CC BY
1
УДК 004.942:330.34.01
ЦИФРОВЫЕ ДВОЙНИКИ ДЛЯ УЛУЧШЕНИЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ В АГРОИНДУСТРИИ 4.0
Р.Б. Шестаков, кандидат экономических наук, доцент, E-mail: [email protected].
А.И. Филиппова-Глебова, кандидат экономических наук, E-mail: alexfilippova-glebova@yandex. ru Н.А. Яковлев, кандидат сельскохозяйственных наук, доцент, Орловский государственный аграрный университет имени Н.В. Парахина
Аннотация: В статье рассмотрены роль и перспективы использования цифровых двойников для улучшения прогнозов в агропромышленном комплексе, подчеркивая возможности, способствующие переходу к индустрии 4.0 и циркулярной экономике. Применение цифровых двойников в прогнозировании меняет способы взаимодействия цифровых моделей и физических продуктов, хотя их внедрение остается ограниченным. Использование цифровых двойников в процессе прогнозирования подходит для тестирования и моделирования новых параметров и вариантов, приводит к более точным результатам. Следовательно возрастает роль моделей цифровых двойников как основы индустрии 4.0, требуется дополнительные исследования применения в производственных отраслевых процессах в индустрии 4.0.
Ключевые слова: цифровой двойник, прогнозирование, цифровая экономика, агроиндустриия 4.0, моделирование, циркулярная экономика.
ASPECTS OF THE IMPACT OF DIGITAL TRANSFORMATION ON THE SUSTAINABILITY OF THE SOCIO-ECONOMIC-CYBER-PHYSICAL SYSTEM OF AGRICULTURE
R.B. Shestakov, Candidate of Economy Science, Associate Professor, A.I. Filippova-Glebova, Candidate of Economy Science, N.A. Yakovlev, Candidate of Agricultural Sciences, Associate Professor, Oryol State Agrarian University named after N.V. Parakhin
Abstract: The article examines the role and prospects for using digital twins to improve forecasts in the agricultural sector, which opens up opportunities to facilitate the transition to industry 4.0 and the circular economy. The use of digital twins in forecasting is changing the way digital models and physical products interact, although their adoption remains limited. Using digital twins in the process of predicting approaches to test and consider new parameters and options leads to better results. Therefore, the increasing role of digital twin models as the basis of Industry 4.0 requires more research into industrial processes in Industry 4.0.
Keywords: digital twin, forecasting, digital economy, agricultural industry 4.0, modeling, circular economy.
Внедрение цифровизации в целях обеспечения устойчивого развития и циркулярности вызвало растущий интерес со стороны исследователей и практиков. Использование моделей цифровых двойников направлено на повышение продуктивности агропромышленного комплекса в условиях цифровой экономики, улучшение качества прогнозирования и сокращения коммерческих затрат. Цифровые данные обеспечивают связь между программными приложениями и автоматизированной обработкой информации и становятся связующим звеном между производственными процессами, которые проектируют, производят и обслуживают все современное промышленное оборудование, автомобили, самолеты и энергетические системы, и стратегическими и тактическими планами отраслей и организаций. Модели прогнозирования цифровых двойников представляет собой перспективную возможность обеспечить цикличность в агропромышленных производственных процессах. Цифровые двойники также позволяют осуществлять мониторинг рисков. Существующие подходы в прогнозировании в первую очередь сосредоточены на выявлении непосредственных случаев небезопасных событий, часто игнорируя скрытые риски, возникающие из-за высокой неопределенности действий субъектов хозяйствования. Чтобы устранить этот разрыв и заложить основу для упреждающего мониторинга рисков изучены исследования [1, 6, 7, 9], в которых предлагается эффективная система прогнозирования на основе цифровых двойников. Поскольку цифровизация распространяется в агропромышленном комплексе, это, безусловно, может повлиять на способность достичь цикличности производства. С одной стороны, цифровизация и цифровые двойники помогают повысить эффективность и результативность агропромышленных процессов от фермы до прилавка. С другой стороны, они обеспечивают создание и сбор данных, полезных для прогнозирования и разработки стратегий и практик замкнутого цикла.
