Цифровые двойники — это как авиасимуляторы для бизнеса, но их не так быстро и легко внедрить, как может казаться. Чтобы наметить путь развития технологии, Digital Twin Consortium недавно опубликовал модель зрелости, которая определяет этапы продвижения к хорошо функционирующим цифровым двойникам, сообщает портал ZDNet.

Возможно, самое простое объяснение технологии цифровых двойников — это «симулятор полета» для бизнеса. Сложные симуляторы полетов уже давно используются в авиационной промышленности, и каждый, кто смотрел фильм «Салли», видел их в действии: члены National Transportation Safety Board воссоздали альтернативные сценарии знаменитой контролируемой аварийной посадки на Гудзон, которая спасла 155 жизней.

Концепция «симулятора полета» для бизнеса позволяет руководителям и специалистам рассматривать системы и объекты своих предприятий, планировать сценарии «что-если» и оценивать последствия событий в реальном времени. Такое моделирование может включать в себя цифровые двойники технологической инфраструктуры, целого здания или сети цепочек поставок.

«Мы наблюдаем растущее внедрение технологии цифровых двойников во всех отраслях, но есть несколько, которые переживают особенно бурный рост, — говорит Билл Куинн, футурист TCS. — Например, промышленное производство — это область, демонстрирующая сильный рост. Необходимость прогнозирования спроса, управления запасами и контроля производственных процессов в режиме реального времени делает цифровые двойники особенно привлекательными для этого сегмента».

По его словам, рост уровня внедрения технологии цифрового двойника еще впереди: «Здравоохранение, мобильность и розничная торговля — вот области, в которых ожидается наибольшее внедрение в течение ближайших трех лет».

Ведущим сектором для этой технологии является автомобильная промышленность, «которая уже некоторое время использует цифровые двойники для моделирования конструкции автомобиля, например, для виртуального проведения краш-тестов или оптимизации аэродинамики автомобиля», — говорит Том де Шуттер, вице-президент по инженерным вопросам компании Synopsys.

По его словам, по мере продвижения к программно-определяемым автомобилям и использования в них все большего количества ПО для таких функций, как 360-градусный обзор, дисплеи и передовые системы помощи водителю, автомобильная промышленность все чаще использует цифровые двойники электроники, которые моделируют основные электронные компоненты автомобиля с помощью виртуальных электронных блоков управления, что позволяет проверить ПО, которое будет установлено в автомобиле.

Значимость этих разработок высока, однако проблема заключается в том, что внедрение цифрового двойника бизнеса не так быстро и просто, как внедрение и запуск такого ПО, как Microsoft Flight Simulator.

Эти проблемы были описаны в недавней статье, опубликованной Elsevier, в которой команда соавторов под руководством Акрама Хакири из Университета Карфагена отмечает, что «существующие работы по цифровым двойникам сосредоточены в основном на перспективе моделирования и уделяют меньше внимания упрощению контроля и управления промышленными IoT-сетями».

Дополнительные препятствия включают «непомерную сложность развертывания сетей, риски безопасности и необходимость новых бизнес-моделей и практик», — заявили исследователи. По их словам, безопасность и конфиденциальность являются основными проблемами «при обмене данными IoT в распределенных инфраструктурах цифровых двойников, где осуществляется передача данных между физическими объектами и виртуальными моделями». Кроме того, существуют противоречивые стандарты в сетях и программных реализациях.

Вывод: цифровые двойники будут развиваться постепенно, по мере становления стандартов и накопления бизнес-кейсов. Вы не сможете развиваться, не создав базовых цифровых компетенций.

«На базовом уровне цифровые двойники требуют наличия датчиков IoT, возможностей подключения, ПО для моделирования, вычислений и инструментов отчетности, — говорит Куинн. — Датчики измеряют реальный мир человека или объекта, для которого создается двойник; средства связи передают данные, собранные датчиками, на центральный компьютер; ПО для моделирования, опираясь на вычислительные мощности, создает цифрового двойника в центральном компьютере; а средства отчетности предоставляют владельцам цифрового двойника практические результаты».

Доступность «виртуальных моделей на нужном уровне абстракции и с нужной производительностью — наиболее типичное препятствие», — говорит де Шуттер. Набор навыков для разработки моделей такого типа специфичен. Разработчики должны понимать, для каких именно целей будут использоваться модели, чтобы точно создать модель и при этом оптимизировать производительность для выполнения длительных программных нагрузок.

