Цифровой двойник (Digital Twin, DT) – интерактивный аналог существующего в реальности объекта/процесса, позволяющий эффективно им управлять.

Главная особенность цифрового двойника заключается в следующем: чтобы задать на него входные действия, необходимо использовать данные, полученные с реального устройства, которое работает синхронно. Выполнять операции можно как онлайн, так и офлайн. Показатели интерактивных датчиков сравнивают с данными реального объекта или процесса, выявляют отклонения и причины их появления. 

История 

В 70-х годах прошлого столетия цифровой двойник впервые был использован NASA во время проектирования «Apollo 13». Копия космического корабля была сделана для его тестирования и прогнозирования поведения в особых условиях.

Первое упоминание об использовании методики цифровых двойников на производстве датировано 2002 годом. Сотрудник Мичиганского технологического университета Майкл Гривс подал идею применения DT как модели, которая послужит основанием для управления жизненным циклом продукта. 

Лишь в 2010 году стала возможной разработка компьютеризированных систем, способных отражать свойства реальных объектов. Благодаря скачку развития цифровизации, компании научились связывать ИТ и операционные процессы, чтобы в дальнейшем создавать цифровых двойников. 

Классификация

Цифровые двойники делятся на несколько основных категорий в зависимости от области применения:

• DT Prototype.

Двойник реального объекта. В него входит вся информация о продукте с момента проектирования. 

• DT Instance.

Цифровая копия единицы. По факту это сбор данных с датчиков, которые ранее были установлены на оборудовании, и получение копии функционирующего экземпляра системы. Благодаря этому можно автоматически контролировать и прогнозировать поведение оборудования.

• DT Aggregate.

Двойник оборудования, используемый в обучении специалистов, оптимизации процессов технического оборудования и ремонта. Такая модель позволяет проходить виртуальную практику.

• Цифровой двойник бизнес-процесса.

Развитие автоматизации и цифровизации привело к необходимости создания виртуальных копий БП – отображения их реальной работы. Это позволяет оценивать эффективность процессов, находить и ликвидировать «узкие места», моделировать изменения. 

Например, при помощи Process Mining можно получить модель восстановленного бизнес-процесса, что послужит основой цифрового двойника. Digital Twin предназначены для оптимизации бизнес-процессов и роста уровня их надежности. Они наглядно отображают функционирование целой системы. Благодаря этому специалистам различных компаний легче понимать собственные внутренние процессы.

DT объекта/процесса включает в себя необходимые данные о нем. Используя Big Data и анализируя имеющуюся информацию, становится возможным более эффективно реализовывать определенные задачи: 

• точно знать, насколько производительна система; 
• прогнозировать будущее состояние системы, используя методы предиктивной аналитики;  
• контролировать реальный объект, управлять им на расстоянии в реальном времени;
• улучшать взаимодействие внутри команд;
• оптимизировать процесс принятия финансовых решений.

Внедрение 

Чтобы запустить цифрового двойника в компании, необходимо выполнить несколько шагов для выстраивания работы DT: 

• определиться с целями, желаемыми результатами, разработать подробную стратегию; 
• проанализировать производственные и управленческие процессы, технические возможности компании, соотнести все это с поставленными задачами; 
• продумать архитектуру решения, создать «дорожную карту»; 
• согласовать решение, улучшить и масштабировать.

Кейс

У компании Siemens возникли проблемы во время производства и техобслуживания новых турбин. Больше всего трудностей возникало в вопросах эксплуатации и ремонта. Чтобы решить проблему, было принято решение создать цифрового двойника, который опирался на опыт и прошлые результаты компании. Имитационная модель получилась сложной, но интерактивная система оказалась понятной для специалистов разных подразделений компании.