REASONS FOR THE INFORMATION GAP BETWEEN DIGITAL TWINS AND PRODUCTION SYSTEMS OF A METALLURGICAL ENTERPRISE AND TOOLS FOR ELIMINATING IT

Full Text

В последние годы цифровые двойники (ЦД) стали одним из ключевых инструментов цифровизации производственных процессов в металлургической отрасли. Они позволяют создавать точные виртуальные копии физических объектов и систем, что способствует оптимизации управления, повышению эффективности и снижению издержек на металлургических предприятиях. Однако на практике возникает существенная проблема информационного разрыва между ЦД и реальными производственными системами, что снижает эффективность их применения и усложняет процессы поддержки и развития цифровых моделей.

Актуальность данной проблемы подтверждается исследованиями, показывающими, что несогласованность изменений в физическом оборудовании и цифровых моделях приводит к потере актуальности ЦД, что негативно сказывается на производственной деятельности [1]. Кроме того, фрагментированность цифровой трансформации и недостаточное развитие сопутствующих информационных систем создают дополнительные барьеры для синхронизации цифровых и физических процессов [2].

Целью данного исследования является разработка перечня рекомендованных инструментов, направленных на повышение точности и актуальности ЦД в металлургических предприятиях в соответствии с их бизнес-целями.

Для достижения данной цели были определены следующие задачи:

1. Провести анализ существующих проблем синхронизации цифровых двойников с физическими производственными объектами;
2. Исследовать опыт российских металлургических компаний по устранению информационного разрыва;
3. Разработать рекомендации по сокращению разрыва между цифровыми моделями и производственными системами.

Объектом исследования выступают ЦД, применяемые в производственных системах металлургических предприятий.

Предметом исследования является информационный разрыв, возникающий между ЦД и производственными системами, а также методы и инструменты его устранения.

Анализ проблем синхронизации цифровых двойников с физическими объектами

ЦД в металлургии представляют собой сложные киберфизические системы, которые должны точно отражать состояние и поведение реальных производственных объектов в режиме реального времени. Однако на практике возникает ряд проблем, связанных с поддержанием синхронности между физическими системами и их цифровыми моделями. Эти проблемы существенно влияют на качество принимаемых решений и эффективность управления производственными процессами.

Одной из ключевых проблем является так называемый «дрейф» данных – ситуация, когда ЦД перестает адекватно отражать текущее состояние физического объекта из-за несвоевременного или некорректного обновления данных. Это происходит по нескольким причинам:

1. Сложность поддержки изменений в режиме реального времени.

В металлургическом производстве оборудование и технологические

процессы постоянно подвергаются изменениям: модернизации, ремонту, переналадкам. Обеспечить синхронное обновление цифровых моделей при таких изменениях крайне сложно из-за технических и организационных ограничений [3].

2. Фрагментарность цифровой трансформации.

Часто цифровизация происходит поэтапно и разрозненно, когда

отдельные бизнес-системы и подразделения внедряют собственные цифровые решения без единой стратегии и интеграции. Это приводит к асинхронности обновления данных и разобщенности информационных потоков [4].

3. Недостаточное развитие сопутствующих информационных

систем.

Для эффективной поддержки ЦД необходимы развитые системы сбора, обработки и передачи данных, включая IoT-устройства (англ. internet of things) системы мониторинга и аналитики. Отсутствие или слабая интеграция таких систем ограничивает возможности современного обновления цифровых моделей [2].

4. Технические ограничения и ошибки в данных.

Наличие шумов, задержек и ошибок в сенсорных данных, а также несовершенство алгоритмов обработки приводит к искажению информации, что усугубляет проблему несоответствия цифровых моделей и реального состояния оборудования [1].

Таким образом, проблема синхронизации ЦД с физическими объектами является многогранной. Она включает технические, организационные и методологические аспекты, которые необходимо учитывать при разработке и эксплуатации цифровых моделей. Для повышения эффективности цифровых двойников требуется комплексный подход, включающий совершенствование систем сбора и обработки данных, интеграцию информационных систем и внедрение современных технологий, таких как ИИ и машинное обучение.

Опыт отрасли по устранению информационного разрыва

Российские металлургические предприятия активно внедряют ЦД как инструмент повышения эффективности и устойчивости производства. Практика показывает, что успешное применение цифровых моделей требует не только технических решений, но и комплексного подхода к интеграции.

