Prospects for the development of digital twin technology of products and services in the material production

Введение

В настоящее время наблюдается мегатренд на цифровизацию (digitization) и сервитизацию (servitization) с использованием цифровых технологий и цифровых двойников (digital twin) для поддержки цифровой трансформации экономики. В литературе новые цифровые технологии рассматриваются как средство создания дополнительной ценности, укрепления отношений с клиентами и ускорения процесса сервитизации на производстве. Внедрение такого комплекса технологий и бизнес-решений может привести к адаптации жизненного цикла продукта и услуги, а также всей бизнес-модели в сторону полноценного цифрового сервиса (diservitization) [1].

Общий жизненный цикл продуктов и услуг, состоящий из четырех основных этапов (проектирование, моделирование, производство и использование продуктов и услуг), является основой для интеграции цифровых технологий и связанных с ними данных. Важно заметить, что существует разрыв в отношении интеграции данных между производством и использованием продуктов и услуг (разрыв в уровне цифровизации технологических процессов и цифровизации бизнес-процессов). Для устранения этого разрыва и демонстрации того, как данные могут быть интегрированы на протяжении жизненного цикла продукта и услуги, применяется подход, основанный на модели, включающей цифровое дублирование (digital twinning) объектов реального мира.

Цифровой двойник (ЦД) – разработка, обеспечивающая интеллектуальное производство, которая служит основной технологией поддержки четвертой промышленной революции, может отражать физическую информацию в киберпространстве и манипулировать физическими объектами посредством изучения и исследования информационных моделей [2] (Fan et al., 2021). Цифровые двойники и связанные с ними цифровые технологии рассматриваются как факторы, меняющие правила игры в производстве, поскольку они прокладывают путь к повышению конкурентоспособности и создают дополнительную ценность.

На данный момент многие организации уже внедрили или находятся в процессе внедрения основных аспектов цифровых двойников: обработка данных, информации и аналитика производственных процессов.

Цифровые двойники, применяемые на протяжении всего жизненного цикла продукта, позволяют моделировать, прогнозировать и оптимизировать производственные системы и процессы компании, прежде чем компания начнет инвестировать в создание новых физических прототипов, их последующий маркетинг и продажу.

Цифровые технологии усиливают трансформацию экономики в сторону сервитизации, интегрируя продукты и услуги, прокладывая путь для системы сервисов продуктов (Product Service Systems) [1]. Эти новые цифровые технологии позволяют создавать дополнительную ценность и укреплять отношения с клиентами за счет ускорения процесса обслуживания на производстве. Кроме того, интеграция новых технологий в производственный процесс создает необходимость в адаптации традиционного жизненного цикла продукта для лучшей поддержки системы сервисов продуктов.

В результате быстрого изменения условий существования рынка у компаний возникла необходимость реагировать на вызовы и требования потребителей за более короткий период. Для более качественного перехода от одной бизнес-модели к другой компании (чаще всего это компании, занимающиеся промышленной деятельностью) необходима цифровая трансформация промышленных предприятий. Цифровая трансформация подразумевает внесение «коренных преобразований в технологии, культуру, операции и принципы создания новых продуктов» [3–5] (Dudareva, Arakcheev, Dudarev, 2020; Travushkina, 2021; Drogovoz, Kashevarova, Dadonov, Sadovskaya, Trusevich, 2021). Одним из элементов цифровой трансформации является технология умного производства, в которую входит концепция цифрового двойника. Данная технология состоит из таких процессов, как автоматизация, роботизация, Интернет вещей (IoT), облачные вычисления, машинное обучение / искусственный интеллект, дополненная реальность и др. [6–9] (Shiboldenkov, Vanyashkina, Pakhomova, 2021; Shiboldenkov, Podrezov, 2021; Drogovoz, Yudin, Grosheva, 2021; Kashevarova, Ivanov, 2021).

Таким образом, расширенные продукты (extended products) представляют собой гибридную комбинацию продуктов и услуг и открывают новый вид продукции. Рассматривая общий жизненный цикл расширенных продуктов и услуг, объединяющий возможности продуктов и услуг, а также связанные с ними фазы жизненного цикла, возможно увидеть, что расширенный жизненный цикл состоит из разработки продукта/услуги, моделирования, производства и использования продукта/услуги и дополнения его этапами обслуживания для расширенной интеграции на протяжении жизненного цикла продукта и обслуживания.