Это требование означает, что разработчики моделей должны понимать аппаратные/электронные блоки управления и учитывать, как разработчики ПО будут использовать модели для задач разработки и тестирования своего ПО.

В то же время, по словам Куинна, повысить эффективность моделирования и удобство использования может добавление других технологий: «Например, искусственный интеллект позволит проводить тысячи или даже миллионы симуляций на цифровом двойнике для выявления новых конструкций, вариантов использования или оптимизации физического объекта. Виртуальная и дополненная реальность создадут более реалистичные и захватывающие впечатления от цифрового двойника. Это очень важно для таких пользователей, как специалисты по техническому обслуживанию, хирурги и дизайнеры изделий. 5G/6G и другие передовые технологии подключения позволят использовать цифровых двойников в удаленных местах».

Чтобы наметить путь развития ьехнологии, Digital Twin Consortium недавно опубликовал модель зрелости, которая определяет этапы продвижения к хорошо функционирующим цифровым двойникам:

1. Пассивный

  • Видение и цифровые амбиции отсутствуют. «Необходимость цифрового видения и стратегии не осознается на высшем уровне, — говорится в отчете. — О цифровых технологиях знают мало или совсем не знают».
  • UX и моделирование. Авторы предполагают, что имеют место «мониторинг и фиксация постреальности», которые, вероятно, включают в себя «эксизы дизайна, но не модели поведения или динамики».
  • Интеграция технологий. «Вы шутите?»

2. Стартовый

  • Видение и цифровые амбиции. Имеет место «некоторое понимание необходимости цифрового видения и основных технологий, меняющих индустрию».
  • UX и моделирование. «Физические объекты смоделированы так, чтобы иметь схожий визуальный вид, и представлены в виде 2D- или 3D-чертежей или моделей. Процессы смоделированы, но только в рамках отдельных подразделений и без какой-либо согласованности в рамках всего бизнеса».
  • Интеграция технологий. Существует «некоторая интеграция между системами, такими как корпоративные системы или платформы для совместной работы».

3. Прогрессивный

  • Видение и цифровые амбиции. Предприятия «знают о широких технологиях, формирующих отрасль, включая цифровых двойников, но не имеют четкого представления о бизнес-результатах».
  • UX и моделирование. Осуществляются «мониторинг и захват данных в квазиреальном времени — в рамках ограничений, связанных с тем, насколько близко к реальному времени эти данные моделируют поведение и динамику».
  • Интеграция технологий. «Интерактивные данные являются связными, особенно общие данные: ГИС, BIM, данные IoT, данные систем и т. д. Поток данных однонаправленный и двунаправленный с аналитикой реального времени».

4. Зрелый

  • Видение и цифровые амбиции. Предприятия «понимают влияние и важность технологии цифрового двойника в связи с определенными бизнес-результатами, но не используют ее потенциал в полной мере».
  • UX и моделирование. Имеют место «синхронизированные, объединенные и интерактивные операции в режиме, близком к реальному времени, с использованием цифровых потоков (двусторонняя интеграция и взаимодействие). Визуализация и симуляция включены в модели».
  • Технологическая интеграция. «Частота синхронизации между системами предсказуема и детерминирована. Системы взаимосвязаны и взаимодействуют с использованием System of Systems».

5. Мастерский

  • Видение и цифровые амбиции. «Технология цифрового двойника используется для формирования и дальнейшего обновления и распространения видения и достижения бизнес-результатов».
  • UX и моделирование. Имеют место «автономные операции и обслуживание. Синхронизация в реальном времени определяется сценарием использования».
  • Интеграция технологий. «Данные в бизнес-контексте связаны на протяжении всего жизненного цикла — вверх и вниз. Коммуникационные протоколы обеспечивают взаимозаменяемость систем — обмен между симуляцией и реальной системой или между различными системами».

Еще одна проблема эффективного использования цифровых двойников — финансовая поддержка со стороны организации. «Создание и обслуживание цифровых двойников может быть дорогостоящим, — говорит Куинн. — Необходимо понимать масштабы предварительных и текущих инвестиций и быть в состоянии продемонстрировать четкую окупаемость инвестиций, чтобы получить и сохранить одобрение бюджета. При этом стоимость технологий цифровых двойников быстро снижается, а отказ от внедрения цифровых двойников также имеет свою цену, включая отставание в конкурентной борьбе, задержку в повышении квалификации ваших сотрудников, а также потерю эффективности и инноваций, которые появляются благодаря цифровым двойникам».