Заместитель директора департамента по работе с промышленными предприятиями ГКС (АО «Группа Систематика») Михаил Пономарёв: Тема создания цифровых двойников на сегодняшний день актуальна для высокотехнологичных компаний, так как позволяет переходить на новый уровень технологического развития. Крупные промышленные компании такие как «Северсталь», «СИБУР», «КАМАЗ», «БЕЛАЗ» совместно с лидерами рынка занимаются разработкой ЦД производственных площадок, сложных изделий, инженерного оборудования и так далее. Недостаточно распространено применение цифровых двойников в компаниях малого и среднего бизнеса с незначительным уровнем автоматизации и не устоявшимися бизнес-процессами. Цифровой двойник требует серьезных вложений, а возврат инвестиций зачастую долгосрочен.
Заместитель директора департамента по работе с промышленными предприятиями ГКС (АО «Группа Систематика») Михаил Пономарёв
Доктор технических наук, ведущий научный сотрудник научно-технического центра «Машиностроение» ГКС (АО «Группа Систематика») Владимир Макаров: Цифровой двойник – это не самоцель, а лишь важный инструмент управления проектами и бизнесом при исполнении контрактов по наукоемким (высокотехнологичным) изделиям. И цифровой уклад «подарил» нам такую возможность синтезировать архиважный виртуальный IT-предмет прогностического исследования и оптимизации материальных объектов с самых ранних фаз их жизненных циклов, что весьма эффективно и что было недостижимо в прежних технологических укладах.
Доктор технических наук, ведущий научный сотрудник научно-технического центра «Машиностроение» ГКС (АО «Группа Систематика») Владимир Макаров
Цифровым двойником нельзя «захотеть» заниматься – это вынужденная форма проектно-производственной и сервисной деятельности компаний, если они хотят получить качественный и конкурентоспособный продукт – изделие. Этому нужно учиться и весьма долго, да еще и иметь способности расчетно-аналитической и проектно-технологической работы. Такие работы и компетенции называют наукоемкими.
Если цифровые двойники кому-то «не потребуются» - значит, это не конкурентная продукция и умирающие компании, так как без подобных цифровых «инструментов» нельзя достичь бизнес-эффективности.
Директор Центра стратегического развития компании «ЛАНИТ-Интеграция» (входит в группу ЛАНИТ) Павел Сварник: Цифровые двойники в первую очередь актуальны в реальном секторе экономики: добывающей и нефтегазовой отраслях, строительстве, промышленном производстве, логистике. Дело в том, что любой вид работы с материальными объектами, будь то их обработка или транспортировка, по своей природе очень ресурсоемкий. Соответственно, создание цифровых двойников объектов реального сектора, предприятий или изделий позволяет более точно оптимизировать затрачиваемые ресурсы.
Директор Центра стратегического развития компании «ЛАНИТ-Интеграция» (входит в группу ЛАНИТ) Павел Сварник
Отмечу, что цифровые двойники в реальном секторе существовали и ранее, однако имели другие названия. Например, в машиностроении прародитель цифрового двойника – это электронное дело изделия. В строительстве они много лет реализуются в рамках технологии BIM (Building Information Model), где информационная модель охватывает все этапы жизненного цикла объекта капитального строительства, начиная с проектирования и заканчивая сдачей в эксплуатацию.
Сейчас набирает популярность такая концепция, как цифровой двойник предприятия. В горной добыче она называется «цифровым рудником», а в нефтегазе – «цифровым месторождением» и т.д. В отраслях цифровые двойники помогают более точно планировать технические и эксплуатационные параметры объектов.
Директор департамента цифровых решений «ЛАНИТ-ТЕРКОМ» (входит в группу ЛАНИТ) Марат Немешев: Цифровые двойники набирают популярность с каждым годом: технологии развиваются, а предприятия осознают, что это самый доступный и понятный путь к цифровой трансформации. Эксперты строят амбициозные прогнозы, однако, учитывая необходимость для бизнеса быть «ближе к цифре», выглядят они вполне реалистично. По оценкам аналитиков из Mordor Intelligence, мировой рынок цифровых двойников будет расти в среднем на 35,01 % в год следующие 5 лет.
