Цифровой двойник — это виртуальная модель физических объектов, процессов или систем, существующих в режиме реального времени. Он даёт цифровое представление работы автомобиля, самолёта, космического аппарата, завода, деятельности сети связи или движения товаров через логистическую систему. Эта технология обеспечивает уникальную идентичность с материальным объектом, получая от него данные обо всех изменениях, действующих режимах работы, возможном износе механизмов, ошибках системы и т.п. Цифровой двойник может имитировать различные процессы, через которые могут проходить материальные объекты, и определять их эффективность в этих условиях, прогнозируя, как будет работать продукт или процесс, на основе реальных данных. При условии грамотно созданной модели, Digital Twin может рекомендовать действия, которые, с максимальной вероятностью, подойдут для решения проблемы не только механизмов, но и для человека. Уже создаются алгоритмы диагностирования, которые, используя обширную базу данных уникальных историй болезни и статистику прежних пациентов, ставят человеку правильный диагноз, учитывая его индивидуальные характеристики и медицинскую историю.
По мере создания оцифрованных дубликатов, получающих сигналы от датчиков на реальном объекте, интеллектуальные компоненты этих систем используют собираемую информацию для анализа, обработки, моделирования и сохранения на протяжении всего жизненного цикла объекта. Например, для морского судна модель начинают формировать ещё на стадии проектирования, используя её для совместного доступа различными подразделениями, принимающих участие в проектировании, постройке, пуско-наладочных работах. Вся информация хранится на мощных серверах в надёжном ЦОД(центре обработки данных). Далее, в процессе эксплуатации, цифровой двойник обрастает всё большим количеством информации, получая сигналы от датчиков на всех важных узлах и агрегатах. И даже по окончании «физической жизни» плавсредства, в цифровой модели уже заложены данные для его эффективной и безопасной утилизации.
Зачастую, информация одного цифрового двойника сравнивается с отраслевыми и другими контекстными данными. Лучше всего это работает, когда компании уже используют датчики и другие методы сбора данных, чтобы узнать, как можно больше о своих физических активах. Хорошим примером может служить парк автотранспортных средств большой компании. Предположим, что организация закупила несколько десятков новых одинаковых грузовиков и создала шаблонную цифровую модель, изначально подходящую для каждого из них. В модель уже внесены все параметры штатной работы двигателя, систем смазки, тормозных систем и т.п., а также все регламенты и сроки технического обслуживания. Но в процессе работы датчики каждого грузовика посылают данные на свою персональную модель, где и ведётся подробный учёт эксплуатации этого конкретного транспортного средства. Но кроме того, на основе получаемых данных со всех грузовиков, можно создавать другие вероятностные модели, анализируя и постоянно обрабатывая эту информацию уже на серверах компании. Новая общая модель, на основании точной информации с многих юнитов, может прогнозировать наиболее вероятностные поломки, рассчитывать всю логистику (учитывая время простоя на регламентные работы), быстро перестраивая её, в случае непредвиденных ситуаций. При наличие похожей модели с данными грузовиков другой марки, можно сравнивать эффективность эксплуатации этих марок, учитывая расход топлива, время непредвиденного простоя, нормо-часы технического персонала, стоимость запчастей и времени на их доставку, а также сотни других параметров.
Цифровой двойник может использоваться для проведения стресс-тестов в больницах и медицинских учреждениях, имитируя наилучшее функционирование в условиях массовых катастроф. Такие организации часто содержат компоненты, такие как доступный персонал, койки для пациентов и доступ к различным испытательным установкам, которые могут быть модифицированы для управления все более сложными сценариями. Аналогичным образом, когда дело доходит до использования виртуализации в товарах прямого медицинского назначения - ведь такая технология может помочь клиницистам обеспечить уникальное, персонализированное лечение для конкретных пациентов. Срок службы цифрового двойника начинается, когда профессионалы исследуют механику физической системы и эксплуатационные факторы для создания ситуационной или математической модели, воспроизводящей оригинал. Разработчики создают цифровых двойников или виртуальные модели, которые могут получать обратную связь от датчиков, подключённых к физической системе. Датчики собирают важнейшие рабочие данные, а цифровая модель имитирует то, что происходит в физической системе в режиме реального времени. Пользователи могут использовать цифрового двойника для изучения вариантов продления срока службы изделия, улучшения производства и технологических процессов, создания продукта и тестирования прототипа.
