для каких задач технология цифровых двойников наиболее применима

Цифровые двойники: почему все о них говорят и всем ли они нужны?

Это команда Factory5 — российского разработчика ПО для промышленных предприятий. Многие сейчас используют словосочетание «цифровой двойник», иногда не подозревая, что это такое. Сегодня вместе с продуктовым менеджером мы расскажем, что на самом деле подразумевается цифровым двойником и почему он не всегда нужен.

Что такое цифровой двойник?

Цифровой двойник — виртуальная копия реального объекта, которая ведет себя так же, как реальный объект. В нем в режиме реального времени отражаются все процессы, происходящие с физическим объектом. Погрешность между работой виртуальной модели и тем, что происходит в реальности, не должна превышать 5%.

Цифровой двойник объединяет в себе большой массив информации из разных источников. Поэтому наиболее детальный вариант двойника содержит данные о внешнем виде объекта, его функциях, состоянии, внешних вмешательствах и многом другом.

Например, компания Tecnomatix создала цифровой двойник производства для PROLIM, которые хотели улучшить процесс комплектации товара. Для начала был создан визуальный двойник производства. Далее, с датчиков сняли данные о скорости движения объектов, количестве рабочих и их работоспособности и многие другие. Вся эта информация позволила создать цифрового двойника, который повторяет все процессы реального объекта.

В видео показано, как можно менять разные параметры производства и тестировать другие условия. Например, количество рабочих комплектовочного цеха.

Таким образом, чем больше разных данных есть о физическом объекте, тем легче создать его цифровую копию и тем детальнее она будет.

Что он из себя представляет?

Это программа, созданная на основе 3D-технологий, VR или AR, а также AI и IoT одновременно. Результат синергии нескольких сложных технологий и фундаментальных наук. Чаще всего она отражает визуальное представление физического объекта и, в идеальном случае, повторяет процесс работы в точнейших деталях. Все физические, технологические и бизнес-процессы описываются с помощью математики. А чтобы придать ему динамичности на помощь приходит интернет вещей (IoT): встроенные на объект датчики передают информацию о текущем состоянии объекта в режиме реального времени. И это отражается в цифровом двойнике.

Чем полезны цифровые двойники?

На них можно ставить любые эксперименты. При внесении каких-либо условий, двойник реагирует так же, как отреагировал бы на это настоящий физический объект. Поэтому можно оценить его возможности, проверить свои ожидания, проиграть несколько сценариев развития событий и выбрать самый оптимальный.

Однако, цифровой двойник требует огромных вложений. Даже для создания двойника объекта, полностью оснащенного датчиками, необходима большая междисциплинарная команда и колоссальные возможности для сбора и хранения больших данных. Такой цифровой двойник «в чистом виде» нужен только тем, кто хочет быть, как Железный Человек.

Чем заменить цифровой двойник?

Малым и средним компаниям достаточно будет только цифровой модели или 3D-модели, которая в отличие от двойника, статична и не отражает состояние объекта в режиме реального времени. Или наоборот, детальное отражение текущего состояния объекта на довольно схематичном визуальном ряде.

В зависимости от решаемых задач, стоит сконцентрироваться на тех параметрах, которые действительно важны в модели. Например, в дизайне интерьера важнее посмотреть, как будут сочетаться цвета и текстуры материалов в одной комнате. А в обучении пилотов на симуляторе самолета важнее воссоздать возможные условия полета и технические особенности машины. Этот подход означает, что вы используете 20% усилий для того, чтобы добиться 80% результатов. За значительно меньшие деньги.

Наш опыт

Мы в Factory5 создали решение для прогнозирования технического состояния промышленного оборудования F5 PMM. С точки зрения цифрового моделирования в нем отражаются основные узлы оборудования, которые особенно нуждаются в прогнозировании отказов. Это выясняется на этапе предпроектного обследования и при составлении экспертных правил. Узлы детально отображаются на 2D-модели для наглядности и расширения экспертности: так не только инженер первого разряда понимает, где происходит аномалия, а любой сотрудник.

О том, как разрабатываются подобные модели под оборудование, расскажем в следующих материалах блога.

