Цифровые двойники перестали быть просто модным термином для отчетов и выступлений на конференциях. Это реально работающая технология в крупнейших компаниях различных сфер — от «Магнита» до Siemens. Рассказываю о том, как бизнес применяет цифровые двойники и что ждет технологию в будущем.
Цифровой двойник (digital twin) — это виртуальная копия физического объекта, процесса или системы в цифровой среде, имитирующей реальные условия. Это может быть компьютерная модель нефтяной скважины, небоскреба, авиационного двигателя или целого города. Продвинутые виртуальные близнецы получают данные о состоянии реального объекта, анализируют текущую работу и позволяют моделировать разные сценарии развития ситуации без вмешательства в объект.
Термин digital twin объединяет относительно простые решения, воссоздающие реальные объекты (например, 3D-образец авиадвигателя с математическим аппаратом, просчитывающим нагрузку на узлы в разных условиях), и более продвинутые, связанные датчиками с реальным объектом, оснащенные искусственным интеллектом для предиктивной аналитики (например, такие как система управления городскими светофорами в зависимости от загруженности дорог). По сложности алгоритмов и функционала российские ученые разделяют технологию на четыре группы.
Доцифровой двойник — виртуальный аналог конкретного физического изделия или устройства, цифровая модель с высокой точностью.
Цифровой двойник — виртуальный прототип физического объекта с возможностью сбора и анализа данных, полученных от физической копии. Работает в связке с физическим оборудованием, получает данные о его состоянии и рабочих операциях. Может просто передавать информацию операторам или анализировать показатели, фиксируя отклонения от нормы. Основное применение — мониторинг текущего состояния промышленного оборудования и объектов — например, станков или нефтедобывающих платформ.
Адаптивный цифровой двойник использует алгоритмы машинного обучения на основе искусственного интеллекта. Цифровая модель регулярно обновляется при получении новых данных и информации от физического оригинала. Используется для разработки инноваций и усовершенствования существующих операций на производстве.
Интеллектуальный цифровой двойник — высокотехнологичная модель со способностью самостоятельного машинного обучения без участия человека. Может детально анализировать информацию от физического объекта и управлять им. Способна моделировать различные сценарии эксплуатации и предугадывать поведение объекта в изменяющихся условиях.
Digital twin можно спутать с 3D-моделями, системами бизнес-аналитики (BI) или концепцией интернета вещей (IoT), связывающей разрозненные девайсы в умную систему.
3D-модель, в отличие от digital twin, представляет собой статичную визуализацию изделия. Если 3D-копия здания показывает его внешний облик, поэтажные планы и инфраструктуру, то цифровой двойник анализирует его эксплуатационные характеристики: энергопотребление, температурные режимы и структурные нагрузки.
Системы бизнес-аналитики (BI) работают с историческими данными, генерируя отчеты и выявляя тренды. Digital twin оперирует актуальными данными в сочетании с математическим моделированием. Если BI-система покажет статистику простоев оборудования, то двойник сможет рассчитать оптимальные режимы его эксплуатации для предотвращения будущих поломок.
IoT-системы собирают оперативные данные о состоянии объектов с помощью датчиков, в то время как цифровой двойник интегрирует их с физическими и математическими моделями, симулируя работу в разных условиях. Датчики могут фиксировать вибрацию турбины, а двойник способен просчитать, когда такой уровень вибраций приведет к критической поломке.
Концепцию цифрового двойника инженеры космической отрасли применяли уже с 1960-х годов. В 1970 году специалисты NASA спасли экипаж миссии «Аполлон-13» во время аварии. На наземной копии корабля они воссоздали последствия взрыва на лунном модуле и продумали подходящие решения.
Современный термин digital twin» впервые появился в работах профессора Мичиганского университета Майкла Гривза в 2002 году в докладе об управлении жизненным циклом продукции (PLM). Уже через 10 лет, с развитием облачных вычислений, big data и интернета вещей (IoT) — умных приборов (от чайников до станков), которыми можно управлять через интернет, — цифровые двойники из абстрактной концепции превратились в прикладную технологию. Например, автоконцерны BMW и Renault создали диджитал-копии производственных процессов и добились с их помощью многомиллионной экономии. Renault в 2025 году оценивает ее в 320 млн €.
