Когда бизнес говорит о цифровой трансформации, чаще всего вспоминают искусственный интеллект (ИИ), большие данные и облачные решения. Но есть технология, которая объединяет все эти тренды в одну цельную систему — цифровой двойник. Он превращает данные в действия, прогнозы — в решения, а реальность — в управляемую модель.
Почему компании все чаще инвестируют именно в цифровых двойников, какие ошибки допускают при внедрении и как измерить эффект — об этом в статье.
Что на самом деле скрывается за понятием
Понятие «цифровой двойник» давно вышло за рамки футуристических прогнозов и стало частью реальной индустрии. Если еще 10 лет назад технология воспринималась как инструмент крупных корпораций, то сегодня закреплена в официальных стандартах.
В России действует ГОСТ Р 57700.37–2021, определяющий цифровой двойник как виртуальное представление объекта, процесса или системы, поддерживающее взаимодействие с реальной средой в течение всего жизненного цикла.
Подобный подход отражен и в методологиях международных компаний — например, Siemens, Dassault Systèmes и PTC, которые рассматривают двойники как ключевой элемент «умного» производства и предиктивной аналитики.
Если говорить просто, цифровой двойник — не модель ради модели, а управляемая цифровая среда, которая объединяет физический объект, поток данных и алгоритмы анализа, превращая статичную информацию в действия. Он «показывает» состояние оборудования или процесса и помогает прогнозировать, как они поведут себя при изменении условий. Компания может не ждать сбоя, а предотвращать его заранее.
В зависимости от сферы применения и конкретных задач такие решения могут выглядеть совершенно по-разному:
«Цифровой двойник может принимать очень разные формы, так как они диктуются задачами, которые ставятся перед двойником. Так, для одного из заказчиков мы (DM Solutions) делали цифровой двойник станка с ЧПУ, который позволял верифицировать управляющую программу. За рубежом, в рамках IDTA (Industrial Digital Twin Association), сейчас предпринимаются попытки разработать международный стандарт в области производственных цифровых двойников, который позволит сделать данное понятие более прозрачным и единообразным».
Виталий Шилов, первый заместитель генерального директора ИТ-интегратор DM Solutions
Подобные инициативы показывают, что тема цифровых двойников выходит за рамки отдельных проектов и становится частью глобального процесса стандартизации и интеграции промышленных ИТ-решений.
Где цифровые двойники уже меняют правила игры
По данным консалтинговых компаний McKinsey и Gartner, именно промышленность, энергетика и транспорт показывают наибольшую отдачу от внедрения цифровых двойников. Производственные компании сокращают простои оборудования на десятки процентов, а энергетические предприятия используют цифровые копии для балансировки нагрузок и предотвращения аварий.
Системы особенно востребованы там, где ошибка может обернуться многомиллионными потерями или угрозой безопасности:
- в машиностроении цифровые двойники позволяют виртуально тестировать новые модели станков и деталей, не прерывая работу реальных линий;
- в энергетике и нефтегазе они помогают прогнозировать износ оборудования, планировать ремонты и предотвращать сбои в критически важных узлах;
- в медицине — моделировать сложные биологические процессы и подбирать персонализированные схемы лечения, не подвергая рискам пациентов.
Потенциал цифровых двойников выходит далеко за рамки традиционных отраслей. Сегодня такие решения все активнее внедряются и в сферу логистики, где цифровые модели помогают выстраивать устойчивые и эффективные цепочки поставок:
«В сфере логистики и цепочек поставок можно выделить два направления «цифровых двойников» — оптимизационные модели и имитационные цифровые двойники. Оптимизационные решения используются как для стратегических решений (например, для разработки стратегии развития логистической сети), так и для более локальных задач (например, для создания оптимизационных моделей при формировании планов производства). Имитационные цифровые двойники наиболее эффективны при применении в части сложных объектов (крупных железнодорожных узлов, складов с большим количеством разнотипных операций, производств)».
Валерий Решетников, директор-эксперт практики «Управление цепями поставок» компании «Рексофт Консалтинг»
В России цифровые двойники активно развиваются и в рамках программы «Умный город» Минстроя РФ. На их основе строятся системы управления транспортом, ЖКХ и городской инфраструктурой. Так, по данным ТАСС, «в России планируется к 2030 году оцифровать всю улично-дорожную сеть — 1,5 млн. км».
