Процесс повышения производительности компании начинается с обзора продукции и применяемых в ней методов «с высоты птичьего полета». Сторонние бизнес-консультанты и собственные менеджеры пытаются оценить ситуацию и выделить критические зоны, которые препятствуют успешному развитию бизнеса. Эффективность такого процесса невысока из-за отсутствия данных в реальном времени. Это связанно с замысловатостью процедур визуализации и анализа. В некоторых случаях продукт и процессы невероятно сложны, поэтому предсказать последствия действий сложно. Дополнительные сложности возникают из-за необходимости для бизнеса быть гибким и быстро принимать решения. Одно из самых эффективных решений появилось в 2002 году на конференции Общества инженеров-технологов в Трое. Доктор Майкл Гривз представил концепцию «Цифрового двойника» (Digital twin). Эта идея объединяет Науку о Данных (Data Science), Искусственный Интеллект (AI), Машинное Обучение (ML) и Интернет Вещей (Internet of Things, IoT) в одном решении. Концепция цифровых двойников относится к оцифровке процесса управления жизненным циклом продукции (Product Lifecycle Management) и прокладывает путь к увлекательным возможностям для усовершенствования в производственной и перерабатывающей отраслях. Создание цифрового двойника означает формирование виртуальной копии продукта, имитирующей интерфейсы, настройки, качество и динамику. Все данные собираются в облачных системах с отдельными датчиками, которые интегрируются в реальный продукт. Цифровой двойник представляет собой трехмерную модель физического изделия с теми же параметрами, что и реальное. Процесс является постоянным, и данные могут варьироваться и различаться по размеру в зависимости от емкости устройства IoT и целей, поставленных перед моделью. Платформа предоставляет производителям возможность виртуального вывода данных. Отделы исследований и разработок (R&D) используют цифровой двойник реального продукта для распознавания слабых зон и тех потенциальных возможностей, которые могут быть использованы. Его виртуальное внедрение помогает в разработке нового дизайна продукта, тестировании новых разработок с обратной связью в режиме реального времени, а также в оценке эффективности решения. Компании расширяют использование концепции цифрового двойника, начиная с совершенствования бизнес-процессов и рабочих операций. Прежде всего, они собирают все данные о бизнесе в одном месте: производственные операции, цепочка поставок, информационное хранилище и т.д. Цифровой поток (digital thread) помогает лучше понять структуру обмена данными, которая существует в этих системах. Подразделения R&D (Research & Developmet) начинают с анализа этих информационных потоков и поиска путей, которые помогут предприятиям максимально оптимизировать свою деятельность: прогнозирование проблем технического обслуживания, предотвращение простоев, улучшение обслуживания клиентов, крауд-менеджмент, а также безопасность. Таким образом, цифровой двойник как динамическая модель в значительной степени полезен для обслуживания компанией подключенных машин и оборудования. Цифровой двойник на протяжении последних нескольких лет оставался на подъеме и был включен Gartner в Топ-10 стратегических технологических тенденций на 2017 и 2018 годы. Новая волна IoT позволит сохранить этот потенциал востребованным еще надолго в ближайшее время. По данным Gartner, 24% организаций, которые либо внедрили решения IoT в производство, либо реализуют проекты IoT, уже используют цифровые двойники. Необходимо отметить, что еще 42% организаций планируют использовать двойников в течение ближайших трех лет. Внутренний или сторонний менеджмент подразделений R&D создает цифровых двойников. Учитывая цели бизнеса, концепция цифровых двойников может быть применена непосредственно к продукту, процессу или всей системе. Однако архитектурный подход по-прежнему состоит из следующих 4 шагов: Создание модели: Первый этап моделирования начинается с анализа продукта и определения всех характеристик, которыми он обладает. После того, как аналитики проверят всю процедуру, связанную с процессом создания, хранения, доставки конечному пользователю и эксплуатации, они связывают датчики с физическими продуктами и теперь уже