Развитие производства с помощью цифровых двойников на основе моделирования

Статья расскажет о том, как совместное использование IoT, имитационного моделирования, AI, AR, HPC открывает новые возможности для повышения эффективности как отдельных активов компании, так и организации в целом.

Концепция цифрового двойника (digital twin) существует с тех пор, как НАСА (NASA) стало использовать технологию численного моделирования и сравнивать результаты с наземными физическими моделями при разработке и управлении ранними космическими аппаратами.

Сегодня цифровые двойники являются областью повышенного интереса и инвестиций. На мировом рынке цифровых двойников наблюдается 40-процентный совокупный годовой рост (Compound Annnual Growth Rat — CAGR). Планируется, что к 2023 году он достигнет 15,66 млрд. долларов США.

Такая популярность технологии обусловлена достижениями в области:

• высокопроизводительных вычислений (High-performance Computing – HPC) – способность обрабатывать данные и выполнять сложные вычисления на высоких скоростях;
• IoT (Internet of Things);
• имитационных методов.

Эти достижения проложили путь к «цифровым двойникам второго поколения». Они объединяют операционные данные из связанных активов компании (производственное оборудование, здания и т.п.) с физическими процессами на основе моделей, осуществлённых на численном моделировании. Двойники второго поколения расширяют возможности моделирования, и их влияние выходит далеко за рамки традиционной сферы моделирования — производства сложных, дорогостоящих продуктов. Теперь они не только помогают разрабатывать более совершенные продукты, но и позволяют более эффективно их использовать.

Новая эра для моделирования с помощью HPC

По словам Жака Дуйсенса (Jacques Duysens), который возглавляет развитие цифровых двойников в компании ANSYS в Европе и на Ближнем Востоке, второе поколение цифровых двойников на основе моделирования представляет как новую эру для моделирования, так и скачок в функциональности цифровых двойников.

Сегодня можно создать цифрового двойника для отдельных активов компании и отслеживать его показатели в режиме реального времени или почти реального (зависит от множества факторов, включая сложность самих двойников). Например, энергетическая компания может создать двойника для каждой отдельной турбины на ветровой электростанции. Затем изучать в цифровой среде, как эффективность каждой из них повышается или понижается в зависимости от уникального местоположения в поле. Организации могут отображать в цифре работу компонента, системы, сборочной линии или производства предприятия в целом. Примеры реализованных активов постоянно растут. Сейчас среди них можно обнаружить насосы, ветряные турбины, электродвигатели, генераторы переменного тока и т.п.

Моделирование сложных продуктов и систем в их рабочих средах открывает определенные бизнес-ценности. Использование проверенных цифровых двойников в операционной деятельности может привести к повышению эффективности и снижению затрат на обслуживание. Предприятия также могут потенциально получить преимущества за счёт увеличения инноваций в продуктах, а также за счёт новых прогнозируемых услуг по техническому обслуживанию. И эта ценность растёт, поскольку прогрессивные технологии делают крупномасштабных цифровых двойников в реальном времени всё более практической реальностью.

Примеры использования цифровых двойников при проектировании и эксплуатации продукта

Объединение имитационных моделей с данными IoT, полученных из операционных активов, может быть использовано как в разработке, так и в эксплуатации. Проектно-конструкторские группы могут вводить операционные данные в имитационные модели и проверять инженерные модели, что позволит работать с большей уверенностью в успехе. Можно гораздо глубже понять, как реализуются работающие активы в режиме реального времени. Эти знания подтолкнут на изучение потенциально новых функций продукта, а также повысят полезность и надёжность последующих активов или производственных мощностей. Также возможна реализация виртуальных датчиков, отслеживающих цифровые активы.

Команды технического обслуживания могут использовать цифровых двойников для выполнения профилактического обслуживания. Они могут изучать износ эксплуатационных активов, выявлять проблемы до того, как они станут симптоматическими. Появляется возможность устранять проблемы с помощью сценариев «что если»: благодаря двойнику, оперативные группы могут проигрывать возможные решения и только потом вносить коррективы или ремонтировать физический актив.

Благодаря тому, что наблюдение происходит в режиме реального времени или почти реального, цифровые двойники также могут использоваться для оптимизации производительности отдельных или целого ряда активов. Это может помочь продлить срок их службы или уменьшить их количество до допустимых норм без потери эффективности.