Спецпроекты

России нужны 145 миллиардов на цифровых двойников

3853
Бизнес Законодательство Интеграция ИТ в госсекторе
Затраты на развитие в России новых производственных технологий в течение ближайших пяти лет составят 145 млрд руб., подсчитали авторы соответствующей карты. В перечень запланированных мероприятий включено создание отечественных PLM- и MES-систем, разработка Национальной платформы цифровых двойников и Национальной базы математических моделей высокого уровня адекватности Digital Brainware.

Что такое новые производственные технологии

В распоряжении CNews оказался проект дорожной карты по развитию новых производственных технологий (НПТ), подготовленный Санкт-Петербургским политехническим университетом им. Петра Великого (СПбПУ). Документ был разработан в рамках реализации мероприятий федерального проекта «Цифровые технологии» национальной программы «Цифровая экономика».

Новые производственные технологии – это «совокупность новых, с высоким потенциалом, демонстрирующих де-факто стремительное развитие, но имеющих пока по сравнению с традиционными технологиями относительно небольшое распространение, новых подходов, материалов, методов и процессов, которые используются для проектирования и производства глобально конкурентоспособных и востребованных на мировом рынке продуктов или изделий (машин, конструкций, агрегатов, приборов, установок и т.д.)».

Сквозная технология «Новые производственные технологии» (СЦТ НПТ) – это сложный комплекс мультидисциплинарных знаний, передовых наукоемких технологий и системы интеллектуальных ноу-хау, сформированных на основе результатов фундаментальных и прикладных исследований, кросс-отраслевого трансфера и комплексирования передовых наукоемких технологий, сквозных цифровых технологий и субтехнологий.

Разработка и внедрение субтехнологий, входящих в СЦТ НПТ, является необходимым условием для присутствия отечественных компаний на глобальных высокотехнологичных рынках, для которых характеры смешение центра тяжести в конкурентной борьбе за этап разработки высокотехнологичной продукции, повышение уровня ее наукоемкости, сокращение сроков вывода новой продукции на рынок, жесткие ограничения по издержкам, высокие требования к потребительским характеристикам.

Цифровой двойник

Авторы документа отмечают, что среди множества передовых технологий, технология цифровой двойник (Digital Twin) является технологией-интегратором практически всех сквозных цифровых технологий и субтехнологий, выступает технологией-драйвером, обеспечивает технологические прорывы и позволяет высокотехнологичным компаниям переходить на новый уровень технологического и устойчивого развития на пути к промышленному лидерству на глобальных рынках.

Затраты на развитие в России новых производственных технологий в течение ближайших пяти лет составят 145 млрд рублей

В сравнении с традиционными подходами, разработка изделий и продукции на основе технологии цифрового двойника может обеспечивать снижение временных, финансовых и иных ресурсных затрат до 10 раз и более.

Фактически, именно с помощью разработанных заранее цифровых двойников лидеры мировых высокотехнологичных рынков формируют гарантированное развитие. В этом случае семейство цифровых двойников обеспечивают производство («материализация цифрового двойника») и поставку продукции с конкурентными характеристиками в кратчайшие сроки в зависимости от возникающей конъюнктуры на глобальном высокотехнологичном рынке, реализуя триаду технологический прорыв – технологический отрыв – технологическое лидерство и превосходство.

Важнейшим и обязательным этапом разработки и применения полномасштабных цифровых двойников является формирование путем каскадирования и декомпозиции многоуровневой матрицы целевых показателей конкурентоспособного продукта (изделия) и ресурсных ограничений (временных, финансовых, технологических, производственных, экологических и т.д.). Общее число характеристик матрицы может составлять 50 тыс. и более.

Многоуровневая матрица целевых показателей и ресурсных ограничений предназначена для осуществления балансировки огромного количества конфликтующих параметров и характеристик объекта в целом, его компонентов и деталей в отдельности. Возможно не только отслеживать их взаимное влияние на различных этапах жизненного цикла, но и в кратчайшие сроки вносить необходимые изменения и уточнения. Например, появляется возможность гибко реагировать на действия конкурентов, что обеспечивает непрерывный характер разработки и представляет собой важнейшую особенность новой парадигмы цифрового проектирования и моделирования на основе цифровых двойников.

