Игра в имитацию

Многие крупные промышленные предприятия используют в своей работе цифровые двойники. Рассказываем, что представляет собой эта технология и зачем создают виртуальные дубликаты двигателей, заводов и даже городов.

Представьте, что группа ученых и конструкторов разрабатывает новый авиационный двигатель. Они проводят расчеты, строят макеты и в итоге собирают первый образец «в металле». Но на испытаниях выясняется, что он не работает — где-то допущена ошибка, которая мешает запуску. Двигатель приходится разбирать и анализировать, где же в расчеты закралась неточность. А это огромные затраты времени и ресурсов.

При создании любой сложной системы действует закон Парето: 20% времени уходит на то, чтобы получить результат, и 80% — на устранение ошибок и окончательную наладку. Никому не хочется тратить пять лет на то, что можно сделать за год, и выход есть — это цифровые двойники, радикально сокращающие затраты на реализацию проекта.

Что такое цифровой двойник

Это электронный прототип какого-либо реального объекта: газовой турбины, конвейера или целого нефтеперерабатывающего завода. Это сложный программный продукт, дающий возможность смоделировать разные ситуации, которые могут случиться на производстве, и даже «перемотать» время на несколько лет вперед, чтобы узнать, например, когда объекту потребуется капитальный ремонт. Цифровой двойник подбирает сценарии проведения технологических процессов, тестирует объект в критических режимах, при этом не подвергая опасности настоящий образец, создание которого требует больших затрат. Виртуальная модель показывает, как изнаши­­ва­ются определенные части механизма, а значит, конструкторы могут заранее усилить это слабое место.

Цифровой двойник нужен не только на стадии разработки агрегата. Он собирает и анализирует данные и при реальной работе установки с помощью многочисленных датчиков. Это позволяет спрогнозировать возможную нештатную работу и помогает серьезно снизить затраты на создание, запуск и функционирование сложных систем.

Космические двойники

Впервые термин «цифровой двойник» начали использовать в NASA в 1970‑х годах, когда появились методы компьютерного моделирования при создании ракет и шаттлов. Раньше, чтобы понять, как поведет себя ракета в открытом космосе, нужно было запустить ее. Но с помощью сложных математических формул разработчики научились предсказывать поведение объектов в космосе, где материалы испытывают критические нагрузки. Именно компьютерное моделирование помогло вернуть на Землю экипаж «Аполлона-13» после серьезной аварии.

Сейчас программу создания цифровых двойников внедряют в Роскос­мосе, где виртуальные модели должны заменить почти всю конструкторскую документацию.

Энергетические двойники

Компания General Electric — один из лидеров в создании и применении технологии цифровых двойников. Она инвестировала более миллиарда долларов в разработку платформы Predix для сбора и анализа большого объема данных, которые поступают с датчиков на промышленном оборудовании. Анализ этих данных предотвращает аварии и максимально эффективно использует технику.

Работает это следующим образом. Роботы размером с коробку из-под обуви обследуют турбины электростанций и передают картинку в аналитический центр, где искусственный интеллект определяет их износ и находит трещины в лопастях, даже если они грязные или ржавые. Дроны с видеокамерами обследуют шахты газосжигающих башен на нефтяных месторождениях. Эта же платформа оптимизирует работу ветроэнергетических установок на электростанциях, прогнозирует возможные поломки и интегрирует в работающие системы оборудование разных производителей.

В России технология цифровых двойников используется на предприятиях «Газпромнефти». Там в цифровом виде смоделировали процесс подъема жидкости из скважин. Программа подбирает оптимальные режимы работы системы и предупреждает нештатные ситуации. Сейчас в компании работают над проектом создания полностью цифрового завода по производству битума.

Двойники транспорта

Разработки General Electric используются и для обеспечения безопасности полетов. Датчики с двигателей самолетов передают информацию в вычислительный центр, и на основе этих данных можно предсказать, когда детали выйдут из строя. Например, цифровой двойник двигателя Boeing 777 показывает, как изнашиваются его лопатки во время рейсов на Ближний Восток, где в воздухе много песка. Рассчитав количество рейсов в этот регион, можно узнать, когда потребуется ремонт двигателя.

В России цифровую экосистему развивает РЖД. Для более эффективной эксплуатации уже применяются цифровые двойники поездов «Сапсан» и «Ласточка». Компания рассчитывает, что в будущем сможет перейти от обслуживания «по регламенту» к обслуживанию по фактическому состоянию, что повысит ресурс объектов и сократит издержки.

Компания Tesla Motors создает цифровые двойники всех своих проданных автомобилей. Данные с датчиков, установленных на каждой машине, постоянно анализируются — это улучшает работу автопилота. Полученные результаты поступают в компьютер автомобиля в виде новых прошивок и помогают повысить безопасность поездок.

Цифровые двойники человека

Еще одна сфера применения технологии цифровых двойников — медицина. В компании Philips разработали технологию трехмерной модели сердца человека на основе снимков УЗИ. Затем этим двойником сможет воспользоваться хирург перед сложной операцией.

Похожую систему разрабатывают в Нижегородском университете имени Лобачевского. Ученые намерены создать цифровую копию человека с точными аналогами жизненных систем. Они считают, что технология облегчит лечение пациентов и сможет предупреждать о риске развития заболеваний.

Двойники городов

Цифровые двойники применяются не только в точных науках. Они проникают во все сферы жизни, все больше компаний из разных отраслей применяют компьютерное моделирование. В розничной торговле двойники помогут предсказать спрос и разложить товары удобным образом, в сфере логистики — устранять узкие места. Двойники создаются не только у конкретных объектов, но и у целых городов! При проектировании кварталов с помощью компьютерного моделирования можно спрогнозировать, сколько электроэнергии будет потреблять население, и рассчитать оптимальный трафик дорожного движения.

На «живой» системе решать проблемы гораздо сложнее и дороже, чем на этапе проектирования, поэтому технология создания цифровых двойников считается одной из главных составляющих четвертой промышленной революции.