НИУ ВШЭ представил Минцифры дорожную карту развития цифровых двойников в промышленности
Минцифры приступило к формированию системных инструментов для развития цифровых двойников в российской промышленности. В планах — ввести меры господдержки разработчиков профильного ПО и установить правовые рамки для оборота промышленных данных. Исследование текущего состояния технологий и перспективных направлений, выполненное НИУ ВШЭ по заказу министерства, должно стать аналитической базой для этих решений.
Цифровой двойник — это программная среда, объединяющая визуализацию, расчётную аналитику и сценарное моделирование физических объектов, процессов и производственных систем. Технология позволяет прогнозировать отказы оборудования, проверять гипотезы оптимизации и оценивать последствия изменений без остановки реального производства. Приоритетными для внедрения определены добывающий и обрабатывающий секторы, а также электроэнергетика.
Подготовленная Высшей школой экономики дорожная карта содержит экспертные предложения по трём направлениям: разработка решений для цифровых двойников оборудования, инфраструктурных объектов и готовой продукции. Документ также включает рекомендации по организации работы с промышленными данными, механизмам финансовой поддержки и развитию нормативно-технической базы. В карте зафиксирована поэтапная градация: от единичного станка до цеха и далее до масштаба всего предприятия. Выход на серийное производство ПО для второго уровня (производственная линия, цех) в обрабатывающей промышленности прогнозируется к 2028 году. В Минцифры, однако, подчёркивают: дорожная карта фиксирует экспертный консенсус, но не является нормативным актом. Окончательные параметры и графики будут выработаны по итогам обсуждений с промышленниками, вендорами и регулирующими органами.
В Минпромторге акцентируют, что эффективное функционирование цифрового двойника требует предварительной подготовки предприятия: создания или модернизации IT-инфраструктуры, налаживания сбора и структурирования данных об изделиях и производственных циклах, а также разработки методик валидации цифровых моделей — проверки их соответствия реальному поведению объекта. На сегодняшний день, по оценкам, к таким преобразованиям готово менее 1% промышленных предприятий.