Цифровой двойник: от концепции до экосистемы

В последние годы цифровые двойники становятся неотъемлемой частью стратегии развития ведущих промышленных предприятий. Эта технология трансформирует подход к управлению производством, обслуживанию активов и обеспечению безопасности. В интервью Роман Инюшкин, директор по развитию цифровых проектов ГК Softline, рассказывает о том, как создаются цифровые двойники, на каких технологиях они основаны, какие эффекты дают их внедрения и что ждет предприятия в будущем.

– Роман, цифровой двойник стал модным термином. В чём его суть?

Цифровой двойник – это не просто 3D-модель оборудования. Это динамичная, постоянно обновляемая система, которая объединяет данные, алгоритмы, сенсоры, физико-математические модели и управленческие решения. По сути, это цифровой интеллект предприятия, который сопровождает актив на каждом этапе жизненного цикла: от проектирования и строительства до эксплуатации, модернизации и вывода из эксплуатации. Такой подход позволяет предприятию действовать на опережение: прогнозировать поведение активов, оптимизировать процессы, минимизировать риски и издержки.

– Какие технологии лежат в основе цифрового двойника?

Это целая экосистема технологий. В основе – IIoT и SCADA для сбора данных с оборудования в реальном времени, MES для интеграции данных производственного уровня, Big Data и машинное обучение для анализа и выявления закономерностей. Важнейшую роль играют виртуальные датчики и предиктивные модели, которые позволяют видеть не только фактическое состояние оборудования, но и прогнозировать его поведение. Всё это работает в связке с современными средствами информационной безопасности – без них цифровой двойник просто не сможет полноценно функционировать в реальных условиях.

– Как строится и развивается цифровой двойник?

Жизненный цикл цифрового двойника начинается на стадии проектирования, когда создаются BIM-модели, 3D-чертежи, инженерные спецификации. Эти данные затем интегрируются с результатами строительства и пусконаладки. На этапе эксплуатации модель дополняется телеметрией, планами и результатами ТО, данными о ремонтах и модернизации. Важно, что цифровой двойник – это не статичная конструкция. Он эволюционирует вместе с предприятием, подстраивается под изменения технологических процессов, структуры производства, требований рынка.

– Каковы этапы зрелости цифрового двойника?

Первый этап – мониторинг. Здесь осуществляется сбор данных с оборудования, визуализация ключевых параметров в реальном времени. Это база для всего остального. Далее – анализ и моделирование: выявление паттернов, построение моделей поведения, фиксация аномалий. Третий этап – прогнозирование и оптимизация. Здесь важны сценарии «что если», предиктивные ремонты, рекомендации по оптимизации технологических режимов. И наконец, высший уровень зрелости – цифровой советчик и автопилот: система, которая предлагает действия оператору или самостоятельно управляет процессами, минимизируя участие человека в рутинных операциях и повышая стабильность производства.

– Расскажите о практических примерах внедрения.

Газпром нефтехим Салават: применены лазерное сканирование и фотограмметрия для создания точных 3D-моделей оборудования, интеграция с системой управления активами. Результат – точный учёт, планирование ремонтов, снижение затрат и простоев. Металлургическая компания: на базе AI Line создан советчик по управлению температурными режимами плавки, обеспечивший снижение энергозатрат и повышение стабильности качества. Группа Магнезит: цифровой двойник цеха магнезитовых порошков позволил сократить сроки проектирования на 20–30%, повысить точность контроля инженерных систем. Россети-Янтарь: создан цифровой генплан региона для мониторинга и планирования развития инфраструктуры, инструмент реагирования на ЧС. Газпромнефть: внедрение VR Concept для удалённых тренингов и инструктажей позволило сократить командировочные расходы и повысить промышленную безопасность.

Вам также может быть интересен материал Компас CIO:

Практика мониторинга и предиктивной диагностики от Северстали

Реальный кейс реализации ключевых этапов: от мониторинга до предиктивной диагностики. Как повысить эффективность выявления неисправностей с 1% до 65%, предотвратить риски на 4 млрд рублей и создать интеллектуальную систему с машинным зрением и 5000 камер.

– Какая роль у главного инженера в проектах цифровизации?

Главный инженер – это стратегический заказчик цифрового двойника. Он отвечает за производительность, надежность, энергозатраты, соблюдение норм безопасности и качества продукции. Цифровой двойник становится его основным инструментом в решении этих задач. Он позволяет не просто реагировать на проблемы, а управлять ими проактивно: видеть слабые места в производственной цепочке, прогнозировать точки риска, управлять жизненным циклом активов в единой цифровой среде.

– А как обстоят дела с информационной безопасностью?

ИБ – это неотъемлемый элемент цифрового двойника. Softline применяет комплексный подход: сегментация сетей, демилитаризованные зоны, инфодиоды, шифрование телеметрии, мониторинг промышленных протоколов. Мы работаем по стандартам IEC 62443, NIST SP 800-82, используем матрицу MITRE ATT&CK. Без информационной безопасности невозможно построить устойчивую систему: любое нарушение может привести к сбою производства, финансовым потерям, рискам для персонала и окружающей среды.

– Что ждёт цифровой двойник в будущем?

Будущее за моделью цифровой экосистемы предприятия, где в едином цифровом пространстве будут симулироваться не только активы, но и бизнес-процессы, клиентская база, логистика, стратегические сценарии. Это позволит управлять предприятием комплексно, адаптироваться к изменениям рынка, управлять рисками на новом уровне. Для России это путь к технологическому суверенитету и глобальной конкурентоспособности.

– Ваш совет промышленным компаниям?

Не откладывайте цифровизацию в долгий ящик. Начинайте с пилотных проектов на приоритетных активах, накапливайте опыт, создавайте внутри компании компетенции. Цифровой двойник – это не мода, а фундамент современного предприятия. И важно понимать: это не замена человеку, а его интеллектуальная поддержка, инструмент для принятия лучших управленческих решений.