Digital Brainware

Ключевым и необходимым этапом работы для формирования глобально конкурентоспособных «цифровых двойников» в промышленности является реализация комплекса мероприятий «Формирование национального Digital Brainware» - «оцифровка» всех физических, натурных и других, дорогостоящих и зачастую уникальных экспериментов.

Речь идет о разработке и валидации математических моделей высокого уровня адекватности материалов (MultiScale и MultiStage-подходы), машин (конструкций, приборов, установок, сооружений), физико-механических и химических процессов, технологических и производственных процессов (Multidisciplinary-подход).

Список существующих отечественных и международных решений для каждого элемента технологической карты

Элемент технологической клрты Отечественное решение Стадия готовности Зарубежное решение Стадия готовности
Цифровое проектирование, математическое моделирование и управление жизненным циклом изделия пли продукции (Smart design)
Компьютерное проектирование (Computer-Aided Design, CAD) Компас 3D УГТ 9 CATTA УГТ 9
T-FLEX CAD УГТ 9 NX УГТ 9
СПЖЦ. CAD УГТ 3
Математическое моделирование. компьютерный (Computer-Aided Engineering, CAE) Имитационное моделирование Суперкомпьютер ный инжиниринг (High Performance Technical Computing, НРТС) Fydesis УГТ 9 Ansvs УГТ 9
СПЖЦ. CAE УГТЗ

Источник: CNews Analytics

Перейти к полной таблице

Формирование Digital Brainware позволяет в рамках комплексного подхода разработки «цифровых двойников» перейти от традиционной парадигмы проектирования и разработки («доводка продуктов (изделий) до требуемых характеристик на основе многочисленных дорогостоящих испытаний и итерационного перепроектирования») к одному из основных компонентов разработки «цифровых двойников» - современной триаде: «Виртуальные испытания & Виртуальные стенды & Виртуальные полигоны», используемых на всех этапах жизненного цикла и с наибольшим эффектом на этапе проектирования. Это значительно снижает объемы физических и натурных испытаний, необходимых для проверки опытных образцов.

Важным требованием является обеспечение функциональной совместимости разрабатываемых отечественных решений с широко распространенными зарубежными решениями, так как в настоящее время на предприятиях реального сектора экономики активно используются импортные решения (Siemens, Dassailt Systemes, ANSYS, SAP). Экспорт отечественных решений также не возможен без функциональной совместимости с зарубежными программными системам. Учета данных требований в рамках мероприятий по стандартизации является логичным вектором развития новых производственных технологий.

Цифровое проектирование, математическое моделирование и управление жизненным циклом

Авторы документа разделяют новые производственные технологии на три субтехнологии. Первая из них – «Цифровое проектирование, математическое моделирование и управление жизненным циклом изделия или продукции» - включает в себя технологии, обеспечивающие реализацию концепции передового цифрового умного проектирования. Драйвером этого процесса выступает технология разработки цифрового двойника на основе создания и применения многоуровневой матрицы целевых показателей и ресурсных ограничений, математических моделей разных классов, уровней сложности и адекватности, проведения виртуальных испытаний, применения виртуальных стендов и виртуальных полигонов.

Уровень готовности данной субтехнологии (УГТ) в России оценивается на отметке «6 – 9» при максимально возможном значении «9». В мире УГТ составляет «7 - 9». Рынок традиционного PLM (Product Lifestyle Managment, управление жизненным циклом изделия) оценивается в США в $7,7 млрд, в Японии – в $3,82 млрд, в Германии - $3,75 млрд, До 2022 г рынок будет расти на 6% ежегодно.

