Цифровые двойники незаметно обгоняют ИИ по эффективности в промышленности. IT-World выяснял, как виртуальные копии заводов и атомных реакторов сокращают простои на 30% и почему Россия входит в число мировых лидеров этой технологии.
Когда речь заходит о самых эффективных и перспективных технологиях, на ум приходит ИИ. Выгоды и возможности нейросетей кажутся фантастическими. Но в качестве основы технологического развития специалисты все чаще называют не ИИ, а цифровых двойников — эта технология не настолько разрекламирована, но возможности, которые она открывает, едва ли не шире. В промышленности цифровые двойники называют краеугольным камнем «Индустрии 4.0».
Как выглядит «второе я» предприятия
Цифровые двойники в промышленности. Как виртуальные модели создают конкурентное преимущество
Цифрового двойника образуют данные (в том числе и те, что собирают различные датчики и сенсоры предприятия) и аналитические модули, которые могут воспроизводить и прогнозировать поведение объектов. К слову, в отдельных случаях в цифровых двойниках используется также ИИ. Выгоды от новой технологии вполне очевидны. Можно избежать потенциальных рисков при испытаниях и затрат на них, сократить прочие расходы посредством автоматизации, точнее спланировать ремонт оборудования и прочие работы, контролировать производство в реальном времени. На Западе возможности цифровых двойников оценили. Так, Siemens занимает одну из лидирующих позиций на рынке цифровых двойников. Прочие гиганты (IBM, Microsoft, Google), как любят говорить на профильных мероприятиях, тоже «зашли в эту историю». Другие компании формируют компетенции в этом направлении. А на рынке появляются все новые игроки.
Государство и бизнес вовремя обратили внимание на перспективную технологию — нормативы для электронных двойников у нас начали разрабатывать еще в 2017 году. В этом плане мы стали одними мировых лидеров, как свидетельствует Росстандарт, и сейчас можно наблюдать практические результаты такого процесса. В прошлом году госкорпорация «Росатом» завершила пилоты по цифровым двойникам для ключевых объектов атомной инфраструктуры. Это позволило, кроме прочего, сократить время диагностики на 30%. Также «Росатом» работает над «Прорывом», это один из ведущих инновационных проектов в мировой атомной энергетике». Он предусматривает создание новой технологической платформы отрасли на базе замкнутого ядерного топливного цикла с использованием реакторов на быстрых нейтронах. Внедрение цифрового двойника в рамках «Прорыва» позволило более чем на 60% увеличить производительность.
Следует сказать, что «цифровой двойник» — понятие достаточно широкое и не всегда отражает предприятие целиком. Это может быть и отдельный процесс. К примеру, ООО «АЭМ», один из дивизионов «Росатома», внедрило на производстве систему «Цифровой двойник изделия» на базе low-code-платформы «Атомкод» от компании «Цифрум», которая также входит в ГК «Росатом». В результате время поиска информации снизилось в 3–4 раза, и количество ручных операций уменьшилось на 30%. Это в свою очередь способствует снижению числа ошибок. К примеру, проверка данных о сложных компонентах, таких как насосы для АЭС, сократилась по времени в 4 раза (с 1 часа до 15 минут).
Внедрение цифрового двойника на одной из площадок компании «Сибур» помогает, помимо прочего, дисциплинировать персонал и снизить травматизм. С помощью персональных носимых трекеров перемещения сотрудников отслеживается и контролируется использование страховки при высотных работах. В другом случае цифровой двойник необходим для оптимизации производственных и логистичеких процессов.
Компания «Газпром нефтехим Салават» создала цифровой двойник реальных производственных объектов, интегрированный с базами данных оборудования и нормативной документацией. Была также разработана система управления инженерными данными, сопряженная с системой технического обслуживания и ремонтов (ТоиР). Благодаря этому ремонтные работы стало возможно своевременно планировать с учетом всех особенностей и нюансов эксплуатируемого оборудования.
ПАО «КАМАЗ» широко применяет цифровые двойники на своих производствах. Для компании ООО «АДЕМ-инжиниринг» разработали «полный цифровой двойник техпроцесса и управляющую программу для обработки на станке с ЧПУ». Все этапы обработки детали сначала запускаются в режиме цифровой симуляции: выполняется подбор режущего инструмента, циклов обработки, скорости станка и прочих параметров. Результат — заметное повышение скорости работы оператора станка. Используются цифровые двойники и для управления конвейером, и для моделирования деталей и узлов, и даже для краш-тестов автомобилей. Электромобиль «Кама-1» по крайней мере тестировали именно так. Все испытания на прочность были виртуальными.
А в «Северстали» успеха достиг цифровой двойник трубного проката, который заранее определял свойства изделий, сокращая количество брака, способствовал внедрению подобных технологий не только в цехах, но и в бухгалтерии — там с его помощью анализируются транзакции.
