Концепция Цифрового двойника впервые была введена в оборот в 2002 году Майклом Гривзом (M. Grieves) в рамках презентации Мичиганского уни­верситета для представителей промышленности [2]. Данная концепция в то время рассматривалась Грив­зом как прототип «идеальной» PLM-системы для разработки инновационных продуктов в разрезе так называемого бережливого производства. Однако ныне привычный всем термин «Цифровой двойник» появился только в 2010 году, и M. Гривз приписывает его авторство своему коллеге Джону Викерсу (John Vickers) из НАСА. Он фигурировал в 11-й дорожной карте НАСА в области технологий: моделирование, симуляция, информационные технологии и обработ­ка [5]. В этом отчете специалисты НАСА обозначили будущее направление развития моделирования.

В 2002-2003 годах идея Цифрового двойника не получила широкой поддержки в первую очередь из-за технического несовершенства технологий того периода: отсутствовало необходимое аппаратное и программное обеспечение, а получение, обработка и хранение различных данных о продукте в режиме реального времени были практически нереализуемы.

С тех пор, с появлением Интернета вещей (IoT), а позднее и Промышленного Интернета вещей (IIoT), данная концепция эволюционировала. Сегодня под Цифровым двойником мы понимаем виртуальную не­прерывно адаптируемую модель технической системы или технологического процесса.

Для облегчения анализа, решения проблем и пла­нирования мероприятий по усовершенствованию кон­струкции, концепция Цифрового двойника дополнитель­но требует включения в виртуальную модель системы финансовых и контекстных данных, а также данных с реальных датчиков, установленных на оборудовании.

Интегрируя виртуальные и физические данные, Цифровой двойник позволяет осуществлять в реаль­ном времени мониторинг систем и процессов, а также своевременно предотвращать проблемы, планировать превентивный ремонт с целью сокращения и предот­вращения вынужденного простоя оборудования, и открывает новые возможности для бизнеса, например, переход на сервисную бизнес-модель.

С появлением Интернета вещей (IoT) внедрение Цифровых двойников стало экономически выгодным, и технология стала получать все большее признание в сообществе Промышленного Интернета вещей (IIoT), делающего упор на сложное и капиталоемкое обо­рудование.

В 2017 году эксперты Gartner прогнозировали, что к 2021 году почти половина крупных промышленных компаний в мире будет использовать технологию Цифровых двойников с целью упрощения оценки производительности системы и технических рисков, достигая при этом повышения эффективности систе­мы примерно на 10-12% [3]. Однако пандемия корона- вируса внесла серьезные коррективы в этот прогноз.

В настоящее время мы собираем и обрабатываем гораздо больше данных, чем это было возможно в начале 2000-х годов. Сейчас в автоматическом ре­жиме, используя сети четвертого и пятого поколе­ния, мы способны получать информацию с датчиков, расположенных на промышленном оборудовании, и обрабатывать эту информацию в режиме реального времени. Этим и объясняется возросший в последние несколько лет интерес к Цифровым двойникам.

В своем развитии концепция Цифрового двойника прошла несколько стадий. В самом начале это был традиционный виртуальный прототип, создаваемый в ходе предварительного проектирования. Он исполь­зовался для принятия решений на стадии эскизного проекта.

На следующем этапе развития Цифровой двойник выполнял функцию виртуальной среды для модели­рования поведения продукта. Симуляция поведения продукта осуществлялась с помощью технологий имитационного моделирования. Вся необходимая для работы модели информация о производитель­ности, работоспособности и обслуживании реального физического объекта поступала в модель с датчиков, установленных на объекте, и дополнялась показаниями виртуаль­ных датчиков.

Адаптивный Цифровой двой­ник — это третья ступень эволю­ции концепции Цифрового двойни­ка. В нем используются алгоритмы машинного обучения на основе технологии нейронных сетей для планирования процессов в режи­ме реального времени и принятие решений в процессе эксплуата­ции и технического обслуживания объекта. Наконец, четвертый уро­вень — это так называемый умный Цифровой двойник. На этом уровне Цифровой двойник обладает высо­кой степенью автономии. Он может анализировать более детальные данные о производительности, об­служивании и работоспособности оборудования и поддерживает обучение и распознавание состояний системы и окружающей среды с подкреплением сигналами от сре­ды взаимодействия в неопределен­ной, частично наблюдаемой среде.

На третьем и четвертом уровнях ключевой технологией, используе­мой для построения Цифрового двойника, является технология компьютерного инженерного ана­лиза (CAE). Во многом именно интенсивное развитие технологий математического и имитационно­го моделирования и инструмен­тов для сквозной интеграции CAD/ CAE-систем с PDM/PLM и SCADA позволило перейти к практической реализации концепций адаптивного и умного Цифрового двойника на промышленном уровне. И сегод­ня работы по внедрению Цифро­вых двойников своей продукции активно ведут такие компании, как госкорпорация «Росатом», АО «Вертолеты России», АО «ОДК-Климов», ПАО «ОДК-Сатурн» и другие представители российской промышленности.