Перечень сквозных компаний и организаций в рамках определенных рынков внедрения сквозных цифровых технологий

Рынок Код ОКВЭД Ведущая компания Выручка в 2017г, млрд руб,
Обрабатывающие производства 10-33 - Обрабатывающие производства Государственная корпорация «Ростех» 1 589
10-33 - Обрабатывающие производства Госкорпорация «Росатом» 821
24 - Производство металлургическое ПАО «Северсталь» 458
30,30.3 Производство вертолетов, самолетов и прочих летательных аппаратов ПАО«ОАК» 452
30,1 - Строительство кораблей, судов и лодок АО «ОСК» 326
30,30.3 Производство вертолетов, самолетов и прочих летательных аппаратов АО «Вертолеты России» 244
30,30.1 - Производство силовых установок и двигателей для летательных аппаратов, включая космические; наземных тренажеров для летного состава: их частей: 28,11.23 Производство газовых турбин, кроме турбореактивных и турбовинтовых АО «ОДК» 235
29 - Производство автотранспортных средств, прицепов и полуприцепов (включая производство двигателей для автотранспортных средств) ПАО «АВТОВАЗ» 226
24 - Производство металлургическое ОАО «Западносибирский металлургический комбинат» 181

Источник: CNews Analytics

Перейти к полной таблице

По прогнозам составителей дорожной карты, количество высокотехнологических предприятий, применяющий технологию цифровых двойников, увеличится с трех в 2019 г. до 100 в 2024 г., а количество реализованных проектов на высокотехнологичных предприятиях из приоритетных отраслей промышленности, для которых была применена технология разработки цифровых двойников – с трех до 250. За этот же период сокращение времени разработки высокотехнологичных продуктов увеличится с 10% до 25%.

Доля показателей матрицы целевых показателей и ограничений, обеспечивающих достижение целевых характеристик разрабатываемого изделия или продукции, определяемых и обосновываемых результатами виртуальных испытаний, увеличится с 0-15% до 50-100%. Разработанные и внедренные технологии создания цифровых двойников продуктов (изделий) на основе десятков тысяч целевых показателей к 2024 г. будут обеспечивать при экспертном сопровождении прохождение с первого раза физических и натурных испытаний (сейчас – с пятого), определение критических зон и характеристик для мониторинга на всем жизненном цикле.

Разработка отечественной PLM-системы

Будет разработана отечественная PLM-система тяжелого класса, поддерживающая все стадии изделий (включая CAD, CAM, CAE-подсистемы) - от создания концепта и проектирования до изготовления - на базе отечественной платформы полного жизненного цикла изделий. PLM-система обеспечит автоматическую оценку технологической реализуемости производства на ранних этапах проектирования изделия или продукции.

Также будет разработана платформа управления цифровым профилем изделий, обеспечивающая полную прослеживаемость на всем жизненном цикле изделия: начиная от момента проектирования отдельных деталей и узлов, включая контроль на стадии производства, и заканчивая эксплуатацией готового изделия.

К 2024 г. 25 высокотехнологических предприятий будут использовать данную систему. Будет реализовано 50 проектов на высокотехнологических предприятиях, в которых будет применена PLM-система. У данной системы будет 10 тыс. активных сертифицированных пользователей.

100 типовых изделий в пяти приоритетных отраслях промышленности будут подключены к системе цифрового профиля изделия. Автоматизированная оценка технологичности будет доступна для ранних этапов, а время разработки высокотехнологичных продуктов сократиться на 15%.

Также в рамках обозначенной субтехнологии для пяти приоритетных отраслей будет разработана Национальная база математических моделей высокого уровня адекватности Digital Brainware на основе архивов физических и натурных экспериментов и обеспечена преемственность с накопленным научно-технологическим опытом, основанном на дорогостоящих и зачастую уникальных экспериментах. База будет пополняться математическими моделями высокого уровня адекватности на основе новых серий физических и натурных экспериментов, в том числе направленных на применение новых материалов. 25% от общего числа испытательных стендов будет входить в состав Национальной базы математических моделей высокого уровня адекватности.