Источник

Цифровые двойники – прошлое, настоящее и будущее

Что такое цифровые двойники

Цифровой двойник – это синхронизированная виртуальная модель любых объектов, систем, людей, процессов и сред. Цифровой двойник отслеживает прошлое и предсказывает будущее.

Это короткое определение содержит несколько важных идей, на которых нужно остановиться подробнее:

Цифровой двойник не только отражает текущее состояние предмета, рассматриваемое в режиме реального времени. Он также заключает в себе настолько глубокое понимание явления, что может предсказывать будущее состояние, основываясь на текущих данных. Предсказательные способности – это отличительная черта цифровых двойников, которая отделяет их от предыдущего поколения технологий мониторинга текущего состояния. В то время как статистические симуляции, основанные на уравнениях (как например в мультифизике или химии), использовались десятилетиями чтобы предсказать поведение систем окружающего нас мира, современные цифровые двойники добавляют искусственный интеллект и машинное обучение в свой прогностический инвентарь, что позволяет достичь уровня предсказаний, недостижимого при использовании одних только традиционных методов симуляции. В перспективе, искусственный интеллект и машинное обучение возьмут на себя доминирующую роль в развитии новых возможностей цифровых двойников. В то же время взаимодействие науки о данных с другими естественными науками будет углубляться, что станет катализатором научного прогресса.

Таким образом, вышеупомянутое определение помогло нам выявить трёхсторонние взаимоотношения между цифровыми двойниками, интернетом вещей, искусственным интеллектом и машинным обучением: цифровой двойник использует искусственный интеллект для информационной обработки данных, а интернет вещей обеспечивает массированный поток информации для жаждущего данных искусственного интеллекта. В свою очередь искусственный интеллект наделяет интернет вещей более умным поведением, что необходимо для безопасной работы в реальном мире, где цена ошибки выше из-за физического риска для людей и имущества. Запомним эти взаимоотношения – мы рассмотрим их влияние позже.

Канонический пример цифровых двойников

Один из классических примеров цифровых двойников — концепция умного здания. Представим себе конференц-зал с многочисленными устройствами интернета вещей: датчик присутствия людей в помещении, датчик входа/выхода, умный термостат, умная мебель, (способная определить, заняты ли места), конференц-камера, которая может посчитать присутствующих и т.д. Наличие всех этих технологий очень ценно, но нам может понадобиться ответ на простой вопрос: «Конференц-зал занят или свободен?». Поэтому мы можем создать цифрового двойника этого конференц-зала, который будет собирать данные со всех умных устройств в нём и сможет описать зал на более высоком уровне абстракции из домена умного здания, что и помогает ответить на изначально поставленный вопрос. Мы можем пойти и дальше вверх по иерархии умного здания и собрать все комнаты одного этажа в цифрового двойника этого этажа, чтобы, например, контролировать системы отопления, вентиляции и кондиционирования воздуха. Далее мы выходим на уровень цифрового двойника всего здания, где будут регулироваться важные вопросы защиты и обеспечения безопасности. Также существует динамический аспект цифровых двойников: лифты, которые могут путешествовать с одного этажа на другой, и люди, которые двигаются от одной комнаты к другой или делят рабочие места. Данные, собранные цифровыми двойниками, будут обладать предсказательными способностями, прогнозирующими загруженность лифта и спрос на комнаты в зависимости от времени суток и дня недели.

Этот пример демонстрирует, что цифровые двойники созданы для достижения конкретных бизнес-целей, например: максимальное использование площади рабочего помещения, в сочетании с увеличением удовлетворенности клиентов посредством точного прогнозирования доступности помещения (что спасает клиентов от неблагоприятного опыта когда они приезжают в полностью заполненный офис). Помимо всего прочего, при изменении бизнес целей тот же объект реального мира будет иметь другого цифрового двойника.

