Главные тренды цифровизации промышленности 2021 года
Когда мы жили в привычном мире, у нас были готовые алгоритмы и конструкции для решения практически любой задачи. Мир был устойчив, предсказуем, прост и определен. Однако, когда мы оказываемся в VUCA-мире, возникает ощущение бесполезности всего, что мы делали ранее, и мы вынуждены ставить новые цели, формулировать новые задачи и конструировать новые алгоритмы их решения.
Нет ничего удивительного в том, что Lifelong Learning – непрерывное образование, обучение на протяжении всей жизни – становится сегодня глобальным трендом.
Цифровые двойники: каждой твари по паре
Зачастую самые захватывающие возможности лежат на пересечении нескольких трендов. Некоторые из тенденций 2021 года носят именно такой характер. Например, цифровые двойники (Digital Twin) представляют собой высшую степень развития вычислительных технологий и методов численного моделирования, встроенных умных датчиков и алгоритмов обработки и анализа больших данных. То есть цифровые двойники – это тренд развития технологий, в основе которого лежит сразу несколько самостоятельных передовых и развивающихся технологий.
Представьте, что у вас есть идеальная и точная копия физического мира в цифровом варианте – цифровой двойник. Такой двойник позволяет вам получать данные с физических датчиков, установленных на оборудовании, и дополнять их данными с виртуальных датчиков, в реальном времени моделировать различные условия и воздействия, четко понимать последствия различных сценариев «что, если...», прогнозировать результаты и давать команды к исполнению в реальном физическом мире.
Сегодня промышленные компании используют возможности цифровых двойников с разными целями. Например, в автомобильной промышленности и авиастроении цифровые двойники являются важнейшим инструментом оптимизации всей цепочки создания стоимости и модернизации выпускаемых продуктов. В энергетическом секторе операторы на нефтедобывающих станциях собирают и анализируют огромные массивы данных из скважины, на основе которых строятся цифровые модели месторождения, направляющие процесс бурения в режиме реального времени.
В здравоохранении применяются высокоточные цифровые двойники человеческого сердца и всей сердечно-сосудистой системы человека, позволяющие ставить точный диагноз, обучать студентов-медиков и проводить виртуальные опыты. Уже сейчас существуют детализированные цифровые модели целого города, которые используются в проектах городского планирования, поддержания порядка и подготовки к чрезвычайным ситуациям и стихийным бедствиям.
Новости с передовой
За примерами далеко ходить не надо. Сегодня все крупные нефтяные компании реализуют проекты, которые можно отнести к категории «умного» производства: Smart Wells («умные скважины») – Schlumberger, Smart Field («умное месторождение») – Shell, Field of Future («месторождение будущего») – BP, «цифровое месторождение» – «Роснефть» совместно с «Башнефть» и др. С помощью цифровых двойников нефтяные компании моделируют различные сценарии развития ситуации на нефтегазовом производстве и выбирают оптимальные решения при добыче, транспортировке и переработке нефти.
Компания Bridgestone, крупнейший в мире производитель автомобильных шин, трансформировала свой бизнес и стала лидером в области решений в сфере мобильности. В основе трансформационного пути компании лежит технология цифровых двойников. В течение нескольких лет, дополняя модель данными с датчиков, компания использовала их в качестве инструмента исследований и разработок для увеличения срока службы и производительности шин, и это только начало.
Крупнейшая азиатская фармацевтическая компания Takeda Pharmaceutical ускоряет этап экспериментов, используя технологию цифровых двойников. Поскольку фармацевтическая отрасль жестко регулируется и требует строгого контроля качества, любые технологические инновации перед запуском в производство необходимо тщательно проверять на соответствие в опытных лабораториях. Именно здесь на помощь ученым и исследователям приходят цифровые двойники. Для каждой операции производственного процесса специалисты создают свой цифровой двойник, а затем объединяют все операции в единый цифровой двойник, контролирующий и автоматизирующий процесс перехода от одной операции к следующей.
В нашей стране работы по внедрению цифровых двойников своей продукции активно ведут такие компании, как госкорпорация «Росатом», АО «Вертолеты России», АО «ОДК-Климов», ПАО «ОДК-Сатурн» и другие представители и лидеры российской промышленности. В феврале 2021 года в АО «ВНИИАЭС» (входит в «Росатом») стартовали практические работы по созданию первого в России и мире цифрового двойника АЭС малой мощности с реакторной установкой РИТМ-200Н и «Шельф-М».
Из приведенных примеров становится ясным, что цифровые двойники бывают разными, но все они собирают и используют данные, относящиеся к физическому, реальному миру.
Откуда такой рост популярности цифровых двойников?
Цифровые двойники появились не сегодня. Самые передовые компании в мире вели разработки и исследования того, как с помощью цифровых моделей можно улучшить продукты и производственные процессы, еще в начале 2000-х годов. Но несмотря на то, что уже тогда был понятен потенциал цифровых двойников, многие компании сочли, что технологии, задействованные в создании цифрового двойника, стоят непомерно дорого. Ситуация кардинально изменилась после 2010-2012 годов, когда, собственно, и появился привычный ныне всем термин «цифровой двойник». Он фигурировал в 11-й дорожной карте НАСА в области технологий: моделирование, симуляция, информационные технологии и обработка. В этом отчете специалисты НАСА обозначили будущее направление развития компьютерного моделирования.
Какие факторы ускорили развитие цифровых двойников в последнее десятилетие? В первую очередь, это увеличение возможностей современного компьютерного моделирования реальных физических процессов. Сейчас стало возможным моделировать сложные сценарии «что, если...», проматывать назад события, случившиеся до какого-либо происшествия в реальной среде, и выполнять миллионы итераций моделирования, не перегружая систему. И, конечно, глубина и полезность получаемой информации увеличиваются благодаря возможностям машинного обучения.
Во-вторых, появились новые источники данных и новое поколение датчиков. Сейчас возможно загружать в цифровые двойники данные, получаемые в режиме реального времени от реальных объектов с помощью таких технологий как, LiDAR (лазерная система обнаружения и измерения дальности) и FLIR MSX (технология мультиспектральной динамической съемки, позволяющая получать максимально детализированный тепловой снимок). Аналогичным образом, датчики Интернета вещей, встроенные в оборудование, могут передавать оперативные данные непосредственно цифровому двойнику, обеспечивая непрерывный мониторинг в режиме реального времени.
При тех огромных объемах данных, что необходимы для создания цифровых двойников, достаточно сложно провести анализ и извлечь действительно полезную информацию. Решить этот вопрос сегодня помогают усовершенствованные системы визуализации, фильтрующие данные и извлекающие нужную информацию в режиме реального времени. Новейшие средства визуализации данных включают в себя интерактивные 3D, VR и AR визуализации, визуализации, получаемые с помощью ИИ, а также потоковое отображение в режиме реального времени.
Наконец, к ключевым факторам, облегчающим внедрение цифровых двойников, также относится легкодоступность мощных вычислительных ресурсов, сети и хранилищ данных.
Автор: Денис Хитрых, АО «КАДФЕМ Си-Ай-Эс»
VUCA – это акроним английских слов volatility (нестабильность), uncertainty (неопределенность), complexity (сложность) и ambiguity (неоднозначность). Привычный нам мир называется SPOD-миром – он устойчив (steady), предсказуем (predictable), прост (ordinary) и определен (definite).