К 2024 г. цифровая платформа разработки цифровых двойников будет способна учитывать 150 тыс. целевых показателей и ресурсных ограничений (сейчас только 40 тыс.), будет использовать смежные сквозные цифровые технологии искусственного интеллекта, больших данных, распределенных реестров, обеспечивать управление интеллектуальной собственностью, экспертное сопровождение и прохождение с первого раза физических и натурных испытаний.

Цифровая платформа будет внедрена в пяти приоритетных отраслях и в 50 высокотехнологичных компаниях. Также будет сформирована национальная сетецентрическая экосистема из 25 зеркальных инжиниринговых центров, объединяющая 2,5 тыс. экспертов – сертифицированных пользователей (сейчас число пользователей составляет 250).

Платформа цифровой сертификации обеспечит экспертное сопровождение разработки и применения цифровых моделей и виртуальных испытательных стендов для ускоренной сертификации материалов и изделий. 50 материалов и изделий пройдут ускоренную сертификацию на основании виртуальных испытаний, а данную платформу для вывода материалов и изделий на рынок будет использовать 10 компаний.

Платформенные решения для правовой охраны и управления правами на цифровые модели и объекты к 2024 г. обеспечат охрану в режиме авторского права 100% от общего числа элементов, созданных цифровым двойником (сейчас – 15%), 25% в режим патентного права и 30% в режиме лицензирования.

Будет разработана платформа полного жизненного цикла, обеспечивающая сервисы для разработки специализированного прикладного инженерного ПО на базе отечественной платформы и геометрического ядра. С помощью данной платформы будет реализовано 100 прикладных решений и подготовлено 100 сертифицированных специалистов.

Количество активных сертифицированных пользователей сервиса, обеспечивающего доступ к облачным вычислительным мощностям и функционирующего по модели «on demand», увеличится с 250 до 2,5 тыс. Не менее 10 компаний будут использовать платформенные решения, реализующие сервисный подход «База доступных технологий» и «База доступных мощностей».

Будут разработаны платформенные решения для эксплуатационного мониторинга: постпродажное облуживание изделий и предиктивная аналитика. С их помощью будет автоматизирован процесс послепродажного обслуживания 100 типовых изделий в пяти приоритетных отраслях промышленности.

Smart Manufacturing

Следующая субтехнология «Технологии умного производства» (Smart Manufacturing) включает в себя технологии, обеспечивающие реализацию концепции умного производства: технологическую подготовку и реализацию производственного процесса с минимальным участием человека на основе данных PLM-системы; операционное управление технологическими процессами, производством, предприятием; технологическую подготовку и реализацию производственного процесса для кастомизированной продукции широкой номенклатуры на основе гибких, реконфигурируемых и модульных машин, оборудования и роботехники.

Особое внимание уделяется разработке, развитию, внедрению и сопровождению отечественных защищенной MES-системы (Manufacturing Execution System, ПО для координации, синхронизации, анализа и оптимизации выпуска продукции), обеспечивающей децентрализованное планирование на базе умного взаимодействия киберфизических устройств и автоматизированную оптимизацию производственных расписаний на уровне холдингов на основе данных платформенных решений для производства для производства и промышленного интернета. Также внимание уделяется защищенной ERP-системе, использующей сквозные цифровые технологии искусственного интеллекта, больших данных и распределенных реестров.

В части данной субтехнологии УГТ для безлюдного производства в России составляет «4 – 5», в мире – «6 – 7». Для решений операционного управления технологическими процессами, производством, предприятием в России и в мире оценивается на максимальной отметке - «9». Для решений, обеспечивающих высокую гибкость производства, быструю переналадку и масштабирование УГТ в России оценивается как «6», в мире – «8 – 9». В части платформенных решений для производства, промышленного интернета и логистики средний УГТ в России оценивается на отметке «7», в мире – «8 – 9».

Мировой рынок автоматизации и процессов управления в 2017 г. составил $160 млрд. Ежегодный рост составляет 8% и к 2024 г. рынок достигнет $320 млрд. На производственные операции с поддержкой интернета вещей в 2016 г. было потрачено $102 млрд. К 2025 г. это значение вырастит до $470 млрд.

