Объединение физики, анализа больших данных и моделирования для создания цифровых двойников нового поколения

Цифровой двойник – это модель, способная в реальном (или близком к реальному) времени отображать состояние и динамические характеристики фактического изделия. Таким образом, цифровой двойник дает возможности, выходящие за рамки того, что могут предложить традиционные CAD, CAE и PLM системы. В данной статье мы изложим основные принципы, на которых базируется работа цифровых двойников, осветим историю развития данной технологии, берущей свое начало в инженерном анализе и моделировании. Далее мы сравним технологию цифровых двойников, основанную на законах физики, с искусственным интеллектом (ИИ) и машинным обучением. Наша идея заключается в том, что, несмотря на то что ИИ, машинное обучение и цифровые двойники имеют фундаментальные различия в способах генерации знаний и получения информации, данные технологии предоставляют возможности для сопутствующих инновационных решений, реализуемых на базе платформ обработки и анализа больших данных, собираемых с датчиков.

В современной промышленности технологиям «Интернета вещей» (IoT) и цифровых двойников стало уделяться очень большое внимание. Вслед за возникшей вокруг них шумихой появилось множество предложений по модернизации и весьма завышенных ожиданий по этому поводу. Предполагается, что модернизация существующих единиц оборудования с помощью датчиков сделает их «умными», а включение оборудования в существующие рабочие процессы должно сделать их «интеллектуальными». Кроме того, благодаря сбору эксабайт данных с датчиков у нас внезапно появляются «системы знаний» (Datta, 2015).

Для того чтобы увидеть полную картину, понять, каково реальное значение новых технологий, нужно заглянуть несколько глубже всей этой поверхностной шумихи. В значительной степени там скрываются довольно очевидные вещи – речь идет о наборе проверенных технологий, таких, как продвинутые физические модели, численное моделирование, многофакторный анализ данных, обработка сигналов и многое другое. В то же время, за данными технологиями скрывается огромный потенциал и импульс к развитию, что уже само по себе открывает возможности для реализации новых идей и бизнес-процессов. Аналитик Gartner Чет Гескиктер назвал технологию цифровых двойников одним из десяти главных стратегических технологических трендов на ближайшие 5 лет. По оценкам Gartner, к 2020 году к Интернету вещей будет подключен 21 млрд устройств, и с каждым годом эта цифра будет увеличиваться на 35%.

Цифровые двойники – Что? Зачем? и Как?

«Цифровой двойник» относительно новый термин, и мы уже встречаем множество вариантов его трактовки. General Electric на своей платформе Predix IoT определяет «цифровые двойники» как «динамические цифровые модели материальных объектов и систем», https://www.predix.io. Siemens описывает данную концепцию как «…цифровую копию, которая создается и изменяется одновременно с реальным устройством». DNV GL называет понятием «цифровой двойник» «…доступное в любое время виртуальное изображение оборудования, поддерживаемое на протяжении всего жизненного цикла данного оборудования» (DNV GL, 2017). SAP определяет цифровой двойник как цифровую репрезентацию физического актива, использующую для его непрерывного обновления в режиме реального времени данные с датчиков (Magyar, 2017).

В некоторой степени термин «цифровой двойник» (англ. «цифровой близнец») сам по себе уже является ошибочным. Настоящие человеческие близнецы совершенно не обязательно должны быть похожи друг на друга. Даже если мы подразумеваем монозиготных близнецов, концепция цифрового двойника мало похожа на феномен человеческих близнецов. Во-первых, в реальной жизни близнецы – это две разные и уникальные личности – среди них нет оригинала и нет копии, отражающей свойства первого. Кроме того, после создания (рождения) поведение и состояние живых близнецов не идентично. Если уж использовать биологические метафоры, то лучше выбрать формулировку «цифровой клон». Такое определение будет гораздо лучше отражать суть, т. к. понятие «клон» подразумевает наличие оригинала и копии. Для описания цифрового двойника использовались разные концепции, среди них: модель цифрового зеркала, цифровое отражение и цифровая тень, но ни одна из них не закрепилась в употреблении. И, кажется, на данный момент все-таки утвердился термин «цифровой двойник».

Для того чтобы определить, что же такое цифровой двойник, необходимо учесть несколько аспектов и ответить на три главных вопроса: «Что?», «Зачем?» и «Как?».

Вопрос «Что?» раскрывает внутренние характеристики цифрового двойника. Вопрос «Зачем?» фокусирует внимание на целях и роли двойника, на том, что позволит сделать его полезной частью бизнеса или процесса проектирования. Ответ на вопрос «Как?» дает представление об архитектуре технологической платформы, необходимой для развертывания двойника. Далее каждый из этих вопросов будет рассмотрен подробнее.

