На сегодняшний день, в интернете всё чаще мелькают статьи про цифровых двойников. Их внедряют в промышленность, медицину, умные города и даже спорт. Так что же такое цифровый двойник? Я заканчиваю магистратуру по направлению: "Прикладная информатика: цифровые двойники в технических средах". Готов поделиться с Вами своими знаниями, полученными в этой области)
Что такое цифровой двойник?
Цифровой двойник — это виртуальная копия физического объекта, системы или процесса, которая существует в цифровом пространстве. Эта копия моделирует поведение реального объекта в режиме реального времени, используя данные с датчиков, алгоритмы искусственного интеллекта и аналитические модели. Цифровой двойник способен «чувствовать», «анализировать» и «предсказывать» — и всё это без физического вмешательства в объект.
Проще говоря, если у вас есть, например, турбина на электростанции, цифровой двойник этой турбины в компьютере будет показывать её текущее состояние, моделировать поломки и подсказывать, когда нужно провести техобслуживание. И всё это — на основе реальных данных.
История: от космоса до фабрики
Идея создания цифровых моделей существовала давно. Однако термин «Digital Twin» впервые прозвучал в 2002 году. Его ввёл Майкл Грейвс из NASA, говоря о необходимости создавать цифровые копии космических аппаратов для удалённого мониторинга и ремонта. Ведь отправить инженера на Марс, если что-то пошло не так, было невозможно — а вот использовать данные с датчиков и построить цифровую модель аппарата — вполне реально.
С тех пор технология шагнула далеко за пределы космоса. В 2010-х годах цифровые двойники стали активно использоваться в промышленности: авиастроение, энергетика, автомобилестроение и машиностроение. А сегодня они находят применение даже в медицине, строительстве и городской инфраструктуре.
Как это работает?
Чтобы создать цифрового двойника, нужны три ключевых компонента:
- Физический объект — будь то станок, двигатель, здание или даже человеческий орган.
- Цифровая модель — математическое и визуальное представление объекта.
- Поток данных — информация с датчиков и других источников, которая постоянно обновляет цифровую копию.
Эти данные поступают в облачные системы, где с помощью ИИ и аналитики строится актуальная картина происходящего. Иногда добавляют симуляции и предсказательные модели, чтобы не только понимать, что происходит, но и что может произойти.
AnyLogic — инструмент, помогающий мне в создании цифровых двойников
Как одна программа помогает моделировать завод, город и даже пандемию
AnyLogic — это отличная платформа для моделирования бизнес-процессов, логистики, производственных систем и цифровых двойников. Это российская разработка, которая стала мировым лидером в сфере имитационного моделирования. Сегодня AnyLogic используют крупнейшие компании мира: Coca-Cola, Pfizer, Tesla, Siemens, Газпром, РЖД, Сбер, Почта России и другие.
Особенность AnyLogic — гибкий подход: можно комбинировать дискретно-событийное, агентное и системно-динамическое моделирование в одной среде. Это делает программу идеальной для создания цифровых двойников сложных и нестандартных систем.
🎯AnyLogic и цифровые двойники: как это работает?
Цифровой двойник в AnyLogic создаётся как динамическая имитационная модель, которая повторяет логику и поведение реальной системы. Она подключается к реальным данным (например, через API, Excel, IoT-сенсоры или базы данных) и обновляется в реальном времени.
Вот как выглядит процесс:
- Создаётся модель реального объекта — например, логистической цепочки, склада или производственной линии.
- Добавляются правила поведения — как объекты перемещаются, взаимодействуют, реагируют на события.
- Интегрируются реальные данные — система «оживает» и начинает отражать текущее состояние объекта.
- Выполняется симуляция и анализ — можно протестировать различные сценарии, спрогнозировать сбои, оптимизировать процессы.
🔍 Что мы видим на изображении?
Это план супермаркета, разделённый на функциональные зоны:
- 🟦 Входы — по углам сверху (слева и справа)
- 🟪 Зона самообслуживания — верхняя центральная часть
- 🟩 Зона касс — ближе к правой стороне
- 🟫 Торговые ряды — по центру и внизу
- ⚪️ Зона персонала и склад — внизу
Поверх плана нанесена цветовая тепловая карта, где:
- 🔴 Красный — высокая плотность посетителей (накапливаются, стоят в очереди)
- 🟡 Жёлтый/Зелёный — средняя плотность
- 🔵 Синий — низкая плотность (люди проходят мимо или не задерживаются)
🧠 Что моделирует эта схема?
Это агентное моделирование движения покупателей, где каждый покупатель представлен как отдельный агент с индивидуальным поведением. Модель может учитывать:
- цели покупателей (купить определённые товары);
- время, проведённое в магазине;
- движение между полками;
- очереди у касс и в зоне самообслуживания;
- вероятности маршрутов и случайный выбор товаров.
🎯 Зачем создаются такие модели?
Такие цифровые двойники супермаркетов позволяют:
✅ Оптимизировать выкладку товаров
- Продавцы могут размещать популярные товары в «холодных» зонах (где мало трафика), чтобы увеличить продажи.
- Сравниваются разные варианты планировки и размещения ассортимента.
✅ Уменьшить очереди
- Модель показывает, где чаще всего скапливаются люди — например, у касс.
- Это помогает понять, когда открывать дополнительные кассы или куда перенести терминалы самообслуживания.
✅ Улучшить логистику в торговом зале
- Можно изменить ширину проходов, расположение тележек, маршруты уборки.
- Моделируются ЧС: эвакуация, сбои, скопление людей.
✅ Тестировать «что если» сценарии
- А что будет, если добавить новый вход?
- А если закрыть один проход?
- А если установить витрину у выхода?
Где применяются цифровые двойники?
🚀 Космос и авиация
NASA по-прежнему использует цифровых двойников в своих проектах. Например, при разработке ракет и спутников для моделирования их поведения в экстремальных условиях.
🏭 Промышленность и производство
Цифровые двойники позволяют прогнозировать износ оборудования, оптимизировать производство, снижать аварии. Например, Siemens и General Electric активно внедряют такие технологии на своих заводах.
🏙 Умные города
Всё чаще цифровыми двойниками моделируют целые здания, районы и города. Это помогает в планировании транспортной системы, учёте потребления ресурсов, реагировании на чрезвычайные ситуации.
🧬 Медицина
Создаются цифровые двойники органов человека — например, сердца. Это позволяет врачам подбирать персонализированное лечение и моделировать исходы операций.
🚗 Автомобили
Компании вроде Tesla или BMW используют цифровых двойников автомобилей, чтобы отслеживать состояние техники, обновлять софт и проводить диагностику удалённо.
Будущее: куда движемся?
С каждым годом цифровые двойники становятся всё более автономными. Они интегрируются с системами интернета вещей (IoT), получают поддержку искусственного интеллекта, учатся «думать» и «обучаться» на реальных данных. В будущем, по мнению экспертов, цифровые двойники станут основой так называемой индустрии 5.0, где человек и машина будут взаимодействовать на новом уровне.
Представьте, что у вас есть цифровой двойник не только вашего дома, но и вашего тела.
Он подсказывает вам, когда лучше отдыхать, что есть, какую нагрузку выбрать, чтобы избежать болезней. Это уже не фантастика — это вопрос ближайших десятилетий.
Хотите больше таких материалов? Подписывайтесь и ставьте лайк — впереди ещё много интересного о технологиях будущего!