История цифровых двойников

Первое использование термина «Цифровой двойник» возникло в отчёте НАСА за 2010 год на тему моделирования и симуляции (https://www.nasa.gov/pdf/501321main_TA11-MSITPDRAFT-Nov2010-A1.pdf). Методика, описанная в докладе, была разработана в виду необходимости конструирования сверхреалистичной симуляции космического корабля во время строительства, испытаний и полётов. Цифровой двойник стал естественным результатом исследований НАСА в ходе программы «Меркурий», создающей двойников с конца 1950-х годов. В те времена симуляции производились на аналоговых компьютерах, которые впоследствии были усовершенствованы до цифровых мейнфреймов в первой половине 1960-х годов. На фото ниже – центр симуляции запуска космического корабля «Аполлон» конца 1960-х годов – к тому времени в нём было уже 15 симуляторов, выполняемых на 8 мейнфреймах.

В дополнение к развитым возможностям симуляции, у НАСА имелась система передачи подробнейших телеметрических данных с космического корабля «Аполлон». Высококачественная симуляция, с сочетании с функцией «живой копии», созданной благодаря работающей в реальном времени телеметрии, позволяет нам без преувеличения считать случай НАСА первым настоящим цифровым двойником.

Цифровые двойники сегодня

Возвращаясь к современности, нужно отметить, что растущая популярность цифровых двойников в их современном понимании совпала с пиком популярности интернета вещей и искусственного интеллекта в своеобразном цикле зрелости технологии (Hype Cycle) компании Gartner. Обратите внимание, что и интернет вещей и машинное обучение занимают высокие позиции в Gartner Hype Cycle за 2015 год.

В 2016 году цифровые двойники вошли в Gartner Hype Cycle и уже к 2018 году оказались на самом верху кривой.

Близкое родство между интернетом вещей и цифровыми двойниками, однако, не является совпадением. Как мы обнаружили ранее, интернет вещей – это то, что «оживляет» цифрового двойника посредством телеметрии реального времени, передаваемой соответствующими устройствами. Именно интернет вещей соединяет физическую сущность и ее цифрового двойника, помогает им работать вместе для достижения бизнес-целей того или иного сценария.

Что вы можете создать с помощью цифровых двойников?

Цифровые двойники смогли продемонстрировать свои суперспособности еще в прошлом веке, и космонавты с «Аполлона-13» – живой тому пример. Давайте же представим, как много жизней могут изменить к лучшему цифровые двойники с помощью таких современных технологий, как искусственный интеллект с его магией глубокого обучения, «облака» с их безграничными вычислительными ресурсами, а также интернет вещей, который вскоре станет ближе каждому жителю земли. Человеческая цивилизация нуждается в помощи мощных технологий типа цифровых двойников для того, чтобы справиться со своими самыми серьёзными проблемами: тяжёлыми заболеваниями и климатическими изменениями, дефицитом еды и жилья, несовершенством систем здравоохранения и ухода за престарелыми, бедностью и неравенством, и т.д.

Для нас, профессионалов в сфере высоких технологий, это возможность принести удивительные блага цифровых двойников как индивидуальным пользователям, так и большим компаниям. Начать работать с цифровыми двойниками не так уж и сложно, и есть масса путей, как это сделать: примените свой опыт работы с облачными технологиями, или используйте свой опыт интеллектуальной обработки данных. Возможно, вы являетесь экспертом предметной области и пытаетесь внедрить цифровых двойников в вертикальном сценарии. Для работы с цифровыми двойниками требуются совместные усилия самых разных специалистов – и не только технических – поскольку современные экспоненциальные технологические решения процветают в условиях сотрудничества. Новый всплеск интереса к цифровым двойникам, который начался в прошлом году, в дальнейшем будет только расти. Первые примеры реализации современных цифровых двойников уже представлены, и мы можем со дня на день ожидать появления новых. Некоторые поставщики технологий уже имеют цифровых двойников в своих платформах, например Azure: https://azure.microsoft.com/services/digital-twins/

Современное поколение услуг, создаваемых посредством цифровых двойников в Azure, поддерживает сложные доменные модели, показанные на архитектурной диаграмме выше. Кроме того, о скором релизе следующего поколения услуг цифровых двойников Azure было объявлено на недавнем мероприятии Microsoft Build 2020.

В заключение хочется сказать: сейчас нам, создателям технологических решений, нужно быть готовыми помогать нашим клиентам успешно внедрять их инициативы с использованием цифровых двойников. А что ВЫ создадите с помощью цифровых двойников, чтобы изменить жизнь к лучшему?