«Что?» Внутренние характеристики цифрового двойника

Цифровой двойник можно описать следующим образом. Это «цифровая модель, способная отображать состояние и функционирование конкретной единицы оборудования в режиме реального (или близкого к реальному) времени». Дальнейшая расшифровка данного определения раскрывает пять основных характеристик:

  • Идентичность, возникающая вследствие подключения к одному конкретному физическому объекту, такому, как судно, полупогружная платформа, водоотделяющая колонна, или ветряная турбина. Когда мы наблюдаем за поведением цифрового двойника, этот процесс один-в-один соответствует тому, как выглядел бы процесс наблюдения за реальным физическим оборудованием. В идеале в связке объект-двойник должно быть два элемента: 1/1. Однако в реальности, в прагматических соображениях это соотношение может измениться на 1/n, образуя систему с несколькими в большей или в меньшей степени связанными двойниками, каждый из которых отражает подмножество соответствующих характеристик, габаритов, IP-адресов, точек зрения заинтересованных сторон, подсистем и процессов.
  • Репрезентативность, подразумевающая отображение важных физических характеристик реального объекта в цифровом формате, например, CAD или инженерных моделей с соответствующими метаданными.
  • Состояние – показатель, который отличает цифрового двойника от CAD/CAE моделей. Это возможность в режиме реального (или близком к реальному) времени отображать характеристики оборудования, поддающиеся количественному измерению.
  • Поведение – отражение того, как в текущих условиях система реагирует на внешние воздействия (сил, температуры, химических реакций и т.д.).
  • Контекст – описание внешних условий, таких, как ветер, волны, температура и т. п., в которых находится или эксплуатируется оборудование.

«Почему?»

Ответ на вопрос «Почему?» вытекает из преимуществ и возможностей, которые дает постоянно обновляемая цифровая модель устройства по сравнению с изучением непосредственно физического оборудования. Таких преимуществ очень много. Например, используя цифровой двойник, можно проводить мониторинг и инспекцию, экономя таким образом силы, которые пришлось бы потратить на физические испытания. Этот аспект становится крайне важным, когда доступ к физическому объекту затруднен (например, в случае с морскими сооружениями или подводными конструкциями). Цифровой двойник позволяет собирать данные относительно высокой точности, например, производить расчет количества циклов для определения характеристик усталостной долговечности.

Ниже приведены примеры использования цифрового двойника для работы с критически важным и сложным оборудованием:

  • Оценка оставшегося срока службы конструкции.
  • Планирование инспекции/технического обслуживания, исходя из реальной истории нагрузок.
  • Определение соотношений между нагрузками и выработкой электроэнергии для формирования стратегии системы управления.
  • Раннее обнаружение неисправностей для проведения упреждающего обслуживания и предотвращения останова.
  • Оценка прошедших событий для прогнозирования будущих – доступ к (агрегируемым) динамическим характеристикам и получение таким образом обратной связи об эффективности конструкции.
  • Поддержка виртуального контроля (инспекции) оборудования.
  • Прогнозирование последствий будущих (неблагоприятных) условий эксплуатации.
  • Управление несколькими агрегатами, осуществление контроля и их синхронизации.
  • Поддержка инспекции/мониторинга (снижение затрат).
  • Визуализация и проверка напряжений в недоступных/скрытых местах.

«Как?» – Разработка и внедрение цифрового двойника

Процесс подключения цифрового двойника будет зависеть от типа устройства, от потребности в точности, качестве, доступности и других подобных аспектов, обратной стороной которых является стоимость и технологическая готовность. Внедрение самого простого цифрового двойника должно обеспечивать следующий минимум функционала:

  • Возможности для отслеживания ключевых аспектов состояния и поведения физического агрегата. Как правило, под этим подразумевается наличие датчиков с возможностью обработки данных для улучшения качества данных, т. е. для осуществления таких процессов, как калибровка, фильтрация, синхронизация времени и т. д.
  • Базовая среда выполнения цифрового двойника, использующая входящий поток данных, поступающих с физического объекта для отображения его состояния в реальном (близком к реальному) времени.

На уровне приложений (обеспечивающем взаимодействие пользовательских приложений с сетью) происходит подключение к выбранным потокам данных, поступающих от цифрового двойника. Это могут быть конкретные приложения конечного пользователя, созданные для мониторинга и управления, это могут быть унаследованные приложения для обслуживания и управления оборудованием. Поток данных от цифрового двойника также может использоваться для аналитики данных и машинного обучения для распознавания образов и поддержки принятия решений.

 

Литература

  1. DATTA, S. (2015). Emergence of Digital Twins, https://dspace.mit.edu/handle/1721.1/104429
  2. GESCHICKTER, C. (2016), The Quest for IoT Business Value, Gartner Group Webinar Presentation.
  3. MAGYAR, J. (2017), Digital twin helps solve arctic challenges at remote wind farm, SAP Blog, https://blogs.sap.com/2016/09/21/digital-twin-helps-solve-arctic-challenges-at-remote-wind-farm/
  4. SIEMENS  (2015), The digital  twin, The Magazine (online), https://www.siemens.com/customer- magazine/en/home/industry/digitalization-in-machine-building/the-digital-twin.html
  5. DNV GL (2016), Making your asset smarter with the digital twin, https://www.dnvgl.com/article/making-your-asset-smarter-with-the-digital-twin-63328