основные проблемы разработки цифрового двойника. ОСНОВНЫЕ ПРОБЛЕМЫ РАЗРАБОТКИ ЦИФРОВОГО ДВОЙНИКА. Основные проблемы разработки цифрового двойника
 Скачать 26.21 Kb.
|
|
ОСНОВНЫЕ ПРОБЛЕМЫ РАЗРАБОТКИ ЦИФРОВОГО ДВОЙНИКА Абыкенова Д.Б., доктор PhD, Торайгыров университет, город Павлодар Шаймардан Ш.С., магистрант Торайгыров университет, город Павлодар Цифровой двойник - это комплексное представление продукта или процесса в цифровом мире; он играет жизненно важную роль в жизненном цикле продукта и способствует горизонтальной интеграции производственного процесса. Цифровой двойник - одна из наиболее перспективных технологий для моделирования и мониторинга систем. Тем не менее, эта концепция является относительно новой и имеет различные концепции [1]. Концепция цифрового двойника используется в разных областях применения, однако для того, чтобы цифровые двойники были полностью неотличимыми от их физических аналогов, необходимо решить множество проблем. Цифровые двойники должны учитывать конкретные прикладные проблемы с точки зрения критически важных по времени, безопасности и критически важных для миссии услуг [2]. Есть четыре категории проблем, на которых должно сосредоточиться сообщество разработчиков моделей. Во-первых, успех технологии цифрового двойника зависит от двусторонней связи в реальном времени между физическим активом и его цифровым двойником, обеспечивающей физическую реалистичность без каких-либо компромиссов. Основные проблемы в обеспечении этого связаны с пространственно-временным разрешением данных датчиков, задержкой в передаче, большим объемом данных, высокой скоростью генерации данных, большим разнообразием данных, высокой достоверностью данных и быстрым архивным поиском и онлайн-обработкой данных. Во-вторых, по мере того, как физический актив развивается со временем, требуется соответствующая эволюция моделей при сохранении обратной совместимости. В-третьих, поскольку большинство физических активов, для которых можно представить цифровых двойников, будут требовать высокого уровня безопасности и защиты, возникнет необходимость в большей прозрачности и интерпретируемости решений, принимаемых на основе цифровых двойников. Для этого потребуются модели, которые поддаются интерпретации и физически непротиворечивы. Наконец, цифровой двойник должен быть представлен конечному пользователю таким образом, чтобы он выглядит неотличимым от физического актива и более простым и интуитивно понятным в управлении. Все эти проблемы, требующие немедленного внимания разработчиков моделей, кратко изложены в таблице 1. Таблица 1. Сопоставление общих проблем и стимулирующих технологий.
Далее описывается каждая ключевая проблема цифрового двойника в промышленности вместе с обсуждением того, как она проявляется в процессе разработки цифрового двойника. Проектирование сложных систем. Обрабатывающие производства часто работают в условиях неопределенности и постоянно меняющейся среды в соответствии с изменениями в требованиях потребителей, дизайне продукции и технологиях обработки. Неопределенность усугубляется ограничением потока технологий, коммуникаций и данных из-за меняющегося законодательства и различий между границами. Такая неопределенность увеличивает сложность производственных систем. Чтобы справиться с такой сложностью, требуются более сложные системы. Сложные системы определяются сложной взаимосвязью обширных компонентов, каналов связи и сложная обработка информации, которая затрудняет системные прогнозы [3]. Стандарты. Малые предприятия часто имеют свои собственные системы для обмена данными, доступа к данным в режиме онлайн и хранения данных. В отраслях обрабатывающей промышленности с высокой добавленной стоимостью, таких как аэрокосмическая промышленность, автомобилестроение и производственные рынки, необходимо соблюдать стандарты, чтобы обеспечить эффективную связь с третьими сторонами, безопасность продукции и людей, а также надлежащую безопасность данных и структурную целостность. Разработка стандартов и функциональной совместимости на основе стандартов является важной и в то же время сложной задачей для развития индустрии 4.0 и индустриализации на основе Интернета вещей (IoT). Цифровой двойник объединяет ценную информацию о продуктах и операциях, основанных на интеллектуальных подключенных продуктах и системах на основе Интернета вещей. На данный момент стандартизация Интернета вещей представляет собой вышеупомянутый алфавитный суп. Глобальное положение дел в области стандартов Интернета вещей омрачено окончательным отсутствием интеграция и согласование, а также отсутствие действующих лиц, рассматривающих общую картину. Масштабируемость. Масштабируемость сама по себе является серьезной исследовательской проблемой, предполагающей применение совместных творческих подходов и методологий для создания ценности на аксиологическом уровне наряду с совместным творческим проектированием и управлением на операционных