Аналогично другим составляющим умного производства, концепция цифрового двойника в последние годы вызывает растущий интерес как в научно-исследовательских разработках, так и путем реализации в промышленности, о чем свидетельствует рост публикаций, статей и коммерческого маркетинга [10] (VanDerHorn, Mahadevan, 2021).

«Цифровое предприятие» имеет возможность применять технологию больших данных, получая при этом ценную информацию для принятия быстрых и уверенных решений, а также для создания лучших в своем классе продуктов за счет эффективного производства [11] (Kokorev, Yurin, 2019).

В данной работе необходимо определить этапы развития и внедрения цифровых двойников на различных промышленных предприятиях. Определим возможность временного развития внедряемых цифровых двойников в производственных процессах. Также рассмотрим примеры цифровых двойников, применяемых в российских компаниях.

Методология

В данном исследовании проводится анализ развития цифровых двойников (по «вертикали» и «горизонтали»).

Для такого анализа используются нижеприведенные публикации зарубежных и отечественных специалистов в области цифровизации.

Концепция цифрового двойника берет свое начало в презентации Майкла Гривса 2003 года об управлении жизненным циклом продукта, основанной на его работе с Джоном Виккерсом. Мотивацией Гривса и Викерса для разработки концепции был переход от преимущественно бумажных и ручных данных о продукте к цифровой модели продукта, которая стала бы основой для управления жизненным циклом [12] (Wang, 2020).

Майкл Гривс выделил такие типы цифровых двойников, как:

● Прототип (DTP). Данный тип содержит информационные наборы, необходимые для описания и создания физической версии, которая дублирует виртуальную версию.

● Экземпляр (DTI). Такой тип цифрового двойника описывает конкретный соответствующий физический продукт, с которым отдельный цифровой двойник остается связанным на протяжении всего срока службы этого физического продукта.

● Агрегатор (DTE), его можно использовать для тестирования взаимодействия программных компонентов или моделирования сценариев для управления программными компонентами и записи результатов [13] (Grieves, Vickers, 2016).

Таким образом, этапы разработки цифровых двойников осуществляются «по горизонтали» (начиная с прототипа, заканчивая – агрегатором) (рис. 1).

Рисунок 1. Развитие цифровых двойников по горизонтали

Источник: [13] (Grieves, Vickers, 2016).

Применение цифрового двойника возможно во многих сферах анализа продаж товаров и продуктов, их разработки и производства. Так, Siemens [14] предлагает свои клиентам использование цифровых двойников для следующих целей:

· для эффективного проектирования новых продуктов;

· в производстве и планировании производства;

· для сбора, анализа и обработки оперативных данных.

Применение и внедрение цифровых двойников на различных видах промышленного производства осуществляется «по вертикали» (рис. 2).

Рисунок 2. Развитие цифрового двойника по вертикали

Источник: составлено авторами.

Цифровые двойники в нефтяной промышленности используются на всех этапах: от геологоразведки и добычи до нефтепереработки и трубопроводов.

С помощью цифровых двойников, которые позволяют получить и проанализировать информацию о работоспособности оборудования и систем при помощи Интернета вещей, рассчитывающих вероятность износа или выхода из строя оборудования, персонал может быстрее принимать меры для предотвращения критической ситуации. Также двойники используются при подборе оптимального режима работы, увеличивая при этом объемы добычи и нефтепереработки [15].

Такие компании, как: Shell [16], BP, «Газпром нефть», применяют цифровые двойники для оптимизации процесса поиска и добычи нефти.

Концепцию цифровых двойников возможно применять на всевозможных химических производствах, в том числе и на производстве неона. Так, на производстве высокочистого неона в МГТУ им. Н.Э. Баумана планируется развитие всех этапов ЦД (от продукта до системы) с целью повышения эффективности производства и применения.

Концепции применения цифровых двойников на различных предприятиях могут существенно отличаться друг от друга, начиная от более простого («продукт») – предоставление данных на отдельной линии производства для контроля за его работоспособностью [20] (Kashevarova, Shiboldenkov, 2020), к более сложному («система») – проведение анализа данных с различных этапов жизненного цикла гибких производственных систем [2] (Fan et al., 2021).