Цифровые двойники внедрили около 20% российских компаний, еще 31% предприятий изучают технологию и планируют применять ее в будущем — показало исследование «Главные российские ИТ-тренды 2024» Высшей школы бизнеса НИУ ВШЭ (опрошено 315 компаний из 14 отраслей). Консалтинговая компания MarketsandMarkets Research оценивает объем мирового рынка цифровых двойников в 10,1 млрд $ по итогам 2023 года и рассчитывает, что к 2028 году он вырастет в десять раз — до 110,1 млрд $.
Цифровой двойник в современном понимании — это «живая» система, которая сочетает большие данные от реального объекта, математическое моделирование и искусственный интеллект. Она способна моделировать физические и бизнес-процессы и прогнозировать различные сценарии развития событий. Чтобы понять, как работает digital twin, представим виртуальную версию конвейерной линии.
Сбор данных. Роботы на линии оснащаются датчиками и сенсорами (температуры, давления, вибрации и другими) и камерами для контроля качества.
Передача данных. Данные с датчиков передаются в цифровую модель напрямую или их загружает человек.
Анализ. Искусственный интеллект обрабатывает информацию, контролирует качество с помощью машинного зрения, выявляет закономерности и просчитывает, как изменение параметров (температура отдельных аппаратов или скорость ленты конвейера) влияет на всю систему.
Прогноз. Допустим, один из роботов начал двигаться на 5% медленнее из-за износа шестеренок. Digital twin предупреждает, что через 72 часа возможен сбой.
Оптимизация. Система предлагает снизить нагрузку на робота, перенаправив часть операций на другие станции, и запланировать техобслуживание до поломки.
Тестирование изменений. Перед запуском нового режима работы инженеры проверяют его на виртуальном близнеце, чтобы избежать простоев.
Digital twins помогают бизнесу минимизировать аварии и простои за счет прогнозирования, мониторинга и оптимизации работы заводов. Например, датчики передают данные о вибрации, температуре, нагрузке. Алгоритмы анализируют износ и предсказывают, когда деталь выйдет из строя. Техническое обслуживание проводится до поломки, а не по графику или после аварии.
Пример: Ученые Московского энергетического института (МЭИ) разработали цифровой двойник турбогенератора для атомных и тепловых электростанций. Он воспроизводит работу генератора в обычных и аварийных режимах и помогает прогнозировать поломки и вовремя заменять изношенные детали. Результат — аварии предотвращаются, а энергетические компании экономят на потенциальных простоях на ТЭЦ и АЭС.
Запуск новых продуктов, внедрение технологий или модернизация оборудования могут вызвать сбои. Виртуальный близнец позволяет тестировать изменения в виртуальной среде. Можно проверить, как система поведет себя в новых ситуациях и при аварийных сценариях.
Пример: Siemens создала цифрового двойника Grosses Festspielhaus, главной концертной площадки музыкального фестиваля в Зальцбурге. Точная 3D-модель учитывает акустические особенности концертного зала и свойства разных музыкальных инструментов и позволяет «репетировать» в виртуальном пространстве — экспериментировать с расстановкой инструментов, акустикой и даже отрабатывать нюансы звучания, не посещая зал физически. Благодаря виртуальной сцене новые постановки можно организовывать быстрее и с меньшими затратами.
Цифровые двойники ускоряют инновации, позволяя тестировать и оптимизировать процессы в виртуальной среде без затрат на физические прототипы. Они обеспечивают быстрое моделирование различных сценариев, сокращая время вывода решений на рынок и снижая риски внедрения новых технологий.
Пример: Объединенная двигателестроительная корпорация (входит в «Ростех») создала цифрового двойника двигателя для самолетов Як-130. Компания рассчитывает, что технология позволит совершенствовать характеристики силовой установки и тратить меньше времени и сил на проектирование новых модификаций двигателя. Компьютерное моделирование поможет сократить объем натурных испытаний и ускорить сертификацию авиационных двигателей, надеется «Ростех».
