В промышленности цифровые двойники востребованы уже долгое время. Они моделируют управленческие, административные, рыночные, финансово-экономические и производственные процессы.
В машиностроении двойники нацелены на производство и решают одну из главных задач — помогают выстроить систему планирования и управления заказом.
Двойники работают на разных уровнях производства, позволяя оценить пропускную способность предприятия в целом, спрогнозировать загрузку производственных мощностей, скоординировать логистические потоки и даже определить потребность в дополнительном оборудовании или персонале.
Технология учитывает мельчайшие детали — вплоть до минутного планирования сменных заданий. Если закрыть эти задания и передать их цифровому двойнику, за ночь он пересчитает план с учетом новых данных и определит: когда сменное задание будет выполнено, как это уже повлияло на другие рабочие центры и сменные задания, загрузку и в целом на портфель контрактов для компании.
Цифровые двойники также моделируют различные ситуации, например, цифровой двойник бизнеса моделирует его работу на рынках, учитывая при этом мощности производства, номенклатурный портфель, обеспечение поставщиков.
Цифровые двойники работают на разных уровнях производства, позволяя оценить пропускную способность предприятия в целом, спрогнозировать загрузку производственных мощностей, скоординировать логистические потоки и даже определить потребность в дополнительном оборудовании или персонале.
В промышленном производстве решение тесно интегрируется с существующими системами управления:
- системой объемно-календарного планирования (APS) — для стратегического планирования;
- системой управления производственными процессами (MES) — для оперативного управления на уровне сменных заданий.
Комплексный подход позволяет перейти к точному прогнозированию производственных показателей.
Дополнительно сейчас развивается ИИ, на базе которого создают цифровой двойник. Вместе с инжиниринговой компанией на нашем заводе мы применили упрощенную логику искусственного интеллекта, который на основании модели данных сам подбирает, какой вариант и маршрут изготовления той или иной детали будет эффективен и оптимален.