Кроме того, внедрение цифровых двойников на различных производствах определяется временными параметрами, поэтапно определяющими интенсивность их развития. Так, в статье «Концепция цифровых двойников как современная тенденция цифровой экономики» [19] (Shpak, Sycheva, Merinskaya, 2020) авторы выделили несколько этапов развития цифровых двойников на предприятиях:

1. В краткосрочной перспективе: возможность контроля активов и оптимизация с целью усовершенствования процесса использования данных и снижения затрачиваемых ресурсов. При переходе компании на использование цифровых двойников ключевую роль занимает возможность расчета и построения прогнозов для надежного технического обслуживания и внепланового ремонта работающего оборудования.

2. В среднесрочной перспективе: в промышленности необходимо применение цифровых двойников, именно за счет этого можно повысить не только управленческую, но и эксплуатационную эффективность. В масштабах крупных производств и массива производственных потоков важно произвести оптимизацию всех процессов, что позволит своевременно отслеживать состояние, выполнять профилактические и ремонтные работы оборудования. Можно заметить, что в использовании нового «элемента» заложена одна достаточно важная черта – внедрение инноваций (особенно это необходимо на стадии проектирования), что позволяет не только проверять текущее состояние и следить за исправностью всех процессов, но и создавать новое, улучшать систему и процессы для получения обновленных продуктов. Это возможно также в рамках реализации бизнес-моделей, рассчитанных на результативность. Появляется возможность использования цифровых двойников старых моделей, что позволяет создать на их базе новые продукты, учитывая при этом все возможные факторы условий и возможностей создания и эксплуатации.

3. В долгосрочной перспективе: цифровые двойники используются для внедрения инноваций в научно-производственный процесс, это возможно благодаря собранным и сформированным аналитическим данным. Внедрение цифровых двойников позволит российским предприятиям снизить простои и случаи отказа оборудования, сократить затраты на техническое обслуживание и усовершенствовать процедуры прогнозирования.

Таким образом, при долговременном последовательном внедрении цифрового двойника в производстве увеличивается эффективность его применения путем снижения производственных затрат и повышения его доходности.

Рисунок 3. Взаимосвязь этапов развития цифровых двойников (по «горизонтали», «вертикали», «времени») 1 – краткосрочная перспектива,

2 – среднесрочная перспектива,

3 – долгосрочная перспектива.

Источник: составлено авторами.

В технологический пакет цифрового двойника входят такие технологические составляющие, как киберфизические системы (CPS) и Интернет вещей (IoT), они сосредоточены на идее подключения физической системы к системам сбора данных, вычислительным и/или коммуникационным системам, но подходят к этому с разных точек зрения:

- концепция CPS – с точки зрения системной инженерии и перспективы управления;

- IoT – с точки зрения сетей и ИТ;

- цифровой двойник – с точки зрения вычислительного моделирования (машинное обучение / искусственный интеллект) [10] (VanDerHorn, Mahadevan, 2021).

К тому же цифровое дублирование объектов предприятия происходит не только по вертикали и горизонтали, но и по разным этапам жизненного цикла, прибавляя разнообразные синергетические эффекты на каждой фазе.

Начнем с того, что на этапе проектирования, по-видимому, происходит расширение возможностей использования традиционного дизайна, основанного на продукте, в направлении комбинированного дизайна продукта, услуг и сервисов. Важными подходами данного этапа можно назвать несколько инструментов [1]:

1. Креативные подходы (такие как дизайн-мышление) способствуют совместному творчеству с разными лицами, стимулируют инновации и выполняют качественную концептуализацию на этапе проектирования.

2. Расширенное цифровое моделирование, которое позволяет обогатить семантический контекст, включив расширенную ориентацию на обслуживание и потребительский опыт.

3. Использование автоматизированных технологий (например, предлагая

комбинированное программное обеспечение и консультационные услуги в виде рабочих процессов в облаке), таким образом расширяя цифровые представления, ориентированные на проектирование и моделирование аддитивного производства с точки зрения геометрического проектирования. Согласно исследованиям, этап проектирования имеет решающее значение для обеспечения устойчивости систем сервисов продуктов, которая ограничена отсутствием поддержки в принятии решений всех заинтересованных сторон.

Поэтому многоперспективные оценки с учетом устойчивости и точек зрения различных заинтересованных сторон позволяют выбрать подходящие сценарии.

