Цифровые двойники: парадокс рынка данных. Ч.4

Появление и применение DMP (Digital material Passport – Цифровой паспорт материала) – закономерный этап бурной цифровизации промышленности. Но при формировании нового рынка данных DMP неизбежны и сложности, предупреждает начальник ИТ-отдела ОАО «ЗиД» Андрей Лабутин. В чем они заключаются и можно ли их устранить? Читайте в заключительном материале серии про цифровых двойников.

Предыдущие материалы:

Скрытые грани «цифровых двойников»: почему виртуальные испытания отличаются от физических? Ч.1

Цифровые двойники: так ли нужен цифровой паспорт материала (DMP)? Ч.2

Цифровые двойники: появление нового продукта. Ч.3

Точки роста

Внедрение новых технологий, требующих серьезной перестройки, не происходит одномоментно во всей заинтересованной системе. Переход на такие технологии растянут во времени и медленно «расползается» в стороны от неких точек роста.

Точки роста тоже не появляются сами по себе. Ими становятся компании с высоким уровнем экспертизы в новой технологии или компании с внутренним либо внешним целевым финансированием на развитие определенных направлений. Масштабирование технологий начинается только после того, как становятся очевидны преимущества её использования и возникают правила и инструменты работы с новой технологией.

Основным недостатком большого количества точек роста является их «хаотичность». Прогресс определенной компании в создании цифровых двойников никак не сопровождается процессом внедрения в компаниях поставщиках хотя бы ключевых МКИ и ДСЕ цифровых данных на состояние поставляемой продукции. И наоборот, развернутая информация об особенностях конкретных партий продукции не находит своего потребителя, поскольку среди компаний, куда поставляется такая продукция, может не оказаться тех самых «точек роста» с потребностями в подобных данных.

Дефицит данных

«Хаотичность» точек роста приводит к искажениям процесса сбора данных и дополнительным затратам.

Компании, которые уже дошли до виртуальных испытаний, но испытывают дефицит данных по закупаемым МКИ, вынуждены проводить дополнительный контроль своими силами. Они закупают дорогостоящее контрольное оборудование, ПО, вводят новые единицы в штат, увеличивают время входного контроля, создают базы данных контрольных наблюдений состояния поступающих МКИ в разрезе поставщиков и т.д.

Некоторые холдинговые структуры, уже столкнувшиеся с проблемой дефицита данных, назначают или создают новые самостоятельные структуры (а порой и юридические лица) внутри холдингов. Они проводят контрольные измерения для целенаправленного получения обогащенных цифровых наборов данных на МКИ, используемых в холдинге. Накапливают, систематизируют эти данные и поставляют (далеко не бесплатно) на предприятия структур холдинга.

Но при этом появляются новые проблемы:

1. Каждое предприятие или холдинг контролирует только минимальный набор данных, необходимый для решения исключительно их задач.
2. Разные холдинги могут независимо друг от друга контролировать одни и те же параметры МКИ.
3. Полученные данные не уходят никуда за рамки предприятия или холдинга.
4. Каждое предприятие или холдинг создают свой состав, структуру, типы хранения и обозначения данных.

Цифровой парадокс

Одним из ключевых критериев перехода на другую технологию является «стоимость входа», в которую включаются все затраты на такой переход:

• разово на старте;
• временно в процессе перехода и внедрения;
• постоянно при сопровождении и развитии.

Процесс перехода предприятия на цифру является очень дорогим, сложным, требующим постоянного пристального внимания, приобретения и сопровождения суперкомпьютеров, ПО, обучения или переподготовки специалистов и т.п. К этим финансовым затратам неизбежно добавляются и затраты на внешние данные. Компания, которая внедряет цифровые двойники, неизбежно сталкивается с дополнительными затратами на внешние данные.

Для того чтобы показать это наглядно, давайте вернемся к нашему примеру со стулом («Скрытые грани «цифровых двойников»: почему виртуальные испытания отличаются от физических? Ч.1») и стальной трубке, из которой изготовлены ножки стула («Цифровые двойники: так ли нужен цифровой паспорт материала (DMP)? Ч.2»).

Речь шла о проверке ножек стула на излом, когда человек качается на стуле. Для стартовых виртуальных испытаний потребовался набор данных изменения толщины стенок и диаметра от расстояния до края трубки.

Но чем больше будет уточняться расчет, приближаясь к реальности, тем больше внешних данных он будет требовать. Вот алгоритм научился учитывать прочность, пластичность, вязкость и упругость. Это совсем другие наборы данных, совсем другое измерительное оборудование – и уже новая стоимость их получения.