Глобальный рынок цифровых двойников в период с 2020-го по 2022 год вырос на 71% [4]. По прогнозам, объем мирового рынка цифровых двойников вырастет с 10,1 миллиарда долларов в 2023 году до 110,1 миллиарда к 2028 году при годовых темпах роста в 61,3 процента [10]. При этом почти две трети
предприятий (около 63%) внедряют такие решения или планируют их разработку. Об этом говорится в отчёте IoT Analytics в 2023 году (рисунок 1).
Источник: [4]
Рисунок 1. Направления и процессы деятельности, где наиболее часто используются модели цифровых двойников.
К отраслям, где наиболее часто используются модели цифровых двойников, относятся: системное прогнозирование, моделирование систем, взаимосовместимость активов, техническое обслуживание, визуализация, моделирование продуктов.
К сильным сторонам применения цифровых двойников в прогнозировании процессов агроиндустриии 4.0. можно отнести [9]: возможности распределения и перераспределения сырья и продуктов питания; снижение и предотвращение пищевых отходов и потерь по всей цепочке поставок агропромышленного комплекса; повышение эффективности производственных и вспомогательных процессов, а также производительности и прибыльности; создание экологически чистых продуктов питания.
К слабым сторонам [9]: дорогостоящие платформы управления данными; внедрение цифровых технологий требует сбора большого объема данных; цифровые решения являются энергоемкими из-за использования устройств; перераспределение и сокращение рабочей силы в цепочке создания стоимости агроиндустрии 4.0.
Среди угроз выделим [9]: недостаточную информированность о цифровых технологиях; недостаток и/ или отсутствие квалифицированного цифрового персонала; усиление неравенства, вызванное разным уровнем доступности технологий; производство большого количества отходов электрического и электронного оборудования.
Среди возможностей [9]: улучшение отслеживаемости в цепочке создания стоимости; улучшение связи с субъектами и прямое общение между производителями и потребителями; сокращение времени реагирования на угрозы; повышение устойчивости производственных процессов агропромышленного комплекса; расширение поддержки цифровизации в национальных программах развития и государственных стратегиях.
Один из важнейших вопросов - это стоимость цифровизации и разработки цифровых решений, объем инвестиций и финансовая нагрузка на субъекты хозяйствования. Инновационная технология требует значительных стартовых инвестиций, а также периода обучения работников, что может на какой-то период времени снизить производительность. Массовое потребление энергии, связанное с широким использованием цифровизации, является последним выявленным недостатком цифровых решений для обеспечения устойчивости. Объем требуемых данных приводит к увеличению центров обработки данных и серверов, что приводит к значительному потреблению энергии и загрязнению окружающей среды и экологическим проблемам. Цифровизация также несет в себе несколько социальных проблем, в частности структурное изменение на рынке труда среди рабочих мест и снижение заработной платы работников из-за автоматизации процессов.
Противоречивые результаты от внедрения цифровых двойников в производственные процессы и прогнозирование связаны с использованием алгоритмов и моделей, которые были созданы для определенных отраслей и мало изучены в других отраслях, отсутствует статистика применения в аграрном комплексе.
Сложные математические модели цифровых двойников порождают отсутствие прозрачности в отношении объективности и справедливости решений. Это связано с тем, что без соответствующего понимания вычислений сложно визуализировать алгоритмы принятия решений. Цифровые двойники помогают производителям наблюдать за производственными процессами в различных условиях производительности и устранять проблемы до их возникновения. Поскольку модель цифрового двойника производственного процесса представляет собой цифровую копию производственного процесса в физическом мире, это позволяет аналитикам и экспертам предлагать для управленцев перейти от реагирования к прогнозированию, а также предупреждению рисков. Решения на основе цифровых двойников позволяют осуществлять непрерывный анализ входящих данных в режиме реального времени. Результаты анализа могут выявить неприемлемые тенденции в фактических характеристиках производственного процесса по сравнению с идеальным диапазоном допустимых показателей. Такое сравнительное понимание может привести к дополнительному анализу и потенциальному изменению некоторых аспектов существующего производственного процесса. Производители не могут гарантировать, что операционный план осуществим, без наблюдения за ресурсами и мощностями