«Цифровые двойники помогают преодолевать барьеры в тех сферах, где ошибки стоят дорого. В производстве и промышленности они сокращают простои оборудования на 20–50%. Например, с использованием технологий цифровых двойников происходит симуляция реакторов, что снижает аварии и повышает безопасность. В нефтегазе цифровые двойники оптимизируют бурение, экономя миллиарды».
Сергей Карпович, заместитель руководителя направления Т1 ИИ (ИТ-холдинг Т1)
Внедрение цифровых двойников — шаг к управляемой, прогнозируемой и устойчивой экономике, где решения принимаются не на интуиции, а на основании точных цифровых моделей.
Что мешает внедрению
Согласно исследованию Gartner, 61% компаний, которые уже внедрили цифровые двойники, интегрировали хотя бы одну пару двойников друг с другом.
Несмотря на очевидные преимущества, путь к внедрению редко бывает простым. На самом старте бизнес сталкивается с трудностями уже на этапе интеграции данных. Главная причина — отсутствие готовой цифровой экосистемы. Данные о процессах и оборудовании хранятся в разных форматах, а ИТ-ландшафт компаний часто не рассчитан на непрерывный обмен информацией в реальном времени.
В России ситуация похожая. Большинство предприятий находятся на этапе трансформации, но не готовы к построению сквозной архитектуры данных. Цифровой двойник — не «коробочное» решение, а комплексная модель, требующая зрелых процессов, прозрачной структуры данных и межфункционального взаимодействия. Без этого даже дорогостоящие пилоты рискуют остаться демонстрацией, а не рабочим инструментом.
Как отмечает Денис Хлебородов, генеральный директор Cloud X, основная сложность в том, что «данные поступают из разнородных систем и неполно описаны, отсутствует единый “язык” и структура для описания активов и их характеристик. Физические модели требуют тщательной калибровки на основании фактических измерений, а подразделения эксплуатации, ИТ и проектирования работают разобщенно, что усложняет согласование решений и процессов».
Есть и технологическая составляющая проблемы: каждый цифровой двойник создается «с нуля» под конкретный объект или процесс. Универсальных шаблонов почти не существует — различаются системы, оборудование и даже подходы к сбору данных. Поэтому создание двойника требует тщательной настройки и адаптации моделей, что часто увеличивает сроки внедрения и затраты на проект.
Однако этот же процесс становится и драйвером развития. Компании, которые проходят через такую индивидуальную настройку, неизбежно накапливают уникальные компетенции, создают собственные программные решения и методы моделирования.
Со временем наработки превращаются в самостоятельные продукты или сервисы, которые можно масштабировать и применять в других проектах. Именно поэтому цифровой двойник требует не только технологий, но и времени.
«Цифровой двойник не окупается “по кнопке”, он требует времени и организационной зрелости, чтобы начать приносить прибыль».
Алексей Рубаков, основатель компании NETRACK
По сути, это инструмент, эффективность которого напрямую зависит от корпоративной культуры и системности работы с данными. Поэтому ключ к успешному внедрению — в создании цифровой дисциплины: единых форматов данных, прозрачных процессов и культуры взаимодействия между подразделениями.
Нужны ли ИИ, Big Data и IoT
Многие компании, задумываясь о внедрении цифровых двойников, задаются вопросом о том, действительно ли для этого необходимы ИИ, Big Data и IoT — или это просто модные слова из мира технологий? На практике именно они формируют основу, на которой цифровые двойники становятся не визуальными макетами, а полноценными аналитическими системами.
IoT обеспечивает непрерывный поток данных с оборудования, датчиков и инфраструктуры. Big Data помогает преобразовать эти потоки в структурированные модели, находя закономерности, которые человек не способен заметить самостоятельно. ИИ завершает цепочку — учится прогнозировать и принимать решения, делая двойник инструментом активного управления, а не статического наблюдения.
Взаимодействие этих технологий придает цифровым двойникам интеллектуальность и автономность:
«Сочетание этих инструментов делает цифровые двойники не просто моделью, а интеллектуальным помощником для бизнеса. Более того, искусственный интеллект, ранее существовавший исключительно в виртуальном пространстве, все активнее проникает в реальный мир в виде роботов и автономных систем. И именно цифровые двойники реальных объектов помогают таким системам обучаться, понимать физические процессы и безопасно адаптироваться к среде».
Александр Тугов, директор по развитию услуг Selectel
В этом смысле цифровой двойник становится связующим звеном между виртуальной и физической реальностью. Он превращает данные в действия, а вычислительные алгоритмы — в реальные решения. Чем сложнее системы и динамичнее рынок, тем заметнее ценность этого «цифрового мостика» между машинным интеллектом и реальным производством.
