Цифровые двойники: от концепций до промышленной эксплуатации

В индустрии растет интерес к разработке и эксплуатации цифровых репрезентаций физических продуктов, систем и объектов — цифровых двойников (близнецов), позволяющих улучшать эксплуатационные характеристики оригинала благодаря преимуществам, свойственным программному обеспечению: гибкость, настраиваемость, возможность многократного использования, адаптивность, оперативное обновление, автономия и «интеллектуальность». Преимущества цифрового близнеца проявляются на всех этапах жизненного цикла объекта-оригинала, от моделирования до эксплуатации и технического обслуживания. Применение цифровых репрезентаций физических объектов способствует ускорению проектирования, улучшению рабочих характеристик и увеличению срока службы, уменьшению затрат на эксплуатацию и ремонт.

Цифровые близнецы прошли путь от статичных моделей к активным системам, работающим параллельно с физическими объектами [1], а росту популярности двойников способствуют цифровая трансформация промышленности [2, 3] и международные стандарты, упростившие их внедрение.

Основы и определения

Концепции: от статичных двойников к интеллектуальным.

В таблице 1 перечислены основные концепции цифровых двойников [1–3].

Отраслевые двойники

Первые двойники были созданы для производственных систем, но сегодня они применяются и в других областях, в том числе здравоохранении, энергетике и строительстве (информационном моделировании зданий). В таблице 2 приведено описание соответствующих концепций и определения.

Стандартизация

Стандартизацией цифровых близнецов занимаются несколько организаций: технический комитет ISO 184 (системы автоматизации и интеграция), отвечающий за стандарт ISO 23247; технический комитет 65-й Международной электротехнической комиссии (управление, контроль и автоматизация технологических процессов); комитет МЭК по интеллектуальным производственным системам; совместный комитет ISO и МЭК — консультативная группа по цифровым близнецам. Соответствующие стандарты для железнодорожных систем, умных городов и здравоохранения разрабатывают и другие комитеты ISO и Евросоюза.

Программы для цифровых двойников

В исследовательских работах обсуждается немало технологий для создания статичных и функциональных цифровых близнецов, включая цифровые модели, RFID-чипы, QR-коды, сопряжение в режиме реального времени и др. Предложен цифровой близнец, представленный в виде файла на языке разметки Automation Markup Language, содержащего динамические данные текущего состояния и статические данные модели физического объекта.

Возможно создание облачных функциональных и адаптивных цифровых двойников с построением и обновлением моделей в реальном времени. В числе обязательных атрибутов — наличие сетевых соединений, сенсорные возможности, описание и хранение статических и динамических данных близнеца и окружающей среды, коммуникации с оригиналом, другими цифровыми двойниками и человеком [3]. Большое значение придают использованию онтологий для работы с данными и семантической информацией. Интеллектуальным цифровым близнецам помимо перечисленного требуется самообучаемость и адаптивность.

Цифровые двойники и программные агенты

Программные агенты — автономные программы с сенсорными функциями и способностью к выполнению действий, взаимодействующие между собой и работающие совместно. Они могут реагировать на входные данные или обладать возможностями моделирования, формирования умозаключений и сложного взаимодействия.

Вариации двойников. Одна из ранних концепций виртуальных близнецов для систем управления производством — мультиагентская система, выдающая краткосрочные прогнозы с учетом намерений агентов. Предлагалось также использовать программные агенты, связанные с робототехническими модулями, для проектирования новых сборочно-монтажных установок в соответствии с описанием продукции. Агенты предлагается использовать в качестве альтернативы клиент-серверным, облачным и централизованным решениям на базе Интернета вещей с участием миллионов объектов. В рамках более прогрессивных концепций вещи образуют коллективную адаптивную систему, действующую как единый «суперорганизм», который выполняет сложные функции при спонтанных взаимодействиях между разного рода устройствами и взаимодействующими объектами.

Цифровые двойники как программные агенты. Программные агенты обеспечивают практически все характеристики цифрового близнеца и особенно хорошо подходят для реализации функциональных, адаптивных и интеллектуальных двойников. Близнецы на основе программных агентов уже используются в здравоохранении и умных энергосетях. Цифровой близнец является программным агентом, если у него есть сенсорные функции и способности действовать, делать выводы и работать автономно. Он может находить и получать данные, приобретать новые возможности, статистически обрабатывать и анализировать информацию, принимать необходимые меры и работать в паре с оригиналом, взаимодействуя и обмениваясь сведениями с другими цифровыми близнецами и людьми.

Онтологии для цифровых двойников

Цифровые близнецы на протяжении своего жизненного цикла работают со всевозможными приложениями и системами, использующими разнообразные форматы данных, поэтому для обмена информацией имеет смысл использовать единую схему формализованных семантических описаний. Это можно реализовать с помощью онтологий — явных формальных описаний общих понятий. Онтологии обеспечивают единство понимания данных в конкретной предметной области, унифицируя доступ к информации для систем и людей.