Традиционные отчеты часто устаревают к моменту анализа, и в результате решения запаздывают. Цифровые двойники позволяют принимать решения на основе данных в реальном времени, помогая менеджерам и инженерам принимать быстрые, точные и обоснованные решения.
Пример: Больницам сложно управлять загрузкой: иногда пациентов так много, что не хватает операционных и врачей. GE Healthcare создала виртуальную модель клиники, которая тестирует разные сценарии работы и загрузки: технология анализирует сезонные всплески заболеваемости, длительность госпитализации и помогает заранее подготовить койки и персонал. Это сокращает простои, улучшает планирование ресурсов и повышает качество решений.
Цифровые двойники помогают бизнесу находить неочевидные источники дохода. Например, компании переходят от разовых продаж оборудования к подписке и оплате за результат. Digital twin позволяет мониторить использование продукта клиентом (например, станка или ветрогенератора) и дает возможность взимать плату за фактическую эксплуатацию (pay-per-use).
Пример: Немецкий производитель воздушных компрессоров Kaeser предложила новый способ продажи — «воздух как услуга» (air as a service). Вместо крупной единовременной траты на покупку компрессора клиенты получают сжатый воздух по подписке, оплачивая только фактическое потребление. Конфигурация и расчет стоимости с помощью цифровых двойников позволяют производителю предлагать индивидуальные решения и цены.
Ошибки сотрудников могут приводить к авариям и многомиллионным потерям. Обучение на виртуальных прототипах позволяет отрабатывать операции без реальных рисков.
Пример: Операторы электростанции учатся управлять реактором или тепловой генерирующей установкой в симуляторе, прежде чем работать с реальным оборудованием. Человеку сложно держать под контролем 12 тысяч параметров современного энергоблока. Подразделение «Росатома» разработало цифровую 3D-модель станции с системой предиктивной аналитики. Она отслеживает работу систем и передает обобщенную информацию о текущем состоянии оборудования. Алгоритмы способны спрогнозировать параметры энергоблока на 30 минут вперед, чтобы предупредить возможные проблемы и повысить безопасность АЭС.
Цифровые двойники помогают промышленным компаниям управлять производством: интеллектуальные модели аккумулируют данные разных цехов и этапов, находят оптимальные режимы загрузки системы и предупреждают о неполадках.
Пример: «Лукойл» создал цифровую копию Ватьеганского месторождения для мониторинга и оптимизации добычи нефти. Модель охватывает всю производственную цепочку добычи: три тысячи скважин, 12 объектов разработки и пункт сбора и подготовки нефти. Она анализирует данные с датчиков, геологические параметры и экономические показатели, чтобы оптимизировать добычу и снижать затраты. Суммарный эффект от применения инструментов интегрированного моделирования на показатель EBITDA превышает 3 млрд ₽, подсчитали в компании.
Виртуальные модели складов или маршрутов перевозок позволяют перевозчикам находить самые экономичные пути доставки груза или размещать товары на складе так, чтобы тратить минимум времени на сбор заказов.
Пример: Дистрибьюторской компании «Алиди» (занимается оптовой продажей товаров повседневного спроса, FMCG) цифровой двойник склада помог сократить пробег складской техники на 30% и оптимизировать фонд оплаты труда персонала на 5–15%. До внедрения решения грузы на складе размещались по типу и не учитывали то, как в дальнейшем их будут объединять в заказы. Модель проанализировала исторические данные по поставкам на склад и отгрузкам конечным покупателям и обнаружила, что люди и машины совершали слишком много ненужных перемещений. Система предложила новую схему размещения товаров, чтобы ускорить сборку заказов, и нашла скрытые резервы для оптимизации логистики за счет анализа взаимосвязей между товарными матрицами контрагентов и группировкой товаров в заказах.
Розничные сети создают цифровых двойников магазинов, чтобы тестировать, как изменения в ассортименте, выкладке или ценах могут повлиять на поведение покупателей и загрузку продавцов.
