Кому нужен цифровой двойник

Цифровые двойники (ЦД) в последние годы входят в число самых многообещающих технологий. Эта сфера растет быстрыми темпами – по оценке исследовательского агентства MarketsandMarkets, в 2023 г. объем глобального рынка ЦД превысит $10 млрд. Далее он будет увеличиваться в среднем на 61,3% год к году и через пять лет достигнет $110 млрд. Основными драйверами роста будут отрасли промышленного производства и здравоохранения.

Полезные клоны

Идея «живой» цифровой модели появилась еще в 1960-е гг., а сам термин «цифровой двойник» просуществовал не менее 10 лет, прежде чем появились сведения об имплементации этой технологии. Первопроходцем оказалась NASA, которая использовала виртуального двойника, имитирующего условия в безвоздушном пространстве для космических аппаратов Apollo.

Широкое распространение концепция ЦД получила с развитием интернета вещей и «Индустрии 4.0». Происхождение и эволюцию двойников в промышленности можно проследить на примере General Electric (GE).

Десятилетиями GE поставляла на электростанции свои турбины как физические объекты. Продажа оборудования сопровождалась обязательствами производителя – гарантией, а иногда и договором о плановом ремонте и техобслуживании. Затем GE начала иначе формировать договоры с энергетиками: поставлять не сами турбины, а услугу по их бесперебойной работе. Это стало возможным благодаря сотням датчиков, которые фиксируют физические параметры турбины – колебания, температуру и пр. – и передают их в облако GE в режиме реального времени.

Контролируя все показатели, GE могла определять, когда и что надо менять в режимах работы, а когда следует остановить турбину для техобслуживания и ремонта. Тем самым она взяла на себя заботу о том, чтобы время простоя было минимальным. На следующем шаге GE построила виртуальную модель, которая, накопив информацию с датчиков этой и других турбин, могла определять оптимальные режимы, сроки и состав работ по техобслуживанию турбины. Затем был сделан еще один шаг: виртуальная модель на основе текущих и исторических данных в состоянии предсказывать, когда и что может пойти не так. Двойник не допускает перехода установки в потенциально опасные режимы, контролируя ее дистанционно.

Таким образом, в распоряжении GE есть виртуальный объект, который полностью отражает состояние физического. На основе математических формул, алгоритмов, а также инструментов машинного обучения клон может показать текущее состояние турбины и даже предсказать последующие.

С построением ЦД связано несколько классов задач: «живая» модель продукта в действии, двойник жизненного цикла продукта, двойники производственного актива, инфраструктуры или цепочки поставок, а также системы взаимодействия между двойниками компонентов сложного объекта, например двигателя автомобиля и его тормозной системы.

В феврале 2022 г. на лекции в Школе управления «Сколково» проректор по цифровой трансформации Санкт-Петербургского политехнического университета Петра Великого (СПбПУ) Алексей Боровков отметил несколько преимуществ ЦД: снижение себестоимости разработки, ускорение проектирования и перепроектирования продукта, сокращение времени вывода продукции на рынок, экономичность, прогнозирование проблем, системное планирование и др. 

Основная ценность ЦД в том, что он отражает происходящее в режиме реального времени, успевая обработать весь поток данных от физического актива. Узкое горлышко этой технологии – объем вычислений и каналы передачи информации. Если же ограничения каналов не позволяют передавать данные в реальном времени, то речь можно вести о математической модели, а не о ЦД.

«Можно создавать математические модели с таким количеством уравнений, что даже самый современный компьютер не будет справляться с их решением одновременно», – говорит Дмитрий Михалюк, основатель и гендиректор компании ЦИФРА. По его словам, если строить ЦД сложного объекта, такого как электростанция, то цифровая модель самой турбины будет упрощенной, т. е. гораздо менее подробной.

Искусственный интеллект (ИИ) и ЦД – принципиально разные математические модели. Однако сейчас появились, например, у компании Ansys системы, комбинирующие оба метода так, чтобы они работали в связке. Это важно, потому что не всегда можно математически точно описать такие физические явления, как трение или износ, а инструменты ИИ позволяют уточнять параметры на основе реальных данных.

Сферы применения

В строгом смысле ЦД применимы к физическим активам – как к живым, так и к рукотворным. В последнее время ЦД все больше используют в медицинских исследованиях и лечении: можно построить ЦД пациента или отдельных органов, например сердечно-сосудистой системы. Именно медицинская сфера ЦД, по данным MarketsandMarkets, быстрее всего росла в 2022 г. и будет расти ускоренными темпами в ближайшие годы.