Этап моделирования основывается на проекте и облегчает улучшения за счет применения целевых методов. Комбинированные предложения продуктов и услуг требуют дополнительных возможностей моделирования по сравнению с моделированием продуктов. Это связано с растущей сложностью в отношении заинтересованных сторон и взаимозависимостей между продуктами, услугами и сервисами. Цифровой двойник процессов и моделирование бизнес-процессов в общем представляют собой одну из возможностей описания взаимодействия между потребителями, производителем, продуктами и услугами.

Дополнительная ценность для клиентов обеспечивается, например, за счет моделирования вероятности задержек, включая соответствующие взаимодействия, такие как оповещения. В таком контексте расширенное моделирование с учетом как продуктов, так и услуг обеспечивает тесную совместимость между этапом проектирования и моделирования и в определенной степени обеспечивает предиктивный контроль качества.

В частности, моделирование, основанное на ЦД, рассматривается как техника ускорения для отраслей с интенсивным использованием активов. Однако базовые рабочие процессы и исполняемые процессы не только могут использоваться в качестве основы для моделирования, поддерживающего анализ или прогнозы «что, если», но и повышают гибкость и эффективность благодаря отслеживанию изменений в реальном времени с помощью ЦД.

Повышение вовлеченности клиентов в процесс индивидуализации и кастомизации может быть актуальным на этапе производства продукта за счет сочетания продуктов с услугами. Управление оцифровкой производства и применение стандартов качества хорошо зарекомендовали себя благодаря подходам, основанным на данных и знаниях, в сочетании с обнаружением аномалий на производстве и связанного с ними потребительского опыта.

Перейдем к одному из видов цифровых двойников, а именно – к цифровому двойнику организации [20] (Kashevarova, Shiboldenkov, 2020). Данный вид цифрового двойника – это модель, которая максимально точно описывает реальные причинно-следственные зависимости между показателями компании.

Основной задачей цифровых двойников организации является поддержка принятия управленческих решений на этапах планирования, контроля, анализа компании и всех процессов, происходящих в ней.

Некоторые области применения цифровых двойников организации:

● управление экономической эффективностью цепочки создания стоимости;

● управление программой цифровой трансформации;

● управление рисками;

● интегрированное производственно-экономическое планирование на основе нормативов;

● инвестиционное планирование / управление портфелями проектов / управление инновациями [21].

В настоящее время нашим государством уделяется серьезное внимание развитию цифровых технологий в промышленности.

Так, в «Дорожной карте развития «сквозной» цифровой технологии» представлена информация о проектах, которые являются «новыми производственными технологиями» [22].

Сквозная цифровая технология «Новые производственные технологии» – это сложное объединение знаний, ведущих технологий и системы интеллектуальных идей, сформированных на базе фундаментальных и прикладных научных разработок.

Новые производственные технологии – объединение современных подходов, разработок и процессов, которые используются для проектирования продуктов, способных составить конкуренцию, но пока в сравнении с традиционными технологиями имеют меньшее распространение и востребованность, но развитие идет стремительными темпами.

Цифровые двойники являются одной из главных технологией-интегратором для «сквозных» цифровых технологий. Они способствуют выводу компаний на новый, более высокий уровень устойчивого развития на пути достижения промышленного лидерства на мировом рынке. Как сказано ранее, цифровые двойники – средство, которое позволит сэкономить время, финансы и прочие ресурсы в несколько раз, при этом обеспечивая производство качественной продукции с конкурентоспособными характеристиками за короткий промежуток времени в условиях изменчивых экономик, запросов компаний, реализуя триаду «технологический прорыв – технологический отрыв – технологическое лидерство».

Важным этапом для организации цифровых двойников является образование многоуровневой матрицы, в которую заносятся целевые показатели и ресурсные ограничения. Это необходимо для объединения большого количества параметров и характеристик объекта, а при дальнейшей работе осуществления контроля над процессами – и оперативного внесения корректировок в существующие программы.

Необходимым этапом работы для организации всемирных конкурентоспособных программ также является осуществление комплекса действий «Формирование национального Digital Brainware» – «оцифровка» всех физических и прочих, чаще всего дорогостоящих и уникальных экспериментов. Это позволит в рамках организации «цифровых двойников» перейти от традиционной модели проектирования к одному из основных компонентов разработки «цифровых двойников» – современной триаде: «Виртуальные испытания» – «Виртуальные стенды» – «Виртуальные полигоны», которые используются на всех этапах жизненного цикла и проектирования, что значительно уменьшает количество физических исследований для контроля опытной модели.

