За цифровыми двойниками – будущее корпоративных автопарков

За цифровыми двойниками – будущее корпоративных автопарков Сегодня двойники бывают не только у глав государств или звезд эстрады, но и у промышленных предприятий, автомобилей или, скажем, нефтегазовых месторождений. Разумеется, фото на память с ними сделать не получится, ведь это цифровые модели различных объектов. Такие технологии какое-то время успешно применяются в космической промышленности, а теперь активно распространяются в самых разных отраслях, включая нефтегазовый сектор, строительство, коммерческий и общественный транспорт.

От фантастики к реальности

Многое из того, что сейчас стало обычным делом в IT, маркетинге, автоматизации производства, уже давно предсказано фантастами. Возьмем хотя бы металлические облака из "Непобедимого" Станислава Лемма, которые развиваются, думают и эволюционируют. Чем вам не искусственный интеллект и машинное обучение? А ведь книга вышла в свет в начале 1960-х. В свою очередь, Рэй Бредбери в романе "451 по фаренгейту" уже в начале 1950-х предрек такие изобретения, как современные наушники, мобильные гаджеты и контекстная реклама.

Еще одним излюбленным в научной фантастике сюжетом стало создание цифрового двойника человеческого сознания, позволяющего его хозяину жить после смерти. Но и это уже не кажется таким уж невероятным. Ведь в университете имени Лобачевского разрабатывают цифровую копию человека. Правда, пока ученых интересуют не сознание и душа, а внутренние органы и жизненные системы. В будущем такие "нейродвойники" призваны отслеживать состояние здоровья пациента и предупреждать развитие различных заболеваний.

Предикативная аналитика – часть цифрового двойника

Цифровой двойник представляет собой виртуальный прототип одного или нескольких связанных между собой объектов либо процессов. Это сложный программный продукт, который создаётся на основе огромного количества разнообразных данных. Более того, сбор информации продолжается на протяжении всего жизненного цикла реального героя цифровой "экранизации", скажем, двигателя или нефтяной скважины. Для этого широко применяются, в том числе, многочисленные IoT-датчики. Технология моделирует самые разнообразные ситуации, которые могут произойти на производстве, в ходе эксплуатации какого-либо оборудования, изделия, выполнения тех или иных операций.

"При этом используются подходы статистического анализа, машинного обучения, химии, физики, численного моделирования, оптимизации, а также целый ряд теорий: управления, надежности, массового обслуживания, – рассказывает руководитель направления отдела исследования и разработки Центра цифровых инноваций ПАО "Газпром нефть" Дмитрий Шварц.

В целом цифровые двойники выполняют схожие задачи с предикативной аналитикой. Однако последняя не всегда дублирует в цифровой среде весь объект наблюдения, ограничиваясь лишь какими-то отдельными процессами. К примеру, прогнозные IT-решения помогают предсказывать отказы оборудования исходя из анализа рабочей температуры и других параметров. В то время как цифровой двойник является полным виртуальным отражением данного оборудования, что существенно расширяет его возможности. Он может применяться не только для моделирования ситуаций и оценки рисков, но и при создании новых аналогичных объектов в реальности. Так, 3D-модели существующих месторождений помогают "Татнефти" просчитывать риски при разработке очередных скважин со схожими геологическими условиями. К слову, сегодня решения предикативной аналитики все чаще выступают как отдельные компоненты цифрового двойника.

"Цифровой двойник должен учитывать огромное количество сценариев в зависимости от расположения оборудования, перемещения работников и проведения операций по ремонту, изменений освещения, чрезвычайных ситуаций, – поясняет генеральный директор Autodesk в России и СНГ Анастасия Морозова. – Это лишь некоторые примеры, все зависит от задач бизнеса. Важно, что погрешность между работой виртуальной модели и реального объекта не должна превышать 5%".