Группа НЛМК является одним из флагманов цифровизации в отечественной металлургии. В компании создают ЦД действующих производственных объектов и технологических линий, включая сложное оборудование, такое как доменные печи. Эти модели позволяют в режиме онлайн отслеживать состояние оборудования, вести историю изменений и планировать предиктивные ремонты, что значительно снижает риски и повышает качество управления производством. Внедрение BIM-технологий (англ. Building Information Model) и использование ИИ для анализа данных способствует оптимизации технологических процессов и снижению затрат [5-6].

Компания ТМК также успешно применяет ЦД на своих заводах – в Таганроге и Синарском трубном заводе. Использование цифровых моделей позволило сократить себестоимость производства, повысить качество продукции и увеличить срок службы дорогостоящего оборудования. В частности, внедрение бесконтактных 3D-систем для настройки оборудования и оптимизации режимов работы обеспечили значительных экономических эффект – сотни миллионов рублей дополнительной прибыли. ТМК отмечает, что цифровизация стала ключевым направлением компании и способствует формированию новой производственной культуры [7].

Кроме того, в металлургии широкое применение находят системы компьютерного зрения и аналитики больших данных, которые обеспечивают автоматизированный сбор и обработку информации с производственного оборудования. Это позволяет своевременно выявлять отклонения и корректировать цифровые модели, снижая проблему «дрейфа» данных и повышать точность ЦД [8].

Опыт ведущих российских металлургических предприятий подтверждает, что ЦД являются мощным инструментом повышения эффективности производства и снижения издержек. Их успешное внедрение возможно при комплексном современных технологий. Для максимальной отдачи от цифровизации необходим системный подход, объединяющий технические, организационные и кадровые меры.

Инструменты сокращения информационного разрыва

Для эффективного устранения информационного разрыва между ЦД и физическими производственными системами металлургических предприятий необходим комплексный набор инструментов. Эти инструменты включают как технологические решения, так и организационные подходы, которые обеспечивают синхронизацию данных, повышение точности моделей и интеграцию цифровых систем с производственными процессами.

В основе сокращения информационного разрыва лежат системы автоматизированного сбора и обработки данных в реальном времени. Они позволяют получать актуальную информацию с производственного оборудования и быстро обновлять цифровые модели, снижая риск «дрейфа» данных и обеспечивая достоверность ЦД [3].

ИИ, включая генерационные модели, используется для прогнозирования изменений в киберфизических системах, выявления аномалий и моделирования различных сценариев развития событий. Это повышает адаптивность цифровых двойников и качество принимаемых решений [8].

Организационные меры, такие как внедрение принципов бережливого производства и стандартизации процессов, способствует упорядочиванию изменений и согласованию действий между цифровыми и физическими системами. Стандартизация обеспечивает прозрачность и упрощает интеграцию различных информационных систем [4].

Ключевым фактором является интеграция ЦД с корпоративными системами управления – ERP (англ. enterprise resource planning), MES (от англ. manufacturing execution system) и другими. Это создает единую информационную среду, которая обеспечивает согласованность данных и оперативность управления [2].

Наконец, развитие ИТ-инфраструктуры и цифровых экосистем, включая облачные платформы и API (англ. application programming interface), обеспечивает масштабируемость и гибкость решений, позволяя быстро адаптировать цифровые двойники под новые требования и условия производства [4].

Ниже представлена таблица 1 с основными инструментами сокращений информационного разрыва, их описанием, примерами и эффектами.

Таблица 1. Инструменты повышения синхронизации цифровых двойников физическими объектами металлургического предприятия

Сокращение информационного разрыва между ЦД и физическими системами металлургических предприятий требует комплексного применения технологических и организационных инструментов. автоматизация сбора данных, использование ИИ, стандартизация процессов и интеграция с корпоративными системами создают условия для поддержания высокой точности и актуальности цифровых моделей, что способствует повышению эффективности и устойчивости производства.

Заключение

В ходе проведенного исследования были выявлены основные причины информационного разрыва между ЦД и производственными системами металлургических предприятий, среди которых ключевыми являются сложность синхронизации изменений, фрагментарность цифровой трансформации и недостаточное развитие сопутствующих информационных систем. Анализ отраслевого опыта показал, что успешное внедрение ЦД требует не только современных технологических решений, но и системного подхода к интеграции, стандартизации и развитию инфраструктуры.

Комплексное применение инструментов автоматизации сбора данных, ИИ, организационных изменений и интеграции с корпоративными системами позволяет существенно повысить точность и актуальность ЦД. Это способствует повышению эффективности управления производством, снижению издержек и формированию устойчивых конкурентных преимуществ металлургических предприятий.

About the authors

A. R. Lisakov

Author for correspondence.
Email: observer.free@list.ru

Graduate Student

References

Supplementary files