Digital Twin (Цифровой двойник) что это такое, статья для ознакомления и понимания

Определение цифрового двойника

Цифровой двойник (Digital Twin) - это технологическая система для зеркального моделирования, динамического отображения и управления полным жизненным циклом физических объектов или сложных систем в виртуальном цифровом пространстве с высокой точностью, достоверностью и двусторонним взаимодействием в режиме реального времени. Цифровой двойник - это не просто трехмерная модель или статическое моделирование, это междисциплинарная технологическая интеграция через Интернет вещей, большие данные, искусственный интеллект, облачные вычисления, пограничные вычисления, коммуникации 5G, виртуальную реальность и другие междисциплинарные технологии для непрерывного сбора многомерных данных, таких как геометрические, физические, поведенческие, правила и другие данные физического объекта, для формирования "живого" цифрового тела, которое можно ощущать, прогнозировать, оптимизировать и автономно принимать решения. "Цифровое тело". Цифровой двойник может не только отражать реальное состояние физического объекта в данный момент, но и проецировать будущий сценарий в виртуальном пространстве, а затем через механизм управления с обратной связью осуществлять обратное руководство, оптимизацию и даже автономное управление физическим миром. Суть заключается в "интеллектуальной зеркальной системе, управляемой данными, эволюционирующей в реальном времени, когнитивной замкнутой системе", охватывающей весь масштаб от устройств атомного уровня до сложных гигантских систем городского уровня, на протяжении всего жизненного цикла - от проектирования, производства, эксплуатации и обслуживания, сервиса до утилизации. Если взять в качестве примера интеллектуальное производство, то производственная линия в цифровом двойнике не только представляет трехмерную форму, но и в реальном времени отображает температуру, вибрацию, энергопотребление, выход продукции и тысячи других показателей, система прогнозирует возможные сбои в ближайшие два часа с помощью алгоритмов искусственного интеллекта и автоматически выдает команды на корректировку параметров оборудования, чтобы избежать потерь от простоя. Благодаря замкнутому циклу "физическое-цифровое-физическое" цифровой двойник становится основной вспомогательной технологией четвертой промышленной революции и "мета-способностью" цифровой трансформации.

