УДК 004.896:004.855.5:658.5
DOI: 10.36871/ek.up.p.r.2026.06.04.021

Авторы

Эльза Айндиевна Хамзатова,
Сумая Айндиевна Хамзатова,
Грозненский государственный нефтяной технический университет имени академика М.Д.Миллионщикова

Аннотация

В статье рассматривается разработка модели цифрового двойника технологического процесса, предназначенной для анализа состояния оборудования, прогнозирования простоев и подбора оптимальных параметров производства. Проблема не выглядит новой только на первый взгляд. На практике большинство производственных участков уже собирает данные с датчиков, контроллеров и систем диспетчеризации, но эти данные часто используются постфактум: авария произошла, простой зафиксирован, причина ищется уже после остановки линии. Цель исследования – разработать и оценить модель цифрового двойника технологического процесса с использованием методов машинного обучения для сокращения внеплановых простоев и оптимизации производственных параметров. В качестве объекта исследования рассматривается участок обработки металлических заготовок на оборудовании с числовым программным управлением. Предмет исследования – алгоритмы построения цифрового двойника, связывающего фактические параметры оборудования с прогнозом риска простоя и рекомендациями по настройке режима обработки.

Ключевые слова

цифровой двойник, технологический процесс, машинное обучение, предиктивная аналитика, оптимизация параметров, простой оборудования, производство, временные ряды, промышленный интернет вещей, техническая готовность

Список литературы

  1. ПНСТ 429-2020. Умное производство. Двойники цифровые производства. Часть 1. Общие положения. – М. : Стандартинформ, 2020.
  2. ГОСТ Р 57700.37-2021. Компьютерные модели и моделирование. Цифровые двойники изделий. Общие положения. – М. : Стандартинформ, 2021.
  3. Курганова Н. В. Внедрение цифровых двойников как одно из ключевых направлений цифровизации производства // Экономика и бизнес: теория и практика. – 2019.
  4. Хитрых Д. Цифровые двойники в промышленности: истоки концепции, современный уровень развития и примеры внедрения // Современная электроника. – 2021.
  5. Хальясмаа А. И. Применение технологии цифрового двойника для анализа и прогнозирования состояния трансформаторного оборудования // CyberLeninka. – 2022.
  6. Травушкина А. А. Обзор перспектив развития технологии цифровых двойников продуктов, услуг и сервисов в секторе материального производства // CyberLeninka. – 2022.
  7. Лапина М. А. Цифровые двойники: обзор решений и перспективы развития // CyberLeninka. – 2024.
  8. Tao F., Cheng J., Qi Q.et al. Digital twin-driven product design, manufacturing and service with big data // The International Journal of Advanced Manufacturing Technology. – 2018. – Vol. 94. – P. 3563–3576. – DOI: 10.1007/s00170-017-0233-1.
  9. Lu Y., Liu C., Wang K. I.-K. et al. Digital Twin-driven smart manufacturing: Connotation, reference model, applications and research issues // Robotics and Computer-Integrated Manufacturing. – 2020. – Vol. 61. – Article 101837. – DOI: 10.1016/j.rcim.2019.101837.
  10. Tao F., Zhang M., Nee A. Y. C. Digital Twin Driven Smart Manufacturing. – Elsevier, 2019. – DOI: 10.1016/C2018-0-02206-9.