"Нередко одни и те же цифровые двойники используются сразу несколькими организациям – добавляет Дмитрий Шварц. – Например, производителем автомобиля, страховой и обслуживающей организацией".

Для справки

По прогнозам ряда экспертов, уже к 2025 году мировой рынок цифровых двойников достигнет $16 млрд. А к 2021-му данными технологиями будет пользоваться половина всех крупных промышленных компаний, что приведет к повышению их эффективности примерно на 10%.

В России флагманами в развитии подобных решений являются нефтегазовая и нефтехимическая промышленность. Так, цифровые двойники скважин обеспечивают компаниям экономию от 5 до 20% капитальных средств. Не менее востребована технология в транспортной отрасли, двигателе- и самолетостроении.


Нефтегаз: цифровые "переговоры"

Итак, как технологии цифровых двойников работают на практике? Одним из самых ярких примеров может служить опыт "Татнефти". В процессе бурения с помощью автоматизированных систем управления и контроля специалисты нефтяной компании производят оцифровку скважин и создают их виртуальные модели. Они помогают нефтяникам выбрать максимальные интервалы для проведения работ, а также в режиме онлайн контролировать процесс. В ряде случаев удается в десять раз увеличить дебит ранее малорентабельных скважин.

"Синергия цифровых и технологических решений позволяет эффективно разрабатывать трудноизвлекаемые запасы, – говорит главный инженер "Татнефти" Наиль Ибрагимов. – Обоснование и проектирование будущих объектов добычи производится на базе цифровых секторных моделей месторождений. Таким образом подбираются оптимальные точки для бурения и определяются наиболее благоприятные геологические условия для размещения горизонтальных скважин".

По примерным подсчетам, такой подход помог нефтяной компании дополнительно добыть более 150 тонн нефти. Притом к 2021 году планируется создать геолого-гидродинамические 3D-модели всех объектов нефтеразработки "Татнефть".

Не менее интересна система построения логистики и снабжения на разрабатываемом Новопортовском месторождении (Ямал) ПАО "Газпром Нефть". Как известно, транспорт в Заполярье работает по особому сезонному графику. Большая часть ресурсов для строительства и обустройства инфраструктуры доставляется по временным зимникам, проложенным через тундру, и баржами в скоротечный период летней навигации. Поэтому даже малейшие задержки поставок приводят к катастрофическим последствиям и миллиардным убыткам. Вместе с тем традиционная логистика нередко сама напоминает баржу своей неповоротливостью в часто меняющихся, труднопредсказуемых условиях Крайнего Севера.

Избегать срывов поставок ПАО "Газпром Нефть" помогают так называемые мультиагентные технологии. Здесь каждому участнику логистической цепи – поставщикам, складам, транспорту, технологическому оборудованию, заказам, потребителям и другим – соответствует свой цифровой двойник, или агент, наделенный определенной логикой и способностью машинного обучения. Эти виртуальные модели самостоятельно взаимодействуют друг с другом так, чтобы удовлетворить свои потребности и избежать конфликтных ситуаций. Потребители запрашивают грузы, последние – стремятся ответить на эти запросы, конкурируя между собой за место на складе. Со своей стороны, баржи не желают двигаться незагруженными и активно ищут грузы на свободные позиции. Скажем, если два заказа хотят попасть на одно судно, а грузовых мест не хватает, то располагающий бòльшим временем агент пропускает вперед того, у кого поджимают сроки. В ходе таких "переговоров" цифровые двойники активно учатся и совершенствуются, при этом их алгоритмы в случае необходимости возможно доработать. Как отмечают в нефтяной компании, один из главных козырей виртуальных моделей в том, что они не подвержены эмоциям, в отличие от людей. Вдобавок они позволяют быстро подстроиться под любую ситуацию. Результатом внедрения схемы стало существенное сокращение потерь от недогруза барж и минимизация штрафов за простои.