Происхождение и история цифровых двойников

• 1900-1950-е годы Возникла идея физических "двойников": в 1903 году братья Райт испытали уменьшенные крылья в аэродинамической трубе и впервые использовали "маленькую модель" для прогнозирования реальных летных характеристик, что считается прототипом "физических двойников". 1940-е годы Boeing использовал деревянного "физического двойника" 1:1 на бомбардировщике B-29 для проверки расположения трубопроводов. "В 1940-х годах компания Boeing использовала деревянного "физического двойника" 1:1 на бомбардировщике B-29 для проверки трубопроводов, впервые применив инженерный метод "наземного воспроизведения в воздухе". Подход к проектированию "наземная репликация в воздухе".
• 1960-1980-е годыПрограмма НАСА "Аполлон" заложила основу для идеи "цифровой репликации": в 1966 году НАСА построило на земле "симулятор", который был идентичен конструкции, трубопроводам и приборам космического корабля и синхронизировался с телеметрическими данными в реальном времени, образуя замкнутый контур "симулятор-космический корабль", который позже был назван "цифровым двойником версии 0.1". В 1966 году НАСА построило на земле "симулятор", идентичный конструкции, трубопроводам и приборам космического корабля, и синхронизировало его с телеметрическими данными в реальном времени, образовав замкнутый контур "симулятор-космический корабль", который последующие поколения считали "цифровым близнецом версии 0.1". 1970-1980-е годы Lockheed Martin распространила эту идею на испытания теплового вакуума спутников и впервые предложила "цифрового близнеца". В 1970-1980-х годах компания Lockheed Martin распространила эту идею на тепловакуумные испытания спутников и впервые предложила концепцию "цифрового спутника": каждый спутник имел "тепловую модель", которую можно было обновлять на земле для диагностики аномалий на орбите.
• 1990-е годы ПопулярностьCAD/CAE породила "виртуальное прототипирование": в 1992 году компания McDonnell Douglas (позже приобретенная Boeing) заменила физический прототип самолета 40% 3D-моделью CATIA в проекте транспортного самолета C-17, впервые реализовав интеграцию "дизайн-симуляция". Это был первый случай интеграции "дизайн-симуляции", заложивший основу для программной экологии последующих цифровых двойников.
• 2000-2010 Формальное рождение концепции и создание терминологии: В 2002 году доктор Майкл Гривз из Мичиганского университета в своем курсе по PLM предложил "виртуальные цифровые представления, эквивалентные физическим продуктам" и дал знаменитую схему "3D-модели": физические объекты, виртуальные объекты и связанные данные. В 2010 году NASA в сотрудничестве с AFRL опубликовало документ "Digital Twin White Paper", в котором впервые в публичной литературе был использован термин "Digital Twin", определяющий его как "мультифизическую, многомасштабную, вероятностную и многомерную модель". Интеграция многофизического, многомасштабного, вероятностного моделирования" для управления состоянием автомобиля.
• 2011-2015 Военное и аэрокосмическое Первый на земле: 2011 F-35 молния В рамках проекта II было объявлено о создании "хвостового цифрового двойника" для каждого самолета, что позволит развернуть парк из 3000+ двойников, 6000+ датчиков на самолет и избежать ежегодного незапланированного технического обслуживания на сумму 120 миллионов долларов. 2014 GE Aviation использовала цифровых двойников для топливных форсунок двигателя LEAP. В 2014 году GE Aviation использовала цифровых двойников для топливных форсунок двигателей LEAP, сократив цикл разработки и проверки с 18 до 6 месяцев.
• 2016-2020 Промышленный взрыв и запуск стандартов: 2016 Siemens запустил платформу MindSphere, предложил "цифровой двойник заводского уровня", доступ к 100 линиям сварки автомобилей в течение года. 2017 Gartner включил цифровой двойник в первую пятерку "Топ-10 стратегических технологических трендов" три года подряд. 2018 Министерство обороны США выпустило "Стратегию цифровой инженерии", в которой цифровой двойник прямо указан как "основная поддержка для жизненного цикла оборудования". "В 2018 году Министерство обороны США выпустило "Стратегию цифрового инжиниринга", в которой цифровые двойники прямо указаны как "основная поддержка полного жизненного цикла оборудования". В 2019 году ISO/IEC создал Консультативную группу по цифровым двойникам и начал разработку ISO 23247; Китай выпустил ISO 23247. В 2019 году ISO/IEC создал Консультативную группу по цифровым двойникам и приступил к разработке ISO 23247; Китай выпустил Белую книгу по цифровым двойникам (2019), а "Цифровые города-близнецы" впервые были включены в отчет о работе правительства.
• 2021-2024 Межотраслевое распространение и универсализация: в 2021 году была завершена вторая фаза "Виртуального Сингапура", охватывающая 7 300 зданий и 100 000+ узлов IoT, что сделало его крупнейшим в мире единым городским цифровым двойником. 2022 год Tesla объявила о создании цифровых двойников "теневого режима" для каждого серийно выпускаемого автомобиля. Компания Tesla объявила о создании цифровых двойников "теневого режима" для каждого серийного автомобиля, проехав в общей сложности 3 миллиарда миль по дорогам для обучения алгоритма FSD. 2023 г. Microsoft запустила шаблон публичного облака "Цифровой двойник как услуга", который позволяет предприятиям малого и среднего бизнеса выйти в сеть за 3 дня. В 2023 году Microsoft запустила шаблон публичного облака "Цифровой двойник как услуга", который позволяет малым и средним предприятиям выходить в сеть с двойниками производственных линий за 3 дня. 2024 год ознаменовался запуском европейской программы "Destination Earth", целью которой является создание климатического двойника планетарного масштаба к 2030 году, а в настоящее время завершена разработка прототипа глобального атмосферного двойника с ячейкой 1,5 км.

