Анализ основных рисков снижения эффективности деятельности промышленных предприятий при внедрении цифровых двойников в автоматизированную систему управления жизненным циклом продукции

Введение

В настоящее время в связи с постоянным усложнением технологических процессов, ростом объема данных, которые необходимо обрабатывать и анализировать, невозможно обеспечить эффективное функционирование промышленного предприятия без использования инструментов новой Индустрии 4.0.

Индустрия 4.0 представляет собой сложную, многоуровневую организационно-техническую систему, основанную на интеграции в единое информационное пространство физических операций и сопутствующих процессов [8, 15] (Kamanina, 2017; Sazonov, Vasileva, Mikhaylova, 2020). Индустрия 4.0 состоит из шести основных подсистем, таких как PLM (Product Lifecycle Management – управление жизненным циклом изделия), Big Data (большие данные), Smart Factory (продуманный завод), Cyber-physical systems (киберфизические системы), Internet of Things (Интернет вещей), Interoperability (функциональная совместимость). Совокупность данных шести подсистем позволит создать эффективную бизнес-модель современного промышленного предприятия.

Остановимся более подробно на организационно-технической системе управления жизненным циклом изделий PLM, основанной на принципе дуализма объект-операция/физическое-информационное [1, 3] (Paton, Andrew, 2019; Stark, 2020).

Такая система подразумевает, что необходимо преобразовать все процессы жизненного цикла изделия, происходящие в физическом пространстве (материальное-техническое обеспечение, производство, эксплуатация, утилизация и др.), в соответствующие процессы в информационном пространстве, а также иметь возможность обратного преобразования информационных процессов в физические.

Целью применения промышленными предприятиями современных технологий управления жизненным циклом (PLM) при разработке продукции является повышение качества создаваемых изделий с сокращением сроков и затрат за счет автоматизированной сквозной поддержки на всех стадиях жизненного цикла изделия всех процессов его разработки, изготовления и эксплуатации. Одной из необходимых технологий для реализации системы автоматизированного управления жизненным циклом изделия является создание цифрового двойника (Digital Twin).

В связи с этим целью настоящей статьи становится проведение краткого анализа основных рисков снижения эффективности деятельности промышленных предприятий при внедрении цифровых двойников в автоматизированную систему управления жизненным циклом продукции и предложение мероприятий по минимизации выявленных рисков.

Для реализации поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

1) провести краткий анализ технологии внедрения цифровых двойников в АСУЖЦ;

2) обобщить основные макроэкономические факторы, которые представляют опасность для успешной и эффективной деятельности промышленных предприятий при внедрении цифровых двойников в АСУЖЦ;

3) проанализировать главные риски, которые могут возникнуть непосредственно при внедрении цифровых двойников в АСУЖЦ, и описать последствия данных рисков;

4) рассчитать уровни рисков у выявленных макроэкономических факторов;

5) предложить ряд мероприятий по минимизации влияния макроэкономических факторов на эффективность внедрения цифровых двойников в АСУЖЦ.

Описание процесса внедрения цифровых двойников в АСУЖЦ промышленной продукции

Начнем с рассмотрения технологии внедрения цифровых двойников в АСУЖЦ. Цифровой двойник представляет собой цифровую копию физического объекта или процесса и позволяет оптимизировать деятельность промышленных организаций.

В целях достижения эффективной работы промышленных организаций при внедрении технологии цифровых двойников целесообразно, чтобы документы цифрового двойника включали информацию о геометрической модели объекта, наборе расчетных данных деталей, узлов и объекта в целом (математические модели), информацию о технологических процессах изготовления и сборки и данные об испытаниях (верификация математических моделей) [2, 10] (Kurganova, Filin, Chernyaev, Shaklein, Namiot, 2019). Далее эти данные необходимо структурировать в единой автоматизированной системе управления жизненным циклом изделия (PLM-системе) [9] (Komrakov, Sukhorukov, 2017).

К примеру, это возможно реализовать в рамках цифровой платформы CML-Bench [14] (Sazonov, 2019), предназначенной для автоматизации ключевых инженерных процессов, связанных с мгновенной кастомизацией, цифровым проектированием, моделированием, виртуальными испытаниями [18] (Starozhuk, Yakovleva, 2019) и подготовкой всей необходимой производственной документации, посредством трансдисциплинарного и надотраслевого компьютерного инжиниринга.

Анализ потенциальных рисков снижения эффективности деятельности промышленных предприятий при внедрении цифровых двойников

Несмотря на очевидные преимущества цифровых двойников [10, 12] (Kurganova, Filin, Chernyaev, Shaklein, Namiot, 2019; Ponomarev, Feofanov, Grushina, 2019), на сегодняшний день можно выделить ряд макроэкономических факторов и потенциальных рисков, последствия которых могут привести к снижению эффективности промышленных предприятий при внедрении цифровых двойников в систему автоматизированного управления жизненным циклом продукции (рис. 1).

Рисунок 1. Совокупность рисков, которые могут привести к снижению эффективности деятельности промышленных предприятий при внедрении цифровых двойников в АСУЖЦ

Источник: составлено авторами.

Во-первых, нехватка высококвалифицированных специалистов в области внедрения цифровых двойников в автоматизированную систему управления жизненным циклом промышленной продукции может повлечь за собой отсутствие окупаемости вложенных затрат. Более того, неправильный анализ специалистами результатов, полученных с помощью цифровых двойников, может привести к неверно принятым управленческим решениям.

