CC BY
28
ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ БИЗНЕС-ПРОЦЕССА
Д.О. Симахин, бакалавр М.В. Савков, бакалавр
Научный руководитель: А.А. Попов, канд. техн. наук, доцент
Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М.Ф. Решетнева (Россия, г. Красноярск)
DOI:10.24412/2500-1000-2022-11-4-279-282
Аннотация. На протяжении всего жизненного цикла изделия применяются всевозможные варианты программного обеспечения и оцифрованного оборудования. Далее, в конечном итоге создаются массивные данные различных типов. При этом эти данные являются обособленными и имеют низкую эффективность. С развитием новых информационных технологий и цифровой обработки информации можно собирать больше данных, чем раньше, благодаря чему можно оптимизировать бизнес-процессы.
Ключевые слова: цифровой двойник, имитационное моделирование, digital twin, simulation modeling, бизнес-двойник.
Технологии цифровизации для бизнеса стали приносить значительные выгоды благодаря имитационной модели заводов, ресурсов, рабочей силы или навыков. Цифровое производство создает прототипы моделей имитаций производства продукта (процесса) [1]. Автоматизированные технологии стремительно развиваются и играют все более важную роль на производстве. Новые технологии дают возможность интеграции физического и цифрового мира, что неизбежно для решения растущих проблем и высоких требований рынка. Как правило, эти технологии используются не полностью. Для этого потребуется длительный процесс интеграции, а новейшие технологии будут сосредоточены на цифровой копии.
Программа НАСА «Аполлон» была первой программой, в которой использовалась концепция «близнеца». В рамках программы было построено два одинаковых космических аппарата. Космический аппарат на земле может отражать, имитировать или предсказывать условия другого в космосе. Аппарат с оставшимся на земле аппаратом был близнецом космического аппарата, который выполнял миссию в космосе [2]. Первое использование терминологии «цифровой двойник» появилось в статье «Применение цифровых 3D-моделей при планировке городов и проек-
тировании автомагистралей» [3]. Цифровой двойник использовался для итеративных модификаций при проектировании городских дорожных сетей. Однако широко признано, что эта терминология была впервые введена как «цифровой эквивалент физического продукта» Майклом Гривзом из Мичиганского университета в 2003 году [4]. Концепция «аватара продукта» была введена Хриберником и др. [5] в 2006 году, что аналогично концепции Цифрового двойника.
Научные исследования, связанные с ключевыми словами «Аватар продукта», можно найти до 2015 года. Однако, концепция сменила название на «Цифровой двойник». Первоначальное подробное определение цифрового двойника было дано НАСА [6]. С тех пор «Цифровой двойник» стал отправной точкой в аэрокосмической области.
Чжэн и др. [7], рассмотрели концепцию, характеристики цифрового двойника как в узком, так и в широком смысле. Эта прикладная структура состояла из трех частей: физического пространства, виртуального и уровня обработки информации. Цифровой двойник может полностью отобразить систему, динамическое моделирование на протяжении всего жизненного цикла и оптимизировать весь процесс в режиме реального времени.
Основная идея цифрового двойника проста, то есть связывает физический и цифровой объект с высокой точностью и в режиме реального времени.
По мнению ученых, цифровым двойником является цифровая сущность, которая отражает поведение физического объекта и регулярно обновляется на протяжении всего жизненного цикла. Идеи для цифрового двойника - это не конкретные технологии и идеи, которые можно реализовать с помощью многих передовых технологий. Предстоящая работа должна обеспечить достаточную ясность и конкретику в отношении различных отраслей промышленности. Поскольку архитектура, модель цифрового двойника может основываться на конкретной отрасли и преимущества могут быть использованы полностью.
Существуют следующие 4 типа цифровых двойников:
1. Составные близнецы;
2. Близнецы активов;
3. Системные или модульные близнецы;
4. Процессные близнецы;
По сути, все эти типы цифровых близнецов одинаковы - они представляют объект или процесс виртуально и помогают прогнозировать ключевые факторы, такие как время выполнения или прогнозируемый ущерб. Однако разные типы отличаются областью применения. Давайте теперь рассмотрим все типы, чтобы получить более точную картину различий.
