Как цифровые двойники помогают российской промышленности

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.

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.

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).

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.

Цифровые двойники могут использоваться несколькими организациями одновременно — например, производителем автомобиля, обслуживающей и страховой компанией. Несколько цифровых двойников можно также объединить в одну систему.

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.

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.

«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.

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.

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.

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.

Материалы по теме:

IBM назвала 5 инноваций, которые изменят мир через 5 лет

Фабрики будущего: какие технологии помогут развитию российской промышленности

Индустрия 4.0: что мешает российским предприятиям внедрять новые технологии

У вас промышленный стартап? Разберитесь, что может дать вам корпоративная акселерация

© Rusbase, 2019
Автор: Ирина Пешкова

Фото на обложке: Siemens