Цифровой двойник позволяет прогнозировать отказы оборудования и проводить предиктивное обслуживание. 5

Процесс происходит так: датчики и системы мониторинга собирают данные о состоянии машин и механизмов. 4 Затем эти данные обрабатываются с помощью алгоритмов искусственного интеллекта, чтобы оценить потребность в обслуживании. 4

Некоторые возможности использования цифровых двойников для предиктивного обслуживания:

• Многомасштабное моделирование компонентов. 1 Система позволяет отслеживать износ отдельных компонентов на микроуровне и автоматически оценивать его влияние на работу всего комплекса оборудования. 1
• Коллаборативные цифровые двойники. 1 В отличие от традиционных моделей, ориентированных на отдельные машины или производственные линии, такие двойники моделируют взаимодействие между различными системами и их влияние друг на друга. 1
• Адаптивные цифровые двойники с самообучением. 1 Система способна автоматически корректировать свои модели при изменении характеристик реального оборудования. 1
• Интеграция с дополненной реальностью. 1 Технические специалисты получают наглядную визуализацию состояния внутренних компонентов оборудования без необходимости его разборки. 1

По оценкам аналитической компании McKinsey, интеграция цифровых двойников с системами предиктивного обслуживания способна принести производственным предприятиям экономический эффект за счёт снижения простоев оборудования, увеличения срока службы критических компонентов, оптимизации запасов запчастей и материалов и повышения энергоэффективности производства. 1