производства в режиме реального времени. Поэтому использование цифровых инструментов - цифровых двойников - для оптимизации прогнозирования и планирования производства, обеспечения циклов оперативного прогнозирования и планирования в режиме реального времени и повышения гибкости при перепланировании критически важных заказов. Более того, прогнозирование и планирование в условиях формирования цифровой и циркулярной экономики является жизненно важной задачей оптимизации производственных систем агроиндустриии 4.0. Цель развития применения цифровых двойников состоит в том, чтобы распределить различные варианты в прогнозировании по соответствующим процессам и направлениям в течение доступных периодов, оптимизируя при этом заданные цели, такие как период изготовления, задержки в процессах, потребление энергии и риски. Технология цифровых двойников объединяет фактические и смоделированные данные для улучшения прогнозирования производственного процесса, а также сопровождающих и вспомогательных процессов и обнаружения рисков и сбоев. Постоянное сравнение план/факт позволяет своевременно перепланировать выполнение процессов, мероприятий и работ. Кроме того, цифровые двойники облегчают углубленную оценку производительности при перепланировании с использованием многомерных моделей, которые отражают различные атрибуты производственного процесса цифрового сельского хозяйства. Решения цифровых двойников могут оптимизировать производственный график, чтобы доставлять критически важные для бизнеса заказы вовремя и в полном объеме с минимально возможными затратами. Технология также предлагает расширенные возможности прогнозирования и планирования и составления графиков, позволяющие оптимизировать производственный график с учетом таких факторов бизнеса, как погодные и климатические факторы, наличие материалов, оборудования и рабочей силы. Наконец, решения цифровых двойников жизненно важны для согласования действий людей, оборудования и производственных процессов для эффективного и соответствующего требованиям устойчивого производства и постоянного совершенствования в направлении циркулярной экономики. Кроме того, цифровые двойники помогают прогнозировать изменения в существующие активы в цифровые платформы и решения, оптимизирующие процессы, экономящие деньги и ускоряющие инновации. Цифровая трансформация в целом является ключевым фактором внедрения инноваций в агропромышленный комплекс и достижения циркулярной экономики. Это открывает новые способы создания и приобретения стоимости, новые механизмы обмена и транзакций, а также новые организационные формы взаимодействия хозяйствующих субъектов.
Поскольку цифровизация и модели цифровых двойников потенциально может ускорить экономический переход к более ресурсоэффективной и надежной системе циркулярного производства нам представляется перспективным дальнейшее исследование стратегических альтернатив цифровых двойников, которые позволяют увеличить цикличность в агропромышленном комплексе индустрии 4.0 за счет развития цифровых технологий. Объединенные результаты анализа научной литературы [2, 3, 5] и собственных исследований [6, 8] подтвердили гипотезу, согласно которой внедрение цифровых двойников в рамках цифровизации агроиндустрии 4.0 в сторону цикличности и циркулярности в большей степени влияют внутренние факторы, сильные и слабые стороны, а не внешние факторы, возможности и угрозы. Согласно анализу, экономические стимулы для производства продуктов питания с высокими экологическими характеристиками, а также более широкого вовлечения потребителей и осведомленности о динамике агропромышленного комплекса оказываются наиболее важными факторами, способствующими цикличности, достижимой посредством цифровизации; в то время как, в отличие от тенденций других промышленных секторов, потенциал цифровизации, способствующий переходу к замкнутому циклу путем обеспечения возможности восстановления и высококачественной переработки, является худшей стратегией в агропромышленном комплексе.
Таким образом, исследование применения цифровых двойников в прогнозировании агроиндустрии 4.0 обеспечивает основу для оценки различных стратегических альтернатив цифровой и циркулярной экономики, которые будут применяться благодаря цифровой трансформации цепочек создания стоимости в агропромышленном секторе, и, следовательно, рекомендации для лиц принимающих решения могут перейти от линейной к циркулярной экономике индустрии 4.0. Двумя важнейшими современными концепциями индустрии 4.0 являются цифровые двойники и промышленный интернет вещей. Интернет вещей облегчает сбор, обработку и анализ данных в режиме реального времени, получаемых с помощью цифровых технологий.