Особенную ценность ЦД приносят на этапе испытаний. Как пишут исследователи из Fortune, включение ЦД в процесс разработки лекарственных препаратов сокращает получение необходимых сертификатов и является драйвером персонализированной медицины. Кроме того, их применяют для оптимизации самих больничных учреждений. По прогнозу IDC, к 2024 г. объем инвестиций крупных медицинских комплексов в ЦД удвоится по сравнению с 2022 г. Главная задача ЦД в этой сфере – улучшение качества управленческих решений, касающихся операционной деятельности, оптимизации использования лечебных ресурсов, безопасности пациентов. Вместе с тем, по мнению исследователей Fortune, риски, связанные с безопасностью, будут мешать внедрению ЦД в такие отрасли, как лечебное дело, критическая инфраструктура и госслужбы.

В Колумбийском университете создали ЦД г. Нью-Йорка с целью оптимизации транспортных потоков и улучшения ситуации с безопасностью на дорогах. В Норвегии ЦД применяются для поддержания оптимальной для прогулок освещенности улиц и парков. Поскольку город – сложная и многообразная система, ни один цифровой клон не в состоянии объять все то, что в нем происходит, тем более в режиме реального времени. Поэтому известные проекты виртуальных городов, например Сингапура и Шанхая, – это кластеры ЦД, каждый из которых фокусируется на чем-то одном: зданиях, дорогах, зеленых насаждениях, мобильности, бедности и нищете и пр. В строительстве и архитектуре создают ЦД зданий: их применяют как для контроля и оптимизации при строительстве, так и для мониторинга использования зданий людьми, т. е. уже в ходе эксплуатации. Известны проекты ЦД в логистике и клиентской поддержке.

Поскольку области и задачи, для решения которых могут быть созданы ЦД, разнообразны, то единые подходы к их построению возможны только на самом верхнем, теоретическом, уровне. Даже для промышленности у исследователей нет единого определения и классификации систем ЦД. Каждый двойник – уникальный продукт, так как даже у стандартных изделий условия и режимы эксплуатации никогда не совпадают. В России сотни проектов в этой сфере выполнил Центр компетенций НТИ СПбПУ на собственной платформе моделирования CML-Bench. Большинство заказчиков центра – госкомпании, но области разработки очень разнообразны: от процессов ядерного цикла и газотурбинного двигателя до аддитивного производства протезов. 

«Преимущества и вызовы использования ЦД сильно различаются от области к области. Поэтому эти проекты весьма специфичны», – пишут исследователи из Оксфорда в статье, опубликованной в Journal of Industrial Information Integration. Авторы перечисляют ситуации, в которых применение ЦД сулит наибольший выигрыш. Например, если создание физического прототипа обойдется слишком дорого и займет слишком много времени. Примерами могут служить аэрокосмические проекты, цепочки поставок, промышленное производство. Создание ЦД также выгодно, если физический объект или актив может попасть в экстремальные условия, сымитировать которые невозможно в лабораторной среде.

Бизнес-модели

В индустрии ЦД можно выделить две бизнес-модели. Первая – ЦД как услуга. Так же, как GE предоставляет ЦД как услугу для покупателей своего оборудования, Philips с помощью цифрового клона обслуживает клиентов – медицинские организации, в которых установлены приборы КТ и МРТ. ЦД помогает определить ранние признаки неполадок и тем самым уменьшает время простоя своего оборудования в медучреждениях.

IBM участвует в трансформации порта Роттердама, используя ЦД. Чтобы собирать нужные для правильной логистики данные, компания изготовила физический контейнер с множеством датчиков, который собирает геофизическую информацию, путешествуя на судах компаний – партнеров инициативы. IBM не только выполняет проекты ЦД под заказ – в облаке IBM на платформе Maximo Application Suite, объединяющей ИИ, интернет вещей и аналитику, можно создать ЦД любого актива. А GE разработала коммерчески доступную программную платформу для ЦД Predix. В Azure (подразделение Microsoft) предлагают клиентам создавать ЦД, используя платформу Azure как услугу. Облачные сервисы Oracle предусматривают создание симуляторов типа ЦД. Отечественная компания «Цифра» на своей платформе для интернета вещей работает над ЦД по заказам компаний добывающих и обрабатывающих отраслей.

Сообщество программистов, работающих с открытым кодом, тоже не осталось в стороне: концептуальная парадигма Eclipse Ditto помогает смоделировать двойника, обеспечивая его хранение и контроль, а также разные средства взаимодействия с другими двойниками, разработчиками и поддержкой.

Другая бизнес-модель в индустрии – разработка ЦД, при которой одна компания владеет и физическим активом, и его двойником. Например, DHL внедрила первого ЦД своей цепочки поставок для склада Tetra Pak в Сингапуре. Нефтегазовые компании ADNOC, BP, Chevron, Equinor, «Газпром», Petrobras и Royal Dutch Shell применяют системы виртуальных копий производственных систем для оптимизации операций.

Автор – ведущий эксперт Высшей школы бизнеса НИУ ВШЭ, старший редактор проекта «Новое в менеджменте»