Если добавить новое виртуальное испытание, скажем на живучесть (количество циклов качания на стуле до излома ножки), то потребуются дополнительные данные, к примеру – выносливость. Затем добавим климатические испытания, потому что стульями заинтересовались в Арктике и Индии. Каждая из описанных выше характеристик (прочность, пластичность, вязкость, упругость, выносливость) превратятся в самостоятельные наборы данных зависимости изменения указанной характеристики от климатического параметра и габаритных характеристик. Кроме того, появится потребность в новых данных – коррозионной стойкости.

Увеличение потребности в новых данных связано с попыткой максимально приблизить цифровой двойник к физическому объекту. Таким образом, сам процесс совершенствования цифровых двойников провоцирует прогрессивный рост стоимости такого совершенствования.

Этот цифровой парадокс заставляет усомниться в возможностях массового перехода на качественные Digital Twin, и тем более использование DMP в России при «хаотичной» организации работы, даже в условиях распространения цифровизации.

Создать порядок через цифровой хаос?

Можно ли устранить этот цифровой парадокс?

Отталкиваясь от «формулы» масштабирования технологий (очевидные преимущества плюс правила и инструменты работы с технологией), устранение проблемы сводится к следующим задачам:

• обеспечить большому числу участников «рынка» максимально низкую стоимость доступа к данным, используемым для построения полноценных Digital Twin;
• создать единые правила формирования состава, структуры, типов хранения и обозначения обогащающих цифровых данных;
• разработать универсальные правила применимости и требований к качеству обогащающих цифровых данных;
• разработать новые инструменты работы с обогащающими цифровыми данными и коннекторы к уже существующим системам построения и управления цифровыми двойниками.

Существующий мировой опыт и опыт СССР показывают, что разработка и внедрение универсальных правил возможны только на уровне государства. Для СССР и современной России это система ГОСТ. Создание, разработка и совершенствование системы ГОСТ является исключительным правом и обязанностью Государства.

Формулировка задачи минимизации финансовых затрат для участников «рынка» по доступу к обогащенным цифровым данным прямо говорит о том, что её решение нежелательно поручать какой-либо коммерческой структуре. Основная цель любой формы коммерческой деятельности – получение прибыли, что противоречит самой сути задачи. Поэтому задачу минимизации затрат предприятий на доступ к обогащенным данным лучше поручить либо государству (через ФГУПы, НИИ или Министерства), либо одной из Госкорпораций, которые работают по отдельному законодательству.

В настоящий момент в России разработкой новых, переработкой и сопровождением существующих ГОСТов занимается Росстандарт, но не напрямую, а через так называемые Технические Комитеты (ТК). Состав и работу ТК организуют, курируют, контролируют, обобщают и верифицируют в ГОСТы подчиненные Росстандарту структуры. В частности, разработкой серии ГОСТов по «Цифровому производству» занимается ТК-194 - Технический комитет Росстандарта 194 «Кибер-физические системы», работу которого курирует АО «ВНИИС» - Всероссийский институт сертификации.

Решение перечисленных выше задач может выглядеть примерно так:

В серию (лучше всего - в корень серии) стандартов «Цифровое производство» необходимо вставить разработку ГОСТа по DMP. В нем будут определены все основные (обязательные, рекомендательные, общие, отраслевые, перспективные) характеристики для Цифрового паспорта поставляемой продукции. К разработке такого ГОСТа привлекаются:

• все участники ТК-194;
• компании-лидеры по разработке цифровых двойников из разных отраслей промышленности и услуг;
• компании-поставщики МКИ, ПКИ из разных отраслей промышленности;
• ведущие российские компании-разработчики систем класса CAD/CAE;
• ведущие компании и институты-разработчики алгоритмов расчетов для различных процессов и разных сред;
• ведущие компании-интеграторы между ИТ-решениями разных классов.

Министерство Обороны России также может примкнуть к разработке такого ГОСТа. Ведомство уже несколько лет предлагает компаниям поставщикам продукции для МО и ВС России предоставлять вместе с продукцией Цифровые паспорта.

Если вся серия стандартов по «Цифровому производству» будет опираться на ГОСТ по DMP как на фундамент для разработки, использования, передачи, проверки, испытаний, сопровождения и обогащения данных в рамках создания цифровых двойников, то серия ГОСТа по «Цифровому производству» может быть дополнена ГОСТом по обеспечению сквозного контроля жизненного цикла продукции, по принципу:

В данном случае Digital Twin является лишь неотъемлемой частью объекта, куда более насыщенного данными и историей своего создания и эксплуатации.