Инновационная технология открывает целый мир возможностей. Традиционный метод создания чего-либо и доработки этого в последующих версиях и релизах больше нежизнеспособен. Оптимальный возможный уровень эффективности продукта, процесса или системы может быть распознан и создан с использованием подхода к проектированию, основанного на виртуальной реальности, путём алгоритмического анализа его характеристик, эксплуатационных возможностей и любых проблем, которые могут возникнуть. Digital Twin уже давно используется, как виртуальный испытательный стенд для изучения функциональных взаимосвязей и их влияния на выработку электроэнергии. В этом сценарии преимущества этой системы заключается в том, что она становится менее дорогостоящим и более эффективным методом анализа явлений процесса управления и сокращения времени простоя. В качестве преимуществ также можно упомянуть повышение надёжности энергетической установки (гидроэлектростанция или АЭС) и оптимизация использования ресурсов. Сотрудники могут изучать операции в виртуальной среде, используя цифровой двойник систем и процессов завода в изучении важных применений для Индустрии 4.0 (Бережливое производство).
Инженеры могут ускорить процесс проектирования и устранить многие трудоёмкие этапы, обычно необходимые при разработке нового продукта, используя 3D-моделирование, дополненное дополненной и виртуальной реальностью. Технические характеристики продукта, используемые материалы и соответствие дизайна ключевым правилам, стандартам и законам - все это может быть определено практически до того, как будут использованы какие-либо материалы. Digital twin позволяет инженерам выявлять любые возможные проблемы с качеством и жизнеспособностью до завершения проектирования, что приводит к значительной экономии средств. ИТ-специалисты собирают и синтезируют данные из многих источников для создания виртуальной модели любого физического актива. Вскоре имитационные модели Интернета вещей и облачные приложения станут основой для множественных созданий цифровых двойников в различных сферах применения. Поддержание цифровой копии активов в облаке позволяет фирмам отслеживать изменения и вносить соответствующие модификации для повышения эффективности производственных процессов.
Промышленность и учёные по-разному определяют цифровой двойник. Некоторые интерпретируют это понятие, как интегрированную модель готового продукта, предназначенную для отображения всех производственных ошибок и постоянного обновления, с учётом износа, возникающего в процессе использования. Для эксплуатантов - это, в первую очередь, динамический профиль истории эксплуатации и текущего состояния, способствующий оптимизации бизнеса.
Производители создают цифровые клоны конкретного оборудования и инструментов, эксклюзивных продуктов или систем, целых процедур или чего-либо ещё, что они хотят улучшить в заводских условиях. Индустрия 4.0 относится к широкому спектру новых технологий и цифровых достижений, изменяющих производство путём объединения физического мира и виртуальной цифровой среды. Хотя это развитие шло постепенно, многие организации долго не решались разрабатывать комплексные цифровые экосистемы для своих производственных процессов. Но, так или иначе, им пришлось проводить модернизацию, интегрируя платформы промышленного интернета вещей (IIoT) с цифровыми двойниками оборудования на производственных линиях, во внутренней логистике и процессах автоматизации. Но производственная модель Digital Twin не ограничивается устройствами Интернета вещей, а должна обладать гораздо более широким спектром возможностей абстрагирования. Решение должно поддерживать моделирование взаимосвязей между устройствами, оборудованием, промышленными роботами, складом, поставщиками сырья. Разработчики выстраивают системы, адаптированные для их сектора или варианта использования.