Что под капотом
Перечисленные проекты, разумеется, не удалось бы реализовать, если бы на рынке не было соответствующих (как по степени зрелости, так и по конкретным техническим характеристикам) продуктов. Спрос и предложения активно стимулируют друг друга. Появляются компании, целиком и полностью ориентированные на область цифровых двойников. Пример — компания Digital Twin, то есть буквально «Цифровой двойник». Компания работает в таких направлениях, как социально-экономические, инженерно-технические, транспортные и геоаналитические задачи, «помогает оптимизировать процессы, определяя узкие места и неэффективности». Залог успеха команда видит в аккумулировании компетенций как в свежих технологиях (ИИ), так и в более «консервативных» (прикладная математика, физика, экономика и наука о данных).
РЭО оцифровал более 80% полигонов России
А среди вендоров-лидеров из числа «универсалов» — Softline и Datana. Datana Shopfloor («Цифровой завод»), представляет собой универсальную платформу управления цифровыми двойниками. Она дополняет уже работающие решения, объединяя их в единую систему. Также предусмотрено подключение произвольного числа цифровых советчиков, действующих параллельно и последовательно, с согласованным обменом данными. При внедрении решения процессы предприятия связываются через единую цифровую среду в сквозные цепочки планирования заказов и производства (среднесрочное планирование портфеля и плана производства) и производства продукции (настройка технологических процессов для минимизации себестоимости производства). Вендор заявляет о следующих потенциальных эффектах от внедрения: повышение маржинальности и качества продуктов, а также выработки до 5%, оптимизация загрузки производства и уменьшение потребления энергоресурсов. Есть у Datana и более специализированные решения. Datana Sense — это программно-аппаратный комплекс для оптимизации процесса производства в металлургической отрасли. Он позволяет улучшить процесс производства на основе данных, получаемых с различных сенсоров, датчиков, камер, а также из информационных систем предприятий (АСУ ТП, MES, НСИ). На основе этих данных в реальном времени формируются прогнозы и рекомендации.
Sotfline предлагает платформу для разработки и эксплуатации цифровых двойников AiLine. Для отслеживания текущего состояния оборудования и прогнозирования его работы на различных производствах применяются системы предиктивной аналитики. В частности, это касается неисправностей. Кроме того, AiLine позволяет создавать и настраивать персональные дашборды и отчеты — например, о качестве данных с датчиков, операционной эффективности и многом другом. Платформа интегрируется с уже существующими базами данных предприятия и программно-аппаратными комплексами сбора данных и диспетчерского контроля на основе встроенных коннекторов. По утверждению вендора, минимальное время, необходимое для разработки, развертывания и запуска цифрового двойника предприятия с AiLine, составляет 4 недели. При разработке в фокусе внимания были «ускорение и упрощение прототипирования и внедрения технологий на основе ИИ». Платформа позволяет реализовывать индивидуальные проектные решения под конкретные запросы заказчика, предоставляя инструменты для создания и внедрения ИИ-технологий. Отдельно вендор упоминает использование в AiLine языка программирования Python, что обеспечивает широкие возможности для интеграции с различными библиотеками и инструментами ИИ. Также стоит отметить, что Softline располагает широким спектром собственных решений и другого типа, которые могут применяться в различных проектах. Например, IoT-платформа Fundamento. С ней команда Softline реализовала проект с одним из ведущих производителей удобрений. Результатом стал цифровой двойник, который позволяет контролировать перемещения продукции между производственными и складскими зонами, сокращая потери и уменьшая затраты на инвентаризацию.
Еще одно решение — DES.MES (Digital Enterprise Solution. Manufacturing Execution System) от компании «Айтеко». Эта система автоматизации процессов ориентирована на предприятия химического производства, нефтехимии и нефтепереработки. DES.MES содержит модули моделирования производства, согласования материального баланса, оптимального календарного планирования, системы сбора производственных данных и отчетности. Путем создания цифрового двойника производственного процесса с использованием данного ПО можно решить ряд проблем управления предприятием. Среди них — обеспечение прозрачности и повышение уровня управляемости, оперативность и точность согласования материального баланса в условиях неполноты и наличия ошибок в измерительной информации, а также оптимизация производственного процесса и состава измерительного оборудования. Помимо DES.MES компания «Айтеко» разработала WiseTeco — платформу для получения телеметрической информации с датчиков и инженерных систем, обеспечивая мониторинг и автоматический контроль показателей на основе заданных порогов по ключевым параметрам, оповещение персонала о нарушениях и об аварийных ситуациях. В платформе реализована возможность автоматически и вручную управлять объектами, запускать автоматические сценарии управления оборудованием на основе политик по расписанию либо же по наступлению событий.
В декабре 2025 года группа Rubytech, Positive Technologies и МЭИ анонсировали разработку унифицированного решения для ТЭК — цифрового двойника энергосистемы на базе открытой платформы АСУ ТП. Это позволило предприятиям ТЭК сосредоточиться на профильных задачах, делегировав построение и обеспечение технологической платформы консорциуму разработчиков.
Цифровой двойник ЦДЭС на базе «Машина управления технологическими процессами Скала^р» (ПАК АСУ ТП, продукт группы Rubytech) — это среда для тестирования, обучения и внедрения технологий в энергетике. Выступая в качестве многофункциональной платформой, он позволяет проверять корректную работу новых технологий в условиях, максимально приближенных к реальным, за счет распределенной сети стендов. На его базе формируется каталог российских продуктов АСУ ТП — в него включаются цифровые решения, в том числе модели оптимизационного планирования и инструменты автоматизации.