Будущее Цифровых двойников

Цифровые двойники базируются на целом ряде техно­логий, которые постоянно эволюционируют. К таким технологиям относятся: методы сбора, передачи и об­работки данных, математические модели физических процессов, а также высокопроизводительные вычис­лительные средства, используемые для проведения расчетов (моделирования) на основе этих моделей. Поэтому будущее Цифровых двойников напрямую зависит от роста возможностей этих технологий.

Алгоритмы искусственного интеллекта и машинного обучения, с которыми работают Цифровые двойники, требуют огромных объемов данных. Но зачастую на производстве данные с датчиков теряются, искажа­ются или собираются непоследовательно. Поэтому во­прос развития необходимой инфраструктуры и транс­формации подхода к управлению данными является важным в контексте сокращения времени окупаемости новых технологий в будущем.

Даже в тех случаях, когда Цифровые двойники создаются для моделирования совершенно новых процессов, систем или устройств, не всегда возмож­но в нужных местах разместить все необходимые контрольно-измерительные приборы и датчики. В слу­чае с химическими и биологическими реакциями или в экстремальных условиях (например, высокие температуры и давление) измерить характеристики непосредственно самого процесса может оказаться невозможным. В результате приходится получать данные опосредованно или опираться на те харак­теристики, которые можно измерить. Учитывая, что стоимость датчиков снижается и приобрести их уже не проблема, какое их число можно считать доста­точным? Анализ издержек и потенциальной выгоды будет иметь критически важное значение в будущем. Так, современные авиационные двигатели можно оснастить тысячами и даже десятками тысяч датчиков, генерирующих терабайты данных каждую секунду. Од­нако в большинстве случаев, при наличии детальной и точной системной модели, воспроизводящей работу электрических и гидравлических систем самолета, требуется лишь небольшое количество правильно расположенных датчиков для получения ключевых входных и выходных данных. Следовательно, в бли­жайшие годы продолжится активное развитие средств математического и имитационного моделирования, а также рост доступных вычислительных ресурсов для моделирования в режиме реального времени. При этом качественный скачок быстродействия вычис­лительных систем возможен только при переходе на квантовые вычисления.

Кроме того, в ближайшие годы расширится область применения Цифровых двойников. В логистике, про­изводстве и цепочках поставок Цифровые двойники в сочетании с технологией машинного обучения и расширенными возможностями сетевого подключе­ния, такими как 5G, будут все больше отслеживать, контролировать, направлять и оптимизировать потоки товаров по всему миру. Возможность в реальном времени отслеживать местоположение и условия, в которых содержится товар (температура, влажность и т.д.), будет считаться нормальной практикой.

Организации, переходящие от продажи продуктов к продаже продуктов вместе с услугами или в каче­стве услуг, первыми исследуют новые возможности использования Цифровых двойников. Подключение Цифрового двойника к встроенным датчикам и ис­пользование получаемых с его помощью данных для финансового анализа и прогнозирования открывают возможности для дополнительных продаж, получе­ния более точных и оптимизированных прогнозов, а также оптимизации ценообразования. Например, так компании могут отследить повышенный износ обо­рудования и предложить дополнительные варианты гарантии или технического обслуживания. В таких отраслях, как сельское хозяйство, транспорт, аренда интеллектуальных коммерческих зданий, компании могут продавать как услугу объем производства/объем перевозки/моточасы и т.п. По мере роста возможно­стей и усложнения технологий все больше компаний будут искать новые стратегии монетизации продуктов и услуг по образцу Цифровых двойников.

В перспективе для полной реализации потенциала Цифровых двойников может потребоваться интегра­ция систем и данных всех производственных экоси­стем. Создание цифровой модели полного жизнен­ного цикла клиента или цепочки поставок, которая включала бы не только поставщиков первого уровня, но и их поставщиков, могло бы позволить компаниям видеть процессы на макроуровне, однако, вместе с тем, такой подход потребует включения внешних субъ­ектов в цифровые экосистемы внутренних процессов.

Долгое время развитию и промышленному при­менению технологии Цифровых двойников мешало отсутствие соответствующих стандартов. Однако в сентябре 2021 года Россия первая в мире утвердила стандарты в области Цифровых двойников. Соответ­ствующий документ с названием «Численное модели­рование»: ГОСТ Р 57700.37 — 2021 «Компьютерные модели и моделирование. Цифровые двойники из­делий. Общие положения» одобрен Росстандартом и вступил в силу 1 января 2022 года. Национальный стандарт в области Цифровых двойников изделий будет распространяться только на изделия общего машиностроения, но при необходимости на его основе в дальнейшем могут быть разработаны стандарты, устанавливающие требования к Цифровым двойникам изделий других отраслей промышленности [10].