УДК: 338.46
DOI: 10.36871/ek.up.p.r.2025.05.11.005

Авторы

Ольга Александровна Пырнова,
Данила Петрович Никоноров,
Казанский государственный энергетический университет, Казань, Россия

Аннотация

В статье представлено комплексное исследование цифровых двойников как ключевого элемента цифровой трансформации современных промышленных предприятий и экономических систем. На основе анализа практических кейсов ведущих российских («Газпром нефть», РЖД, ПАО «КАМАЗ», «Росатом») и международных компаний (Maersk, IBM) демонстрируется трансформационный потенциал данной технологии для кардинального пересмотра подходов к управлению производственными процессами, логистическими цепочками и финансовыми операциями в условиях цифровой экономики. Основное научное внимание в исследовании сосредоточено на архитектурных особенностях цифровых двойников, которые органично интегрируют три критически важных компонента: распределенную сеть IoT-сенсоров для сбора данных в режиме реального времени, передовые алгоритмы искусственного интеллекта и машинного обучения для глубокого анализа и предиктивной аналитики, а также инновационные системы визуализации для поддержки управленческих решений. Результаты внедрения показывают впечатляющие показатели эффективности: сокращение времени простоя оборудования на 35-40 %, уменьшение логистических издержек на 17 %, повышение точности финансового прогнозирования на 23 %. На примере российских промышленных предприятий доказано, что технология обеспечивает годовую экономию до 280 млн рублей. Особую научную ценность представляет выявленный в исследовании парадокс цифровых двойников: несмотря на высокую прогностическую точность (до 97 %), технология сталкивается с существенными ограничениями, связанными с качеством исходных данных (до 35 % погрешностей показаний датчиков), высокой стоимостью внедрения (0,8-1,2 млн рублей для пилотного проекта) и несовершенством нормативной базы. Предлагаются инновационные подходы к преодолению этих вызовов, включая гибридные модели анализа данных, федеративное обучение и новые стандарты цифрового моделирования.

Ключевые слова

цифровые двойники, промышленный IoT, оптимизация производства, экономическая эффективность, цифровая трансформация, качество данных.