От снижения затрат и прогнозирования отказов оборудования до управления сложными энергетическими и нефтегазовыми объектами — цифровые двойники становятся важным инструментом промышленности. IT-World разбирается, какие выгоды они дают бизнесу и каковы перспективы развития технологии в России.
Вы — инженер сложной промышленной платформы. Ваша задача — протестировать новый производственный процесс, причем без остановки линий, без существенных затрат на прототипы и без рисков для оборудования. Или с высокой долей вероятности спрогнозировать поломку станка задолго до инцидента, скорректировать режимы эксплуатации оборудования, повысить КПД установки или снизить внеплановые ремонты и простои. Нет, перед вами не задание из компьютерного «симулятора завода», а цифровой двойник действующего промышленного объекта, который «знает» о нем практически все.
Все производство — на экране компьютера
ИТ-инфраструктура промышленного предприятия состоит из множества компонентов. В плане аппаратного обеспечения это могут быть станки и манипуляторы, контроллеры и датчики, инженерное и сетевое оборудование, сама кабельная сеть, умный транспорт, рабочие станции, серверы, системы хранения данных. В плане софта — это системы управления предприятием и их постепенное сращивание (ERP, MES, PLM), ПО для автоматизации производственных процессов, аналитические сервисы, ПО для проектирования и моделирования (CAD/CAM/CAE), учетные, логистические системы, системы безопасности и многое другое.
С каждой системой взаимодействуют сотрудники с разным уровнем квалификации. Заставить этот сложнейший организм слаженно работать — уже сам по себе тяжелый труд, а полностью контролировать его, добиваться эффективности и предотвращать сбои — намного сложнее.
На помощь приходит цифровая копия вашего предприятия — точная модель, где в режиме реального времени отражаются все ключевые процессы. Можно оценить картину целиком или детально проанализировать любую метрику. И такие решения уже доступны на рынке.
«Цифровой двойник» (калька с английского digital twin — «цифровой близнец») — это многофакторная, динамическая цифровая модель реального объекта, территории или процесса, которая воспроизводит не только его физические параметры (например, 3D-геометрию), но и поведение ключевых систем. Связь между физическим объектом и его цифровой копией обеспечивается за счет технологий промышленного «Интернета вещей» (IIoT) и алгоритмов машинного обучения. Данные с датчиков и систем мониторинга поступают в модель, которая анализирует их, оценивает текущее состояние оборудования, точность протекания процессов и выдает рекомендации — например, о необходимости техобслуживания или изменении режимов работы.
Цифровые модели в промышленности уже стали реальностью и приносят реальную пользу. Так, моделирование работы станков помогает сократить время выпуска деталей: наблюдение за процессом изготовления поворотного кулака сразу показывает точки для оптимизации. Виртуальные тесты позволяют заранее подобрать оптимальные параметры оборудования и сырья — без затрат на реальные эксперименты. Постоянный мониторинг температуры и других показателей предупреждает аварии до их возникновения. Кроме того, подобные модели оптимизируют логистику снабжения линий и служат основой для обучающих стендов: сотрудники тренируются на виртуальных копиях оборудования, отрабатывая даже самые сложные и опасные сценарии без риска для производства.
Какие выгоды цифровые двойники дают предприятию?
Во-первых, сокращение временных и финансовых издержек. Вместо дорогостоящих натурных испытаний зачастую достаточно провести виртуальные тесты, причем быстро и в таком количестве, которое необходимо для достижения наилучшего результата. Как итог — предприятие сокращает время на запуск новых продуктов, снижает перерасход материалов.
Во-вторых, повышение эффективности производства. Анализ данных в реальном времени позволяет добиться оптимального режима работы оборудования, с учетом минимального расхода топлива или электроэнергии.
В-третьих, минимизация простоев. Прогнозирование отказов оборудования дает возможность проводить его техобслуживание в проактивном, а не в авральном режиме. А предотвращение сбоев — избежать многомиллионных убытков.
