Цифровые двойники в промышленности: от теории до реальных эффектов

Цифровые двойники становятся ключевым инструментом промышленной цифровизации. В металлургии, горнодобыче, нефтепереработке и машиностроении российские предприятия уже видят ощутимую отдачу от внедрения виртуальных моделей оборудования и процессов. В статье — обзор практических кейсов, экономических эффектов и главных вызовов, стоящих на пути широкого внедрения технологии digital twin.
Статью про цифровых двойников стоит начать с определения. Единого общепринятого определения «цифрового двойника» пока не выработано, так же, как и не выработано, определение «искусственный интеллект». Это важно, потому что ситуация с определением порождает на рынке этих самых «двойников» некоторый хаос, особенно в части ожиданий.
«Цифровой двойник (digital twin) – это виртуальная копия физического объекта, процесса или системы, которая точно отражает его состояние и поведение в реальном времени» – Википедия.
Российские источники — от РЖД Digital до отраслевых справочников —  делают акцент на практической стороне: моделировании поведения объектов в разных условиях, оптимизации производства, снижении затрат.

Определения «цифрового двойника» в разных источниках сходятся в главном - это виртуальная модель физического объекта, процесса или системы, которая обновляется на основе данных из реального мира и используется для мониторинга, анализа и оптимизации. Общими чертами являются акцент на связи с оригиналом в реальном времени и возможность применения для прогнозирования и управления.

Концепция digital twin зародилась  в аэрокосмической отрасли - вспомним симуляторы NASA эпохи “Аполлона”. Сегодня технология стала одной из опор индустрии 4.0.  По данным Markets&Markets, мировой рынок цифровых двойников превысил $10 млрд в 2023 году и к 2027 году может вырасти до $73,5 млрд. Рост — более 60% в год.
Иллюстрация Markets&Markets; Рисунок 1 - Прогноз роста рынка цифровых двойников по данным Markets&Markets;
Цифровые двойники в работе: примеры и эффекты
Для промышленности цифровые двойники открывают принципиально новые возможности.  Создав виртуальную модель оборудования или технологического процесса, предприятие получает инструмент  прогнозирования и оптимизации — можно «проигрывать» различные сценарии, выявлять слабые места, предотвращать сбои и экономить ресурсы.

Согласно исследованию НИУ ВШЭ по 15 секторам российской экономики,  22% организаций в мире заявляют, что уже используют цифровых двойников в своих процессах, а еще 34% планируют внедрить эту технологию.

В России наибольший интерес пока проявляют ресурсоемкие отрасли – металлургия, добыча полезных ископаемых, нефтегаз, где повышение эффективности напрямую влияет на себестоимость. Однако потенциал применения есть практически во всех сферах. Далее рассмотрим примеры внедрения цифровых двойников на отечественных предприятиях. SoftMediaLab более десяти лет сопровождает промышленные предприятия в проектах цифровой трансформации , поэтому примеры внедрений преимущественно из металлургической и горнодобывающей отраслей.

Как российская промышленность осваивает digital twin
  • Металлургия: моделирование доменных процессов
    Доменная печь один из самых эффективных процессов в черной металлургии. В 2024 году на крупной российской металлургическом комбинате была  запущена система цифрового двойника верхней зоны доменной печи №1. Она моделирует процесс движения шихты внутри печи и прогнозирует работу всех механизмов загрузки.
    Результат впечатляющий: оптимизировано распределение шихтовых материалов, снижен удельный расход кокса на 1 кг на тонну чугуна. Экономический эффект — порядка 80 тыс. рублей в день. 
    Аналогичные решения развивают Северсталь и НЛМК. По данным сайта Северстали, результаты инхаус команды в проекте разработки цифрового двойника для повышения производительности агрегата непрерывного горячего цинкования № 4 (АНГЦ-4) показывают не менее впечатляющие результаты. В НЛМК «цифровые двойники» также являются предметом интереса научных подразделений. 
    Однако остаётся вопрос: можно ли считать подобные модели полноценными цифровыми двойниками? Ответ, скорее всего, зависит от степени связи с реальным производством и уровня автоматизации обмена данными.