Директор департамента цифровых решений «ЛАНИТ-ТЕРКОМ» (входит в группу ЛАНИТ) Марат Немешев
На мой взгляд, цифровые копии физических объектов и процессов наиболее востребованы в энергетической отрасли, но они активно внедряются в здравоохранении, строительстве и на промышленных предприятиях. Необходимость обращения к цифровым двойникам напрямую связана с количеством обрабатываемых в рамках одной организации данных и желанием оптимизировать эти массивы, условиями производства (опасные условия труда чаще требуют участия технологий) и стремлением бизнеса соответствовать критически необходимым условиям существования в Индустрии 4.0 – наличию «умных» производств.
Кандидат технических наук, руководитель дирекции разработки и внедрения программного обеспечения и искусственного интеллекта «Инфосистемы Джет» Илья Калагин: Практически все крупные предприятия двигаются сейчас в сторону создания цифровых двойников, они появляются в различных сферах: в промышленности, телекоме, финансах и многих других. Сложно представить себе отрасль экономики, которая сможет обойтись без их использования.
Кандидат технических наук, руководитель дирекции разработки и внедрения программного обеспечения и искусственного интеллекта «Инфосистемы Джет» Илья Калагин
Технология цифрового двойника позволяет создать виртуальный прототип предприятия, отдельного процесса или системы, который используется для получения ценной информации о возможностях оптимизации. С помощью такой технологии можно понять сильные и слабые стороны объекта и вывести его на новый уровень. Например, делая прогнозы на основе цифрового двойника, мы вносим изменения, избегая рисков, и получаем больше прибыли.
Тема крайне актуальна, ведь с помощью технологии можно заранее получить информацию о том, как повлияют те или иные изменения на отдельный процесс или предприятие в целом. Например, с помощью цифрового двойника можно понять, что будет, если компания проведёт маркетинговые акции или начнёт производить больше продукции. Виртуальный прототип предприятия поможет понять, выдержит ли подстанция увеличение нагрузки, или где есть слабое звено, о котором пока никто не знает.
Неудивительно, что компании стремятся первыми начать использовать эти возможности, ведь это важнейшие конкурентные преимущества. Цифровые двойники способны усилить и оптимизировать любой бизнес.
Архитектор решений центра компетенций промышленного инжиниринга и автоматизации Т1 Интеграции Владимир Шапоров: Здесь необходимо четко разделить тематики: цифровые двойники изделия или оборудования и цифровые двойники производственных процессов и предприятия (производства). Обе тематики весьма востребованы для увеличения эффективности предприятия с точки зрения сокращения издержек производства, повышения производительности, улучшения качества планирования и повышения гибкости производства. Сегодня цифровые двойники актуальны в промышленном секторе, в секторе энергетики и нефтегазе.
Архитектор решений центра компетенций промышленного инжиниринга и автоматизации Т1 Интеграции Владимир Шапоров
Исследование MarketsandMarkets говорит также о том, что наблюдается подъем спроса на цифровых двойников в секторе медицины и фармацевтики в связи со вспышкой пандемии COVID-19, а также меняющимся характером медицинского обслуживания.
Архитектор DataScienceSoftline Николай Князев: Современное предприятие немыслимо без автоматизации, планирования и возможности прогноза. Эти задачи решает построение цифровых двойников на основе анализа данных предприятия. Конечно, автоматизация – затратный процесс. Что тут важно понимать: цифровые двойники не приносят деньги сами по себе, а только помогают принимать оптимальные решения. Таким образом, их применение осмысленно в нестабильных процессах там, где есть риск неоптимального решения. В передвижении коробки на два метра цифровизации нет места, то ли дело химические или физические процессы предприятия.