Составные близнецы.
Как следует из названия, это двойник одного компонента во всей системе. Это реальные ключевые компоненты, которые оказывают непосредственное влияние на производительность и функциональность.
Близнецы активов.
Близнецы активов - это следующий более высокий уровень цифровых близнецов. Они описывают, как отдельные компоненты работают вместе будто единое целое -для лучшего понимания: хорошим примером этого является двигатель или насос. Близнецы активов могут получать информацию от компонентов-близнецов или сами представлять собой совокупность компонентов-близнецов. В то время как близнецы активов больше заботятся о стабиль-
ности и долговечности отдельных деталей, близнецы активов позволяют исследовать всю систему. Таким образом, можно виртуально и реально - оптимизировать различные бизнес-процессы и повысить их производительность.
Системные или модульные близнецы
Системные близнецы, также известные как модульные близнецы, работают на более высоком уровне. Они объединяют отдельные близнецы активы и дают возможность проверить, как отдельные активы работают вместе - сравнимо с близнецами активов, которые объединяют отдельные компоненты-близнецы. Системные близнецы - это система, которая может использоваться для всех различных типов приложений. Системные двойники также направлены на улучшение взаимодействия между отдельными активами, чтобы конечным результатом была максимальная производительность при минимальном износе или затратах времени.
Процессные близнецы.
Когда системный близнец представляет производственные единицы для отдельной детали автомобиля, технологический двойник представляет весь производственный объект и дает представление о совместной работе всех подразделений. И тогда такие факторы, как время, становятся важными. В замкнутом цикле всего процесса отдельные агрегаты также могут производить слишком быстро, что приводит к избытку определенных отдельных деталей и, следовательно, к высоким затратам на хранение или другим логистическим проблемам. Только на этом уровне становится по-настоящему понятной вся сложность мониторинга с помощью цифровых близнецов. Потому что процесс становится функциональным и эффективным только тогда, когда все подразделения, активы и компоненты выполняют свое назначение [8].
Цифровой двойник внедряется в различные как бизнес-процессы, так и производственные, благодаря ему предоставляется информация о внедрении, создании и эксплуатации реальных объектов.
Появлением все более удобных и дешевых инструментов обработки и хранения
больших данных позволило увеличить число вариантов использования и возможностей для создания цифрового двойника, что, в свою очередь, повысило ценность для бизнеса. Рассмотрим преимущества цифровых двойников для бизнеса.
1. Уменьшение затрат на производство
Как правило, продукт проходит несколько испытаний до появления финального рабочего прототипа. Этот процесс является очень дорогостоящим, в связи с тем, что он требует высоких затрат времени и средств. Цифровые двойники позволяют инженерам выполнить все тесты в виртуальной среде, за счет чего уменьшает количество дефектов во время фактического производства. В мире цифровых технологий значительно легче, дешевле и быстрее исправить дефекты, чем в реальном мире. Цифровые аналоги могут устранить почти все риски будущего вывода продукта на рынок и удостовериться, что физический объект будет работать корректно. Так, основное преимущество «цифровых двойников» является сокращение затрат во время производства и обслуживания.
2. Сокращение времени выхода на рынок.
Залог успеха каждой компании заключается в более быстром выходе продукта на рынок. Но часто это является проблемой из-за длительных итераций и постоянных улучшений. Когда компания использует виртуальные двойники для создания продукта или услуги, это значительно сокращает время выхода на рынок, так как жизненный цикл продукта выполняется в цифровой среде, где все улучшения могут быть сделаны намного быстрее и проще. Виртуальный прототип проверяет, как его физическая копия будет вести себя в реальности, тем самым оптимизируя
эффективность и время разработки. Таким образом, продукт может поступить в продажу, как только начинается его производство.
3. Прогнозируемое диагностическое обслуживание.