Источник

Что такое цифровые двойники и где их используют

Что такое цифровой двойник

Цифровой двойник — это цифровая (виртуальная) модель любых объектов, систем, процессов или людей. Она точно воспроизводит форму и действия оригинала и синхронизирована с ним.

Цифровой двойник нужен, чтобы смоделировать, что будет происходить с оригиналом в тех или иных условиях. Это помогает, во-первых, сэкономить время и средства (например, если речь идет о сложном и дорогостоящем оборудовании), а во-вторых — избежать вреда для людей и окружающей среды.

Впервые концепцию цифрового двойника описал в 2002 году Майкл Гривс, профессор Мичиганского университета. В своей книге «Происхождение цифровых двойников» он разложил их на три основные части:

По мнению Гривса, «в идеальных условиях вся информация, которую можно получить от изделия, может быть получена от его цифрового двойника».

Официально термин «Цифровой двойник» впервые упоминается в отчете NASA о моделировании и симуляции за 2010 год. В нем говорится о сверхреалистичной виртуальной копии космического корабля, которая воспроизводила бы этапы строительства, испытаний и полетов.

Мощный толчок в развитии цифровых двойников произошел благодаря развитию искусственного интеллекта и интернета вещей. Согласно исследованию Gartner Hype Cycle, описывающему циклы зрелости технологий, это произошло в 2015 году. В 2016-м цифровые двойники и сами вошли в Gartner Hype Cycle, а к 2018 году оказались на пике.

Какими бывают цифровые двойники

К примеру, на Ближнем Востоке технология цифрового двойника позволила «собрать» 20 нефтеперерабатывающих и нефтедобывающих предприятий компании ADNOC в единый диспетчерский пункт и унифицировать все процессы.

Оптимальной погрешностью между работой цифрового двойника и его физического прототипа считают 5%.

Какие задачи решают цифровые двойники

Анастасия Пердеро, менеджер проекта Internet of Energy Центра энергетики Московской школы управления Сколково:

«Цифровые двойники позволяют реалистично моделировать не только сами объекты, но и процессы их строительства, эксплуатации в различных условиях. Сейчас они активно применяются для критической инфраструктуры компаний — подключенных промышленных активов, активно генерирующих данные — и могут использоваться на разных этапах жизненного цикла объекта».

Где применяют цифровых двойников

Цифровые двойники помогают снизить риски при добыче и переработке нефти и газа. Это позволяет сохранить жизни сотрудников и избежать ущерба для окружающей среды, а также сэкономить огромные суммы.

На одном из европейских нефтеперерабатывающих предприятий система предикативной (прогнозной) аналитики Schneider Electric позволила предсказать сбой большого компрессора за 25 дней до того, как он случился. Это сэкономило компании несколько миллионов долларов.

Технология цифровых двойников позволяет создавать отдельные детали и воспроизводить целые производственные цепочки, проводя виртуальные испытания и предупреждая сбои в работе оборудования.

Цифровые двойники применяют, чтобы оптимизировать работу электростанций, избежать сбоев в подаче электричества и рационально подойти к энергопотреблению.

Можно смоделировать как отдельное устройство или сервис, так и целую сеть, рассчитав предельные нагрузки и продумав защиту от киберугроз.

С помощью цифровых двойников можно построить модель будущего здания или целого квартала и спрогнозировать, как оно впишется в среду, выдержит климатические условия и нагрузки на несущие конструкции.

Виртуальные 3D-модели предметов интерьера или декора помогают представить, как будет выглядеть объект, нужно ли что-то изменить в его форме, цвете и деталях.

Цифровые двойники позволяют спрогнозировать загрузку торговых залов, перемещение клиентов и сотрудников, оптимальный уровень освещенности и температуру.

С помощью цифровых двойников можно оптимизировать маршруты транспорта, работу технических служб и пассажиропотоки.

Виртуальная система обработки багажа для крупного аэропорта позволила заранее просчитать, что понадобится дополнительная линия транспортировки для перераспределения потоков при внештатных ситуациях.

Цифровые модели помогают изучить физические объекты и процессы в виртуальной среде, часто — с использованием виртуальной, дополненной и смешанной реальности.