Архитектор Data Science Softline НиколайКнязев
Исторически сложилось два подхода к построению двойников: от модели и от данных. Первые предполагают сначала построить физическую модель процесса, подстроив ее параметры под конкретный объект. Вторые на основе машинного обучения выводят такую модель из данных предприятия. Последнее время именно вторые подходы набирают большую популярность, ведь в них могут быть учтены косвенные факторы, которые невозможно включить в физ. модель: опыт бригады, износ оборудования, особенности сырья и прочие детали. Модель на основе данных учитывает эти факторы благодаря тому, что они также косвенно находятся в данных и могут быть оцифрованы. Например, износ оборудования может характеризоваться показателями вибрации.
Михаил Пономарёв (ГКС): На текущий момент существует большой набор инструментов для создания цифровых двойников. Общий подход заключается в сборе необходимых данных для построения модели объекта, их последующей обработке с учетом взаимодействия мультиплатформенных решений между собой, в том числе с помощью машинного обучения (ML) и последующей визуализации данных в нужном виде (VR, дашборды, отчеты) для извлечения бизнесом выгоды.
Для примера: «Северсталь» внедрила цифровой двойник бизнес-процессов с применением технологии Process Mining для оптимизации закупочной деятельности, управления внешней логистикой автотранспорта и управления мастер-данными (заведение карточек контрагентов и основных записей материалов). Process Mining уже активно применяют в нефтегазовом и нефтехимическом секторе, в банках, в строительной и транспортной отраслях.
Другой известный проект по построению цифрового двойника был реализован компанией «Роснефть» в Башкирии – проект назывался «Цифровое месторождение», в результате которого была выстроена интегральная цепочка нового типа, включающая в себя «цифровое месторождение», «цифровой завод» и «цифровую АЗС».
Павел Сварник («ЛАНИТ-Интеграция»): Все технологии в создании цифровых двойников выстраиваются вокруг информационной модели. Например, в машиностроении используются PLM-подходы (Product Lifecycle Management), а в капитальном строительстве или добыче – технологии BIM. Если речь идет о производственных комплексах со сложными технологическими агрегаторами, то вполне вероятно, что мы увидим применение сразу двух этих концепций.
Марат Немешев («ЛАНИТ-ТЕРКОМ»): В создании цифровых двойников используются технологии промышленного Интернета вещей (IIoT), которые позволяют передавать данные от физического объекта – виртуальному, облачные вычисления и большие данные, компоненты искусственного интеллекта (ИИ), системы цифрового 3D-моделирования и проектирования, а также расширенной реальности.
Илья Калагин («Инфосистемы Джет»): Для создания цифровых двойников используются различные методы: машинного обучения (ML) или классической математики для создания рекомендательных или прогнозных моделей, имитационное моделирование, методы создания химико-физических моделей, если речь идёт о промышленном процессе, или BIM (Building Information Model) в строительстве и архитектуре. Специфика каждой отдельной задачи требует своего подхода, при этом есть разные уровни моделей как по масштабу, так и в плане детализации работ.
Владимир Шапоров (Т1 Интеграция): Цифровые модели изделия (например, турбины, генераторы, трансформаторы) могут и должны создаваться изначально в процессе проектирования на промышленном предприятии при широком использовании технологий PLM/PDM. Цифровая модель изделия или оборудования создается в процессе проектирования и производства у вендора (идеальный вариант), либо в процессе эксплуатации, если цифровая модель вендора недоступна. Далее модель дополняется исторической информацией и информацией в реальном времени о состоянии изделия, собираемой системами IIoT и/или SCADA. Комплекс данных постоянно анализируется внутри цифрового двойника с использованием технологий ML/AI. Моделируется поведение изделия в процессе эксплуатации с целью предсказания возможных неисправностей, планирования ремонтов по состоянию и прогнозов по производительности или выходу продукции и т.д.
Цифровой двойник производственных процессов и предприятия (производства), как, впрочем, и цифровой двойник оборудования, пока что создается на базе крупных универсальных платформ зарубежных производителей при участии российских специалистов-разработчиков и специалистов передовых предприятий промышленности.
