Можно ли предвидеть поломку и неисправность оборудования? Как снизить аварийность на производстве и протестировать техническую идею без затратных испытаний? Всё это возможно благодаря цифровым двойникам.
Уже более 30 лет такие технологии используются в космической отрасли, а сегодня они упрощают жизнь компаниям, работающих в абсолютно разных отраслях.
Что такое цифровой двойник
Цифровой двойник может быть у абсолютно любого объекта: станка, отдельной детали, здания. Это программный продукт, виртуальная копия, созданная на основе данных о физическом объекте, группе объектов и процессов.
На промышленном производстве, в строительстве, в сфере транспорта возникают различные ситуации, в том числе и не очень позитивные. Цифровой двойник поможет вам их смоделировать подобрать наиболее подходящий сценарий, по которому будут проходить технические процессы. Вы сможете избежать сбоев в работе, различных форс-мажоров.
Как это работает
Цифровые двойники используют подходы машинного обучения, статистического анализа, численного моделирования, теории управления и массового обслуживания.
При помощи IoT-датчиков и других технологий цифровой двойник отслеживает состояние реального физического объекта на всём протяжении его жизненного цикла. На основании полученных от цифрового двойника данных наблюдатель может принимать оперативные решения.
Важна точность. Погрешность между работой реального объекта и виртуальной модели не должна выходить за рамки 5%.
Какие бывают цифровые двойники
Цифровые двойники могут быть локальными – на уровне одной детали, станка или машины.
А могут быть масштабными и представлять собой совокупность многих частей или целых систем, например, на уровне целого промышленного предприятия. Вы можете смоделировать ситуацию с учётом группы факторов: размещения оборудования, показаний приборов, перемещения сотрудников, проводимых ремонтных операций.
Цифровые двойники можно классифицировать по трём типам (таблица 1).
Чтобы построить комплексную модель двойника, прибегают к различным инструментам:
FEA (Finite Element Analysis) - анализ конечных элементов. Для понимания и качественной оценки физических явлений (перенос тепла, распространение волн, жидкостное поведение) используют математические расчёты. Большинство таких процессов описывают с помощью дифференциальных уравнений в частных производных. Для того чтобы компьютер смог решать такие уравнения, используется метод конечных уравнений.
FEA помогает сократить количество физических прототипов и экспериментов и оптимизировать компоненты на этапе проектирования, чтобы быстрее разработать качественные продукты и сократить расходы.
CAD-модели (Computer-Aided Design/Drafting) - система автоматизированного проектирования. Часто используются архитекторами, инженерами, менеджерами по строительству. CAD позволяет создавать проекты в 2D или 3D, которые визуализируют конструкцию, модифицировать и оптимизировать процесс проектирования. Модели содержат информацию о внешнем виде и структуре объектов, материалах, процессах, размерах и прочих параметрах. Также программное обеспечение учитывает, как взаимодействуют различные материалы.
FMEA-модели (Failure Mode and Effects Analysis) - анализ видов и последствий отказов. Этот инструмент, позволяет идентифицировать потенциальные проблемы или отказы и расставить приоритеты. FMEA основаны на анализе надёжности систем. Они могут объединять математические модели отказа со статистической базой данных о режимах отказа.
Данные FMEA помогут предотвратить нежелательную ситуацию (отказ) до момента её проявления и негативного воздействия. Например, можно усилить уязвимые места в процессах разработки и производства продукции или услуг.
Зачем создавать цифрового двойника в промышленном производстве
Цифровой двойник позволяет решить ряд очень важных задач:
- упрощает техническую поддержку системы;
- минимизирует риски ошибок, сбоев, продлевает срок стабильной работы оборудования;
- позволяет предприятию снизить затраты на 5 – 20%.
Для предприятия это возможность получить максимальную отдачу от инвестиций, повысить конкурентоспособность и лояльность клиентов.
Цифрового двойника можно использовать сразу в нескольких направлениях. Простой пример – производство автомобиля. Технологию может одновременно использовать производитель, обслуживающая и страховая компании.
Если активы предприятия находятся в разных точках, цифровые двойники помогут централизованно управлять ими, достаточно объединить их в единую систему, например, в общий диспетчерский пункт.
Положительный опыт: где уже используют цифровых двойников
Согласно данным ведущих аналитических агентств, 62% мировых компаний либо уже создали или начинают создавать цифровых двойников, либо планируют сделать это в ближайшем будущем. Чаще всего они применяются:
- в добывающей отрасли (нефть, газ, металлы, руда);
- в перерабатывающей промышленности;
- в строительстве;
- в транспортной отрасли;
- в автомобиле- и самолётостроении, при производстве военной техники, космических спутников;
- в коммунальном хозяйстве (например, для расчёта нагрузки на системы жизнеобеспечения населённых пунктов).
В числе российских компаний, успешно использующих цифровых двойников – «Газпром нефть», РЖД, СИБУР, КАМАЗ и многие другие.
В нефтегазовой отрасли создаются цифровые двойники заводов, скважин, месторождений, производственных площадок. Они позволяют развивать инфраструктуру, тестировать гипотезы по разработке месторождений, предотвращать аварии, способствуют повышению кибербезопасности.
В нефтехимической промышленности часто используют системы управления инженерными данными, модели и технологические схемы производства. Моделируется оборудование, вносятся данные о химических соединениях, показатели технологического режима. Все данные в такой системе структурированы и привязаны к объектам, это способствует автоматизированной обработке, облегчает доступ, сокращает потери времени и число ошибок при обслуживании, ремонте и заказе запчастей. Расширяются возможности для планирования при проектных работах, а ремонтные бригады получают навигацию по оборудованию.
Система сама подсказывает, какие элементы оборудования нужно перекрыть или отключить, чтобы безопасно провести ремонтные работы.
В транспортной отрасли цифровые двойники позволяют в режиме реального времени получать информацию о точном местонахождении подвижного состава, выявлять сдвоенные операции, эффективнее управлять отгрузками, планировать ремонтные работы исходя из фактического технического состояния.
В строительстве успешно создаются цифровые двойники зданий. Объекты визуализируют в 3D с помощью данных, интегрированных с CAD-системой. Это позволяет протестировать устойчивость, теплоёмкость и другие физико-механические характеристики.
В автомобилестроении 3D-модели оптимизируют процессы моделирование и сборки, делают их экономичнее.
Эксперты дают прогноз, что совсем скоро цифровые двойники будут использоваться не только в определённых отраслях, но и войдут в повседневную жизнь и будут помогать решать различные бытовые вопросы.
Читайте также: как нормировать материальные ресурсы предприятия в условиях экономической нестабильности.