Пример: У супермаркетов «Магнит» оцифрована работа магазинов. Для этого ретейлер замерил хронометраж: 1 400 операций и 184 процесса — от выкладки товаров до обслуживания покупателей. На базе этих данных ретейлер рассчитал нормативы загрузки сотрудников и нашел «поглотители времени» — неэффективные действия, которые можно автоматизировать или выполнять быстрее. Теперь цифровые двойники торговых точек помогают лаборатории розничных технологий «Магнита» сокращать издержки на логистику и операционное управление за счет выбора оптимального ассортимента для каждого отдельного магазина в зависимости от расположения и размера населенного пункта, где он находится.
Девелоперы проектируют цифровые двойники зданий для управления объектами недвижимости. Двойник собирает данные от датчиков и систем, проводит интеллектуальный анализ и делает прогноз технического состояния. Также он выполняет статистический анализ, определяет эффективность работы инженерного оборудования и следит за механической безопасностью здания.
Пример: Стадион «Фишт» в Сочи при строительстве оснастили датчиками, которые передают данные о напряжении, вибрации и других параметрах в разных точках здания. Цифровой двойник анализирует состояние несущих конструкций и инженерных систем, генерирует отчеты и позволяет моделировать изменение настроек эксплуатации объекта. Цифровой двойник позволил рассчитать трансформацию крытой зимней арены на 40 000 зрителей (таким был объект на Олимпиаде 2014 года) в открытый футбольный стадион вместимостью 45 000 человек к чемпионату мира по футболу в 2018 году.
Сельхозпредприятия оцифровывают поля, чтобы вовремя поливать, удобрять и собирать урожай, уменьшить пробег техники и реже задействовать людей. Цифровые двойники через систему датчиков отслеживают состояние почвы, а технологии машинного зрения позволяют оценить спелость культур.
Пример: Кубанский агрохолдинг «Степь» с помощью digital twin автоматизировал цепочку возделывания агрокультур — от планирования структуры посевных площадей до уборки и учета урожая. Сервис содержит оцифрованные карты полей и позволяет собирать и анализировать характеристики почвы, видеть, какие культуры высажены в поле и какая техника сейчас на нем работает. Квадрокоптеры осматривают поля агрохолдинга, а ИИ анализирует снимки растений, чтобы определить влажность зерна и выбрать оптимальный срок для уборки урожая. Искусственный интеллект помогает рассчитать оптимальную структуру посевов и зарабатывать, по собственным подсчетам компании, дополнительно около 300 млн ₽ в год.
Банковский сектор в России лидирует среди других отраслей по темпам внедрения цифровых двойников. С их помощью банки проводят стресс-тестирования по соблюдению нормативов, прогнозируют финансовые риски, оценивают кредитоспособность клиентов, контролируют уровни ликвидности.
Пример: Региональный банк «Хлынов» из Кировской области создал цифрового двойника своего бизнеса, чтобы тестировать маркетинговые гипотезы и успешнее конкурировать с крупными банками в информационном поле. Построенный на ML-моделях двойник анализирует 20 факторов, включая ставку по кредитам и расположение офисов. За счет перераспределения рекламных бюджетов проект помог банку повысить количество заявок на кредит на 28%, а за счет автоматизации планирования — сэкономить 180 человеко-часов, сообщала компания на премии Finnext. Инструмент преобразовал маркетинг в стратегический центр, где решения принимаются на основе симуляции тысяч сценариев.
Создание цифрового двойника — трудоемкий проект, требующий четких целей и участия специалистов из разных областей. Вот ключевые этапы этого процесса:
Шаг 1. Определить цели
Важно четко сформулировать задачи: оптимизация операций, как в примере с дистрибьюторским складом, управление объектом, предиктивный ремонт или тестирование гипотез, как в кейсе банка «Хлынов», где двойник создавался для маркетинговых стратегий.
Шаг 2. Собрать и структурировать данные
Выделить данные, которыми будет оперировать система, и унифицировать формат сбора данных. Для промышленного двойника собирают телеметрию станков — устанавливают физические датчики, которые фиксируют параметры оборудования. Для финансового двойника источником данных могут быть исторические данные из CRM или ERP-систем, истории транзакций и рекламных бюджетов. Дополнительно интеллектуальные модели могут обрабатывать и учитывать отраслевую статистику и крупные рыночные тренды.