Николай Князев (Softline): По итогам семилетнего опыта поездок на предприятия и создания цифровых двойников мы пришли к необходимости создания «конструктора», позволяющего делать двойники на основе данных быстро и сразу оценивать потенциальный эффект. Мы назвали его AILine. Его создание стало возможно благодаря тому, что существенная часть работы по созданию повторяется. Главное, что должен уметь инженер такой модели – переводить технологические знания в цифровую форму. Это не всегда очевидно, однако у нашей команды есть научные публикации и наработки, которые позволяют это делать. Самым ярким примером был недавний контакт со сталеварами: в конверторном цеху металлургического завода даже спустя три года после внедрения цифрового двойника системой все еще пользовались. Гибкости системы хватило оставаться актуальной и востребованной без доработок и изменения моделей.
Михаил Пономарёв (ГКС): На отечественном рынке уже появились компании, готовые предоставить продукты из разряда Process mining, которые дешевле импортных аналогов. Таким примером может быть цифровой двойник реального бизнес-процесса, который может быть исследован, оптимизирован и предсказан на основе объективных данных о нем. На рынке представлены системы, которые имеют мощные инструменты для Process Discovery, в основе которых лежит BI, чтобы проводить оптимизацию бизнес-процессов средствами BI-инструменте. Таким образом можно сказать, что, несмотря на некоторое отставание, российские компании активно развивают эту тему.
Павел Сварник («ЛАНИТ-Интеграция»): Разработка инструментов для создания информационных моделей – дорогостоящий процесс, требующий серьезных функциональных, отраслевых, технологических компетенций. Не так много компаний в мире занимаются разработкой комплексных инструментов для информационного моделирования. С момента запуска инициатив по импортозамещению в России уже несколько лет создаются отечественные, импортонезависимые компоненты, у которых прослеживается довольно высокая динамика развития. Однако сейчас они имеют более ограниченный функционал по сравнению с зарубежными аналогами. Но я думаю, можно рассчитывать, что через небольшой промежуток времени мы получим полноценные среды для моделирования сложных технических объектов и систем отечественной разработки.
Надо отметить, что для создания информационных моделей объектов можно использовать разные инструменты, интегрируемые между собой. И по ряду направлений российские инструменты считаются передовыми. Например, по-настоящему развитыми являются отечественные инструменты для мониторинга строительного процесса.
Владимир Шапоров (Т1 Интеграция): Если говорить о цифровых двойниках изделия или оборудования, данные системы обеспечиваются в основном крупными зарубежными вендорами с использованием технологий CAD/CAM/CAE/PLM/PDM (Siemens Industries Software, Dassault Systemes, PTC и т.д.). Процесс перехода на отечественные системы займет длительное время.
Относительно простые цифровые двойники производства (3D-планировок производства и мнемосхем с онлайн-отображением различных производственных показателей) могут создаваться также на базе систем IIoT, которые обеспечивают мониторинг оборудования в реальном времени. В России уже есть достаточное количество отечественных зрелых решений и вендоров для реализации таких IIoT-систем в контексте цифровых двойников. Растет также количество отечественных решений и вендоров для предиктивной аналитики и диагностики, хотя это пока достаточно молодые решения в сравнении с решениями ведущих зарубежных компаний.
В то же время есть успешные отечественные реализации цифровых двойников в контексте имитационного моделирования всей цепочки процессов для дискретного производства. Сочетание таких систем цифровых двойников в комплексе с цифровыми двойниками на базе IIoT систем, описанными выше, создают очень эффективный механизм для сокращения издержек производства, повышения производительности, улучшения качества планирования и повышения гибкости производства.
В целом, в контексте цифровых двойников российские разработки потенциально полностью обеспечивают область IIoT-платформ, а также частично обеспечивают области предиктивной аналитики, SCADA и CAD/CAM/CAE/PLM/PDM-платформ на базе отечественных систем и с точки зрения разработки конечных решений (на базе платформ зарубежных вендоров).
Михаил Пономарёв (ГКС): Идеальный проект для меня – создание «безлюдного» производства «под ключ». В этом случае персонал может управлять большей частью процессов удаленно и непосредственно участвовать только в операциях обслуживания оборудования. Вижу, что многие наши заказчики к этому поэтапно продвигаются, будем рады помочь им в достижении этих целей.