С помощью цифровых двойников разрабатывают, тестируют и запускают космические корабли и целые программы.

Цифровой двойник «Аполлона-13» в 1970 году позволил инженерам и астронавтам на Земле спасти миссию во время аварии.

Цифровые двойники пациентов помогают сканировать жизненные показатели в режиме онлайн, подбирать наиболее эффективное лечение и проводить операции.

Можно отработать тактику командной игры или провести индивидуальную тренировку на цифровом двойнике.

Цифровые симуляции используют для усовершенствования болидов «Формулы-1», рассчитывая идеальные показатели и технические характеристики для гоночных трасс.

Существуют цифровые двойники целых городов — например, Сингапура или российского Кронштадта. На них отслеживают транспортные потоки, работу коммуникаций, застройку, экологическую обстановку и энергопотребление, чтобы вовремя вносить важные изменения.

Благодаря цифровым двойникам можно просчитать климатические условия и урожай, сделав земледелие более эффективным.

Как выглядит процесс создания цифрового двойника

Двойники можно создавать разными способами:

Этапы создания двойника выглядят следующим образом.

Исследование объекта

Этот этап предшествует разработке только в том случае, если у цифрового двойника есть реальный прототип — например, работающее предприятие или система коммуникаций. Тогда разработчики составляют детальную карту прототипа, воспроизводят все процессы и характеристики. При этом важно изучить объект в разных условиях.

Моделирование цифровой копии объекта

Этот этап может быть первым, если реального прототипа еще нет и создание цифрового двойника ему предшествует. Например, в строительстве или дизайне, когда вначале создается цифровая 3D-модель, а уже потом — оригинал здания или другого объекта.

Для построения комплексной модели используются математические методы вычисления и анализа:

Воплощение модели

Затем рассчитанную ранее архитектуру цифрового двойника переносят на специальные платформы — такие как Siemens или Dassault Systemes. Они объединяют математические модели, данные и интерфейс для управления цифровым двойником, превращая его в динамическую систему. Этот этап можно сравнить с трансформацией программного кода в программу или приложение с визуальным интерфейсом, который понятен любому пользователю.

Тестирование основных процессов работы на цифровом двойнике

Главная цель этого этапа — спрогнозировать, как будет вести себя объект или система в обычном режиме и при внештатных ситуациях, чтобы избежать поломок и перегрузки после запуска. Для этого к процессу подключают технических аналитиков, которые собирают большой массив данных в ходе испытаний, чтобы просчитать алгоритмы для любых возможных условий и ситуаций.

Запуск и наладка

Если предыдущий этап провели корректно, в процессе работы реального прототипа можно избежать до 90% сбоев и поломок. Однако часть ситуаций все же не удается спрогнозировать, и тогда их отслеживают уже на этапе запуска и наладки цифрового двойника.

Корректировка и развитие оригинального объекта или системы

Далее инженеры продолжают работать с цифровым двойником как с реальным физическим объектом до тех пор, пока не будут отлажены все системы и процессы. По результатам этой работы в оригинальный объект вносят изменения, чтобы добиться его максимальной эффективности.

Перспективы цифровых двойников

В промышленности технология уже сегодня помогает повысить эффективность минимум на 10%, а в нефтяной отрасли — сэкономить от 5% до 20% капитальных вложений. В ближайшие годы крупные компании перейдут к дистанционному мониторингу и управлению целыми производствами и всеми подразделениями через виртуальные системы.

То же самое произойдет и с городами: они обзаведутся цифровыми двойниками, объединяющими все важнейшие системы, районы и объекты городской инфраструктуры. Онлайн-мониторинг будет осуществляться при помощи IoT-датчиков, сканеров и дронов с машинным обучением, а сами виртуальные системы будут размещены в облаке. При этом доступ к двойникам будет и у федеральных властей. Это позволит, в частности, экстренно реагировать на чрезвычайные ситуации и предотвращать их даже в самых отдаленных регионах.

Цифровых двойников можно будет использовать и в повседневной жизни: например, чтобы следить за жизненными показателями или улучшить работу какого-либо устройства. С помощью интернета вещей мы сможем объединить все коммуникации и технику в доме в единую систему и управлять ими с помощью цифрового двойника дома.