Шаг 3. Построить базовую модель
Для фабрик, объектов недвижимости или оборудования это может быть 3D-визуализация. Для бизнес-процессов — математическая модель. На этом этапе особенно важно участие профессионалов высокого уровня — инженеров, строителей, маркетологов.
Шаг 4. Обучить ее и подключить к процессам
На этом этапе происходит настройка двусторонней связи: двойник получает актуальные данные с производства и обучается их интерпретировать. Система проходит тестирование на исторических данных и пилотных сценариях. Например, промышленный двойник проверяют на прошлых случаях поломок, а маркетинговый — на архивных кампаниях.
Шаг 5. Запустить и поддерживать
На финальном этапе эта модель внедряется в рабочую инфраструктуру предприятия. Персонал обучается работе с системой, а сама она постоянно получает обновляемые данные.
Решение о внедрении цифрового двойника сводится к двум ключевым вопросам: есть ли возможности улучшить процесс и окупятся ли вложения. Оцифровать производство, оснастить его датчиками и связать в единую аналитическую систему — это дорогостоящий проект. Он подходит для сложных, дорогих или медленных операций, где «цифра» даст ощутимый результат.
Цифровой двойник не нужен, если:
Процессы простые и прозрачные. Когда все операции легко контролируются вручную или через базовые IT-системы, а потенциальная оптимизация минимальна. Небольшому производству или локальной пекарне, где весь процесс прозрачен, а ручное управление дешевле автоматизации, digital twin явно не нужен.
Эффект от внедрения не покрывает затрат. Если расчеты показывают, что разработка и поддержка обойдутся дороже, чем возможная экономия или рост прибыли. Например, для мелкосерийного производства с низкой маржинальностью это будет непосильная трата.
Нет данных для работы модели. Без достоверных исходных данных с датчиков, ERP-систем или четких KPI модель превратится в «мусор на входе — мусор на выходе». Производство с устаревшим оборудованием без датчиков не сможет создать цифрового двойника — сначала потребуется модернизация станков.
Культура компании не готова. Когда руководство или сотрудники не доверяют цифровым решениям, а процессы требуют постоянных ручных корректировок, внедрение рискует стать бесполезным.
Технология не самоцель. Если нет боли, которую она решает, или ресурсов для ее реализации, лучше выбрать другие инструменты.
Технология цифровых двойников перестала быть просто модным термином — она превращается в центральный элемент стратегий цифровой трансформации в различных отраслях. В ближайшие годы виртуальные двойники станут более мощными, интеллектуальными и найдут применение в большем числе отраслей — от производства и здравоохранения до градостроительства и устойчивого развития. По прогнозам Gartner, мировой рынок ПО и сервисов для создания цифровых близнецов вырастет с 35 млрд $ в 2024 году до 379 млрд $ к 2034 году.
Искусственный интеллект. ИИ значительно расширяет возможности цифровых двойников. Благодаря интеграции с ИИ и машинным обучением, они смогут лучше мониторить и моделировать процессы, а также прогнозировать будущие события и рекомендовать превентивные решения.
Цифровые двойники организаций. Компании станут чаще создавать свои цифровые копии, моделируя персонал, процессы, рабочие потоки и системы на макроуровне. Цифровые копии станут важным компонентом развития бизнеса и помощником для принятия управленческих решений.
Метавселенные. Цифровые двойники станут основой промышленных метавселенных, где реальные операции воссоздаются в иммерсивных 3D-пространствах.
Облачные платформы. Более широкая доступность облачных решений сделает цифровые двойники посильной инновацией даже для небольших компаний в сферах логистики, производства и управления объектами. Малый и средний бизнес сможет арендовать вычислительные мощности или готовые решения для моделирования своих процессов.
Стандартизация и совместимость. Отраслевые объединения (например, Digital Twin Consortium) разрабатывают единые стандарты для взаимодействия двойников. Покупателям решений будет проще интегрировать продукты разных разработчиков и поставщиков.
(Пока оценок нет)
Загрузка...