В настоящее время многие российские промышленные компании внедряют различные виды цифровых двойников в свою деятельность. Рассмотрим примеры таких компаний.

«Северсталь» совместно с SAP и PwC внедрила цифровой двойник бизнес-процессов для оптимизации закупочной деятельности, управления внешней логистикой автотранспорта. В данном случае такая технология используется для просмотра всех выполняемых операций и отслеживания взаимосвязей между действиями, совершаемыми пользователями [23].

В компании «СИБУР» – «Томскнефтехим» в 2020 году был разработан цифровой двойник – физико-химическая модель технологического процесса. Данные модели позволяют проводить «what-if-анализ» для различного состава сырья, технологических режимов и т.д. При помощи цифрового моделирования на производстве полимеров удалось сократить удельный расход дорогостоящих добавок на 12%, а эффект экономии от внедрения технологии оценивается в 50–60 млн руб. ежегодно [24-27] (Shiboldenkov, Kalinina, 2021).

Российская компания BFG Group занимается разработкой интеллектуальной платформы по созданию цифровых двойников производственных систем для управления изменениями. Одним из клиентов данной компании был концерн «Калашников». В итоге работы был создан цифровой двойник производства и удалось добиться следующих результатов:

· сокращение циклов производства в 3 раза;

· повышение производительности труда на 30%;

· осуществление ежедневной выдачи сменно-суточного задания с учетом состояния незавершенного производства с точностью до рабочих центров [25] (Shiboldenkov, Kalinina, 2021).

Проведенный анализ экономической составляющей цифровых двойников показал, что согласно данным Statista [27], к 2025 году мировой рынок цифровых двойников только в обрабатывающей промышленности достигнет более 6 млрд долларов (это более чем в 10 раз больше показателя 2020 года).

В то же время многолетний опыт применения цифровых двойников компанией Gray [28] определил такие сферы их использования, как:

· дизайн продукта (ЦД является виртуальным прототипом модели на этапе проектирования и настраивания);

· производство (производственную линию можно оценить с точки зрения ее занимаемой площади, рабочего процесса и эффективности);

· профилактическое обслуживание (ЦД могут обнаруживать отклонения в работе оборудования в режиме реального времени);

· цепочка поставок (логистика/дистрибуция используют цифровых двойников для изучения ключевых параметров производительности, таких как производительность упаковки и эффективность маршрута);

· оптимизация пространства (производители и дистрибьюторы используют ЦД для тестирования размеров и компоновки товара, а также для правильной организации рабочего пространства помещений);

· кибербезопасность.

В исследовании института Capgemini, который занимается вопросами «интеллектуальной» промышленности (в том числе и цифровыми двойниками), приняли участие 1000 организаций из различных сфер деятельности. Было выявлено, что организации, применяющие технологию ЦД, увеличили ключевые показатели продаж в среднем на 15%, а производительность их систем повысилась на 25% [29]. В то же время, по мнению аналитиков Grand View Research, масштабный рост внедрения цифровых двойников будет наблюдаться в высокотехнологичных отраслях, в том числе в автомобильной промышленности, и ожидается, что размер мирового рынка цифровых двойников в период с 2018 по 2025 год вырастет в среднем на 38,2% [30] (Simchenko et al., 2021).

Результаты

Проведенный анализ позволяет сделать вывод, что разработка цифровых двойников производится «по горизонтали» – от прототипа до агрегатора, а внедрение – «по вертикали» – от продукта до системы. Также были рассмотрены временные этапы применения цифровых двойников, определяющих интенсивность их развития. Определены области применения цифровых двойников, приведены примеры использования ЦД в российских компаниях. На основе данных из дорожной карты развития «сквозной» цифровой технологии компании могут совершить «технологический прорыв», за чем последует и «технологическое лидерство» в какой-либо отрасли деятельности.

Заключение

Таким образом, данное исследование было направлено на определение этапов развития цифровых двойников, показаны возможные виды цифровых двойников, их применение и внедрение на промышленных производствах. Также было рассмотрено определение цифровых двойников в дорожной карте развития «сквозной» цифровой технологии, что позволяет определить значимость данной промышленной технологии в российской экономике, в том числе были описаны значимые экономические результаты, полученные после внедрения цифровых двойников (в разных компаниях). На основе приведенных статей можно выделить основную особенность внедрения цифрового двойника – увеличение эффективности предприятия.