  • Горнодобывающая промышленность: цифровизация площадок и процессов
    На одном из предприятий ГМК реализовали инженерно-цифровой двойник всей производственной площадки. С помощью дронов, 3D-сканеров и геодезических измерений была создана точная трехмерная модель зданий и территории комбината. По сути, это  BIM (информационная модель здания) , но в контексте эксплуатации — полноценная цифровая копия объекта.
    Другой вектор — цифровые двойники технологических процессов обогащения руды. Такие модели в реальном времени непрерывно получают данные о составе сырья и параметрах оборудования, корректируя режим работы для максимального извлечения. Подобные системы все активнее внедряются на российских ГОКах и уже дают измеримый экономический эффект. 
  • Геологические модели:  цифровой двойник недр
    В горнодобывающей отрасли цифровой двойник — это не только модель технологического оборудования или процесса обогащения, но и виртуальная копия месторождения. На основе данных геологоразведки, буровых проб, геофизики и спутниковых измерений строится трехмерная геологическая модель недр, которая непрерывно обновляется по мере поступления новых данных. Такой «геологический цифровой двойник» позволяет оценивать объёмы и качество запасов в реальном времени, моделировать сценарии отработки и прогнозировать изменение характеристик руды при добыче. На российском рынке ПО для горняков - это одна из самых горячих позиций.
  • Нефтегаз и энергетика: от месторождений до переработки 
    В нефтегазовой отрасли технологии digital twin применяются для моделирования процессов добычи и переработки. 
    Крупная российская нефтяная компания совместно с ИТ-партнерами создаёт отраслевую платформу, на базе которой в будущем могут быть реализованы цифровые двойники месторождений и перерабатывающих заводов. Так же как и в горно-геологических моделях («цифровых двойниках месторождений») перед нефтегазовыми моделями лежит ряд уникальных для отрасли сложностей. Например, интегрированная модель не обновляется в реальном времени — после построения она требует актуализации, хотя цифровой двойник должен почти моментально отражать изменения на объекте.
  • Нефтепереработка: крупнейший отечественный проект
    Один из самых масштабных отечественных проектов – разработка цифровой модели производства на нефтехимическом комплексе в Башкирии, начатый в 2024 году. Цифровой двойник охватывает производственную площадку площадью 1381 гектар — почти как небольшой город. Ожидается, что внедрение позволит ощутимо повысить надежность работы завода: снизить внеплановые простои на треть и ускорить поиск их причин на 40%.
  • Машиностроение: цифровая инженерия
    В машиностроении цифровые двойники уже приносят измеримую пользу. По данным Объединенной двигателестроительной корпорации (входит в госкорпорацию “Ростех”), применение цифровых моделей узлов двигателей позволило сократить время инженерных расчётов на 30–40% и ускорить вывод новых продуктов на рынок. Впечатляет, что в проектах участвует суперкомпьютер, способный выполнять 219 триллионов операций в секунду.
Интерес к подобным решениям проявляют и энергетические компании, включая атомную отрасль, где тема пока находится на стадии научных разработок.
Цифровой двойник как инвестиция: расходы и будущая выгода 
Стоимость разработки и внедрения цифрового двойника очень зависит от масштаба и сложности объекта. Отраслевые эксперты оценивают, что создание сравнительно простой модели отдельного бизнес-процесса или небольшого участка производства обойдется примерно в несколько сотен тысяч – до миллиона рублей, а комплексный цифровой двойник большого завода может стоить десятки миллионов.

Например,  цифровая модель одного километра магистрального трубопровода оценивается примерно в 300 тысяч рублей, цифра условная, но поможет сформировать представление о масштабе инвестиций в «цифровой двойник» одного процесса. Цифровизация целого производственного комплекса «с нуля» – еще более капиталоемкий проект. Так, агропромышленная группа компаний инвестирует около 200 миллионов рублей в создание цифрового двойника одного из своих маслозаводов, охватывающего все этапы — от приемки сырья до выпуска готовой продукции.  В целом масштабы затрат ограничены лишь экономическим смыслом: компании готовы вкладывать миллионы, если ожидают пропорционального возврата на инвестиции (ROI).