В-четвертых, снижение рисков. Моделирование аварийных сценариев позволяет заранее просчитать их последствия и выработать надежные меры защиты согласно риск-ориентированной модели.
В-пятых, улучшение качества продукции. Цифровые двойники способны выявлять причины брака изделий и устранять их на ранних стадиях производства.
Сегодня технологии цифровых двойников в России развиваются очень активно: их используют ведущие компании, такие как «Газпром нефть», «Северсталь», и многие другие. Достичь подобного прогресса удалось благодаря высокому уровню технологической зрелости производств: повсеместному внедрению автоматизированных систем управления технологическими процессами (АСУ ТП), в том числе на объектах с повышенными требованиями к безопасности. При этом освоение технологий виртуализации предоставляет заказчикам возможность абстрагировать решения от конкретных типов программно-аппаратных платформ и особенностей проприетарных конфигураций. Как результат — предприятия получают масштабируемую и управляемую среду, где цифровые двойники выступают не просто инструментом моделирования, но и полноценным компонентом операционной инфраструктуры. В дополнение к ним создаются специализированные инструменты для визуализации и организации их доверенного взаимодействия с другими цифровыми двойниками и с внешними программными продуктами.
Цифровые двойники широко используются практически во всех отраслях промышленности: в машиностроении, авиастроении, в добывающей и перерабатывающей отраслях, в ТЭК, химической промышленности, фармацевтике и многих других. Остановимся на некоторых из них.
Цифровые двойники в нефтегазовой отрасли
В последние годы нефтегазовый сектор как в России, так и в целом в мире столкнулся с рядом вызовов: истощение традиционных месторождений нефти приводит к необходимости разработки трудноизвлекаемых запасов и модернизации инфраструктуры, а вслед за этим — к поиску новых рынков и маршрутов поставок. В таких условиях применение цифровых инструментов становится важнейшим фактором повышения эффективности предприятий. Передовые технологии сбора и анализа данных, включая георазведку и добычу, дают возможность точнее оценивать запасы конкретного месторождения, разрабатывать оптимальные проекты по добыче нефти, повышать нефтеизвлечение на сложных участках. Автоматизированный мониторинг оборудования — необходимая мера для сокращения критических рисков и минимизации последствий инцидентов.
Как это работает. На одном из европейских нефтеперерабатывающих предприятий система предиктивной аналитики предсказала сбой крупного компрессора за 25 дней до того, как он случился. Своевременно принятые меры позволили компании предотвратить убыток в несколько миллионов долларов.
В нефтегазе распространена концепция «умного месторождения», которая предполагает создание его виртуальной копии. В ней отображаются данные, синхронизированные с метриками настоящего физического месторождения, которые накапливаются в системе в реальном времени. Цифровой двойник подсчитывает вероятность износа узлов и отказов, а при фиксации аномальных или критических показателей подает тревожный сигнал операторам. Это помогает вовремя устранять потенциальные поломки и оптимизировать процессы — например, режимы бурения и добычи.
Как показывает наша практика, в нефтегазовых компаниях чаще всего внедряются цифровые модели бизнес-процессов (усиленные ИИ-ассистентами для руководителей), ресурсной базы, проектных решений, ввода новых мощностей, промысла, логистики и сбыта, систем снабжения, целого нефтеперерабатывающего завода.
Цифровые двойники в энергетике
Энергетические объекты — сложные, дорогостоящие комплексы, нуждающиеся в постоянном контроле. Цифровые двойники атомных электростанций предназначены для мониторинга текущих показателей работы реакторов, оперативного реагирования на любые отклонения от нормального функционирования, прогнозирования возможных проблем, оценки необходимости проведения техосмотра, планового ремонта или замены оборудования.
Также виртуальные прототипы турбин, электростанций и других энергетических объектов помогают оптимизировать сложные производственные процессы, прогнозировать режимы работы техники и экспериментировать с параметрами функционирования оборудования в различных условиях.