уровнях. Поэтому, помимо функционального аспекта масштабируемость, с точки зрения социальных проблем, может быть представлена как инструмент повышения стоимости. Для цифрового двойника, проектирующего виртуальные копии физического производства, масштабируемость является одним из важных свойств модели [4]. Поскольку различные определения масштабируемости, приведенные в терминах архитектуры, загрузка данных, возможность изменять уровень параметров, сложность цепочки поставок, горизонтальное расширение, вычислительные возможности и масштабируемость архитектуры, как правило, являются ключевой проблемой для цифрового двойника. Область применения цифрового двойника может варьироваться от простого продукта до очень сложного или производственные системы, обеспечивающие требуемую точность на основе интеллектуального анализа данных. Следовательно, системные архитектуры должны быть масштабируемыми с точки зрения функции размера проблемы, а также в отношении профиля ИТ и диапазона желаемых возможностей жизнеспособных экземпляров. Это показывает необходимость более масштабируемых системных архитектур для разработки и внедрения цифрового двойника. Обмен данными. Обмен данными можно разделить на два вида: внутренний обмен данными и внешний обмен данными. Внутренний обмен данными относится к объединению данных из разных отделов в рамках одной компании, а обмен внешними данными происходит между заинтересованными сторонами по всей цепочке поставок. В производстве с высокой добавленной стоимостью обмен информацией по всей цепочке создания стоимости приносит ощутимые выгоды и прозрачность. В современном производстве обмен информацией может быть одним из самых больших препятствий, поскольку он обусловлен политикой компании, культурой и мышлением людей о владении данными. Таким образом, это становится серьезной проблемой, выходящей за рамки технологических и инженерных сложностей для цифрового двойника. Системным архитекторам и разработчикам фреймворков часто не хватает уверенности в том, чтобы предлагать более интегрированные идеи из-за сложностей обмена информацией. Для такой интегрированной системы, как цифровой двойник, важен как внутренний, так и внешний обмен данными. Отсутствие обмена информацией может привести к разрозненности данных. Разрозненные данные, как правило, возникают в организации из-за того, что разные отделы разделяют разные цели, приоритеты и обязанности. Сервитизация. Сервитизация касается производителей путем добавления услуг к продуктам, которые в противном случае предлагались бы на нижестоящей позиции в системе цепочки создания стоимости. По мере дальнейшего развития этих предприятий, основанных на услугах, потенциал цифровых технологий для оптимизации обслуживания на системном уровне возрастает. Сервитизация продвигается из-за еще более сложных потребностей клиентов и необходимости защиты от конкуренции продуктов, особенно из-за экономии на более низких затратах. Стоимость и время. Стоимость является решающим фактором для поддержания ценности среди заинтересованных сторон и компании. Более высокая стоимость ИТ-сред является одной из основных трудностей в процессе реализации цифрового двойника как важнейшее предварительное условие Киберфизической производственной системы [5]. Согласованность данных и обмена информацией между заинтересованными сторонами по всей цепочке поставок являются основополагающей основой цифрового двойника. Таким образом, цифровизация цепочки поставок является одним из ключевых аспектов ее функциональности. Оцифровка цепочки поставок непростая задача, поскольку она потребует значительных усилий с точки зрения времени, затрачиваемого на разработку адекватных технологий, времени, затрачиваемого на преодоление культурных барьеров и мышления, связанных с обменом данными, а также финансовых инвестиций в программное обеспечение и услуги. Проблемы с данными. С переходом обрабатывающих отраслей от производства, ориентированного на производство, к продаже услуг в виде продуктов необходимо переписать главы, посвященные разработке продуктов. Обрабатывающие отрасли реализуют потенциал данных, генерируемых в процессе разработки продуктов и производственных операций, для стимулирования инноваций и создания стоимости. Цифровой двойник использует эти данные для определения границ физических и виртуальных систем для моделирования и оптимизации основных производственных операций. Несмотря на то, что концепция цифрового двойника кажется идеальной, но проблемы, связанные с данными, являются одной из самых серьезных проблем. В современном производственном облаке разнообразие данных, генерируемых на протяжении всего жизненного цикла, огромно. Начиная с разработки продукта, проектные данные в терминах 2D, 3D чертежей сильно отличаются от анализа конечных элементов и других данных моделирования. По-прежнему отсутствует представление о том, как эти системы могут быть использованы для одного интегрированная