Города: от деревянных двойников к цифровым

Не осталась в стороне от цифровых двойников и строительная сфера, причем курс на развитие технологии провозглашен на государственном уровне. Сейчас в Министерстве строительства и ЖКХ РФ всерьез обсуждаются проекты разработки виртуальных моделей для каждого российского города численностью более 100 тысяч человек. К слову, данная перспектива даже отражена в недавно утвержденном стандарте "Умного города".

Такая виртуальная копия должна помочь синхронизировать и связать воедино все внутренние городские структуры: электро-, водо- и газоснабжение, транспортную сеть, экологию, здравоохранение, образование и другие. Это даст общую картину города, ускорит информационный обмен между различными инфраструктурами. Появится возможность ставить самые смелые виртуальные опыты, чтобы просчитать риски и предсказать последствия тех или иных проектов. Прежде всего, это поможет избежать градостроительных, инженерных и других ошибок. Кроме того, двойники станут важным источником информации для новых управленцев, которые смогут быстрее вникнуть во все нюансы городской жизни.

Как прогнозируют в MarketsandMarkets, рынок разработок в сфере цифровых двойников городов в ближайшее время будет ежегодно прирастать на 38% и уже к 2023 году достигнет $15,7 млрд.

Для справки:

Еще в 1980-х был создан большой деревянный макет всего Бостона (США). Он должен был помочь спланировать дальнейшее строительство с минимальным затенением имеющихся зданий новыми. И хотя не так давно разработали уже цифровой двойник этого американского города, старая добрая деревянная копия все еще не вышла из обращения. Также виртуальными моделями могут похвастаться Сингапур, Джайпур и ряд других городов.

Транспорт: курс – на коммерческие автопарки

А что нам скажет о цифровых двойниках начальник транспортного цеха? Сегодня такие технологии набирают популярность среди транспортных подразделений самых разных компаний. В частности, холдинг СИБУР использует виртуальные модели для оптимизации своих железнодорожных перевозок. Благодаря этому компании удалось уменьшить затраты на ремонтные работы, повысить эффективность отгрузок и исключить дублирующие друг друга операции. Применяются цифровые двойники и для эффективной эксплуатации поездов "Сапсан" и "Ласточка".

А на производственных площадках КАМАЗа созданы 3D-модели почти 30 станков с ЧПУ и 20 универсальных обрабатывающих центров, а также более 50 единиц технологического оборудования: манипуляторов, роботов, контователей. Они помогают специалистам КАМАЗа моделировать механообработку, сборку и прочие операции. Как итог – существенное повышение производительности труда и сокращение процента брака.

"Наверняка такие решения будут активно завоевывать все новые ниши, и одной из них вполне могут стать корпоративные автопарки, – считает менеджер проектов "СКАУТ-Корпоративные решения" Андрей Кондраков. – Ведь, подобно цеху, заводу или месторождению, любой автопарк можно рассматривать как отдельный сложный организм, живущий по своим законам. Тем более, телематические системы способны предоставить множество данных, необходимых как на этапе создания цифрового двойника, так и на протяжении всего жизненного цикла объекта. Это и сведения по расходу топлива, и маршруты транспортных средств, и техническое состояние машин, и манера езды водителей, и многое другое. Используя подобные цифровые решения, можно моделировать самые разные дорожные ситуации, предотвращать аварии и поломки автомобилей, избегать штрафов, повышать продуктивность и скорость логистики, просчитывать наиболее эффективные маршруты, сокращать расходы на эксплуатацию транспорта. Уже всерьез говорят о создании цифровых двойников автомобилей на основе блокчейн-технологий, которые будут моделировать поведение деталей, узлов, материалов и самой машины в разных условиях. Следующим шагом по логике должно стать объединение таких моделей в более обширные, охватывающие весь автопарк с его транспортными средствами, технической и ремонтной инфраструктурой, рабочими процессами, наконец, персоналом".
Источник информации
Пресс-служба ГК "СКАУТ"
Компании
Опубликовано 21.06.2019