КОНЦЕПЦИЯ ЦИФРОВОГО ДВОЙНИКА ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО ПРОЦЕССА ИЗГОТОВЛЕНИЯ СБОРОЧНЫХ ЕДИНИЦ

Водолазская Н. В. Рыжакин Н. С

Об авторах

Водолазская Н. В. Рыжакин Н. С

Водолазская Наталия Владимировна – доцент, МИРЭА — Российский технологический университет, институт искусственного интеллекта, кафедра промышленной информатики, к.т.н. доцент, 119454, Россия, ЦФО, г. Москва, Проспект Вернадского, д. 78, +7-909-202-51-27. Область научных интересов: цифровые технологии для автоматизации производственных процессов, моделирование технических систем, обеспечение надежности и безопасности технических систем. ORCID: 0000-0002-1168-5741

Скачать PDF

УДК: 004.94:658.512
DOI: 10.24412/2413-7383-2026-2-41-75-87
Язык: Русский

Аннотация: В работе предложена концепция цифрового двойника производственного процесса изготовления светильников на основе алюминиевых профилей серий ALFA, КОРНЕР, BEAM, KUBIK и LATEEN. Разработана многоуровневая архитектура информационно-аналитической системы, включающая бизнес, прикладной, сетевой и технологический уровни и формализована модель технологического процесса. Идентифицированы пять основных групп дефектов, определены контролируемые и регулируемые параметры процесса. Экспериментальная верификация на потоке более 5 000 изделий показала снижение доли дефектов с 9,4 % до 3,1 %, сокращение цикла обработки на 28 % и снижение времени реакции на отклонения с 12,5 до 1,8 мин по сравнению с выборочным контролем.

Ключевые слова: цифровой двойник, светотехническое производство, информационно-аналитическая система, конечный автомат, ArchiMate, мониторинг качества, OPC UA.

