11:00
Несмотря на создание относительно полной пятимерной модели Digital Twin (DT), с её существующими ключевыми технологиями и приложениями, некоторые технические проблемы (например, вычислительные затраты и ограниченная скорость передачи данных) все ещё препятствуют развитию всех возможностей этой технологии.
Основные проблемы при разработке цифрового двойника можно свести к следующим пяти аспектам:
1. Высокоточное моделирование.
Из-за изменчивости, неопределённости и нечёткости перевода в цифру всех параметров/характеристик физического пространства, построение моделей в виртуальном пространстве для отражения сущностей с высокой точностью является фундаментальной проблемой. Виртуальные модели должны быть точными копиями физических объектов, которые воспроизводят физическую геометрию, свойства, поведение и правила. Текущее моделирование обычно ограничивается геометрической последовательностью, и требуется много работы на трёх других уровнях. При работе оборудования физический объект будет в определённой степени изменяться или деградировать, а построенная модель может оказаться несовместима с объектом. Когда появляются несоответствия между моделями и сущностями, их правильное выявление и обновление порой затруднено. Текущее моделирование обычно фокусируется на конкретной стадии жизни продукта. Создание виртуальной модели продукта на протяжении всего его жизненного цикла, включая проектирование, производство, эксплуатацию и техническое обслуживание, а также переработку или утилизацию, является ценным, но сложным делом.
2. Сбор и обработка данных.
Данные составляют ещё один ключевой фактор, который состоит из мультивременных масштабов, многомерности, вариативности источников и разнородных данных. Весь жизненный цикл данных включает сбор, передачу, хранение, обработку, объединение и визуализацию информации. Чтобы решить эти проблемы, необходимо интегрировать различные датчики, машинное зрение, Интернет, IoT, базы данных, объединить и компилировать данные, а также, возможно, задействовать другие вспомогательные технологии. Используются разнообразные подходы к обработке данных, такие как сигнатурные методы, различные нейронные сети и т. д. Однако некоторые методы имеют низкую точность, отнимают много времени и потребляют чрезмерное количество вычислительных ресурсов. Чтобы обеспечить надёжные результаты анализа моделирования в режиме реального времени, необходимо разработать несколько методов быстрого анализа данных с высокой точностью. Кроме того, приходится решать проблемы нестандартных данных с различными характеристиками (за пример можно взять большой автопарк, в котором различные по типу, марке и назначению автомобили), учитывая, как общие характеристики, так и индивидуальные различия серийной продукции.
3. Дуплексная широкополосная связь в режиме реального времени между виртуальным пространством и реальным прототипом.
Виртуальная модель получает данные о физических объектах в реальном времени, а результаты анализа используются для управления физическими объектами также в реалтайм. Из-за большого объёма данных, задержек передачи по сети, времени анализа модели и т. д. цифровым двойникам сложно стабильно удерживать двустороннее сетевое соединение в режиме реального времени. Также необходимо решать такие проблемы, как визуализация и взаимодействие человека с оборудованием.
4. Единая платформа и инструменты разработки.
Из-за различных форматов, протоколов и стандартов текущие инструменты не могут одновременно интегрироваться и применяться для достижения определённой цели. Поэтому в будущем требуется разработка универсальных платформ проектирования, разработки и инструментов.
5. Технологии сопряжения с окружающей средой.
В большинстве существующих Digital Twin отсутствует связь с внешней средой. Механизм, объясняющий, как физический объект взаимодействует с окружающей средой, не нашёл полного воплощения в виртуальных моделях. Во многих исследованиях изучался механизм взаимодействия физических объектов с окружающей средой в реальности. Однако по-прежнему существует острая потребность в соответствующем методе цифрового выражения, который приведёт к эффективному и точному прогнозированию в будущем.
В ответ на эти недостатки будущие направления исследований DT должны быть сосредоточены на следующем:
1) Разработка формата данных, который содержит всю информацию и демонстрирует единообразие с данными реального мира, включая информацию о геометрии, физических характеристиках, поведении и правилах.
2) Внедрение новейшего метода связи, такого как 5G, для удовлетворения потребности в высокой точности и низкой задержке.
3) Оптимизация алгоритмов для повышения скорости и точности алгоритмов.
4) Разработка методов интеграции различных протоколов связи и интерфейсов передачи данных с различными сервисами для создания единой платформы DT.
После того, как в 2003 году была предложена концепция цифровых двойников, эта технология привлекала все большее внимание как в промышленности, так и в научных кругах. Модель DT также эволюционировала от исходной трёхмерной модели до более сложной пятимерной, состоящей из физического объекта, виртуальной модели, сервисных служб, устройств сопряжения и передачи данных и устройств коммуникации. Большая часть литературы по цифровым двойникам и цифровым фабрикам посвящена концептуальной разработке структуры для конкретной области реализации, позволяющие реализовать DT в соответствии с различными компонентами модели.
Ключевые поддерживающие технологии, такие как сенсорная технология, технологии виртуального моделирования, методы обработки и передачи данных, также классифицируются по различным сценариям применения.