АО «МЦД» разработало систему автоматизации процессов технического обслуживания и ремонта на предприятиях с цифровыми двойниками и дополненной реальностью. Называется продукт ServiceVizor. Его внедрение может сократить затраты на ликвидацию аварий и простоев оборудования, а также повысить контроль персонала вкупе с исполнительской дисциплиной. Стоит сказать, что потери от внеплановых простоев оборудования составляют от 3 до 5% от оборота и от 30 до 40% от прибыли. С ServiceVizor этого можно избежать. А количество внезапных поломок при использовании системы сократится более чем на треть. Система, как следует из описания, включает две взаимосвязанные части: мобильное приложение и комплекс веб-приложений. Мобильное приложение использует оперативный персонал, получая помощь при выполнении работ на производстве посредством интерактивных инструкций в дополненной реальности, выполняя сбор информации о замечаниях и дефектах. Веб-приложение применяет административно-техническое и оперативное руководство, осуществляя контроль над качеством и периодичностью выполнения работ, состоянием производственного оборудования или качеством конечной продукции, а также управляя интерактивными инструкциями и технологическими картами.
Любопытным образом представляет свое решение Biplane3D ростовская компания Biplane. Отдельные визуальные элементы этой 3D-системы визуализации бизнес-процессов для мониторинга, анализа и оптимизации работы бизнеса в реальном времени представлены прямо на сайте. Платформа позволяет моделировать в 3D, проектировать и управлять рабочими пространствами. В режиме «Моделирование» визуализируются и оптимизируются бизнес-процессы, цепочки поставок и производственных операций через симуляции. Режим «Строительство» помогает создавать детализированные архитектурные решения (моделировать помещения, добавлять оборудование, проектировать инженерные коммуникации). Режим «Аналитика» обеспечивает интеграцию BI-данных на 3D-карте с графиками и метриками, привязанными к объектам. Также вендор анонсировал, что в скором времени в системе появится подключение датчиков и камер для отображения данных и трансляции с объектов в реальном времени.
«Серп» из Санкт-Петербурга — еще одна группа компаний, которая занимается созданием цифровых двойников производств. «Серп» подчеркивает свою ориентированность на инновации. Основным профилем заявлен реинжиниринг бизнес-процессов, внедрение единой информационной платформы с использованием информационных каналов на основе квантовых технологий, прогнозирование работы инженерного оборудования, а также оснащение специализированным оборудованием для построения киберфизических систем. При этом при реализации проектов «Серп» активно внедряются технологии виртуальной (к примеру, для тренажеров) и дополненной реальности.
Проблемы и перспективы
Уход западных вендоров с российского рынка, разумеется, создал сложности для развития цифровых двойников. Поиск новых решений потребовал времени. В некоторых направлениях еще нужно «подтянуться». Но критический урон все-таки нанести не удалось. Рынок цифровых двойников в России продолжает расти. Еще один сдерживающий фактор — отсутствие стандартизации. Отчасти это результат ухода вендоров и срочного поиска замены их решениям по принципу «внедряем то, что есть». Пока это не критично. Но одна из перспектив, касающихся использования цифровых двойников, — объединение их в единые экосистемы. Это, кроме прочего, поможет воссоздавать в виртуальном пространстве весь жизненный цикл изделий, от идеи до утилизации. И вот на этом этапе отсутствие единых стандартов может стать серьезной проблемой.
Изменение цифрового ландшафта привело к отсутствию достаточного количества квалифицированных кадров на рынке. Это не специфическая проблема для цифровых двойников. Такая ситуация характерна сейчас почти для всех сфер ИТ. Для создания цифровых двойников требуются команды, где в первую очередь должны быть Data Analyst для изучения данных, выявления закономерной и аномалий, Data Scientist, который разрабатывает математические модели и алгоритмы прогнозирования, а также отраслевые инженеры, способные верно интерпретировать данные с учетом того, как работает конкретное оборудование. Крайне востребованы знания в области программирования и моделирования процессов, управления потоками данных. Речь, в частности, о Python, SQL, Docker, Kafka, Airflow.
Поскольку промышленность во многих своих проявлениях является достаточно консервативной областью, то достаточно распространенной проблемой является сложность интеграции современного оборудования для цифровых двойников с существующими системами. Некоторые устаревшие процессы сложно оцифровывать, сетуют специалисты. Предстоит поработать и над законодательной базой в области цифровых двойников. Хотя подготавливать соответствующие нормативы у нас начали достаточно рано, развитие и изменения в области требуют внимания со стороны регуляторов. И здесь, впрочем, как и в случае с выработкой единых стандартов, ИТ, промышленности и регуляторам было бы разумно действовать сообща.
Отдельной большой проблемой в случае цифровых двойников становится обеспечение безопасности данных, поскольку большое их количество аккумулируется в одной системе. Справиться с этим можно лишь посредством комплексного подхода и выработки новых стандартов кибербезопасности.