Rusbase
Как цифровые двойники помогают российской промышленности


26 марта 2019



Концепция цифровых двойников как виртуального представления физического объекта используется уже более 30 лет, в том числе в космической отрасли. Однако за последние годы в связи с тотальной цифровизацией промышленных предприятий наметился качественный скачок в развитии и применении этой технологии. Усиливаются требования к безопасности, с каждым днем возрастают объемы данных. Цифровые двойники начинают использовать компании разных отраслей и разного размера.

Rusbase разбирается, что представляет из себя цифровой двойник и какие российские компании применяют эту технологию у себя на производстве.
Что такое цифровой двойник?
Цифровой двойник — виртуальный прототип реального объекта, группы объектов или процессов. Это сложный программный продукт, который создается на основе самых разнообразных данных. Цифровой двойник не ограничивается сбором данных, полученных на стадии разработки и изготовления продукта — он продолжает собирать и анализировать данные во время всего жизненного цикла реального объекта, в том числе с помощью многочисленных IoT-датчиков.

Технология даёт возможность моделировать самые разные ситуации, которые могут возникать на производстве. Таким образом, цифровой двойник позволяет подбирать наиболее адекватные сценарии проведения технологических процессов, чтобы избежать сбоев и форс-мажоров.
«Погрешность между работой виртуальной модели и работой реального объекта не должна превышать 5%. Возьмем, например, двигатель — при воздействиях на него в цифровой среде поведение модели должно отклоняться от поведения реального объекта не более чем на 5%».
Анастасия Морозова, генеральный директор Autodesk в России и СНГ
Цифровой двойник завода должен позволить смоделировать ситуации с учетом различных факторов: от расположения оборудования, перемещения работников и проведения операций по ремонту до реакции приборов на изменение показателей солнечного освещения или какие-то чрезвычайные ситуации, объясняет эксперт. Это лишь примеры испытаний, моделирования и воздействий. Все зависит от задач бизнеса и типа изделия или объекта.
Фото Cal-Tek
«Под цифровым двойником подразумевается комплекс цифровых технологий, которые используют подходы статистического анализа, машинного обучения, химии, физики, теории управления, теории надежности, теории массового обслуживания, численного моделирования, оптимизации».
Дмитрий Шварц, руководитель направления отдела исследования и разработки Центра цифровых инноваций ПАО «Газпром нефть»
Двойники могут быть очень маленькими, отображая компонент в сложной системе, или очень большими, представляя собой совокупность многих частей или даже многих систем.

Для построения комплексной модели двойника используются численные методы моделирования физических процессов в материалах объекта. Это помогает прогнозировать реакцию изделия на эксплуатационные нагрузки, например, с помощью метода конечных элементов (FEA — Finite Element Analysis). С помощью этого метода можно моделировать поведение сложных систем путём разбиения их на множество элементов (клеток), достаточно малых для того, чтобы рассматривать их свойства как однородные. Метод широко используется для решения задач механики деформируемого твёрдого тела, теплообмена, гидродинамики и электродинамики.

Также применяются CAD-модели (англ. computer-aided design/drafting, средства автоматизированного проектирования), которые несут информацию о внешнем виде и структуре объектов, материалах, процессах, размерах и прочих параметрах. Используются также FMEA-модели (Failure Mode and Effects Analysis, анализ видов и последствий отказов), основанные на анализе надежности систем. Они могут объединять математические модели отказа со статистической базой данных о режимах отказа. Фактически это методология проведения анализа и выявления наиболее критических шагов производственных процессов.
Некоторые эксперты выделяют три типа двойников: цифровые двойники-прототипы (Digital Twin Prototype, DTP), цифровые двойники-экземпляры (Digital Twin Instance, DTI) и агрегированные двойники (Digital Twin Aggregate, DTA).
1
DTP (прототип)
Виртуальный аналог имеющегося в реальности физического объекта. Он включает в себя данные для всесторонней характеристики модели, в том числе информацию по его созданию в реальных условиях. Это требования к производству, трехмерная модель объекта, описание технологических процессов и услуг, требования к утилизации.
2
DTI (экземпляры)
Данные по описанию физического объекта. Чаще всего содержат аннотированную трехмерную модель, данные о материалах, используемых в прошлом и настоящем времени, и компонентах, информацию о выполняемых процессах во всех временных отрезках, итоги тестов, записи о проведенных ремонтах, операционные данные, полученные от датчиков, параметры мониторинга.
3
DTA (агрегированный двойник)
Вычислительная система, которая объединяет все цифровые двойники и их реальные прототипы и позволяет собирать данные и обмениваться ими.
Фото с сайта Medium
Что эта технология дает бизнесу?
«Цифровые двойники стали действительно сильным катализатором развития современных компаний. Благодаря им значительно упрощается техническая поддержка системы, экономятся ресурсы, минимизируются риски ошибок и сбоев, что продлевает срок стабильной работы продукта. Все это позволяет бизнесу получить максимально возможную отдачу от инвестиций, повысить конкурентоспособность и нарастить лояльность клиентов».