Онтологии также используются для формирования умозаключений и обеспечения интероперабельности между программными агентами на умных фабриках и в энергосетях. Онтологии в любом случае необходимы для реализации развитых возможностей цифровых близнецов [3], но еще не созданы стандарты соответствующих моделей — не помешала бы отдельная организация, которая бы этим занималась, подобная уже существующей Industrial Ontologies Initiative.

Цифровой двойник и жизненный цикл оригинала

Цифровой близнец может появиться еще до самого копируемого объекта — когда есть потребность в идентификации функциональных требований. Это делается путем функционального анализа, учитывающего как весь срок жизни объекта, так и оценки сценариев его использования на отдельных этапах службы. Чтобы правильно структурировать цифрового близнеца, на каждом из этих этапов нужно учитывать условия окружающей среды, потребности заинтересованных лиц, взаимодействие с инструментами симуляции и средствами производства, а также нормативные требования. Это позволит оптимизировать количество и качество данных, формируемых на протяжении жизненного цикла системы, назначая приоритет управлению ресурсами на основе потребностей и продлению срока службы с учетом глобальной повестки экономии материалов и энергии. Цифровой близнец должен обладать всеми функциональными свойствами и особенностями, необходимыми для понимания режимов работы оригинала, — это позволит сформулировать требования к будущему объекту.

Когда объект материализуется, то мониторинг его рабочих свойств, характеристик надежности и взаимодействия с окружающей средой, экономических качеств позволяет в свою очередь доработать цифрового близнеца. Функциональные свойства подразделяются на общие (касающиеся окружающей среды и кибербезопасности); единые для семейств и категорий продуктов, охваченных одним и тем же стандартом; относящиеся к линейкам продукции конкретного производителя или для конкретной области применения; особые, присутствующие у единственного продукта специального назначения. Больше 70% таких свойств не касаются цифрового близнеца, а относятся к окружающей среде, управлению оригиналом, а также технической и экономической оптимизации. Для улучшения интероперабельности на уровне данных нужна стандартизация свойств объектов. В таблице 3 приведен обзор цифровых двойников, используемых на различных этапах жизненного цикла физического оригинала.

Проблемы: типы данных

Польза от цифрового близнеца напрямую определяется качеством входных данных и соответственно степенью доверия к выходным данным. Управление качеством входных, собираемых и выходных данных влияет не только на ценность цифрового двойника, но и на возможности его тестирования и интеграции в систему. При контроле качества нужны проверки на отсутствующие и неверные исходные данные, прозрачность данных и согласованность данных от разных близнецов. Данные для цифрового двойника поступают из многих источников и, в зависимости от их типа, требуют разных процедур очистки (рис. 1).

При установке цифрового близнеца требуются коммуникационные сервисы и процессы, обеспечивающие нужное качество и надежность данных, а также правильная настройка соединений с интерфейсом двойника. Такая процедура будет трудоемкой, учитывая, что какие-то данные могут обновляться только однократно в начале процесса, какие-то при каждом изменении экземпляра изделия (например, после ремонта), а какие-то при изменении условий эксплуатации. Исполнители, имеющие полномочия установки обновления, зависят от типа данных. Запуск такого обновления может быть подвержен ошибкам, если нет четких условий определения потребности в обновлении. При разработке интерфейса цифрового близнеца важно учитывать эволюцию данных на протяжении всего его жизненного цикла.

Проблемы: безопасность

Интерфейсу цифрового двойника может понадобиться несколько разных сервисов обмена данными с различными правилами безопасности — исходные данные обычно требуют режима «только чтение» и хранятся в базе ресурсов, служащей доверенным источником, а данные реального времени считываются, записываются, и обмен ими происходит непосредственно с работающим оборудованием и вспомогательными системами. Соответственно, кибербезопасность обеспечивается по-разному.

Проблемы: уровни абстракции

Фреймворк Smart Grid Architecture Model поддерживает несколько режимов отображения — процесс, сектор, электростанция, центральная электростанция, предприятие, рынок. Каждый из этих режимов поддерживается цифровыми близнецами в количестве, соответствующем числу уровней абстракции. Абстрагирование того или иного объекта не означает, что соответствующий цифровой двойник обязательно будет простым. К примеру, система управления ресурсами, помогающая владельцам электростанции оптимизировать инвестиции и жизненные циклы активов, обычно расположена на самом высоком уровне абстракции — «предприятие». Чтобы цифровые близнецы, предоставляющие данные для такого приложения, работали как задумано и приносили ожидаемую пользу, им необходимо передавать достаточно большое количество параметров.