Список литературы

1. Tao F. Zhang H. Liu A. Nee A. Y. C. Digital twin in industry: state-of-the-art // IEEE Transactions on Industrial Informatics. 2019. Vol. 15, № 4. P. 2405–2415. DOI: 10.1109/TII.2018.2873186.
2. Kritzinger W. Karner M. Traar G. Henjes J. Sihn W. Digital twin in manufacturing: a categorical literature review and classification // IFAC-PapersOnLine. 2018. Vol. 51, № 11. P. 1016–1022. DOI: 10.1016/j.ifacol.2018.08.474.
3. Vodolazskaya N. Process Modeling of Increasing Reliability of Assembly Responsible Connections // Advanced Engineering Letters. 2024. №3(3). P. 91-99. DOI:10.46793/adeletters.2024.3.3.1. EDN: DBBCYW.
4. Liu M. Fang S. Dong H. Xu C. Review of digital twin about concepts, technologies, and industrial applications // Journal of Manufacturing Systems. 2021. Vol. 58. P. 346–361. DOI: 10.1016/j.jmsy.2020.06.017.
5. Vodolazskaya, N. V. Digital Technologies for Automation of Warehouse Accounting of Assembly Components / N. V. Vodolazskaya, E. V. Kopytova, A. A. Antonova // Journal of Machinery Manufacture and Reliability. 2025. Vol. 54, No. S2. P. S219-S229. DOI 10.1134/S105261882570133X. EDN MVACSS
6. McKinsey & Company. Digital twins: The next frontier of factory optimization: report [Electronic resource]. 2024. URL: https://www.mckinsey.com/capabilities/operations/our-insights/digital-twins-the- next-frontier-of-factory-optimization (дата обращения: 25.04.2026).
7. Хомяков А. В. Цифровые двойники в дискретном производстве: обзор и перспективы / А.В. Хомяков, И.С. Гордеев // Информатизация и связь. 2024. № 3. С. 45–58.
8. Хараджа Т.А. Цифровые двойники в цепях поставок / Т. А. Хараджа, И. А. Бондарева, Н. В. Водолазская // Экономика. наука. инноватика: Материалы II международной научно - практической конференции. Донецк: Донецк ий национальный технический университет, 2021. С. 740-742. EDN GQSQCN.
9. ГОСТ Р 57700.37–2021. Компьютерные модели и моделирование. Цифровые двойники изделий. Общие положения. Стандартинформ, 2021. 18 с.
10. Лапидус Л. В. Цифровые двойники как инструмент повышения эффективности эксплуатации основных средств в промышленности / Л. В. Лапидус, Д. В. Кравченко // Вестник Московского университета. Серия 6. Экономика. 2024. № 2. С. 24–49.
11. Moshood T. D. Nawanir G. Sorooshian S. Okfalisa O. Digital Twins Driven Supply Chain Visibility within Logistics: A New Paradigm for Future Logistics // Applied System Innovation. 2021. Vol. 4, no. 2. Art. 29. DOI: 10.3390/asi4020029.
12. Cimino C. Negri E. Fumagalli L. Review of digital twin applications in manufacturing // Computers in Industry. 2019. Vol. 113. Art. 103130. DOI: 10.1016/j.compind.2019.103130.
13. Microsoft. Azure Digital Twins documentation [Electronic resource]. URL: https://learn.microsoft.com/en- us/azure/digital-twins/ (дата обращения: 25.04.2026).
14. Siemens AG. Digital twin: the living blueprint [Electronic resource]. URL: https://www.siemens.com/en - us/company/digital-twin/ (дата обращения: 25.04.2026).
15. Информационная система контроля доступа и отслеживания этапов производственного процесса / Водолазская Н. В. Копытова Е. В. Лаврентьева К. В. Черненко В. Д. // Проблемы искусственного интеллекта. 2025. № 2 (37). С. 116 –128. DOI: 10.24412/2413 -7383-2025-2-37-116-128. EDN YHDZFE.
16. Анцыферов С. С. Интеллектуальные системы управления технологическими процессами / С.С. Анцыферов, К. Н. Фазилова, К. Е. Русанов // Проблемы искусственного интеллекта. 2024. № 2 (33). С. 37–44. DOI: 10.24412/2413-7383-2024-2-37-44.
17. Анцыферов С. С. Принципы структурного построения систем «документальный информационный поток» / С.С. Анцыферов, К. Н. Фазилова, К. Е. Русанов // Проблемы искусственного интеллекта. 2023. № 3 (30). С. 28–35. DOI: 10.34757/2413-7383.2023.30.3.002.
18. Лазаренко Е. Н. Анализ систем контроля версий / Е. Н. Лазаренко, Г. В. Дорохина, Д. А. Гаркуша // Проблемы искусственного интеллекта. 2023. № 2 (29). С. 40–48.
19. Устенко В. Ю. Разработка программного комплекса аннотирования данных для задач компьютер- ного зрения: объектно-ориентированный подход / В. Ю. Устенко, В. И. Бондаренко // Проблемы искусственного интеллекта. 2024. № 4 (35). С. 151–163. DOI: 10.24412/2413-7383-2024-4-151-163.
20. Боровиков А. И. Взаимодействие основных потоков предприятия / А. И. Боровиков, О. А. Криводубский // Проблемы искусственного интеллекта. 2024. № 4 (35). С. 76–87. DOI: 10.24412/2413-7383-2024-4-76-87.
21. Пикалёв Я. С. Обнаружение ключевых объектов и перекрёстная геолокализация: анализ наборов данных и методологические вопросы / Я.С. Пикалев // Проблемы искусственного интеллекта. 2024. № 4 (35). С. 25–37. DOI: 10.24412/2413-7383-2024-4-25-37.
22. Павленко Б. В. Методика создания набора аэрофотоснимков для задачи перекрёстной геолокали- зации / Б.В. Павленко, Я. С. Пикалёв // Проблемы искусственного интеллекта. 2024. № 4 (35). С. 101–112. DOI: 10.24412/2413-7383-2024-4-101-112. В Водолазская Н. В. Рыжакин Н. С.
23. Зуев В. М. Оценка собственного местоположения аппарата на основе анализа видеоизображения / В.М. Зуев, С. Б. Иванова // Проблемы искусственного интеллекта. 2024. Т. 33. № 2. С. 21–28. DOI: 10.24412/2413-7383-2024-2-21-28.
24. NVIDIA Corporation. Omniverse Platform for industrial digital twins. URL: https://www.nvidia.com/en- us/omniverse/ (дата обращения: 25.04.2026).
25. The AnyLogic Company. AnyLogic simulation software. URL: https://www.anylogic.com/ (дата обращения: 25.04.2026).
26. Иванов Д. А. Применение OPC UA и MQTT в промышленных системах сбора данных / Д.А. Иванов, М. Н. Сокольский // Автоматизация в промышленности. 2023. № 8. С. 25–32.
27. Гольдштейн Б. С. Промышленные сети передачи данных / Б.С. Гольдштейн, Н. А. Соколов. СПб.: БХВ-Петербург, 2022. 432 с.
28. R-Pro. Платформа «Рациональное производство» [Electronic resource]. URL: https://r-pro.digital (дата обращения: 25.04.2026).
29. Качала В. В. Основы теории систем и системного анализа / В.В. Качала. М.: Горячая линия – Телеком, 2022. 216 с.

Выпуск: 2(41)'2026
Раздел: СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ, УПРАВЛЕНИЕ И ОБРАБОТКА ИНФОРМАЦИИ, СТАТИСТИКА
Как цитировать: Водолазская Н. В. Рыжакин Н. С. КОНЦЕПЦИЯ ЦИФРОВОГО ДВОЙНИКА ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО ПРОЦЕССА ИЗГОТОВЛЕНИЯ СБОРОЧНЫХ ЕДИНИЦ // Проблемы искусственного интеллекта. - 2026. - № 2 (41). - С. 75-87. - https://paijournal.guiaidn.ru/ru/2026/2(41)-7.html

Назад к выпуску 2(41)'2026