image
energas.ru

Газовая промышленность № 09 2018

Автоматизация

»  01.09.2018 11:00 ЦИФРОВЫЕ ДВОЙНИКИ И ИХ ПРИМЕНЕНИЕ
Цифровой двойник – это динамическая программная модель объекта или системы. Она использует данные датчиков, для того чтобы понимать состояние и поведение объекта или системы, а также реагировать на их изменения. Цифровые двойники, представляющие собой цифровые версии объектов физического мира, таких как, например, энергетические турбины или авиадвигатели, получают все большее распространение в промышленности.
Открыть PDF


ИСТОРИЯ СОЗДАНИЯ

Идею цифровых двойников выдвинул М. Гривз, профессор Университета штата Мичиган. В 2002 г. он выступил с презентацией, предложив для управления жизненным циклом промышленных изделий и систем создать так называемое виртуальное пространство, в котором «живет» модель изделия или системы. По замыслу, в виртуальное пространство поступают данные из реального пространства – физического мира, в котором существует изделие, а из виртуального в реальное течет поток информации об этом изделии. Причем объект физического мира и его виртуальный двойник постоянно связаны между собой в течение всего жизненного цикла промышленной системы: разработки, производства, эксплуатации, вывода из эксплуатации.

Сначала проф. Гривз назвал эту схему моделью зеркальных пространств, потом – моделью зеркалирования информации, а термин «цифровой двойник» впервые был использован им в 2011 г. в книге, посвященной применению процесса управления жизненным циклом для создания инновационных продуктов [1].

Нужно отметить, что на самом деле первые реализации цифровых двойников появились еще в 60–70-е гг. ХХ в., когда в промышленности стали востребованы системы класса SCADA, позволяющие осуществлять удаленный мониторинг и управлять состоянием оборудования. Национальное управление по аэронавтике и исследованию космического пространства США (НАСА) в течение многих десятков лет использовало симуляционные модели, построенные на численных методах решений уравнений физики для моделирования аспектов состояния и поведения космических кораблей, которые невозможно протестировать в реальном мире по соображениям безопасности или стоимости.

Достижение М. Гривза состоит в том, что, во-первых, он обратил внимание на важную роль, которую играют данные при создании цифровых двойников и, во-вторых, распространил эту концепцию на весь жизненный цикл изделия.

Наличие данных позволяет накапливать историю всего, что происходило с объектом, находить причины, повлекшие за собой те или иные события, использовать методы статистического моделирования и машинного обучения для анализа накопленной информации в целях предсказания того, что произойдет в будущем.

Именно НАСА одним из первых взяло на вооружение идею цифровых двойников. Например, в док-ладе Э. Глассгена и Д. Старгела [2] на 53-й конференции «Структуры, структурная динамика и материалы», проводимой в апреле 2012 г. Американским институтом авиации и космонавтики, отмечалось, что текущие методы сертификации, управления парком и обслуживания ракетной и другой летательной техники, основанные на статистических распределениях свойств материалов, эвристических принципах дизайна, физическом тестировании и предполагаемой схожести условий тес-тирования и реальной эксплуатации, скорее всего, окажутся недостаточно адекватными для создания летательных аппаратов будущего, которые подвергнутся гораздо более сильным нагрузкам в суровых условиях эксплуатации в течение длительных периодов времени. По мнению ученых, для преодоления недостатков текущих подходов требуется фундаментальная смена парадигмы – использование цифровых двойников, сводящих воедино высокоточное достоверное моделирование с данными бортовых систем, историей обслуживания техники и данными по полетной истории, для того чтобы имитировать жизнь своих двойников физического мира и добиться беспрецедентных уровней надежности и безопасности.

 

СОВРЕМЕННЫЕ ЦИФРОВЫЕ ДВОЙНИКИ

В настоящее время наибольшее распространение получили следующие реализации цифровых двойников:

– контейнеры для хранения данных об использовании оборудования, его конструкции и конфигурационной информации;

– двойники, представляющие собой имитационные модели оборудования и, как правило, разработанные самими производителями этого оборудования;

– операционные двойники, которые представляют собой модели объектов, построенные на основе накапливаемых данных о функционировании этих объектов (например, полетные данные самолета) и другой информации (например, данные о техническом обслуживании).

Цифровые двойники находят свое применение для: повышения эффективности работы оборудования; оптимизации использования промышленных активов; повышения надежности – предсказания неисправностей и поломок, а также прогнозирования технического обслуживания; проектирования и производства оборудования, улучшения его качества.

Если цифровую модель обогатить данными цепочки поставок, историей технического обслуживания и ремонта объекта, это даст возможность не только понять, как конкретные люди влияют на надежность и эффективность работы объекта, но и определить его полную жизненную стоимость от момента приобретения до вывода из эксплуатации. Это, в свою очередь, помогает оптимизировать различные аспекты, связанные с закупкой, эксплуатацией и обслуживанием объекта.

В качестве конкретного примера можно привести проект компании Teradata и ее партнера – компании Mitek Analytics – по созданию операционного двойника, предназначенного для управления производительностью работы парка оборудования. Этот двойник может быть развернут для целого класса промышленных активов, таких как газовые турбины, авиадвигатели, трансформаторы на подстанциях и др.

Использование данного двойника позволяет также решать воп-росы повышения энергоэффективности и надежности работы оборудования.

 

РЕКОМЕНДАЦИИ TERADATA

При приобретении или самостоятельной разработке систем цифровых двойников специалис-ты Teradata рекомендуют обращать внимание на следующие характеристики.

Недопустима потеря данных. Должна быть предусмотрена возможность использования данных из автоматизированных систем управления технологическими процессами, управления активами, лабораторных систем, систем MES, ERP, цепочки управления поставками, журналов операторов, бумажных отчетов о проведенном техническом обслуживании, файлов Excel и т. д.

Необходим контроль качества данных. Поступающие с датчи-ков данные могут быть зашумлены, в них могут присутствовать нежелательные дрейфы, поэтому система должна уметь обращаться с такими ситуациями и обладать подсистемой улучшения качества данных.

Система должна работать поверх единой масштабируемой аналитической платформы, такой как, например, Teradata Analytic Platform. Аналитика, используемая для цифровых двойников, должна уметь быстро обрабатывать «глубокие» (потенциально – по всей истории существования объекта) и «широкие» (весь парк оборудования) данные.

Целесообразно использование гибких моделей данных. Не стоит пытаться смоделировать все сразу и делать это заранее, при этом рекомендуется применять гибкие схемы данных, например объекты JSON.

Предпочтительно размещение цифровых двойников в облаке. Облачная инфраструктура обеспечивает масштаб (вычислительные возможности и хранение данных), необходимый для построения и поддержки цифровых двойников, а также облегчает совместное использование цифровых двойников в масштабах предприятия.

1.png

Teradata

105005, РФ, г. Москва,

Денисовский пер., д. 26

Тел.: +7 (495) 781-82-26

Факс: +7 (495) 933-51-54

E-mail: russia.teradata@teradata.com

www.teradata.ru



← Назад к списку