Технологическая основа цифровых двойников

• IoT и сенсорный уровень: миллиарды датчиков собирают мультимодальные данные, такие как температура, давление, перемещение, видео, звук и т. д. в режиме реального времени, а протоколы связи, такие как 5G/TSN, гарантируют миллисекундную передачу данных с низкой задержкой.
• Уровень управления данными: интегрированная архитектура Big Data Lake Warehouse очищает, объединяет и маркирует гетерогенные данные из различных источников; механизм потоковых вычислений обеспечивает ETL в режиме реального времени и обновления на основе событий.
• Слой моделей: объединение геометрической модели (CAD/BIM), физической модели (FEM/CFD), поведенческой модели (цепь Маркова/бесконечная машина состояний), модели правил (экспертные знания/ограничения) и модели ИИ (глубокое обучение/обучение с усилением) для создания многомасштабной библиотеки моделей, которые можно интерпретировать, развивать и комбинировать.
• Вычислительный уровень: облачные вычисления обеспечивают эластичную арифметическую мощность, пограничные вычисления позволяют закрывать поля за миллисекунды, а гетерогенные вычисления на GPU/FPGA/ASIC ускоряют сложное моделирование.
• Уровень взаимодействия: VR/AR/MR бесшовно подключены к механизму цифрового двойника для достижения иммерсивного роуминга, управления жестами и совместного принятия решений; взаимодействие на естественном языке позволяет непрофессиональным пользователям "запрашивать" состояние здоровья устройства одним предложением.
• Уровень безопасности и стандартов: депозит блокчейна гарантирует, что данные не могут быть подделаны, а архитектура нулевого доверия предотвращает несанкционированный доступ; такие стандарты, как ISO 23247 и IEC 30173, постепенно унифицируют форматы данных и интерфейсные протоколы.

Области применения цифровых двойников

• Производство: Используется для моделирования всей производственной линии, предиктивного обслуживания отдельного оборудования, проверки дизайна нового автомобиля, оптимизации технологических параметров в реальном времени. Эффективность двигателей Rolls-Royce увеличилась на 2%, количество брака на заводе Siemens в Чэнду снизилось на 40%.
• Энергия и энергетика: охватывая всю цепочку электростанций, сетей, передачи и потребления, показатель отказа от ветра в немецком кластере ветроэнергетики Северного моря снизился на 4%, 186 ветряных турбин Государственной сети увеличили годовое производство электроэнергии на 2,68%, а виртуальные электростанции, объединяющие фотоэлектрические установки на крышах и электромобили, сбрили пики и заполнили долины.
• Здравоохранение: создание "цифровых двойников" пациентов для предоперационного моделирования, персонализация дозировок лекарств, прогнозирование успеха хирургических операций в клинике Майо и оценка риска сердечно-сосудистых заболеваний в NHS с помощью данных двойников.
• Умные города: от микрорайона до города-близнеца: "Виртуальный Сингапур" объединяет 7 300 зданий со 100 000 узлами IoT для оптимизации сигналов, выбросов углекислого газа и реагирования на чрезвычайные ситуации в режиме реального времени.
• Транспорт: двойники городского движения отслеживают потоки в реальном времени и динамически регулируют сигналы, платформа Bavaria уменьшает заторы, а двойники складов Amazon моделируют колебания спроса и сокращают время доставки.
• Логистическая цепочка поставок: сквозное объединение складского хозяйства, транспорта и дистрибуции, совместное моделирование FlexSim и SUMO для оптимизации запасов, маршрутов и узких мест, сокращение времени цикла выполнения заказов Amazon на 30%.
• Сельское хозяйство и природные ресурсы: близнецы-фермеры в реальном времени чувствуют влажность, вредителей и всходы; близнецы-голландские коровы определяют мастит за 48 часов; близнецы-водники моделируют наводнение в бассейне, чтобы улучшить возможности предотвращения и планирования стихийных бедствий.
• Архитектура и недвижимость: ультравысотные здания, парки, жилые дома с полным жизненным циклом, время ожидания лифта в Shanghai Centre Tower сократилось на 15%, средний счет за электричество в общине Ванке сократился на 8%, онлайн-офис продаж с двойным VR для улучшения опыта покупки жилья.