охватывают вышеуказанный процесс различными IoT-устройствами. Эти элементы собирают информацию о размерах, состоянии, цветах и различных критериях физических характеристик. После передачи данных, как правило, на облачную платформу, они обеспечивают цифровой двойник широким спектром данных, которые постоянно обновляются. Модель создается на основе входных данных от датчиков. Для стабилизации взаимодействия между моделью и реальным продуктом необходим протокол связи. Основным требованием является то, что модель должна иметь бесперебойную двунаправленную связь в реальном времени между физическим процессом и цифровым двойником. Эксперимент: На данный момент у бизнеса уже существует цифровой двойник, готовый к экспериментам. У специалистов R&D есть список гипотез и улучшений, которые они хотят проверить. Они начинают с выполнения различных экспериментальных процедур. Все результаты тестирования собираются в "озере данных" (data lake), после чего они готовы к обработке и анализу. Данные могут быть обработаны как на месте, так и в облаке. Анализ: Следующим, и одним из самых важных этапов, является анализ. Ученые, работающие с данными, генерируют идеи, рекомендации и направляют ход принятия решений. Они дают бизнесу визуальное представление процесса и выделяют различия в производительности цифрового двойника и аналоговой физической модели в одном или нескольких измерениях. Эксперты указывают области, которые потенциально нуждаются в изучении и изменении. Отладка: На этом этапе компания должна понять, какие шаги необходимо предпринять для улучшения продукта или процесса. У них есть цифровой двойник с необходимыми изменениями и улучшениями. C-Level обладает достаточным количеством показателей и предварительной информации для утверждения решения. Если усовершенствование одобрено, компания начинает его внедрять. В противном случае группы исследователей и разработчиков (R&D) продолжат процесс исследования. Цифровая концепция поддерживается циклом Деминга (Deming Cycle), который используется лидерами рынка. Это основа для постоянного совершенствования продукта и процесса. Мировые IT-лидеры начали создавать решения, которые упрощают внедрение цифровых двойников. Вот два наиболее убедительных примера: Цифровые Двойники Azure (Azure Digital Twins). Microsoft считает, что IoT является ключом к преобразованию бизнеса, и указывает на то, что 88% компаний считают влияние IoT решающим для своего успеха. Именно поэтому они активно развивают Azure Digital Twins как систему, которая интегрирует облака, IoT, граничные вычисления (Edge Computing), искусственный интеллект (AI) и смешанную реальность (Mixed reality). Они предлагают возможность легко интегрировать виртуальные машины Azure, управляемые диски, службу Azure Cosmos DB и сервис HockeyApp для извлечения необработанных данных из исследований. Службы обработки данных Azure Databricks и HDInsight предоставляют возможность анализа результатов путем создания графиков с использованием пространственного интеллекта. Данные решения обладают высокой надежностью и возможностью масштабирования. Понимая ценность IoT и способы, которыми она может расширить возможности бизнеса, Microsoft стала одной из ведущих компаний в области создания цифровых двойников для малого бизнеса и предприятий. IBM. Нет необходимости представлять эту многонациональную компанию в области информационных технологий. Международная корпорация бизнес машин (International Business Machines, IBM) родилась в США и с тех пор распространилась более чем в 170 странах по всему миру. IBM объявила о новых лабораторных сервисах для Maximo. Они хотят привнести Дополненную Реальность (AR) в управление активами. У них есть партнерство с компанией DAQRI, которая является ведущим поставщиком дополненной реальности для промышленного использования. Лабораторией IBM внедряются визуальные и голосовые функции для персонала. Они используют наборы Natural Language Processing, ML и AI. Их ввод в работу обеспечивается с помощью DAQRI Smart Helmet™, который позволяет предприятиям увидеть свои активы в новом измерении и получить мгновенный доступ к критически важным данным. Позвольте мне привести несколько примеров того, как цифровые двойники помогают реальному бизнесу