Татьяна Бочарникова
Глава представительства NetApp в России и СНГ
Так, на одном из европейских нефтеперерабатывающих предприятий система предиктивной аналитики Schneider Electric позволила предсказать сбой большого компрессора за 25 дней до того, как он случился. Это сэкономило компании несколько миллионов долларов.
«Цифровой двойник позволяет по минимальным ключевым параметрам воспроизвести все остальные показатели объекта. Это как, например, по верхушке айсберга мы определили бы его точный объем и форму. С помощью этой технологии можно решать различные классы задач диагностики состояния объекта, прогнозирования, оптимизации работы, управления».
Дмитрий Шварц, руководитель направления отдела исследования и разработки Центра цифровых инноваций ПАО «Газпром нефть»
Цифровые двойники могут использоваться несколькими организациями одновременно — например, производителем автомобиля, обслуживающей и страховой компанией. Несколько цифровых двойников можно также объединить в одну систему.
«Технология цифрового двойника позволила «собрать» 20 нефтеперерабатывающих и нефтедобывающих предприятий компании ADNOC, одного из ключевых операторов нефтегазовой отрасли на Ближнем Востоке, в единый диспетчерский пункт. Цифровой двойник объединил в себе весь комплекс разбросанных по всему Ближнему Востоку активов компании. Все процессы были унифицированы и приведены к единому стандарту».
Наталья Нильсен, руководитель направления по развитию бизнеса и маркетингу подразделения «Промышленная автоматизация» компании Schneider Electric
Решение включило в себя множество различных пакетов — предиктивная аналитика, real-time визуализация, система моделирования различных сценариев работы предприятия и различных инцидентов. Также проект предполагал моделирование и оптимизацию энергопотребления.

Эксперты предсказывают, что совсем скоро потребители и владельцы продуктов смогут пользоваться цифровым двойником в повседневной жизни, причем технологию можно будет применять не только с целью улучшения работы какого-то устройства, но и с целью улучшения качества человеческой жизни.
«В университете имени Лобачевского ученые разрабатывают цифровую копию человека с точными аналогами жизненных систем. Такой «нейродвойник» позволяет контролировать физическое состояние пациента и предупреждать риски развития заболеваний. В перспективе применение таких виртуальных моделей органов и организма в медицинских учреждениях даст работникам возможность в онлайн-режиме отслеживать данные о здоровье клиентов и состоянии медицинского оборудования».

Татьяна Бочарникова
Глава представительства NetApp в России и СНГ
Фото Tincture
Рынок цифровых двойников
Опросы, проводимые аналитиками Gartner, показывают, что в 13% организаций, реализующих проекты Интернета вещей, уже применяются цифровые двойники, а в 62% либо начинают их создание, либо планируют сделать это. Gartner прогнозирует, что уже к 2021 году половина крупных промышленных компаний будет использовать цифровых двойников, что приведет к повышению эффективности этих организаций на 10%. По прогнозам экспертов, через пять лет рынок таких продуктов, как цифровые двойники, достигнет $16 млрд.

Драйвером развития рынка в России является нефтегазовая и нефтехимическая промышленность. Использование цифровых двойников скважин помогает экономить компаниям от 5 до 20% капитальных затрат. Не менее востребована технология в самолето- и двигателестроении, а также в транспортной отрасли.
Фото GE Digital
Примеры из практики: российский опыт
Нефтегазовая отрасль
«Одна из главных болей и вместе с тем важнейший драйвер развития технологии цифровых двойников — информационная безопасность, — рассказывает Наталья Нильсен. — Боязнь кибератак и утечек информации часто становится сдерживающим фактором для цифровизации производства». С учетом этого компания Schneider Electric реализует проект на Яйском нефтеперерабатывающем заводе.

На предприятии создается цифровой двойник с использованием цифрового тренажера для операторов, а также система безопасности и предиктивной аналитики, которые позволят предотвращать аварийные ситуации. Кроме того, проект подразумевает внедрение системы кибербезопасности, призванной защитить цифрового двойника предприятия от взлома. Все работы планируется завершить за четыре месяца, несмотря на то что в среднем за создание цифрового двойника крупного предприятия уходит около двух лет, рассказывает эксперт.