Источник

Цифровой двойник: настоящее и будущее

Есть много разрозненной информации о том, что такое цифровой двойник, а много компаний уверяет, что может создать его. Но это не всегда так. Директор по продуктам Factory5 Артем Серебров раскрывает суть этого явления и рассказывает о возможностях и истории развития цифровых двойников.

Цифровой двойник — это виртуальная копия физического объекта или процесса. Изначально он был придуман когда-то давно как цифровая копия оборудования. Но с тех пор прошло много времени и у цифрового двойника появилось много вариаций. Все они хорошо проработаны теоретически, но только начинают развиваться практически.

Настоящее

У цифрового двойника есть несколько видов, которые делятся по сфере применения:

Digital Twin Prototype — первый цифровой двойник в истории. В 1970х он использовался компанией Nasa для проектирования миссии Apollo 13. Он был создан для того, чтобы проверить, как будущий объект поведет себя в физическом мире. В дальнейшем, инжинеры NASA обнаружили, что этот же двойник можно использовать для контроля уже существующего оборудования и предсказания что с ним произойдет. Однако, так как условия космоса в то время были плохо изученными, потребовалось создать постоянную связь в реальном времени между оборудованием и двойником, чтобы снимать реальные показания с датчиков. Это и привело к современным цифровым двойникам и их следующему типу.

Digital Twin Instance — цифровой двойник экземпляра. Фактически, это сбор информации с датчиков, установленных на оборудовании, и получение копии работающей единицы в системе. Это позволяет автоматически отслеживать и прогнозировать поведение этого оборудования, предсказывать аварийные остановы и создавать симуляции режимов работы.

Digital Twin Aggregate — модель серии оборудования. Это двойник существующего оборудования, которая в первую очередь применяется для обучения персонала и оптимизации процессов ТОиР. С такой моделью специалисту не нужно читать мануалы по эксплуатации оборудования, а можно сразу практиковаться и смотреть результаты действий на виртуальной модели.

Будущее

Сегодня появляются новые виды двойников: некоторые из них кажутся фантастикой, а некоторые уже создаются и внедряются.

1. Цифровой двойник процесса

Двойник производственного процесса дает понимание того, какого качества продукт получается в конце. Если речь идет о более сложном явлении в компании, то в результате мы можем узнать результаты наших действий. Особенно это касается масштабных процессов, в которые сложно вносить изменения.

2. Цифровой двойник целой компании

Все процессы вместе взятые составят двойник компании. Это позволяет рассматривать общую картину и принимать решения на основе фактических данных.

3. Цифровой двойник изделия

Крыло самолета, винт и другие составные части, перенесенные в цифровую плоскость, можно испытывать и тестировать бесконечно. Для этого вида цифрового двойника требуется очень четкое физическое моделирование, поскольку каждое изделие создается в новых индивидуальных условиях.

Если такая модель станет реальность, то можно будет убрать контроль качества, специальные стенды и бесконечные испытания. Также, мы будем получать больше информации о том, какого качества изготовленные нами продукты. Это, также, решит проблемы крупных отраслей: построение ракет, самолетов и т. д.

Как создается цифровой двойник в F5

В Factory5 мы специализируемся на моделировании, поэтому очень часто решаем конкретные потребности предприятия. Мы можем соптимизировать различные функции предприятия: начиная от ТОиР, заканчивая финансовым планированием и финансовым стресс-тестированием.

На сегодняшний день мы делаем:

цифровых двойников оборудования и используем его для анализа технического состояния,

цифровых двойников производственного и логистического процессов

(сделали первый шаг в сторону) цифрового двойника организации.

Процесс создания проще всего показать на примере двойника оборудования:

Консультации со специалистом по оборудованию.

Сбор телеметрии с датчиков и разметка пути телеметрии из конкретных источников.

Создание статичной древовидной модели.

Написание симуляционных моделей.

Сложности начинаются на последнем этапе. Моделировать все возможные ситуации бесполезно и очень трудоемко. Поэтому необходимо определить самые важные критерии, которые имеет смысл моделировать в каждой конкретной ситуации: перепад напряжения в этом узле и повышение температуры — в другом. Для этого нужен специалист по оборудованию и физическим процессам одновременно, который расскажет, как оборудование работает на самом деле и напишет физические модели действительно важных процессов. Это трудоемкая, но повторяемая работа: описав физическую модель работы электродвигателя, мы можем применить эту модель ко всем электродвигателям.