Приведенные в предыдущих разделах примеры демонстрируют практические эффекты от внедрения  цифровых двойников в промышленности:
  • Снижение прямых затрат на сырье и энергоресурсы
  • Повышение производительности и качества продукции
  • Сокращение простоев и аварий
  • Ускорение НИОКР и внедрения новых продуктов
  • Улучшение управления вспомогательными процессами 
Суммарно внедрение цифровых двойников действительно повышает ключевые показатели эффективности предприятий — от сокращения затрат и потерь до увеличения выпуска продукции и EBITDA. По оценке McKinsey, цифровые двойники способны повысить капитальную и операционную эффективность проектов на 20–30 %. Различные зарубежные исследования также показывают, что многие проекты окупаемы в течение 2–5 лет: один сценарий внедрения продемонстрировал ROI 34 % с окупаемостью 2,5 года, другой — ROI 6 % с окупаемостью 3,8 года. [1],[2],[3]
Рисунок 2 - Положение цифровых двойников в архитектуре предприятия (перевод из источника) 
Вместе с тем стоит учитывать, что цифровые двойники, так же как и цифровизация в целом, пока не входят в классический ESG-треугольник (экология, социальная ответственность, корпоративное управление). Это означает, что для большинства крупных промышленных корпораций, не относящихся к ИТ-сектору, цифровые проекты остаются за пределами их главного стратегического фокуса. В результате инвестиции в цифровые двойники нередко конкурируют с приоритетными ESG-инициативами, и их продвижение требует дополнительных аргументов: демонстрации быстрой окупаемости, экономии ресурсов и прямой связи с устойчивым развитием. Тем более в российской промышленной практике, где традиционно от новых технологий требуют быстрых побед— конкретных достижений на пилотных участках, чтобы руководство убедилось в ценности технологии.
Сложности внедрения и пути их преодоления
Несмотря на явные преимущества, на практике реализация «цифровых двойников» сталкивается с рядом серьезных препятствий.
Данные и инфраструктура
Для создания работающего цифрового двойника необходимы большие объемы достоверных, хорошо структурированных данных с участков производства. На практике информация  часто разрознена, неполна или несовместима между системами.
  • Решение
    развертывание промышленной IoT-платформы и единой среды данных. Предприятия сейчас активно занимаются установкой датчиков и сенсоров на оборудование, внедряют системы сбора и хранения больших данных. Цифровые платформы позволяют интегрировать разнородные потоки данных, выстраивать объектные модели и обеспечивать доступность данных для аналитических сервисов. Без такой подготовительной инфраструктуры построение полноценного цифрового двойника невозможно.
Интеграция с существующими системами
Цифровой двойник должен подключаться к множеству действующих ИТ-систем - SCADA, MES, ERP и других. Если эти системы закрытые или иностранного производства, возникают сложности интеграции. Например, при использовании зарубежных платформ (SAP, Wonderware, WinCC и др.) компании зачастую полностью зависимы от них.Тогда единственный выход для двойника – создавать параллельно импортозамещающую инфраструктуру.
  • Решение
    постепенный переход на отечественные разработки и открытые стандарты. Импортозамещение ПО в 2022–2025 частично улучшило ситуацию, но пока закрыто лишь ~30–40% потребностей рынка в промышленном ПО российскими продуктами. Продолжается поиск вариантов локализации. Предприятия гибридно комбинируют оставшиеся иностранные системы с отечественными разработками, а интеграторы разрабатывают «коннекторы» для обмена данными. Эта область требует дополнительных усилий, чтобы цифровые модели бесшовно встраивались в технологические ландшафты заводов.
Кадровые компетенции и культура
Внедрение цифровых двойников – сложный научно-технический труд, требующий высокой квалификации персонала (инженеров, аналитиков, ИТ-специалистов) и нового цифрового мышления у сотрудников. Текущее отставание отраслевой науки и образования сдерживает распространение таких передовых инструментов. Кроме того, люди на местах могут сопротивляться новшествам. Бывают случаи, когда систему внедрили, а персонал ей не пользуется, потому что это не прописано в их регламентах.
  • Решение
    необходимо инвестировать в подготовку кадров – как через найм специалистов по анализу данных, так и обучая существующих работников. Поставщики решений часто проводят обучающие программы. Демонстрация понятных выгод для пользователей поможет преодолеть недоверие к новой технологии.
Экономические и организационные барьеры
Финансовые ограничения и длительные сроки окупаемости инновационных решений существенно влияют на принятие управленческих решений в сфере цифровой трансформации производственных процессов. Руководители предприятий, имеющие опыт взаимодействия с недобросовестными поставщиками, часто проявляют обоснованную осторожность при рассмотрении предложений по внедрению новых технологий. Особенно это касается случаев, когда компании-разработчики фокусируются на агрессивном маркетинге, предлагая так называемые «коробочные решения цифровых двойников под ключ без регистрации и смс».
  • Оптимальный путь
     постепенное внедрение цифровых технологий с детальным анализом экономической эффективности на каждом этапе. Рекомендуем не начинать сразу с «цифрового двойника предприятия», а начинать трансформационные процессы с реализации пилотного проекта на одном понятном процессе.
Заключение
Цифровые двойники сегодня занимают особое место в повестке промышленной цифровизации. Они уже показали  ощутимый эффект в металлургии, горнодобывающей отрасли, нефтегазе и машиностроении, помогая снижать издержки, повышать производительность и качество продукции. При этом внедрение остаётся сложным и капиталоемким процессом, требующим развитой инфраструктуры, интеграции систем и компетентных специалистов.  Для раскрытия  потенциала цифровых двойников предстоит преодолеть ряд вызовов – от создания надежной инфраструктуры полевого уровня и импортонезависимого ПО до развития компетенций персонала. Решение данных задач требует совместных усилий бизнеса, ИТ-сектора и государства.

Будущее цифровых двойников  связано с двумя направлениями: 
  •  с масштабированием успешных пилотных проектов, доказавших свою эффективность
  • с формированием экосистемного подхода  когда digital twin станет не отдельным проектом, а частью сквозной цифровой платформы управления производством.
Именно тогда он сможет в полной мере стать инструментом устойчивого роста промышленности.
Связаться с нами
+
ОТПРАВИТЬ
+7 (343) 247-30-03
911@softmedialab.com

ООО "Софтмедиалаб"
ОГРН 1156658028009
ИНН 6658472405

Россия, г. Екатеринбург,
улица Мамина-Сибиряка 101, офис 8.19
Политика конфиденциальности и согласие на обработку данных
Нажимая "Отправить", я даю согласие на обработку данных