С другой стороны, модели цифровых двойников позволяют индустрии 4.0 воспроизводить или представлять физические машины, процессы или людей в киберпространстве для получения прогнозов, обнаружения рисков и принятия экономических решений. В результате использование цифровых двойников в прогнозировании агроиндустрии 4.0 позволяет агропроизводителям создавать более качественные продукты, быстрее выявлять физические проблемы и более точно прогнозировать результаты. До недавнего времени ограничения возможностей цифровых технологий, таких как затраты на вычисления, хранение и пропускную способность, препятствовали широкому применению технологии цифровых двойников. Однако значительно более низкие затраты и более мощные вычислительные возможности привели к экспоненциальному созданию и использованию цифровых двойников в агропромышленном производстве.
Кроме того, исследование также вносит свой вклад в научную дискуссию, посвященной разработке методологий прогнозирования цифровых двойников для системного и отраслевого подхода. Основное ограничение этого исследования связано с количеством статистических данных и практических примеров применения моделей цифровых двойников в агропромышленном комплексе. Ввиду сложности и объема исследования требует дополнительные исследования для развития научного направления и достоверности получаемых результатов и рекомендаций. Будущие исследовательские усилия могут быть направлены на анализ определенных альтернатив или разработку новых с учетом целей устойчивого развития.
Литература
1. Головцова И.Г., Ким А.А. Цифровой двойник как инструмент повышения эффективности и качества бизнес-процессов // Экономика и бизнес: теория и практика. 2022. №11-1. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/tsifrovoy-dvoynik-kak-instrument-povysheniya-effektivnosti-i-kachestva-biznes-protsessov.
2. Современное состояние и перспективы развития агропромышленного комплекса: научный, кадровый и производственно-технологический аспект. / Монография. / Савкин В.И., Амелина А.В., Богачев А.И., Гуляева Т.И., Лукьянчикова Т.Л., Паршутина И.Г., Сидоренко О.В., Солодовник А.И., Авдеева И.Л., Головина Т.А., Кожанчиков О.И., Орешина М.Н., Макарова С.Н., Попова О.В., Сагайдак А.А., Сагайдак А.Э., Такмакова Е.В., Шабанникова Н.Н., Шалаев И.А. - Орел: изд-во ФГБОУ ВО Орловский ГАУ, 2023. 300 с.
3. Сосфенов Д. А. Цифровой двойник: история возникновения и перспективы развития // Интеллект. Инновации. Инвестиции. - 2023. № 4. С. 35-43, https://doi.org/10.25198/2077-7175-2023-4-35.
4. Цифровой двойник Digital Twin of Organization, DTO https://www.tadviser.rU/index.php/%D0%A1%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%8C%D1%8F:%D0%A6%D0%B8 %D1%84%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%BE%D0%B9_%D0%B4%D0%B2%D0%BE%D0%B9%D0%BD% D0%B8%D0%BA_(Digital_Twin_of_0rganization,_DTO)
5. Шестаков Р.Б., Яковлев Н.А. Экспериментальный процесс в воспроизводственном цикле агробизнеса //Вестник аграрной науки. - 2022. - № 4(97). - С. 153-157
6. Шестаков Р.Б., Филиппова-Глебова А.И., Паршутина И.Г. Аспекты влияния цифровой трансформации на устойчивость социо-экономико-кибер-физической системы индустрии 4.0. //Вестник техносферной безопасности и сельского развития. 2023. №2. С. 11-15.
7. Шестаков, Р.Б. Имитационное моделирование бизнес-процессов в АПК /Р.Б. Шестаков, Н.А. Яковлев // Вестник Курской государственной сельскохозяйственной академии. - 2023. № 2. -С. 200-204.
8. Solodovnik A.I., Savkin V.I., Amelina A.V. The role of the internet of things as direction for the development of agriculture 4.0 for rural areas. / V international scientific conference on agribusiness, environmental engineering and biotechnologies. Krasnoyarsk: IOP Publishing Ltd, 2021. P. 32040.
9. Agnusdei L. et al. Digitalization as driver to achieve circularity in the agroindustry: A SWOT-ANP-ADAM approach //Science of The Total Environment. - 2023. - Т. 882. - С. 163441. .
10. Global Digital Twin Market Report 2022-2027: Growing Adoption of Industry 4.0 and IIoT for Design and Manufacturing Presents Opportunities - ResearchAndMarkets.com https://translated.turbopages.org/proxy_u/en-ru.ru.40555149-65ba0947-817f6906-74722d776562/https/apnews.com/press-release/business-wire/business-adoption-wire-af6b9a0fb 1b74e06ae6b5ed667db48f6 .
