Центр компетенций
Цифровые двойники в промышленности: реальность или будущее?
На производствах цифровые двойники постепенно превращаются в рабочий инструмент, который повышает эффективность управления процессами. При этом говорить о широком использовании технологии пока преждевременно. В каких отраслях и почему сегодня активно используют технологию? Что сдерживает масштабирование? Рассказывает руководитель проектов Центра промышленной автоматизации Айсорс Ломухин Игорь.
Цифровые двойники в промышленности: реальность или будущее?
На производствах цифровые двойники постепенно превращаются в рабочий инструмент, который повышает эффективность управления процессами. При этом говорить о широком использовании технологии пока преждевременно. В каких отраслях и почему сегодня активно используют технологию? Что сдерживает масштабирование? Рассказывает руководитель проектов Центра промышленной автоматизации Айсорс Ломухин Игорь.
Отрасли применения
Сегодня технологию цифровых двойников активно применяют только крупные компании – как правило, в таких отраслях, как добыча полезных ископаемых, металлургия, ТЭК, а также в аэрокосмической отрасли. В этом простая логика: чем дороже актив и чем выше цена отклонения от запланированного режима эксплуатации, тем очевиднее выгода от виртуальной модели. Она способна оптимизировать работу или предсказать отказ отдельного элемента или целого технологического процесса.
Сегодня технологию цифровых двойников активно применяют только крупные компании – как правило, в таких отраслях, как добыча полезных ископаемых, металлургия, ТЭК, а также в аэрокосмической отрасли. В этом простая логика: чем дороже актив и чем выше цена отклонения от запланированного режима эксплуатации, тем очевиднее выгода от виртуальной модели. Она способна оптимизировать работу или предсказать отказ отдельного элемента или целого технологического процесса.
В 2025 году порядка 50% нефтегазовых компаний в России уже управляли своими активами с использованием цифровых двойников. Доля предприятий ТЭК, которые применяют ИИ-технологии, увеличилась с 29% в 2021 году до 58% в 2024 году.
Сдерживающие масштабирование факторы
Несмотря на успешный опыт на рынке, значительная часть российских предприятий остаётся в стороне от использования цифровых двойников. Причины носят не столько технологический, сколько культурно-компетентностный характер. У предприятий с небольшой выручкой может быть недостаточно зрелая система сбора данных с оборудования, может не хватать компетенций для интерпретации результатов моделирования, а также глубокого осознания потребности в масштабных цифровых технологиях. Бывают ситуации, когда руководители небольших производств мыслят категориями квартальной отчётности и не готовы инвестировать в эффект, который проявится через 2-3 года.
Отдельно можно выделить компании с сильно изношенным парком оборудования. С таким фондом сложно работать в части цифровизации: не на что ставить датчики, производственная логика сильно устарела.
На практике проекты могут сталкиваться с серьёзными трудностями. Среди них – фрагментарность данных, несовместимость legacy-систем с современными платформами, сопротивление линейного персонала, который воспринимает цифрового двойника как инструмент контроля, а не помощи.
Затраты и окупаемость
Стоимость создания полноценной модели крупного промышленного объекта варьируется от десятков до сотен миллионов рублей – в зависимости от глубины детализации и количества интегрируемых подсистем. Также важно учитывать ежегодные расходы на поддержку, обновление данных и обучение персонала.
На крупных предприятиях окупаемость наступает в горизонте 3-5 лет – преимущественно за счёт сокращения внеплановых простоев, снижения количества потенциальных аварий и оптимизации энергопотребления.
Роль стандартизации
Для развития направления важна стандартизация в направлении. Без единых форматов обмена данными между CAD-системами, SCADA-платформами и аналитическими модулями каждый проект превращается в уникальную разработку, с бюджетом, который сложно прогнозировать.
Несмотря на успешный опыт на рынке, значительная часть российских предприятий остаётся в стороне от использования цифровых двойников. Причины носят не столько технологический, сколько культурно-компетентностный характер. У предприятий с небольшой выручкой может быть недостаточно зрелая система сбора данных с оборудования, может не хватать компетенций для интерпретации результатов моделирования, а также глубокого осознания потребности в масштабных цифровых технологиях. Бывают ситуации, когда руководители небольших производств мыслят категориями квартальной отчётности и не готовы инвестировать в эффект, который проявится через 2-3 года.
Отдельно можно выделить компании с сильно изношенным парком оборудования. С таким фондом сложно работать в части цифровизации: не на что ставить датчики, производственная логика сильно устарела.
На практике проекты могут сталкиваться с серьёзными трудностями. Среди них – фрагментарность данных, несовместимость legacy-систем с современными платформами, сопротивление линейного персонала, который воспринимает цифрового двойника как инструмент контроля, а не помощи.
Затраты и окупаемость
Стоимость создания полноценной модели крупного промышленного объекта варьируется от десятков до сотен миллионов рублей – в зависимости от глубины детализации и количества интегрируемых подсистем. Также важно учитывать ежегодные расходы на поддержку, обновление данных и обучение персонала.
На крупных предприятиях окупаемость наступает в горизонте 3-5 лет – преимущественно за счёт сокращения внеплановых простоев, снижения количества потенциальных аварий и оптимизации энергопотребления.
Роль стандартизации
Для развития направления важна стандартизация в направлении. Без единых форматов обмена данными между CAD-системами, SCADA-платформами и аналитическими модулями каждый проект превращается в уникальную разработку, с бюджетом, который сложно прогнозировать.
По данным участников рынка, дорожная карта Минцифры РФ предусматривает введение в 2026-2027 годах правил обращения с промышленными данными и поддержку двойников уровня цеха. К 2034 году рассматривается возможность обязательного применения технологии крупными высокотехнологичными промышленными компаниями.