Как убедить руководство, что это не игрушка
Любая технология в конечном счете оценивается не по красоте интерфейсов и не по уровню инновационности, а по тому, насколько она влияет на экономику бизнеса. Цифровые двойники в этом смысле — не исключение. Интерес к ним растет из-за конкретных, измеримых результатов.
Компании фиксируют сокращение простоев оборудования, снижение затрат на обслуживание и оптимизацию проектных циклов. Но самое важное — появляется возможность проверять управленческие решения на виртуальной модели до того, как они повлияют на реальное производство. Это снижает риски и позволяет быстрее внедрять инновации без потери качества и безопасности.
«Наиболее понятными метриками, доказывающими реальную ценность цифровых двойников для бизнеса, являются сокращение человеко-часов затрат на моделирование ядерных, химических, биологических реакций, сокращение часов и дней на проектирование новых производств, практическую отработку новых производственных решений, обучение персонала», — отмечает Михаил Хачатурян, доцент кафедры стратегического и инновационного развития Финансового университета при Правительстве Российской Федерации.
В итоге цифровые двойники превращаются из инструментов анализа в источник стратегического преимущества, делают развитие компаний более предсказуемым, гибким и экономически обоснованным.
Куда движется эволюция цифровых двойников
За последние несколько лет цифровые двойники прошли путь от экспериментальных моделей до ключевого инструмента цифровой трансформации. Если раньше их создавали для мониторинга отдельных объектов, то сегодня фокус смещается к объединенным и «умным» системам, способным самостоятельно анализировать, прогнозировать и управлять процессами. Будущее цифровых двойников — в их способности работать сообща, обмениваться данными и принимать решения без участия человека.
Во-первых, все очевиднее становится тенденция к интеграции. Цифровые двойники перестают существовать поодиночке — они соединяются в сети, охватывающие не только отдельные машины или производства, но и целые цепочки поставок, инфраструктуру, энергосистемы. Это создает основу для «системы систем», где изменения в одном узле автоматически отражаются на всей экосистеме.
Во-вторых, усиливается направление автономности. Цифровые двойники чаще развиваются в сторону предсказательных и предписывающих моделей (predictive & prescriptive models), которые способны принимать решения и оптимизировать работу систем в реальном времени. То есть цифровой двойник становится активным участником процессов, а не пассивным наблюдателем.
Новый виток эволюции заслуживает тренд, который эксперты называют «оживлением» цифровых двойников:
«Это не просто системы с пользовательским интерфейсом, это советник, общение с которым ведется на естественном языке. По итогу такого общения ответственные от разных функций компании могут за минуты получать аналитику в различных разрезах и строить прогнозы без привлечения ит-специалистов. При этом общение может быть инициировано как человеком, так и цифровым двойником».
Татьяна Павлова, заместитель директора по развитию бизнеса в сфере информационных систем и интеграционных решений К2Тех
Наконец, третье направление — устойчивое развитие. Все больше компаний используют цифровые двойники для управления экологическим следом: расчета выбросов CO₂, оптимизации энергопотребления и планирования безотходных циклов. Именно экологические и социальные метрики становятся новой областью применения этой технологии.
В перспективе цифровые двойники станут частью единой операционной инфраструктуры, где физические и виртуальные процессы сливаются в непрерывный поток управления.
Что все это значит для бизнеса
Главный урок, который бизнес постепенно усваивает: цифровой двойник — не модный технологический проект, а инструмент стратегического управления эффективностью. Его сила в том, что он позволяет компаниям предугадывать изменения, превращая данные в осознанные решения. Но чтобы технология действительно заработала, важно начать не с покупки платформы, а с конкретной бизнес-задачи: что именно нужно оптимизировать, сократить или предсказать.
Далее все упирается в данные — их качество, полноту и связанность. Без единой архитектуры информация остается разрозненной, а цифровой двойник превращается в красивую визуализацию без аналитической ценности.
Важно подготовить и команду, такие проекты требуют междисциплинарных компетенций — инженеров, аналитиков, ИТ-архитекторов, специалистов по данным.
И наконец, нужно уметь измерять результат: фиксировать метрики «до» и «после», чтобы видеть, какую реальную экономическую или операционную отдачу приносит цифровой двойник.
В конечном счете, это зеркало бизнеса, в котором отражается не только его текущее состояние, но и успешное будущее.