Если говорить о цифровом двойнике технологических производственных процессов, ситуация выглядит почти так же. Только мы создаем не древовидную, а линейную модель.

Логистический и финансовый процессы создавать немного сложнее. Они пишутся под конкретную организацию, потому что для каждого это индивидуальный процесс. Поэтому специалист должен «высадиться» в организацию, аккуратно записать, как в этой организации работают процессы и создать уникальную блок-схему этих процессов.

Кто участвует в процессе разработки

В процессе разработки MX-моделей участвуют специалисты со следующими ролями:

1. Роль «Бизнес-аналитик». Функции роли:

Сбор и анализ документации и материалов по оборудованию.

Определение перечня инцидентов и прогнозов технического состояния, подлежащих моделированию.

2. Роль «Эксперт». Функции роли:

Подготовка материалов по работе оборудования и инцидентам, консультации по работе оборудования.

Разработка экспертных правил.

Разработка методик расчета информативных неизмеряемых параметров.

Постановка задач на разработку экспертных правил, методик расчета информативных неизмеряемых параметров, верификацию моделей физических процессов.

Экспертная поддержка в процессе разработки и верификации ML-моделей.

3. Роль «Data science специалист». Функции роли:

Исследование данных телеметрии.

Анализ и представление данных телеметрии, выполнение различных расчетов в процессе разработки экспертных правил, методик расчета информативных неизмеряемых параметров.

Подбор функций передаточных моделей с помощью алгоритмов машинного обучения.

Валидация разработанных правил по имеющимся данным телеметрии, данным по отказам, ремонтам, заменам и обслуживанию.

Зачем нужны цифровые модели

В целом цифровые двойники в промышленности уже приносят свою пользу. Например, цифровые двойники оборудования и предиктивная аналитика приводят к сокращению его простоев до 12%, при проектировании цифровые двойники снижают затраты времени на процесс до 30%, а скорость обучения персонала с применением технологии цифровых двойников увеличивается на 50%. В результате предприятия, использующие данную инновацию, быстрее адаптируются к стремительно меняющимся трендам и событиям, повышают производительность и начинают эффективнее управлять ресурсами, что напрямую влияет на их конкурентоспособность.

Примеры использования цифровых двойников от F5

1. Предиктивный анализ состояния газотурбинной установки

В этом кейсе предиктивный анализ технического состояния газотурбинной установки для крупной энергетической компании не состоялся бы без цифрового двойника. Он позволяет прогнозировать отказы и планировать ТОиР в соответствии с этой информацией. Самое главное, он позволяет анализировать режимы работы газотурбинной установки не меняя их в физическом мире. Так удалось понять, какие конструктивные элементы влияют на перерасход топлива, и скорректировать режим работы так, чтобы исключить перерасход.

2. Оптимизация цепочки поставок

Цифровой двойник может учитывать большое количество факторов и позволяет эмулировать ситуацию по разным экономическим показателем: время доставки, сокращение затрат, утилизация и т. д. Поэтому он подходит для оптимизации цепочки поставок для крупной транспортно-логистической компании. В этом кейсе цифровой двойник учитывает более 45 разных факторов и выстраивает маршруты в режиме реального времени. Это позволило сократить затраты на 30%, увеличить утилизацию на 20% и приблизить вероятность построения оптимальной логистической модели к 100%.

3. Средне-срочное финансово-экономическое моделирование

Цифровой двойник учитывает не только большое количество факторов, но и взаимосвязь между ними. Поэтому отлично подходит для сложных системных процессов, как среднесрочное финансово-экономическое моделирование. В данном кейсе для крупного транспортного холдинга удалось цифровой двойник позволяет выстраивать сценарии развития событий в режиме реального времени и видеть результаты тех или иных решений, принимаемых в основном топ-менеджментом. Это сокращает трудозатраты на создание и поддержание в актуальном состоянии стратегических моделей до 70%.

Источник