Цифровые двойники и имитационное моделирование: три основных различия
Имитационное моделирование и цифровые двойники — технологии будущего. Но чем они отличаются друг от друга и как используются на практике?
Цифровые двойники — не технология и не отдельный продукт, это концепция, а 3D-моделирование, интернет вещей (IoT), 4G/5G, большие данные, ИИ, блокчейн, граничные и облачные вычисления, — технологии, которые используются при её создании. Принцип состоит в том, чтобы спроектировать эквиваленты физических объектов или активов в цифровом пространстве.
Но что же общего между цифровыми двойниками и имитационным моделированием (simulation modeling)? В то время как имитационное моделирование является важной и неотъемлемой частью концепции цифровых двойников, сама концепция понимается гораздо шире имитаций. Посмотрим на три ключевых различия.
В прошлом
Имитационное моделирование обычно используют при проектировании, и, в определённых случаях, при офлайн-оптимизации. Цифровые двойники же, напротив, используются во всём жизненном цикле продукции в реальном времени.
Представим автомобиль, проходящий очередную проверку на станции ТО. Прежде чем взяться за ремонт, механик расспросит владельца, посмотрит автомобиль, проверит записи предыдущих осмотров. Виртуальная модель могла бы предоставить любые данные о машине до текущего момента: о важных технических показателях, о замене частей в прошлом, о записях предыдущих осмотров, о потенциальных проблемах по итогам собранной датчиками информации и многое другое. При таком подходе цифровой двойник позволит сэкономить время и уменьшить расходы. Каждой заинтересованной стороне выгодно получать полную и актуальную информацию при возникшей потребности.
В настоящем
Имитационное моделирование в лучшем случае помогает спрогнозировать, что может случиться, а цифровые двойники могут не только спрогнозировать, но и показать, как работает спроектированный объект в реальном времени.
Каждый, кто хотя бы раз пытался получить отчёт о статусе проекта, понимает, как трудно сориентироваться в потоке информации, непоследовательных обновлениях и непонятных данных. Разрозненность поступающей информации — это комплексная проблема. Но благодаря датчикам данные поступают сразу в виртуальную модель. Концепция цифровых двойников предполагает взаимодействие в настоящем времени в удобном 3D формате. Операторы могут контролировать и интерпретировать текущее состояние масштабного проекта, сложных процессов и оборудования, конвейеров и даже состояние пациентов, проходящих лечение. В динамичном мире дорога каждая минута, поэтому, получая информацию в режиме реального времени, уменьшается возможность ошибок, повышается контроль и предотвращаются нежелательные инциденты.
В будущем
Концепция цифровых двойников выигрывает у традиционных имитационных моделей в том, что касается представлений о взаимодействии физических объектов.
Обычно организации начинают свой цифровой путь с создания имитационных моделей критически важных активов. Они хорошо подходят для разработки сценария «что если». Но до сих пор в реальном мире, когда активы пересекаются с другим продуктом, людьми и процессами, возникает множество нежелательных и неожидаемых типов поведения. В компании Gartner утверждают, что эволюция цифровых двойников выходит за рамки активов и включает всю организацию целиком, вместе с людьми, процессами и типами поведений. Цифровые двойники со своим взглядом на реальный мир помогут операторам понять взаимодействия и интегрировать их в имитационные модели. Отдельные имитации будут встроены в цифровых двойников для понимания работы города, порта или даже человеческого тела. Более того, ожидается, что агрегированные двойники будут предоставлять до сих пор неизвестные совокупные данные.
Концепция цифровых двойников только начинает распространяться. Организации могут использовать разные способы для построения имитаций: от чертежей до 2D и 3D моделей, — но цифровые двойники — это то, к чему они придут в итоге. К примеру, в компании Tesla у каждой произведённого автомобиля есть свой цифровой двойник. И любая информация с автомобиля поступает на имитационную модель на фабрике. Это один из множества способов разрабатывать и оптимизировать процессы благодаря данным реального мира, что было бы невозможно, используя только имитационные модели. В будущем автомобили будут работать в автономном режиме: при малейшем несоответствии норме они будут сами приезжать в гараж для проведения ТО, не причиняя неудобств владельцу.
Компания NFP занимается разработкой имитационных моделей и созданием цифровых двойников на базе IoT. Подробнее ознакомиться с нашими услугами вы можете на соответствующих страницах.
Оригинал статьи читайте на сайте entrepreneur.com.