платформа, такая как цифровой двойник. Такое большое разнообразие данных поднимает проблемы интеграции данных, очистки данных и объединения данных [6]. Некоторые сценарии в цехе отражают его неопределенность и могут управляться только на основе опыта пользователей и ситуационного реагирования к неопределенностям. Такую форму данных трудно записать или сохранить в цифровом виде. Поскольку данные собираются из различных потоков разработки и производства продуктов, их необходимо хранить в базах данных, получать к ним доступ и обрабатывать, чтобы превратить их в ценную информацию для виртуального пространства. Поскольку интеллектуальный анализ данных является одним из способов поиска возможных полезных шаблонов из существующих баз данных, поэтому он потенциально является ключевым фактором. Цепочка поставок. Согласованность данных и обмен информацией являются основополагающими принципами цифрового двойника. Это требует большей координации методов работы и стандартов, а также достаточно гибкой архитектуры данных для удовлетворения будущих требований. Чтобы полностью включить и визуализировать вклад цифрового двойника в разработку продукта, производство и на протяжении всего жизненного цикла продукта, очень важна цифровизация цепочки поставок. Однако этот аспект является новым и имеет свои собственные проблемы при нынешнем сценарии. Интеграция данных является основной движущей силой интеллектуального снабжения цепочка, позволяющая анализировать как структурированные, так и неструктурированные данные как из внутренних, так и из внешних источников, чтобы дать более глубокое представление о цепочке поставок. Следовательно, все потоки данных должны быть объединены, чтобы обеспечить единый источник истины. Оцифровка цепочки поставок непростая задача, поскольку она потребует значительных усилий и финансовых вложений в программное обеспечение и услуги , если цель состоит в том, чтобы достичь подлинной сквозной интеграции и прозрачности по всей цепочке поставок. Взаимодействие с пользователем. Взаимодействие с человеком является одним из ключевых аспектов разработки и внедрения цифрового двойника в производственной среде. В настоящее время, если сотрудник хочет активно участвовать в процессе принятия решений, вся система должна ждать ввода данных человеком в систему. Это возможно, если сотрудник принимает участие в обмене (сборе и распространении) информацией и отвечает на запросы технических систем. Цифровая безопасность. Производственные процессы продолжают развиваться в контексте индустрии 4.0 с более широким внедрением облачных вычислений, развитием Интернета вещей и более глубокой интеграцией физических и программных компонентов. Эта развивающаяся инфраструктура идеально подходит для таких систем, как DT в производстве. Такой рост инноваций также порождает определенные проблемы в области политики и регулирования, которые могут замедлить разработка цифрового двойника в их промышленном пространстве. К ним относятся защита конкуренции и потребителей, управление рисками безопасности и конфиденциальности, а также содействие интероперабельности и прозрачности [7]. Угрозы безопасности данных и инциденты, возникающие в результате нарушения кибербезопасности, становятся все более многочисленными и изощренными, что влечет за собой значительные последствия. Они могут влияют на имидж организации, финансы и даже сами физические активы. Частые утечки данных в этой цифровой экономике могут привести к повреждению репутации организаций. Список использованных источников Andr´es E. Campos-Ferreira, Jorge de J. Lozoya-Santos, Adriana Vargas-Mart´ınez, Ricardo Ram´ırez Mendoza, Rub´en Morales-Men´endez, "Digital Twin Applications: A review", Tecnologico de Monterrey, School of Engineering and Science, Monterrey, NL Mexico, 2019. A. Rasheed, O. San and T. Kvamsdal, "Digital Twin: Values, Challenges and Enablers From a Modeling Perspective," in IEEE Access, vol. 8, pp. 21980-22012, 2020, doi: 10.1109/ACCESS.2020.2970143. Singh, S., Shehab, E., Higgins, N., Fowler, K. et al., "Challenges of Digital Twin in High Value Manufacturing," SAE Technical Paper 2018-01-1928, 2018, https://doi.org/10.4271/2018-01-1928. Zhang, H., Liu, Q., Chen, X., Zhang, D. et al., “A Digital TwinBased Approach for Designing and Decoupling of Hollow Glass Production Line.” IEEE Access 3536 (c): 1–1, 2017, doi:10.1109/ACCESS.2017.2766453. Uhlemann, T., Lehmann, C. and Steinhilper, R., “The Digital Twin: Realizing the Cyber-Physical Production System for Industry 4.0.” In Procedia CIRP, 61:335–40. Elsevier B.V, 2017, doi:10.1016/j.procir.2016.11.152. Tao, F. and Zhang, M., “Digital Twin Shop-Floor: A New ShopFloor Paradigm Towards Smart Manufacturing.” IEEE Access 5: 20418–27, 2017, doi:10.1109/ACCESS.2017.2756069 OECD, “Key Issues for Digital Transformation in the G20.”Berlin, Germany, 2017, https://www.oecd.org/internet/keyissues-for-digital-transformation-in-the-g20.pdf. |