Павел Сварник («ЛАНИТ-Интеграция»): Рынок технологий для создания и насыщения данными цифровых двойников зародился и развивается вокруг платформ, которые могут централизованно использоваться для одновременной работы большого количества участников с внушительным количеством технических объектов и систем. В настоящий момент существует тенденция по созданию таких платформ в облаке для расширения количества потенциальных пользователей.
Марат Немешев («ЛАНИТ-ТЕРКОМ»): Рынок цифровых двойников растет, охватывая новые сферы. Решения становятся многоуровневыми, а объекты копирования в цифровой среде – более сложными. На сегодняшний день самым амбициозным проектом можно считать разработку Digital Twin of Earth – цифрового двойника нашей планеты. Предполагается, что цифровая копия Земли позволит решить проблему климатического кризиса.
На мой взгляд, с развитием решений, подобных цифровому двойнику, разрабатываемому нами, трансформируется их миссия – они приобретает социальную значимость не только в рамках одного предприятия, но и масштабируются на всю отрасль. Мы уже готовы переходить на следующий шаг – создание DTaaS – цифрового двойника как сервиса, когда для каждой компании на основе универсального набора компонентов мы можем создавать персонализированные решения. Если говорить о «проекте мечты», то хотелось бы, чтобы такое решение разрабатывалось в первую очередь для человека, было человекоориентированным, делало жизнь людей в каких-либо аспектах лучше.
Илья Калагин («Инфосистемы Джет»): Экономика и наука движутся в направлении максимальной модернизации с применением всего имеющегося арсенала технологий - больших данных, искусственного интеллекта, видеоаналитики и т.д. Цель этого движения - создание цифровых двойников как отдельных процессов, так и в целом предприятий, максимальная оптимизация производства и избавление людей от рутинного труда.
Могу привести пример процесса, который хочется автоматизировать. При добыче титана огромные титановые слитки нужно отбивать, удаляя ненужный материал. Сейчас это делают люди отбойными молотками, на глаз определяя те места, которые нужно удалить - это тяжело и очень вредно для здоровья. Этот процесс можно полностью автоматизировать с помощью создания цифрового двойника и робота, оснащённого компьютерным зрением, который выполняет физическую работу.
Владимир Шапоров (Т1 Интеграция): Если говорить об объеме рынка, то аналитические прогнозы его роста достаточно внушительные. В соответствии с исследованием компании ABI Research от июня 2021 года, рынок промышленных цифровых двойников вырастет с $3,5 млрд в 2021 году до $33,9 млрд в 2030 году, в среднем на 29 % в год (CAGR 29 %).
Объем и темпы роста рынка цифровых двойников в России в сравнении с мировым оценить сложно, поскольку такого рода исследования в России до сих пор не проводились. В настоящее время можно ориентироваться на косвенные данные в документе Минпромторга России «Показатели цифровой зрелости отрасли Промышленность», где говорится о том, что доля предприятий, использующих технологию «цифровой двойник производства» или «цифровой двойник изделия», пока составляет немного больше 15 % и должна вырасти до 80 % к 2030 году. Чтобы реально достичь таких показателей (а всего в списке 10 основных показателей, включая технологии предиктивной аналитики, промышленного Интернета вещей и т.д.), необходимо резкое ускорение и стимулирование внедрения таких технологий на всех предприятиях, а не только на передовых.
Николай Князев (Softline): Сейчас предприятия видят окно возможностей и хотят быстро получить результат. Для этого необходимо быстрое прототипирование, которое и позволяет сделать AILine. Тот, кто сможет быстро и дешево показывать рабочий прототип – сможет убедить производство выбрать его технологии. Конечно, все мы мечтаем об идеальном проекте с комплексной цифровизацией всего предприятия, настоящим вызовом для математика и программиста. Однако, прежде надо решать насущные проблемы и приносить эффект здесь и сейчас, ради чего мы и создавали нашу систему.
ICT-Online.ru: Большое спасибо за беседу!