«Цифровые двойники – это вершина, к которой все стремятся»: Алексей Боровков выступил с лекцией в Школе управления СКОЛКОВО

Проректор по цифровой трансформации Санкт-Петербургского политехнического университета Петра Великого (СПбПУ), руководитель Научного центра мирового уровня СПбПУ «Передовые цифровые технологии», Центра компетенций НТИ СПбПУ «Новые производственные технологии» и Инжинирингового центра (CompMechLab®) СПбПУ Алексей Боровков выступил с лекцией для слушателей II модуля «Цифровой актив» программы «Управление цифровой трансформацией» (Chief Digital Transformation Officer) Школы управления СКОЛКОВО. Выступление на тему

  • «Цифровой двойник – опыт CompMechLab®»

состоялось в рамках образовательного трека «Извлечение бизнес-ценности из данных» в онлайн-формате.

В начале своей лекции спикер рассказал о деятельности Центра компетенций НТИ «Новые производственные технологии» СПбПУ, который является лидером цифровой трансформации промышленности на основе цифровых двойников, эффективно работающий в таких областях, как двигателестроение и энергомашиностроение, атомное и нефтегазовое машиностроение, аэрокосмическая отрасль, авиастроение и вертолетостроение, автомобилестроение и электротранспорт, судостроение и морская техника, ж/д транспорт, биомеханика и медицина. 

  • «Миссия Центра – обеспечение глобальной конкурентоспособности отечественных компаний-лидеров на рынках НТИ и в высокотехнологичных отраслях промышленности», – отметил Алексей Иванович.

Говоря о ресурсах, спикер напомнил, что Инжиниринговый центр «Центр компьютерного инжиниринга» (CompMechLab®) использует в своей деятельности вычислительные мощности Суперкомпьютерного центра «Политехнический» (СКЦ СПбПУ), обладающего суммарной пиковой производительностью ~ 4,5 Пфлопс. Общая трудоемкость разработки и сопровождения используемого best-in-class CAx программного обеспечения мирового уровня – более 1 млн человеко-лет.

  • «Каждый день мы проводим порядка 150 виртуальных испытаний, каждый час для решения наукоёмких и ресурсоемкий задач работает 2,5 тысячи ядер», – добавил Алексей Боровков.

Далее спикер представил небольшой экскурс в историю, подробно остановился на этапах промышленной революции, отметив, что новая промышленная революция (настоящий период) характеризуется наукоемкостью и мультидисциплинарностью, конвергенцией и синергией, цифровыми технологиями и цифровыми платформами, Smart Big Data, применением интеллектуальных помощников и искусственного интеллекта, Smart Design & Smart Manufacturing. На пересечении трех кругов – конструирование, проектирование и исследование – возникает цифровой двойник (Digital Twin).

  • «Цифровые двойники – это та вершина, к которой все стремятся, находясь на разных уровнях знания, понимания, готовности, зрелости и проходя те или иные ступеньки», – заключил Алексей Боровков.

В следующей части лекции спикер коснулся мировых трендов, отметив, что расходы компаний на инженерные исследования и разработки в 2019 году составили $1,36 трлн, а к 2025 году при среднегодовом темпе роста 7% объемы рынка достигнут $2,2 трлн.

К 2025 году сегмент цифрового инжиниринга вырастет в 2,8 раза и составит 53% общего объема глобальных затрат на ER&D (по сравнению с 30% в 2019 году). Количество организаций, использующих цифровые двойники, увеличится в 3 раза в 2022 году.

Однако нельзя недооценивать влияние пандемии COVID-19. Наиболее серьезными последствия пандемии оказались для промышленности, сферы туризма, транспорта и торговли. Негативные последствия можно связать с такими факторами, как простой производства, транспортные и логистические проблемы цепочек поставок, высокая социальная нагрузка, снижение выручки.

Далее лектор рассказал об основных преимуществах создания цифровых двойников (Digital Twins). К ним относятся:

– Снижение себестоимости разработки.

– Ускорение проектирования, а также перепроектирования продукта.

– Сокращение времени вывода продукции на рынок.

– Экономичность.

– Прогнозирование проблем и системное планирование.