Задача минимизации затрат на получение и использование обогащенных данных может быть решена через облако, принадлежащее Росстандарту или Министерству Цифрового Развития. В этом случае:

• поставщик продукции может бесплатно загрузить в облако данные по DMP или DPP своей продукции;
• любая компания-поставщик или производитель может бесплатно загрузить алгоритмы используемых ими расчетов для определенного ПО.

Возникает логичный вопрос: зачем коммерческие компании будут бесплатно выкладывать в облако их уникальную интеллектуальную собственность, на получение которой они затратили огромные средства?

Ответом на этот вопрос служат стрелочки на схеме с обозначением «Льготный доступ». Любой участник рынка, включая зарубежные компании, может получить льготный доступ к системе, если эта компания обеспечила облако данными по своей продаваемой продукции или алгоритмами расчетов, а её данные или алгоритмы в системе оказались востребованы другими участниками рынка.

Разумеется, шкала скидок в рамках льготного доступа станет очень непростым алгоритмом. Кроме того, система защиты интеллектуальной собственности компаний, размещающих данные в облаке, потребует добавления в серию стандартов по «Цифровому производству» ГОСТов с введением нового типа лицензий или законодательной легализации уже существующих лицензий на Open Source продукты. Однако такой механизм решает сразу несколько ключевых задач процесса:

• мотивирует компании предоставлять данные другим участникам рынка;
• стимулирует компании увеличивать разнообразие и объемы данных по своей продукции для других участников рынка;
• мотивирует компании повышать качество своих данных или алгоритмов, предоставляемых в облако;
• минимизирует затраты компаний на доступ к данным, а для участников рынка с широкой сетью поставок или большими объемами делает доступ к данным бесплатным при условии, что такие компании будут делиться своими данными;
• создает финансовую модель, позволяющую окупить содержание и обслуживание всей указанной инфраструктуры за счет участников рынка, которые будут только потребителями информации из системы.

Безусловно, будут существовать категории структур, которые по долгу службы или для повышения качества работы всей системы должны иметь постоянный бесплатный доступ к данным облака. Сейчас на схеме в качестве примера такой структуры указаны Минпромторг и Министерство Обороны России.

Потенциальный владелец облака, Минцифры, мог бы составлять, сопровождать и публиковать рейтинги дефицитных и востребованных алгоритмов расчетов, адресно финансировать их создание или закупать за рубежом.

Если посмотреть на схему дальше, то можно решить вопрос и с унификацией используемого ПО для расчетов и проведения виртуальных испытаний. При приобретении лицензий (или владении ими) Министерствами и подчиненными им структурами, в облаке могут быть развернуты сервисы с доступами к конкретным расчетам по требованию моделей SaaS и PaaS. Это позволит:

• не приобретать лицензии на такие продукты каждой конкретной компании, что снизит финансовую нагрузку на российские предприятия при проведении виртуальных испытаний;
• проводить целевую унификацию программного обеспечения в области CAD/CAE, управления Digital Twin;
• последовательно и целенаправленно проводить политику импортозамещения инженерного ПО только на российское.

Это будущее. А пока…

Поскольку такая система еще не создана, предприятиям придется тратить огромные средства на выявление причин отклонения цифрового двойника от физического образца. Уточнять модели, приобретать контрольно-измерительное оборудование и вести собственные базы данных по параметрам приобретаемых МКИ, каждого со своим набором данных. Эти затраты предприятия будут перекладывать на конечную продукцию.

Поставщики будут тратить не меньшие средства на приобретение, внедрение и адаптацию в технологические процессы систем цифрового контроля качества. Они будут делать это даже в условиях, когда эти данные не востребованы покупателями, потому что они борются за качество и стремятся подтвердить его сертификатами. Данные, безусловно, не пропадут и после получения сертификатов. Их используют для отбраковки продукции и совершенствования техпроцессов и приспособлений. Но всё это может лишь частично покрыть затраты на развертывание цифрового контроля качества. Все остальные затраты также будут включены в стоимость конечной продукции предприятий.

С учетом того, что цифровыми лидерами по реальной реализации технологий являются предприятия финансово успешные, а, следовательно, крупные, т.е. производящие либо очень большие объемы, либо очень дорогие и уникальные системы, предприятиям-производителям во всех отраслях и государственным заказчикам стоит готовиться к постепенному повышению стоимости МКИ и ряда ПКИ. Этот процесс будет довольно затяжным, но он неизбежно приобретет массовый характер и будет иметь накопительный эффект по производственной цепочке.

И со сходимостью виртуальных испытаний Цифровых Двойников с физическими испытаниями реальных образцов каждый будет бороться по-своему…