Высокая значимость технологии цифровых двойников для IV промышленной революции неоднократно подчеркивалась в публикациях и материалах Всемирного экономического форума (World Economic Forum, WEF), а также ведущих аналитических компаний мира – таких, например, как Gartner, Deloitte, McKinsey и других. Крупнейшие высокотехнологичные промышленные компании – мировые лидеры вели планомерную разработку технологий цифровых двойников на протяжении последних десяти лет, развивая направление цифрового проектирования на основе моделирования (Simulation-Based Design) для обеспечения своего долгосрочного конкурентного преимущества и за прошедшее время подготовили уже не одно поколение лучшей в своем классе (best-in-class) продукции, которую мы увидим на рынке в ближайшем будущем.
В то же время, несмотря на высокую популярность термина «цифровой двойник», единого и общепринятого определения для него не существует. В данной книге авторы пытаются проследить, какие технологии (разной степени значимости) легли в основу цифровых двойников, проанализировать эволюцию данных технологий. Также предлагается классификация цифровых двойников, используемых в концепциях различных компаний, в научных и аналитических исследованиях; представлен достаточно подробный обзор компаний-разработчиков на рынке цифровых двойников и программного обеспечения, используемого для разработки цифровых двойников ведущими игроками рынка.
Стоит отметить, что с точки зрения экспертов Центра Национальной технологической инициативы Санкт-Петербургского политехнического университета Петра Великого, наибольший интерес вызывают цифровые двойники на основе физических процессов (Physics-Based Digital Twins), построенные в рамках специализированного междисциплинарного подхода – модельно-ориентированного системного инжиниринга (Model-Based System Engineering). Именно Physics-Based Digital Twins, точнее, (Model-Based System Engineering & MultiPhysics & Simulation & Optimization)-Driven Digital Twins, обеспечивают значительное снижение времени и затрат на разработку высокотехнологичной продукции, а также значительное снижение объёмов натурных испытаний и доведение этих объёмов до минимально допустимого и необходимого.
Безусловно, существуют задачи и проекты, для которых достаточно цифровых двойников на основе данных (Data-Based Digital Twins, для которых больше подходит термин Digital Shadows), которые представляют собой системы связей и зависимостей, описывающих поведение реального объекта / продукта, как правило, в нормальных условиях работы и содержащихся в избыточных больших данных (Big Data), которые получают с эксплуатируемого реального объекта при помощи технологий промышленного интернета.
Такие технологии достаточно давно используются в разных отраслях по всему миру, обычно для мониторинга технического состояния эксплуатируемого объекта. В силу большого количества датчиков, установленных на физическом объекте, Digital Shadows могут предупредить о «штатном износе» узлов и агрегатов, но, как правило, не способны предсказать аварийную ситуацию, которая зачастую зависит от неблагоприятного сочетания многих факторов, особенно, в случае её стремительного развития.
В книге рассмотрено применение цифровых двойников на практике: приведены реальные примеры использования цифровых двойников в таких отраслях, как машиностроение, строительство, энергетика и других. Даны оценки рынков цифровых двойников аналитическими компаниями. Несмотря на то, что прогнозы по росту рынка цифровых двойников были сделаны ещё до пандемии, можно утверждать, что востребованность технологии разработки и применения цифровых двойников, позволяющей компаниям создавать в кратчайшие сроки глобально конкурентоспособную продукцию нового поколения и управлять изменениями на всех стадиях жизненного цикла, будет расти и в новых условиях, когда процессы цифровизации для высокотехнологичных компаний стали ещё более значимыми, а конкуренция – ещё более жесткой.