Как технологии no-code ускоряют внедрение цифровых двойников

Цифровой двойник предприятия — это виртуальная копия физического объекта или процесса, которая позволяет моделировать, анализировать и оптимизировать его работу в реальном времени. Бизнес использует эту технологию для повышения эффективности, снижения затрат и улучшения качества продукции.

По данным McKinsey, почти 75% компаний в мире уже внедрили цифровых двойников как минимум среднего уровня сложности. В России популярность этой концепции растет, но уровень распространения отстает от среднемировых показателей. По подсчетам ВШЭ, в нашей стране цифровых двойников используют около 22% компаний, 34% организаций только планируют их развертывание на предприятии. Вместе с владельцем no-code платформы AiLine Softline Digital (ГК Softline) для создания цифровых двойников Вадимом Седельниковым подробнее разбираем особенности технологии, стереотипы о сроках ее внедрения и рассказываем, при чем здесь no-code.

Что скрывается под «цифровым двойником»  

В разных отраслях понятие «цифровой двойник» может нести разное значение. Часто это вызывает путаницу. Например, в промышленности цифровой двойник — это, как правило, виртуальная модель целого завода с производственными линиями и оборудованием. В логистике это может быть симуляция цепочки поставок, а в здравоохранении — виртуальная копия пациента, с помощью которой врачи моделируют лечение и прогнозируют его эффективность.

Однако важно понимать, что цифровой двойник — это комплексная виртуальная модель, которая собирает данные из различных источников (датчиков, IoT-устройств и ПО) для создания точной копии физического объекта или процесса. Ошибочно считать цифровым двойником просто визуализацию или 3D-модель. Такая копия должна быть динамичной и в реальном времени отражать изменения в физическом объекте или процессе.

От прогнозирования до моделирования

Цифровой двойник решает разные задачи, какие именно — зависит от отрасли, масштаба и уровня цифровизации бизнеса. Компания IoT Analytics проанализировала 100 цифровых двойников и выделила ключевые направления их применения.

1. Прогнозирование. Цифровые двойники помогают предсказывать поведение сложных систем в различных сценариях.
2. Симуляция поведения сложных систем. Цифровые двойники позволяют тестировать различные условия и параметры без необходимости физического вмешательства.
3. Техническое обслуживание. Цифровые двойники помогают мониторить состояние оборудования, предсказывать неисправности и оптимизировать графики технического обслуживания.
4. Визуализация работы систем. Цифровые двойники позволяют визуализировать сложные системы, часто в 3D-формате, что помогает лучше понять их структуру и функционирование.
5. Моделирование продукта на этапе проектирования. Цифровые двойники используются для симуляции будущих продуктов, снижая затраты на физическую разработку.

Несмотря на универсальность и широкое применение, внедрение цифрового двойника не всегда целесообразно. Использовать технологию, просто потому что это модно и «все так делают», не имеет никакого смысла. Высокая стоимость цифровых двойников может не оправдать себя экономически, особенно если речь идет о небольших предприятиях с ограниченным бюджетом.

Поэтому в первую очередь нужно оценить цели и задачи проекта, понять желаемый результат и состояние данных по технологическим и бизнес-процессам предприятия. Недостаток качественных данных и низкая автоматизация процессов станут препятствием на пути компании к внедрению цифрового двойника и потребуют дополнительных инвестиций.

И быстро, и качественно

Скорость развертывания цифровых двойников — один из ключевых показателей успешного внедрения. Сроки зависят от разных факторов: специфики предприятия и уровня его цифровой зрелости, целей проекта и выделенного бюджета.

Классический подход позволяет внедрить цифрового двойника за 3-6 месяцев. Это при условии, что у компании развита ИТ-инфраструктура и автоматизировано большинство процессов. Классический подход к созданию цифровых двойников включает в себя разработку сложных алгоритмов, интеграцию различных систем и данных, разработку сервисов информационной безопасности, а также тестирование всего функционала. Если у компании нет базовой цифровой инфраструктуры, то она столкнется с высокими затратами и длительной окупаемостью, а сроки внедрения могут растянуться на годы.

Однако с появлением технологий no-code и искусственного интеллекта (ИИ) этот процесс стал значительно быстрее и доступнее. No-code платформы на базе ИИ, такие как AiLine (Softline Digital), помогают создавать и внедрять цифровых двойников всего за несколько недель. Такие решения не требуют глубоких технических знаний и имеют интуитивно понятный интерфейс, поэтому компании могут сэкономить на привлечении аналитиков данных и разработчиков. Например, в платформе AiLine уже есть протестированные инструменты и готовые шаблоны прогнозных моделей, которые упрощают интеграцию данных и моделирование процессов.

No-code: все и сразу

Чтобы обеспечить жизненный цикл цифрового двойника (создание и поддержку), необходима разработка большого числа сервисов. Обычно они уже встроены в no-code платформу, поэтому не нужно тратить время на их создание и тестирование. Достаточно загрузить новую модель и настроить связи с источниками внешних данных. Например, no-code платформа AiLine содержит следующие инструменты:

• сервис сбора данных;
• сервис управления моделями;
• задание расписаний;
• отслеживание метрик моделей;
• переобучение и контроль версий моделей;
• сервис авторизации и управления ролями;
• лонгирование;
• UI-инструменты и др.

Исходя из функций и инструментов платформы, процесс создания цифрового двойника можно разделить на следующие этапы:

1. Разработка математической модели.
2. Интеграция модели в платформу.
3. Настройка связей с внешними источниками для актуализации данных.
4. Проверка и доработка модели.
5. Ввод системы в эксплуатацию.

AiLine — no-code платформа на базе искусственного интеллекта для прогнозирования, разработки и внедрения промышленных решений на основе ИИ, которая замещает целую команду специалистов по данным. Она позволяет снизить человеческий фактор и сократить расходы на цифровизацию.

С помощью AiLine можно создать гибкую систему, способную быстро адаптироваться к изменениям и следить за всеми технологическими и бизнес-показателями предприятия. Платформа позволяет управлять несколькими моделями одновременно, дает рекомендации по их улучшению и упрощает переобучение. Такой функционал не только сокращает время развертывания цифровых двойников на предприятии, но и снижает сопутствующие затраты.

Протестировать возможности ИИ-платформы AiLine можно по ссылке.