki 3D+. Модель учитывает все важнейшие сферы жизни финской столицы: загруженность дорог, климатические изменения, нагрузку на систему отопления, строительство, реконструкцию и т. д. В итоге, городские власти могут эффективно распределять имеющиеся ресурсы и замечать проблему еще до того, как она парализовала инфраструктуру. Кстати, цифровые двойники часто выступают в роли «предсказателей» — на основе постоянного анализа огромных массивов данных. Например, на одном из европейских нефтеперерабатывающих предприятий система предиктивной аналитики Schneider Electric позволила предсказать сбой большого компрессора за 25 дней до того, как он случился. Как результат, персонал смог подготовиться и исправить ситуацию, что сэкономило компании несколько миллионов долларов.
Еще одна популярная сфера применения цифровых двойников — логистические комплексы. Исследование McKinsey показывает, что внедрение компьютерного моделирования в складской деятельности и логистике позволяет сократить капитальные затраты на 10%, а операционные — на 30%. Крупные игроки это осознают.
Прямо сейчас IBM участвует в трансформации порта Роттердама, используя цифровых двойников, а нефтегазовые гиганты ADNOC, BP, Chevron, Equinor, Petrobras и Royal Dutch Shell применяют системы виртуальных копий производственных систем для оптимизации операций. Список зарубежных корпораций, применяющих ЦД, постоянно расширяется: IBM, Microsoft, SIEMENS, General Electric, Emerson Electric Co., Bosch, Rockwell Automation, PTC Inc., SAP SE, Hitachi Ltd и другие.
Российские разработки
Энергосистема России — одна из самых сложных в мире из-за своей протяженности. Не удивительно, что с ноября 2023 года «Россети» находятся в поисках подрядчика для проектирования системы информационного моделирования электрической сети. Это повысит надежность энергоснабжения населения и ключевых объектов страны, а также снизит затраты на обслуживание. Но российские разработчики не собираются останавливаться на традиционных вариантах применения ЦД. Так, к 2035 году в России может появиться компьютерная модель человека, а «Росэлектроника» уже тестирует цифрового двойника с искусственным интеллектом. Первый широко известный проект по внедрению ЦД стартовал еще в 2018 году в Ростовской области на «Новочеркасском электровозостроительном заводе (НЭВЗ)», то есть, российские компании осваивают технологию уже давно.
Виртуальное моделирование также прогрессирует в Самаре. Именно здесь в 2020 году стартовал проект по разработке первого в России цифрового двойника системы космического спутника. Уже в 2022-ом ученые Самарского государственного медуниверситета (СамГМУ) приступили к созданию ЦД космонавта. Некоторые самарские предприятия уже полностью интегрировали виртуальные модели в свои производственные цепочки. Например, представители двигателестроительного завода «ОДК-Кузнецов» заявили, что на промышленной площадке уже невозможно обойтись без цифровых двойников. А неподалеку в Тольятти ученые ТГУ применили цифровые сервисы для снижения загрязнения воздуха в городе.
Самый большой цифровой двойник в столице — это «Ростех-Сити», крупнейший в России бизнес-парк класса А. Строительство завершилось в 2020 году, и теперь девять зданий общей площадью 263 тыс. кв. метров объединены в единой виртуальной среде. Благодаря этому удалось реализовать столь крупный проект всего за 2,5 года — без серьезных ошибок и срывов. А расходы управляющей компании снизились на 20%.
Будущее технологии
Долгое время развитию и промышленному применению технологии цифровых двойников мешало отсутствие соответствующих стандартов. Однако в сентябре 2021 года Россия первой в мире утвердила нормы в этой сфере: появился новый национальный стандарт ГОСТ Р 57700.37–2021 «Компьютерные модели и моделирование. Цифровые двойники изделий. Общие положения». Событие знаковое: оно свидетельствует о больших планах российского правительства на системы виртуального моделирования.
Положительный результат уже фиксируется. «Росатом» в своем проекте «Прорыв» благодаря внедрению ЦД смог уменьшить объем строительства более чем в два раза и на две трети увеличить производительность производства. На Кольской ГМК тоже удалось сократить строительные затраты и одновременно количество ошибочных инженерных решений — лишь за счет цифровизации. Современное производство уже сложно представить без цифровых двойников.
В отчете IoT Analytics от 7 марта 2023 года сказано, что рынок ЦД в период с 2020 по 2022 гг увеличился на 71%. Около 63% крупнейших предприятий уже либо используют эту технологию, либо планируют освоить ее в ближайшем будущем. В перспективе для полной реализации потенциала цифровых двойников может потребоваться интеграция систем и данных всех производственных экосистем. У каждого промышленного объекта появится единая база данных, на основе которых будут строиться прогнозы, анализироваться достигнутые результаты и предприниматься действия по предотвращению аварийных ситуаций. В итоге, выиграют все: бизнес увеличит прибыль, а потребитель получит более качественный продукт в короткие сроки.