Проблемы: композитные двойники и интероперабельность

Физические системы могут состоять из нескольких подсистем, взаимодействие которых обеспечивает дополнительные возможности. Также и двойники могут содержать несколько близнецов более низкого порядка, представляющих физические объекты и дополнительные функции. Пример — фабрика, представленная цифровым близнецом, состоящим из совокупности других. Вопросу состава двойников пока уделяют недостаточно внимания — требуются дополнительные исследования.

Во-первых, двойник системы — это не просто набор близнецов компонентов, из которых состоят ее различные уровни. Для функций системного уровня, обеспечивающих добавочную стоимость, тоже нужны близнецы, взаимодействующие с компонентами и другими системами.

Во-вторых, двойнику компонента для работы нужны данные системы, например, температура окружающего воздуха и др., которые используются близнецами разных компонентов (рис. 1).

Рис. 1. Типы данных в цифровых двойниках

В-третьих, существуют разные типы двойников со своими особенностями и возможностями, и построить из них составного близнеца может быть непросто.

В-четвертых, компонентам составного двойника может понадобиться многогранная интеграция. К примеру, цифровой близнец двигателя с регулируемой частотой вращения может быть частью составного близнеца теплообменного агрегата на молокоперерабатывающем предприятии и одновременно компонентом двойника электрической системы того же завода. В первом случае близнец двигателя отражает функции технологического процесса, а во втором — энергосистемы. Соответственно, есть потребность в определении и представлении функций различных цифровых двойников, чтобы облегчить их использование.

В-пятых, отсутствуют стандартные и рекомендуемые способы создания, развертывания и управления составными цифровыми близнецами. В полностью автономных системах работа близнецов может быть самоорганизуемой, но до появления таких систем нормой будет оркестровка, для которой нужны соответствующие платформы.

В-шестых, нужны исследования, посвященные структурированию описаний цифровых близнецов и их возможностей в форме графов. При использовании формальной семантики соответствующие разработки позволят облегчить поиск, исследование и объединение двойников, учитывая, что существующие подходы на основе языков Yet Another Markup Language и XML для этой цели не вполне годятся.

В-седьмых, все перечисленные возможности зависят от возможности назначить отношениям между данными и системами статус объектов первого класса. Для продвижения вперед нужен радикальный подход к управлению данными, рассматривающий информацию в качестве продукта — традиционные хранилища и озера данных слишком ограничены в возможностях для достижения указанных целей. Двойники также могут отражать еще не созданные изделия и функции, ведь одно из их важных преимуществ — прогнозирование дальнейшего развития продукта без его физической реализации.

Проблемы: масштабируемость

Всего один факт — распределительная электрическая сеть Франции содержит более 300 тыс. цифровых двойников, каждый из которых соответствует отдельной подстанции. В совокупности они формируют модель всей национальной энергетической сети.

Применение в энергетике

В энергетической отрасли двойники используются уже больше 20 лет — энергосистемы состоят из большого количества дорогостоящих объектов, требуют взаимодействия многих сторон, нуждаются в интероперабельности оборудования от разных поставщиков и характеризуются ограниченным набором типов функций и классов информационных объектов, экземпляры которых могут создаваться миллионы раз (например, если речь идет об умных счетчиках). Для таких близнецов существуют международные стандарты, в том числе модель CIM (МЭК-61970, 61968 и 61850), которая определяет интерфейсы обмена данными между главными заинтересованными лицами на протяжении всего жизненного цикла сети. Соответственно, CIM, применяемая большинством энергетических компаний Европы, используется и для интерфейсов самих двойников, чтобы обеспечить возможность работы со стандартными для отрасли типами данных.

Двойники электрических подстанций

Цифровые близнецы подстанций используются еще с 2004 года, когда были ратифицированы стандарты серии МЭК-61850, описывающие все необходимое для создания полноценного цифрового двойника подстанции, ее компонентов и их взаимодействий на протяжении жизненного цикла объекта. В частности, стандарты определяют составляющие цифрового двойника: функциональную, в том числе принципиальную электрическую схему, представленную в виде иерархии электрических функций, соединенных с условиями связности; физическую, представленную в виде набора обменивающихся информацией компонентов, реализующих различные функции; коммуникационную, указывающую сети связи, в том числе резервные, и интерфейсы подключения к портам интеллектуальных электронных устройств (intelligent electronic device, IED).

Рис. 2. Двойники на электроподстанции стандарта МЭК-61850. SCD — описание конфигурации системы, ICD — описание конфигурации IED, IID — экземпляр описания IED, CID — описание сконфигурированного IED

На рис. 2 показаны компоненты цифровых двойников на различных этапах:

• описание конфигурации IED соответствует близнецу компонента выбранного типа: этот статический двойник поставляется производителем физического устройства;
• описание созданного экземпляра IED (статического близнеца) соответствует более поздней стадии его настройки в контексте целевой подстанции;
• описание настроенного IED соответствует функциональным близнецам после их полной интеграции в систему.

