Термин «цифровой двойник» (Digital Twin) широко и повсеместно используется в разных документах, программах, а также в научных публикациях уже свыше десяти лет. Несмотря на это, до сих пор не существует единого подхода к его определению. Вендоры самых передовых и современных компьютерных технологий, высокотехнологичные промышленные компании, консалтинговые фирмы, научно-исследовательские институты и университеты предлагают отличные друг от друга трактовки и интерпретации, как правило, тесно связанные со сферой деятельности или направлением исследований данных организаций. В этой статье предлагаются варианты типологизации определений, основанные на результатах исследования, которое было проведено Центром компетенций Национальной технологической инициативы «Новые производственные технологии» Санкт-Петербургского политехнического университета Петра Великого (далее – Центр НТИ СПбПУ) в рамках подготовки материалов «Цифровые двойники в высокотехнологичной промышленности. Крат- кий доклад (сентябрь 2019 года)» [1].

Цель исследования – разработка вариантов типологизации термина «цифровой двойник» на основе выделения, сравнения и обобщения ряда определений, представленных в различных публикациях.

Результаты исследования

Первый вариант типологизации: на основе момента появления цифрового двойника относительно реального объекта или процесса. Выделяются различные подходы к трактовке термина, связанные с моментом появления цифрового двойника относительно реального объекта / процесса.

В ряде определений подразумевается, что разработка цифрового двойника должна предшествовать созданию физического объекта (например, определения Майкла Гривса [1], Altair Engineering [3, 4], Центра НТИ СПбПУ [5]); в других, напротив, подчеркивается, что до начала эксплуатации физического объекта цифровой двойник существовать не может (например, Ansys, Inc. [6]). Некоторые трактовки допускают оба подхода (например, CIMdata [7]).

Объединение обоих подходов возможно в рамках классической концепции Майкла Гривса, включающей в себя прототипы (Digital Twin Prototype) и экземпляры цифровых двойников (Digital Twin Instance):

1. Прототип цифрового двойника (Digital Twin Proto- type): прототип, используемый для создания экземпляра цифрового двойника. Как правило, в состав такого прототипа входит подробная высокоточная математическая модель. При этом прототип не включает в себя результаты измерений и отчеты, поступающие от физического устройства (прототип цифрового двойника разрабатывается до появления конкретного изделия, устройства или процесса).
2. Экземпляр цифрового двойника (Digital Twin In- stance): цифровой двойник, содержащий информацию о настройках модели, управляющих параметрах, данные с датчиков и исторические сведения для конкретного изделия, устройства или процесса (экземпляр цифрового двойника соответствует конкретному объекту / процессу и появляется вместе с ним) [8].

Второй вариант типологизации: на основе уровня адекватности цифрового двойника реальному объекту или процессу

Определения цифрового двойника также можно рас- смотреть с точки зрения подходов к разработке математических моделей с высоким уровнем адекватности реальным объектам / процессам:

1. Требуемый уровень адекватности модели достигается еще до ввода реального объекта / процесса в эксплуатацию (например, определение цифрового двойника Центра НТИ СПбПУ [5, 9]).
2. Уточнение модели происходит на стадии эксплуатации на основе реальных данных, получаемых с помощью технологий промышленного интернета (например, определения цифрового двойника Altair Engineering [3, 4] и «умного» цифрового двойника Центра НТИ СПбПУ [5]).

Третий вариант типологизации: на основе целей применения цифровых двойников

Различия в трактовках с точки зрения требуемой адекватности и момента появления цифрового двойника, как правило, связаны с подразумеваемыми целями приме- нения данной технологии. С точки зрения задач, решаемых с помощью технологии цифровых двойников, предлагается следующая классификация (некоторые определения могут быть отнесены к двум и более перечисленным типам).

«Информационно-диагностические» цифровые двойники (Information and Diagnostic Digital Twins). Обеспечивают мониторинг и сортировку / анализ инцидентов, идентифицируют сбои / ошибки / нештатное поведение. Примеры определений: General Electric [10, 11], PTC [12, 14], Deloitte [16].

В данном случае цифровые двойники необходимо отличать от цифровых теней (Digital Shadow), которые представляют собой системы связей и зависимостей, опи- сывающих поведение реального объекта / продукта, как правило, в нормальных условиях работы и содержащихся в избыточных больших данных (Big Data), которые полу- чают с реального объекта / продукта при помощи техноло- гий промышленного интернета. Для формирования циф- ровой тени посредством выявления связей и зависимо- стей используется предиктивная аналитика [см. 9].