В связи с переходом на цепочку взаимодействия «человек – компьютер – цифровой двойник – компьютер – исполнительный механизм» появляется важный риск, связанный с верификацией цифровых моделей, на которых базируются цифровые двойники. По оценкам экспертов, к рискам снижения достоверности цифровых моделей [2, 6, 7, 17, 19] (Bugorskiy, Goloskokov, 2011; Danilevich, 2013; Starozhuk, Yakovleva, 2020; Stroganova, 2010) можно отнести ошибки разработчиков, недостоверные математические расчеты, недостаточность внесенных сведений, характеристик о промышленной продукции в модель, недостаточный учет ограничений и факторов внешней среды при разработке цифровой модели, отсутствие единых государственных стандартов и методов верификации цифровых моделей.

Также в настоящее время эксперты выделяют проблему защиты информации, связанную с угрозами в отношении цифровых двойников [4, 5] (Taylor, Dargahi, Dehghantanha, Parizi, Choo, 2019; Brom, Terenteva, 2018). Важно обеспечить информационную безопасность, поскольку цифровой двойник является ключевым элементом в автоматизированной системе управления жизненным циклом промышленной продукции.

Все эти макроэкономические факторы и риски, непосредственно связанные с разработкой и внедрением цифровых двойников в АСУЖЦ, в совокупности могут привести к невозможности достичь эффективности внедрения цифровых двойников промышленными предприятиями из-за высоких затрат на его разработку на входе и отсутствия желаемых и достоверных результатов на выходе.

Количественная оценка уровня риска выявленных макроэкономических факторов

Применим метод прямой количественной оценки макроэкономических факторов [11, 20–21] (Orlov, Tsisarskiy, 2013; Fedorets, 2008; Shitikova, Tabunshchik, 2012), которые представляют опасность для эффективной деятельности промышленных предприятий при внедрении цифровых двойников в автоматизированную систему управления жизненным циклом продукции, с использованием матрицы «вероятность – ущерб» (табл. 1). Данный метод предполагает определение для каждого рискового события ранга вероятности его наступления (низкая, средняя и высокая), а также соответствующий для этого события потенциальный ущерб (малый, средний и большой).

Таблица 1

Применение матрицы «вероятность – ущерб» для оценки уровней риска макроэкономических факторов

В таблице 2 представим совокупность макроэкономических факторов (рис. 1), проведем оценку вероятности возникновения выявленных факторов, а также оценку потенциального ущерба от них (в данном случае – снижение эффективности деятельности промышленных предприятий при внедрении цифровых двойников в АСУЖЦ). С учетом этих данных и с использованием матрицы «вероятность – ущерб» для каждого макроэкономического фактора рассчитаем предполагаемый уровень риска и приведем его в таблице 2.

Таблица 2

Результат оценки уровня риска макроэкономических факторов

Из таблицы 2 видно, что наиболее опасные события, которые могут повлиять на снижение эффективности внедрения цифровых двойников в автоматизированную систему управления жизненным циклом продукции, могут быть связаны, по мнению авторов, с недостаточным количеством высококвалифицированных специалистов в области цифровизации и отсутствием единых методов верификации цифровых моделей, что является необходимым условием для получения достоверных сведений о результатах испытаний цифровых двойников.

Заключение

На основании всего вышеизложенного можно сделать следующие выводы. В данной статье авторами обобщены основные макроэкономические факторы, которые представляют опасность для успешной и эффективной деятельности промышленных предприятий при внедрении цифровых двойников в АСУЖЦ. Для каждого фактора рассчитан предполагаемый уровень риска на основании матрицы «вероятность – ущерб».

Обобщение макроэкономических факторов позволило авторам сформулировать главные риски, которые могут возникнуть непосредственно при внедрении цифровых двойников в АСУЖЦ, и описать последствия данных рисков.

В целях минимизации рисков снижения эффективности деятельности промышленных предприятий при внедрении цифровых двойников в АСУЖЦ в заключение хотелось бы предложить ряд мероприятий.

Во-первых, целесообразно осуществлять подробную проработку цифровой модели промышленной продукции высококвалифицированными специалистами. Особое внимание необходимо уделить верификации цифровых моделей, что возможно реализовать за счет установления датчиков на реальном устройстве и проведения сравнительных проверок [13, 16] (Rovnyagin, 2012; Smorodin, 2007).

Во-вторых, на этапе эксплуатации промышленной продукции, созданной с помощью цифровых двойников, разумно осуществлять мониторинг «жизнедеятельности» данной продукции для сбора информации и дальнейшего усовершенствования цифровых моделей.

В-третьих, решением проблемы информационной безопасности при внедрении цифровых двойников может стать внедрение технологии блокчейна [4, 5] (Taylor, Dargahi, Dehghantanha, Parizi, Choo, 2019; Brom, Terenteva, 2018) в систему автоматизированного управления жизненным циклом промышленной продукции. Технология блокчейна позволит строить процессы производства промышленной продукции в реальном времени. С помощью распределенной базы данных возможно обеспечить отслеживание, прозрачность и видимость информационных данных о показателях надежности и качества продукции в процессе эксплуатации, стоимости процессов обслуживания, об интенсивности эксплуатации, фактических нагрузках, реальном износе и др. Информация о фактическом состоянии промышленной продукции будет доступна всем участникам автоматизированной системы управления жизненным циклом.

В целом внедрение предложенных мероприятий по минимизации рисков должно обеспечить конкурентоспособность и высокую эффективность промышленных предприятий за счет сокращения времени и стоимости выполнения заказов, обеспечения требований по качеству промышленной продукции, а также за счет сокращения количества посредников. В конечном итоге все это в совокупности позволит оптимизировать общую стоимость жизненного цикла промышленной продукции.