– Оптимизация решений, планирование и обеспечение наилучшей стратегии технического обслуживания.

– Удаленный мониторинг, дистанционное управление оборудованием и системами.

– Безопасность при функционировании объекта в экстремальных и опасных условиях.

– Минимизация потерь, отходов и затрат на материалы.

– Хранение и синхронизация данных, документов и связей.

– Обучение с использованием цифрового двойника, устранение разрыва в знаниях.

  • «Цифровой двойник позволяет виртуально испытывать изделия в различных ситуациях, включая нарушения нормальных условий работы и аварийные ситуации, значительно снижая объёмы натурных испытаний за счёт увеличения цифровых (виртуальных) испытаний, включая испытания на специализированных цифровых (виртуальных) стендах и полигонах», – дополнил Алексей Иванович.
  •  «Цифровой двойник – это семейство сложных мультидисциплинарных математических моделей с высоким уровнем адекватности реальным материалам, реальным объектам, реальным физико-механическим процессам, описываемых 3D нестационарными нелинейными дифференциальными уравнениями в частных производных.
  • Цифровой двойник должен обеспечивать отличие между результатами виртуальных испытаний и физических / натурных испытаний в пределах ± 5% по сотням датчиков, – заключил спикер и объяснил разницу между цифровыми двойниками и цифровыми тенями.
  • Цифровые тени (Digital Shadow) помнят то, что было. Но они ничего не могут сказать о том, что будет, если речь идет о сложном нестационарном нелинейном процессе с элементами неопределенности, с нарушениями нормальных условий работы, с аварийными ситуациями, каждая из которых непохожа на предыдущую».

В итоге цифровые тени зачастую генерируют «мусорные» Big Data, что делает практически невозможным их своевременную обработку, анализ и хранение. Выходом из данной ситуации станет генерация «умных» данных – Smart Big Data, формирование «умных» цифровых двойников (Smart Digital Twin) и «умных» цифровых теней (Smart Digital Shadow).

Далее спикер продемонстрировал подход СПбПУ к разработке цифрового двойника изделия, который содержит несколько важных этапов:

  • Generalized Model-Based Systems Engineering.
  • Формирование многоуровневой матрицы требований, целевых показателей и ресурсных ограничений.
  • Мультидисциплинарное численное моделирование и применение технологий оптимизации (CAE & CFD & CAO).
  • Математические модели & компьютерные модели & цифровые модели.
  • Цифровые (виртуальные) испытания & цифровые (виртуальные) стенды & цифровые (виртуальные) полигоны.
  • Суперкомпьютерные технологии, высокопроизводительные (HPC) и высокопродуктивные (HP*C) вычисления.
  • Цифровая платформа CML-Bench™.
  • Верификация & Валидация (V&V) математических и компьютерных моделей, а также численных результатов.
  • Адекватность модели.
  • Все стадии жизненного цикла изделия.

«Если мы пропустим часть этапов, то тогда о цифровом двойнике речь не может идти», – отметил спикер.

Далее Алексей Боровков остановился на таком понятии как «долина смерти», объяснив важную роль цифровых двойников в их преодолении. А также сравнил передовое и традиционное производство, отметив, что разработка комплексного цифрового двойника позволяет с первого раза пройти все необходимые испытания и радикально сократить время и себестоимость разработки глобально конкурентоспособной продукции нового поколения.

Кроме того, умный цифровой двойник позволяет в кратчайшие сроки «перепрыгивать» через мировой технологический уровень, что можно обозначить как «двойной прыжок лягушки».

В завершение лекции спикер продемонстрировал этапы создания глобально конкурентоспособной продукции на простейшем примере топологической оптимизации авиационного кронштейна.

В финале лекции состоялась сессия вопросов-ответов, в рамках которой обсуждались темы массового внедрения цифровых двойников и условий, необходимых для совершения «двойного прыжка лягушки».

Анализ
×
Алексей Иванович Боровков
Последняя должность: Проректор по цифровой трансформации (ФГАОУ ВО СПБПУ,СПБПУ,ФГАОУ ВО "СПБПУ", САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКИЙ ПОЛИТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ ПЕТРА ВЕЛИКОГО)
1