Создание виртуальных близнецов различных объектов и процессов для улучшения управления ими. Двойники живых систем и машин, которых можно разрабатывать при помощи low-code подхода.
С середины 2010-х в различных сферах развивается интересное направление информационных технологий — разработка цифровых двойников. Цифровой двойник (ЦД) — это виртуальная копия физического объекта, системы или процесса. Их создают с целью отслеживания и прогнозирования состояния объектов, улучшения управления процессами. При этом не происходит физического вмешательства в структуру или работу оригинала.
Существуют разные виды цифровых двойников: прототип (Digital Twin Prototype, DTP), экземпляр (Digital Twin Instance, DTI), двойник (Digital Twin Aggregate, DTA), интеллектуальный двойник (Intelligent Twin). С практической же точки зрения выделяют следующие типы ЦД: двойник объекта, процесса, системы. В области разработки цифровых двойников нет согласованных стандартов, однако есть ряд рекомендаций по их разработке.
Цифровые двойники разрабатываются для различных сфер: от промышленности до медицины. Они используются, например, при расчете нагрузок на промышленные машины и отдельные детали. В статье (Moi et al., 2020) описано создание цифрового двойника крана и его использование для отслеживания и прогнозирования состояния машины.
Была создана цифровая модель конструкции, параметры узлов крана отслеживались при помощи тензодатчиков. Показано, что комплексная модель (цифровой двойник) в сочетании с тензодатчиками, работающими в реальном времени, позволяет эффективно контролировать состояние крана и предсказывать явления, связанные с усталостью материалов.
Есть направления, где массово применяются иллюстративные возможности тех или иных информационных технологий. Например, модели органов человека, полученные на основании томографии и других методов, используются для координации действий хирургов. Подобные технологии уже сейчас повышают эффективность лечения, позволяют проводить серьезные врачебные консилиумы в удаленном режиме. Однако, строго говоря, это не цифровые двойники.
Идея создания виртуальной модели не просто человеческого тела, а конкретного человека, очень привлекательна. Есть множество публикаций на эту тему. Действительно, важно иметь возможность прогнозировать значимые события, связанные с жизнью и здоровьем: дефициты жизненно важных веществ, деградацию тканей и органов, результаты медицинских вмешательств.
Цифровой двойник человека должен объединять данные по анатомии и физиологии. Например, необходимо включать в модель данные об анализах крови и т.д., она должна предсказывать важные изменения и результаты воздействия на человека. Но, по большому счету, прорывов в создании цифровых двойников людей пока нет. Аналогичная картина — в сферах, также связанных с моделированием действительно сложных систем.
Проблем с разработкой и внедрением цифровых двойников множество: от особенностей моделируемых объектов до доступных расчетных мощностей. Самыми существенными являются следующие причины:
Малокодовые (low-code) системы позволяют решить часть проблем, обозначенных в предыдущем разделе. Удачная реализация цифрового двойника с использованием малокодового решения представлена в кейсе Eurasian Resourses Group.
С помощью low-code платформы Loginom была решена проблема управления электрической дуговой плавильной печью. Схема агрегата показана на рисунке. Внутри печи происходит плавка нескольких lдесятков тонн сырья и формирование необходимого расплава.
Схема работы дуговой плавильной печи
Стандартная система управления не обеспечивала необходимого контроля процесса плавки. Продолжительность оптимальной плавки — около 2-х часов. Иногда, по технологическим причинам (неоптимальный состав расплава, неточное управление положением электродов и др.), это время увеличивалось в несколько раз. Соответственно, возникали значительные убытки.
Контролировать нюансы плавки может высококвалифицированный технолог. Но таких специалистов всегда мало, и они не могут постоянно контролировать работу каждого агрегата.
Поэтому было разработано решение, включающее цифровой двойник печи, схему оптимальной плавки и систему формирования рекомендаций по оптимизации процесса. Система рекомендаций была создана при непосредственном участии технологов предприятия. Сама возможность такой работы определяется low-code подходом: эксперт не обязан разбираться в программировании, логика обработки данных моделируется визуально.
Внедрение цифрового советчика дуговой плавильной печи позволило улучшить показатели производства. Появилась возможность автоматизированного определения состояний агрегата. Процесс устранения технологических проблем был ускорен (от нескольких дней до нескольких часов). Обеспечена экономия электроэнергии и компонентов расплава. За 5 месяцев выплавка увеличилась на 3%.
Таким образом, разработка цифровых двойников — перспективная область. Но в ней есть ряд проблем, начиная от низкой технической обеспеченности процессов и заканчивая недостаточным привлечением экспертов к разработке самих цифровых двойников.
Одно из перспективных направлений в этой сфере — использование малокодовых систем. С их помощью можно привлекать к разработке цифровых двойников предметных экспертов. Их работа в случае low-code — не просто консультирование, а непосредственное и полноценное участие.
Более того, после окончания проекта малокодовой автоматизации эксперт может самостоятельно оценивать работу системы и вносить в нее изменения. Участие программистов в отладке не обязательно. Это значительно повышает вовлеченность специалиста и итоговое качество моделей.
Внедрение современных и оптимальных подходов, автоматизация труда предметных специалистов позволят создавать действенных цифровых двойников и в случае моделирования действительно сложных систем. В ближайшем будущем можно ожидать появления ЦД людей, которые позволят предсказывать проблемы со здоровьем и планировать сложные многоплановые медицинские вмешательства, а также ЦД экосистем, способствующих более эффективной охране окружающей среды.
Moi, T., Cibicik, A., & Rølvåg, T. (2020). Digital twin based condition monitoring of a knuckle boom crane: An experimental study. Engineering Failure Analysis, 112.
Другие материалы по теме:
Просто о сложном. Цифровые двойники на службе операционной эффективности
Оптимизация технологических процессов металлургического комбината. Пилотный проект