В 2018 году «Газпром нефть» определила цифровую трансформацию бизнеса как приоритетное направление деятельности. Цифровые технологии позволяют тестировать гипотезы по разработке месторождений, строительству инфраструктуры и эксплуатации промысла без рисков для людей и объектов. Для этого создаются цифровые двойники скважин, заводов, производственных площадок и месторождений.
«Один из вариантов применения технологии — виртуальные анализаторы, которые способны давать оценку составу потоков по вторичным признакам. Иными словами, когда мы можем сказать что-то про плотность вещества на основе расчетов теплоемкости и анализа переходных процессов набора скорости в трубе, а также оценить реологические параметры продукта по спектральному разложению, спрогнозировать состояние установки нефтепереработки. Все это в комплексе позволяет нам делать более качественное планирование и управление.
Сейчас мы создаем инфраструктуру для работы цифровых двойников»
.

Дмитрий Шварц
Руководитель направления отдела исследования и разработки Центра цифровых инноваций ПАО «Газпром нефть»
Нефтехимическая промышленность
«Мы развиваем все направления, связанные с созданием цифрового двойника — системы управления инженерными данными, моделирование производственных процессов, имитационные модели производства и логистики».
Владимир Чернаткин, руководитель направления «Комплексные цифровые модели», СИБУР
В базе инженерных данных собрана всевозможная информация по оборудованию и его взаимосвязям: место оборудования в производственной цепочке, нормативные режимы работы, частота обслуживания, геометрические и технические характеристики и многое другое. По-другому эта система называется СУИД — система управления инженерными данными. Данные хранятся в ней в виде структуры и в привязке к объектам, что облегчает доступ к ним и делает возможной автоматизированную обработку.

Эта система позволяет существенно сократить потери времени, а также число ошибок при обслуживании, ремонте и заказе запчастей. Она также даёт возможность делать навигацию по оборудованию для ремонтников, заранее планировать операции при проектных ремонтах, проводимых раз в 4-5 лет. В том числе система подскажет, какие элементы оборудования следует отключить или перекрыть, чтобы безопасно провести ремонт.

Проекты технологического моделирования делаются в СИБУРе в том числе на базе НИОСТ (научный центр СИБУРа). В процессе создания модели или технологической схемы производства моделируется оборудование, вносятся данные о химических веществах и показатели технологического режима. После проверки модели выполняются расчетные исследования и определяются оптимальные параметры процесса, ведётся поиск решений для повышения технологической и энергетической эффективности. Программное обеспечение позволяет рассчитывать такие параметры, как энергия, теплообмен и даже экономические данные: затраты на дополнительное оборудование, целесообразность модернизации.

Транспортная отрасль
СИБУР также запустил проект для оптимизации железнодорожных перевозок. Цифровые двойники помогают снизить затраты на ремонтные работы, выявить сдвоенные операции при управлении подвижным составом и более эффективно управлять отгрузками.

Цифровой двойник внедряется на площадках КАМАЗа, где уже были созданы 3D-модели 28 единиц cтанков с ЧПУ и 20 универсальных станков, а также более 50 единиц различного технологического оборудования (роботы, манипуляторы, кантователи, рольганги). 3D-модели применяются при моделировании механообработки и сборки, а также для размещения оборудования на 3D-планировках заводов.

Цифровые копии стали применяться для эффективной эксплуатации поездов «Сапсан» и «Ласточка». В 2018 году внедрение цифрового двойника производства анонсировал также «Трансмашхолдинг». Система за считанные минуты рассчитывает результаты выполнения производственного плана при заданных параметрах и быстро реагирует на запросы заказчика.
Цифровой двойник GE Transportation
Строительная отрасль
«Одно из решений, над которым сейчас работает наша компания — создание «цифрового двойника» здания. Мы уже создали блок управления инфраструктурой здания. В основном управление осуществляется ресурсами, которые увязывается с климатическими и производственно-технологическими процессами предприятия, такими как электро-менеджмент (контроль электричества), контроль водных ресурсов и теплоснабжения».
Денис Гараев, заместитель директора Центра инноваций компании «Инфосистемы Джет»
На следующем этапе работ предстоит решить задачу создания трехмерной модели здания: интегрировать данные с CAD-системой, что дает возможность делать 3D-визуализацию объекта.

О курсе на цифровизацию говорят и в Министерстве строительства и ЖКХ РФ. В настоящее время обсуждаются проекты моделирования цифровых двойников для каждого российского города численностью более 100 тысяч человек.
© Rusbase, 2019
Автор: Ирина Пешкова

Фото на обложке: Siemens
Татьяна Петрущенкова