Формирование цифровых теней обеспечивается за счет реализации алгоритма:

Цифровые тени не дают понимания, где располагаются критические зоны, в которых нужно устанавливать датчики (не дают ответа на вопрос «Где измерять»?), и ка- кие критические характеристики (температура, давление, перемещения, деформации, ускорения, виброперемещения, виброускорения и т.д.) необходимо отслеживать и оценивать (не дают ответа на вопрос «Что измерять?») [9]. С помощью цифровых теней возможно предсказать поведение, сходное с тем, что уже наблюдалось, но нельзя спрогнозировать аварийные ситуации, если ранее они никогда не происходили на таком объекте.

Некоторые задачи мониторинга могут быть решены с помощью решений предиктивной аналитики, которые при- меняются, как правило, для процессов, которые сложно описывать, но при этом достаточно стабильных. Использование оправданно для менее дорогостоящих изделий серийного производства.

Для сложных и дорогостоящих объектов и систем стоимость ошибки, связанной с применением только цифровых теней и недостаточно адекватных моделей, может оказаться очень высокой. Развитие нештатной ситуации (на возникновение которой, как правило, влияет множество различных факторов), может оказаться столь стреми- тельным во времени, что ни специализированные системы, ни операторы не смогут на неё своевременно отреагировать.

1. «Предиктивные» цифровые двойники (Predictive Digital Twins). Прогнозируют будущее поведение объекта / системы / процесса в различных условиях. Примеры определений: Oracle [18], AnyLogic [20].
2. «Качественные» цифровые двойники (Quality Digital Twins). Позволяют на стадии планирования и разработки продукта предотвратить производственные неудачи и сэкономить ресурсы и время. Примеры определений: Siemens [21], Dassault Systèmes [23].
3. «Операционные» цифровые двойники (Operational Digital Twins). Способствуют прозрачности и оптимизации производственных и / или бизнес-процессов в компании или на предприятии. Примеры определений: Microsoft [25], Bosch [27].

Выводы

Несмотря на то что различные трактовки цифрового двойника фокусируются на различных аспектах технологии, для всех отобранных определений общим является понимание, что цифровой двойник – это комплекс технологий и решений для обеспечения жизненного цикла продукта / машины / конструкции / системы /… обладающий мощным потенциалом.

Цифровые двойники в промышленности эффективно применяются на стадии НИОКР, где специально организованный процесс проектирования на основе многоуровневой гиперматрицы требований / целевых показателей и ресурсных ограничений [1] обеспечивает значительное снижение времени и затрат на разработку, включая изготовление излишне большого количества опытных образцов; значительное снижение объёмов натурных испытаний и доведение этих объёмов до минимально необходимого.

Кроме того, понятно, что цифровые двойники и цифровые тени позволяют управлять изменениями на всех по- следующих стадиях жизненного цикла.

Мониторинг изменения подходов к определениям «цифрового двойника» фиксирует постепенную унификацию определений. При этом реальное наполнение термина, то есть включение в его состав тех или иных технологий, производственных и иных процессов, может значительным образом различаться. Тем не менее, формула комплексирования технологий с различными весовыми коэффициентами [см. 1, 5], предложенная Центром НТИ СПбПУ для описания одного из ключевых компонентов цифрового двойника как процесса создания глобально конкурентоспособной продукции, является достаточно гиб- кой и при известных допущениях адекватно представляет общую картину.