Преимущества цифровых близнецов

• Полная перспектива: состояние всей производственной линии, всей энергосистемы, всего города в реальном времени на экране, любые колебания температуры, колебания тока, пробки могут быть обнаружены в миллисекунды, менеджерам не нужно присутствовать на месте событий, можно "просмотреть".
• Раннее предупреждение: основанная на слиянии исторических данных и потоковых данных реального времени, модель может подавать сигналы за несколько часов или даже дней до возникновения неисправности, превращая "пассивный ремонт" в "активное обслуживание" и значительно сокращая время простоя и сопутствующий ущерб.
• Сокращение расходов и повышение эффективности: замените дорогостоящие и трудоемкие физические испытания в реальном мире быстрыми пробами и ошибками в виртуальном пространстве, что позволит сократить потери сырья, сократить цикл НИОКР и отладки, а также значительно уменьшить использование капитала.
• Песочница рисков: сценарии высокого риска, такие как экстремальные погодные условия, колебания рынка и старение оборудования, переносятся в цифровое пространство для многократных репетиций, чтобы заранее проверить план действий в чрезвычайных ситуациях и снизить экономические и кадровые потери в реальных условиях.
• Знания навечно: закрепите опыт старых экспертов, навыки старых техников и интуицию старых мастеров в алгоритмах и правилах, сформировав многократно используемую, обновляемую и наследуемую цифровую базу знаний, избежав потери опыта при мобильности персонала.
• Зеленая эксплуатация: благодаря постоянному мониторингу и оптимизации потребления энергии, материалов и выбросов компания динамически регулирует свои рабочие параметры, чтобы добиться снижения потребления энергии и выбросов углерода на единицу продукции, что помогает ей достичь цели "двойного углерода".

Вызов цифрового двойника

• Барьеры данных: разные поколения, разные производители, разные протоколы оборудования генерируют массивные разнородные данные, формат не унифицирован, интерфейс не совместим, образуются "информационные силосы", что приводит к высоким затратам.
• Недостаток точности: физический мир сложен и изменчив, даже самая точная модель может быть только приблизительной, ошибки будут накапливаться и усиливаться со временем, особенно в высокодинамичных и сильно связанных сценариях, отклонение может привести к риску ошибочного суждения.
• Арифметическая черная дыра: высокоточные, крупномасштабные вычисления в реальном времени требуют огромных ресурсов CPU/GPU/хранилища и растут экспоненциально со сложностью модели, что приводит к большим затратам энергии и капитала в долгосрочной эксплуатации.
• Тень безопасности: после взлома платформы-близнеца злоумышленник может не только "видеть" состояние критической инфраструктуры в реальном времени, но и отдавать команды по обратному каналу управления, вызывая каскадные разрушения в физическом мире.
• Вакуум стандартов: отсутствие единой семантики данных, интерфейсных протоколов и систем оценки привело к трудностям в межотраслевом и межбизнесовом сотрудничестве, а также к такому серьезному явлению, как дублирование при создании колес.
• Лабиринт соответствия нормативным требованиям: в условиях, когда многочисленные нормативные акты накладываются друг на друга в области суверенитета данных, защиты конфиденциальности, отраслевого регулирования и трансграничной передачи, компаниям приходится искать жесткий баланс между технологическими инновациями и затратами на соответствие нормативным требованиям.
• Нехватка талантов: таланты, разбирающиеся как в механике отрасли и моделировании данных, так и в системной инженерии, крайне дефицитны, а длительный цикл обучения и высокая стоимость стали самым большим препятствием для расширения масштаба и внедрения.