Как это работает. В России на модульной платформе Скала^р (Группа Rubytech), прикладных решениях НИУ «МЭИ» и ЦЦТ (Группа Rubytech) был развернут цифровой двойник технологической схемы энергоблока ТЭС (ЦДТЭС). Это автоматизированная система для сбора и обработки данных, прогнозирования изменений энергетических характеристик оборудования ТЭС, выполнения многовариантных расчетов режимов работы ТЭС для предоставления данных в смежные системы: АСУ ТП, ССПТИ, АИИС КУЭ и другие. Цифровой двойник помогает контролировать текущий режим работы и состояние оборудования ТЭС в реальном времени, рассчитывать оптимальные управляющие воздействия (команды управления, настроечные параметры алгоритмов управления регуляторов, технологические режимные карты, планы выполнения ремонтов и другие).
Отдельно стоит отметить применение цифровых двойников для оптимизации использования объектов возобновляемой энергетики — например, таких сложных конструкций, как ветровые турбины и солнечные станции. Анализ данных с них в реальном времени и моделирование позволяют повысить объемы выработки электроэнергии без изменения этих объектов или замены их компонентов.
Перспективы развития цифровых двойников в России
Ключевым фактором эффективности цифровых двойников становится инфраструктура, на которой они развернуты. В условиях повышенных требований к кибербезопасности и технологической независимости особую роль играют программно-аппаратные комплексы (ПАК) — решения, объединяющие отечественное ПО и оборудование в единую систему. При этом важно правильно расставить приоритеты: задача не в формальном импортозамещении, а в переосмыслении комплексного подхода к построению ИТ-инфраструктуры.
ПАК решают сразу несколько критически важных задач предприятий, для которых важна непрерывность производственных процессов: замкнутая среда снижает риски внешних воздействий и утечек данных, подтвержденная совместимость компонентов гарантирует их бесперебойное взаимодействие, архитектура ПАК спроектирована с учетом промышленных нагрузок и обеспечивает высокую отказоустойчивость. Безусловно, в ближайшие два-три года эти преимущества ПАК откроют новые возможности для промышленных предприятий: в единой среде можно сравнительно легко тестировать гипотезы и создавать прототипы будущих передовых решений — в том числе в области ИИ, роботизации и цифровых двойников. Достичь этого на старых программных продуктах, просто перенеся их на современную платформу, — невозможно.
Итак, создание нового ИТ-ландшафта на базе доверенных ПАК обеспечит технологическую независимость и соответствие требованиям кибербезопасности, заложит основу для глубокой цифровой трансформации предприятий: позволит оптимизировать архитектуру, пересмотреть пользовательские сценарии и масштабироваться с учетом современных требований бизнеса и технологий.
Практическое подтверждение этой стратегии уже есть. В рамках совместных инициатив с участниками рабочей группы «Открытая АСУ ТП» ведущие промышленные предприятия создают виртуальные модели цехов и производственных процессов на базовом инфраструктурном решении — ПАК АСУ ТП Скала^р. Благодаря этому решению заказчики могут объективно оценивать текущее состояние, прогнозировать риски и четко видеть возможности для масштабирования бизнеса, то есть использовать цифровые двойники не как демонстрационный инструмент, а как рабочий механизм трансформации.
Высоко оценивая текущие достижения, можно сформулировать дальнейшие приоритетные задачи предприятий и их технологических партнеров до 2030 года:
- построение доверенной инфраструктурной платформы как основы новой архитектуры предприятия, обеспечивающей технологическую независимость, кибербезопасность и долгосрочную устойчивость бизнес-процессов;
- создание распределенной сети стендов для адаптации передовых технологий и решений, автоматизирующих производственные процессы;
- формирование каталога российских флагманских продуктов АСУ ТП, включая цифровые двойники; • применение тренажерных комплексов для совершенствования технологических и производственных процессов, обучения и повышения квалификации персонала.
Сегодня цифровые двойники на наиболее продвинутых предприятиях охватывают все уровни производства — от отдельных станков до целой производственной линии или цепочки поставок. Они становятся частью единой цифровой экосистемы компании, ее стратегическим активом, позволяют кратно нарастить производительность и сохранить конкурентоспособность.