Литература

1. Цифровые двойники в высокотехнологичной промышленности. Краткий доклад (сентябрь 2019 года) / А.И. Боровков, А.А. Гамзикова, К.В. Кукушкин, Ю.А. Рябов. – СПб.: ПОЛИТЕХ-ПРЕСС, 2019. – 62 с.‌
2. Grieves M.W. Virtually Intelligent Product Systems: Digital and Physical Twins // Complex Systems Engineering: Theory and Practice / Ed. by S. Flumerfelt, K.G. Schwart, D. Mavris, S. Briceno. – American Institute of Aeronautics and Astronautics, 2019. – P. 175–200. – URL: https://www.researchgate. net/publication/334599683_Virtually_Intelligent_
3. Product_Systems_Digital_and_Physical_Twins (дата обращения: 22.08.2019).
4. Altair Digital Twin Platform. – URL: https://www.youtube.com/watch?v=Ba6iQdLNcqo&t=1s (дата обращения: 22.11.2019).
5. Altair Digital Twin Platform. Optimizing product performance and life. – URL: https://www.altair.com/digital-twin/ (дата обращения: 22.11.2019).
6. Боровков А.И., Рябов Ю.А. Определение, разработка и применение цифровых двойников: подход Центра компетенций НТИ СПбПУ «Новые производственные технологии» // Цифровая под- станция. – 2019. – № 12. – С. 20–25. – URL: http://assets.fea.ru/uploads/fea/news/2019/ 12_december/ 09/cifrovye_dvyinii.pdf
7. Брук П.А. Цифровые двойники, основанные на симуляции мультифизических процессов // Рациональное управление предприятием. – 2019. – № 1-2. – URL: http://www.remmag.ru/upload_data/files/2019-0102/ANSYS.pdf (дата об- ращения: 19.08.2019).
8. Evolving from Digital Prototypes to Physics-Based Digital Twins: a CIMdata White Paper. – URL: https://www.cimdata.com/en/resources/complimentary-reports- research/executive-summaries/item/11168-evolving-from-digital-prototypes-to-physics-based-digital-twins (дата обращения: 14.06.2019).
9. Grieves M., Vickers J. Digital Twin: Mitigating Unpredictable, Un- desirable Emergent Behavior in Complex Systems (Excerpt). – URL: https://www. researchgate.net/publication/307509727_Origins_of_the_Digit al_Twin_Concept (дата обращения: 03.09.2019).
10. Боровков А.И., Рябов Ю.А. Цифровые двойники: определение, подходы и методы разработки // Цифровая трансформация экономики и промышленности: сборник трудов научно-практической конференции, 20–22 июня 2019 г. / под ред. А.В. Бабкина. – СПб.: ПОЛИ- ТЕХ-ПРЕСС, 2019. – С. 234–245. – URL: http://assets.fea.ru/uploads/fea/news/ 2019/06_june/24 /INPROM_Cifrovye_dvoyniki.pdf
11. GE Exec on Predix Platform, Digital Twins and Diversity. – URL: https://www. iotworldtoday.com/2018/01/30/ge-exec-predix-platform-digital- twins-and-diversity/ (дата обращения: 09.06.2019).
12. What is a digital twin? – URL: https://www.ge.com/digital/applications/digital-twin?source=post_ page (дата обращения: 09.06.2019).
13. Thompson S. What Is Digital Twin Technology? – URL: https://www.ptc.com/ en/product-lifecycle-report/what-is- digital-twin-technology (дата обращения: 10.06.2019).
14. Pike J. All You Need to Know About the Digital Twin. – URL: https://www.ptc.com/ en/windchill-blog/all-you-need-to- know-digital-twin (дата обращения: 09.01.2019).
15. Parrott A., Warshaw L. Industry 4.0 and the digital twin. – URL: https://www2. deloitte.com/cn/en/pages/consumer- industrial-products/articles/industry-4-0-and-the-digital-twin.html (дата об- ращения: 14.06.2019).
16. Digital Twins for IoT Applications – A Comprehensive Approach to Implementing IoT Digital Twins. – URL: http://www.oracle.com/us/  solutions/internetofthings/ digital-  twins-for-iot-apps-wp-3491953.pdf (дата обращения: 03.09.2019).
17. ATOM: Digital Twin of Siemens Gas Turbine Fleet Operations. – URL: https://www.anylogic.com/atom-digital-twin-of-siemens-gas-turbine-fleet-operations/ (дата обращения: 26.06.2019).
18. Digital Twin. Siemens. – URL:  ttps://www.plm.automation.siemens.com/ global/en/our- story/glossary/digital-twin/24465 (дата обращения: 01.08.2019).
19. Dassault Systèmes SIMULIA Analyst Event 2018: New High- lights in Simulating Product, Nature and Life (Commentary). – URL: https://www.cimdata.com/ zh/resources/complimentary-reports-research/commentaries/item/10122-dassault-systemes-simulia-analyst-event-2018-new-highlights-in-simulating-product-nature-and-life-commentary/10122-dassault-systemes-simulia-analyst-event-2018-new- highlights-in-simulating-product-nature-and-life-commentary (дата обращения: 09.10.2019).
20. The promise of a digital twin strategy. Best practices for design- ers and manufacturers of products and industrial equipment. – URL: https://info.microsoft.com/rs/157-GQE-382 /images/Microsoft%27s%20Digital %20 Twin%20%27How-To%27%20Whitepaper.pdf (дата обращения: 20.06.2019) .
21. Glocker G. A primer on digital twins in the IoT [Electronic re- source]. URL: https://blog.bosch-si.com/bosch-iot-suite/a-primer-on-digital- twins-in-the-iot/ (дата обращения: 12.02.2020).

Авторы: Боровков А.И., Рябов Ю.А., Гамзикова А.А.
Источник: https://fea.ru/

Понравилась статья? Тогда поддержите нас, поделитесь с друзьями и заглядывайте по рекламным ссылкам!