достичь успеха. Stara и усовершенствование фермерского бизнеса: Stara интегрирует в оборудование датчики IoT, которые получают информацию о производительности, местоположении и состоянии их сельскохозяйственной техники. Обладая информацией в режиме реального времени, Stara может предупреждать сбои в работе и поломки оборудования. С другой стороны, компания Stara добивается дальнейшего прогресса, улучшая сельскохозяйственную отрасль в целом. После того, как была проведена модернизация собственного бизнеса, компания Stara начала продавать свои решения другим фермерам. Результаты невероятны. Те компании, которые приняли эти решения, сократили использование семян на 21% и удобрений на 19%, во многом благодаря рекомендациям компании Stara. Kaeser и изменения, внесенные в их бизнес-модель: Внедрение цифровых двойников позволило Kaeser переключиться с продажи продукции на предоставление услуг. Они изменили план оплаты с фиксированной ставки на комиссионный сбор за потребление воздуха. Специалисты Kaeser установили оборудование с системами мониторинга, которые в режиме реального времени предоставляют информацию о его состоянии и характеристиках. Компания сократила расходы на товары до 30%, и адаптировала под новые условия 50% основных вендоров, используя цифровых двойников. GE Health Innovation Village: GE - еще одна ведущая мировая компания, которая не нуждается в дополнительном представлении. General Electric уделяет значительное внимание технологиям в области здравоохранения. Они открыли Health Innovation Village (Деревня Медицинских Инноваций) в Хельсинки в конце 2014 года. Этот инкубатор помогает стартапам в сфере здравоохранения создавать инновационные продукты и услуги, основанные на использовании беспроводных технологий, сенсоров, а также приложений и облачных сервисов. Стартапы охватывают технологические инновации, которые влияют на многие аспекты здравоохранения, такие как обеспечение комфорта для недоношенных детей, мониторинг, поддержание хорошей физической формы и другие задачи. Внедрение GE решений цифровых двойников  позволило постоянно передавать информацию о сердцебиении, кровяном давлении, дыхании и другую информацию в облако, где программное обеспечение может ее анализировать, предупреждать врачей о аномалиях и надвигающихся кризисах, а также эффективно создавать модели, которые используются для инноваций. Тысячи компаний по всему миру стремятся не допустить сбоев в работе цифровых технологий, внедряя в свой бизнес подход, основанный на принципе «цифрового двойника». Использование концепции «цифрового двойника» основано на постоянном развитии Интернета Вещей (IoT) и Науки о Данных (Data Science), которые обеспечивают доступ к результатам измерений в реальном времени: вычислительная мощь больших данных, универсальность аналитических технологий, гибкие системы хранения данных, более широкие возможности в области агрегирования и интеграции с каноническими данными. По прогнозам Gartner, к 2021 году половина крупных промышленных компаний будут использовать цифровых двойников. В результате такого развития эти организации добьются повышения эффективности на 10%. Конечно, это очень впечатляет, поэтому давайте посмотрим, к чему это приведет. Сегодня датчики можно найти повсюду. Они собирают и передают огромные объемы данных. Созданные данные можно сохранить и использовать для анализа в будущем, или их можно проанализировать и использовать сразу. Датчики могут находиться в домашних сетях, на светофорах, фермерских полях и в наших телах.  Контроллеры в свою очередь собирают данные от датчиков и передают их для хранения и анализа. Контроллеры могут самостоятельно принимать немедленные решения или работать совместно с устройством, которое называется актуатором.  Актуаторы принимают входные электрические сигналы и преобразуют их в физическое действие. На открытом вебинаре «Датчики и актуаторы на пальцах и на примерах в Tinkercad» мы разберемся, какое место в IoT занимают датчики и актуаторы, зачем они нужны и как их применять, а также соберем несколько базовых схем по взаимодействию датчиков и актуаторов в TinkerCAD.   Бесплатный вебинар приурочен к скорому старту онлайн-курса «Разработчик IoT». Присоединитесь к обсуждению! Редактор