Важная особенность такой системы в том, как именно близнецы компонентов интегрированы с двойником верхнего уровня, отражающим подстанцию в целом. Такой двойник, представленный в виде описания конфигурации системы, включает все три уровня подстанции и близнецов каждого из ее компонентов. Изначально таких двойников создавали согласно стандартам МЭК-61850 для отражения функций автонастройки «умной» цифровой электроподстанции, но со временем они развились в адаптивных функциональных близнецов с полным спектром возможностей, включая симуляцию. Сегодня данные стандарты позволяют создавать приложения, управляющие всей умной энергосетью, включая электростанции и распределенные объекты: солнечные панели, электрогенерирующие установки, ТЭЦ, стационарные аккумуляторные батареи, электромобили и т. д.

На системном уровне работает программный агент, выполняющий роль функционального адаптивного интеллектуального двойника, который помогает оператору в сложных ситуациях, например, в случае выхода генераторов из строя. С помощью онтологий обеспечивается интероперабельность, в том числе обмен данными между близнецом подстанции и ее компонентами, а также между двойниками, отражающими конструкцию объекта, конфигурацию системы и ее эксплуатацию. Онтологии также позволяют определять, проверять и применять ограничения, существующие в реальном мире, с помощью программных агентов, работающих от имени близнецов.

***

Цифровые двойники помогают принимать оптимальные решения, касающиеся различных этапов жизненного цикла оборудования, компонентов конкретной системы и рыночных сегментов, в которых используется объект-оригинал. Чтобы близнецу можно было доверять, необходимо обеспечить качество и достоверность данных. От этих же свойств напрямую зависит информационная безопасность. Входные данные, которые используются цифровыми двойниками для вычислений, должны быть точными и надежными, чтобы системы, использующие близнецов, могли доверять результатам расчетов.

Интероперабельность обеспечивается с помощью онтологий, позволяющих анализировать семантику и выделять существенные элементы данных, в частности, общие признаки неявных условностей, присутствующих в стандартах. Цифровые двойники достигли высокого уровня развития благодаря прогрессу в сфере искусственного интеллекта и средств аналитики, а также росту вычислительной мощности. Программные агенты обеспечивают автономию цифровых близнецов и наделяют их способностью самостоятельно действовать, работая в экосистеме бок о бок с физической инфраструктурой. Кроме того, они помогают цифровым двойникам менять режимы работы в зависимости от этапа жизненного цикла оригинала. Использование цифровых близнецов в промышленности требует внимания к вопросам, касающимся абстрагирования, создания составных систем, масштабируемости, воспроизводимости и безопасности.

Цифровые двойники используются во множестве отраслей и сопровождают свои оригиналы на протяжении всего их жизненного цикла. Онтологии и программные агенты меняют роль цифровых близнецов, превращая их из «зеркальных моделей», эволюционирующих в режиме реального времени вместе с оригиналом, в активные объекты, участвующие в техническом обслуживании и эксплуатации системы.

Литература

1. R. Saracco. Digital twins: Bridging physical space and cyberspace // Computer. 2019, vol. 52, no. 12, pp. 58–64. DOI: 10.1109/MC.2019.2942803.

2. A. M. Madni, C. C. Madni, S. D. Lucero. Leveraging digital twin technology in model-based systems en gineering // Systems. 2019, vol. 7, no. 1, p. 7. DOI: 10.3390/ systems7010007.

3. B. R. Barricelli, E. Casiraghi, D. Fogli. A survey on digital twin: Definitions, characteristics, applications, and design implications // IEEE Access. 2019, vol. 7, pp. 167, 653–167, 671. DOI: 10.1109/ACCESS.2019.2953499.

Джованна Димарцо Серугендо (giovanna.dimarzo@unige.ch) – профессор, Анна-Франсуаза Каттинг-Десель (anne-francoise.cutting-decelle@unige.ch) – научный сотрудник, Женевский университет; Лоран Гиз (laurent.guise@energysemantic.com) – консультант по энергетике, EnergySemantic.com; Тьерри Корменье (thierry.cormenier@se.com) – старший эксперт, Имран Хан (imran@ieee.org) – главный архитектор, Люк Хоссенлоп (luc.hossenlopp@se.com) – директор по цифровым технологиям, Schneider Electric.

Giovanna Di Marzo Serugendo, Anne-Francoise Cutting-Decelle, Laurent Guise, Thierry Cormenier, Imran Khan, Luc Hossenlopp, Digital Twins: From Conceptual Views to Industrial Applications in the Electrical Domain. IEEE Computer, September 2022, IEEE Computer Society. All rights reserved. Reprinted with permission.