Еще одним важным преимуществом технологии «цифровой двойник» является то, что она может заранее разрешить многие конфликты в производстве. Эта возможность называется прогнозируемым обслуживанием. Виртуальные копии осуществляют постоянное дистанционное управление своими физическими прототипами, собирая различную информацию о состоянии с помощью датчиков. Анализ собранных данных позволяет прогнозировать возможные поломки [9].
Развитие цифровых технологий, в том числе прогресс в области искусственного интеллекта, 3D-печати, появление дешевых эффективных датчиков и средств анализа больших данных приведут к появлению «цифровых двойников» в процессы конструирования, технологического проектирования и в контуры обратной связи. Объединение подобных технологий позволит практически всем предприятиям воссоздать свои «цифровые двойники» и внедрить их в процессы производства.
В наших реалиях практически любое предприятие может начинать работу по созданию «Цифрового двойника» [10]:
- принятие решения о внедрении технологии «цифрового двойника».
- проведение необходимых организационных мероприятий.
- разработка стратегии внедрения технологии «цифрового двойника» на предприятии.
- выявление ряда ключевых показателей эффективности, позволяющих оценить состояние внедрения на каждом этапе.
Библиографический список
1. Chryssolouris G, Mavrikios D, Papakostas N, Mourtzis D, Michalos G, Georgoulias K. Digital manufacturing: history, perspectives, and outlook // Proc Inst Mech Eng Part B J Eng Manuf. - 2009. - №223. - P. 451-462. https://doi.org/10.1243/09544054JEM1241.
2. Boschert S, Rosen R. Digital twin—the simulation aspect. In: Hehenberger P, Bradley D, editors. Mechatronic futures. Springer, Cham, 2016. - p. 59-74.
3. Hern6ndez LA, Hern6ndez S. Application of digital 3D models on urban planning and highway design. Trans Built Environ. - 1997. - №30. - P. 391-402.
4. Grieves M. Digital twin: manufacturing excellence through virtual factory replication. -2019. - [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.apriso.com/library/Whitepaper_Dr_Grieves_DigitalTwin_ManufacturingExcellence. PhP.
5. Hribernik KA, Rabe L, Thoben KD, Schumacher J. The product avatar as a productin-stance-centric information management concept // Int J Prod Lifecycle Manag. - 2006. - №1. -P. 367-379. https://doi.org/10.1504/IJPLM.2006.011055.
6. Shafto M, Conroy M, Doyle R, Glaessgen E, Kemp C, LeMoigne J, et al. DRAFT modeling, simulation, information technology & processing roadmap - technology area 11. National Aeronautics and Space Administration. - 2010.
7. Zheng Y, Yang S, Cheng H. An application framework of digital twin and its case study // J Ambient Intell Humaniz Comput. - 2019. - №10. - P. 1141-1153. https://doi.org/10.1007/s12652-018-0911-3.
8. Tributech - digital twins: the 4 types and their characteristics // Tributech. - [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://www.tributech.io/blog/the-4-types-of-digital-twins.
9. Rosen R., Wichert G., Lo G., Bettenhausen K. About The Importance of Autonomy and Digital Twins for the Future of Manufacturing. - IFACPapersOnLine. - 2015. - P. 567-572.
10. Кокорев Д.С., Юрин А.А. Цифровые двойники: понятие, типы и преимущества для бизнеса // Colloquium-journal. - 2019. - №10 (34).
COMPARISON OF ACTIVE REPENTANCE WITH VOLUNTARY RENUNCIATION
OF CRIME
D.O. Simakhin, bachelor M.V. Savkov, bachelor
Supervisor: A.A. Popov, Candidate of Technical Sciences, Associate Professor Reshetnev Siberian State University of Science and Technology (Russia, Krasnoyarsk)
Abstract. Throughout the life cycle of a product, all kinds of software and digitized hardware are used. Further, massive data of various types are eventually created. However, these data are isolated and have low efficiency. With the development of new information technologies and digital information processing, more data can be collected than before, so that business processes can be optimized.
Keywords: digital twin, simulation modeling, digital twin, simulation modeling, business twin.