Разрабатываемые решения обеспечат подготовку и наладку производства на основе интеграции данных из PLM-системы с минимальным участием человека – к 2024 г. участие человека сократится до 65%.

Отечественные MES-системы, комплементарные с технологиями искусственного интеллекта, больших данных, интернета вещей и оптимизирующих процесс планирования производства с учетом быстрых переналадок и партий запуска, будут внедрены не менее чем на 1 тыс. предприятии и иметь не менее чем 10 тыс. сертифицированных пользователей.

На базе отечественных платформ будут разработаны: система управления производством, в том числе системы управления непрерывным производством; система управления кооперационным производством, позволяющая в режиме реально времени вести планирование и учет по всей цели кооперации; система управления производственно-техническим потенциалом на уровне холдингов и госкорпораций; ERP-система; универсальная интеграционная шина данных.

Такие решения будет внедрены на не менее чем 500 высокотехнологических предприятиях. Количество сертифицированных пользователей внедренных решений будет не менее 10 тыс., также 10 тыс. функциональных элементов ERP-системы будут внедрены на высокотехнологичных предприятиях.

Платформенные решения для промышленного интернета будут внедрены на не менее чем 15 высокотехнологических предприятиях и будут функционировать со скоростью более 10 млрд сигналов в секунду на локальных серверах. Также будут применяться технологии искусственного интеллекта.

В пяти приоритетных отраслях промышленности оснащение системами класса MDC, обеспечивающими получение данных с оборудования в режиме реального времени, достигнет 70%.

Будет разработана и внедрена не менее чем на пяти предприятиях платформа для сбора и анализа данных производственного оборудования и технологических процессов для целей оптимизации с использованием алгоритмов и методов машинного обучения.

Технологии гибридных и гибких производственных линий будут функционировать на основе отечественных систем управления и обеспечивать стабильность повторяемости позиционирования не менее 0,1 мм при количество управляемых осей не менее семи.

В части автоматизации процессов производства на предприятиях. 14,4 тыс. средних и крупных предприятий обрабатывающих отраслей промышленности пройдут оценку уровня цифровой трансформации и подключены к сервисам ГИСП.

Также будет разработано и использоваться не менее чем 60 лидерами отрасли комплексное платформенное решения для обработки, хранения и анализа данных геологоразведки с целью создания цифрового месторождения.

Запланирована разработка программных решений, автоматизирующих процессы технического обслуживания и ремонта. С их помощью 100 высокотехнологичных компаний в пяти приоритетных отраслях промышленности смогут в режиме реального времени контролировать и производить ремонт по техническому состоянию.

Манипуляторы и технологии манипулирования

Третья субтехнология – «Манипуляторы и технологии манипулирования» - включает в себя: методы математического моделирования роботехнических систем как пространственных механических систем с голономными и неголономными связями; методы прямого динамического моделирования нелинейных пространственных механических систем с контактными взаимодействиями; разработку программного обеспечения для управления роботами-манипуляторами и программно-аппаратные средства взаимодействия с окружающей средой и объектами.

Для данной субтехнологии УГТ в России составляет «6», в мире – «9». Согласно прогнозам авторов дорожной карты, точность обработки материалов роботами-манипуляторами увеличится с 100 мкм в 2019 г. до 10 мкм в 2024 г. Будут разработаны технологии, обеспечивающие деликатное манипулирование с точностью 0,1 мм, усилием 1 H и скоростью 0,1 м/с. Скорость деликатного манипулировании увеличится за обозначенный период с 0,1 м/с до 1 м/с.

Численность сотрудников робототехнических компаний-интеграторов за указанный период увеличится с 200 до 1 тыс. человек. Рынок промышленных робототехнических систем вырастет с 8 млрд руб. до 30 млрд руб., а доля отечественных разработчиков промышленной робототехники – с 5% до 30%. Количество роботов, задействованных в производстве на 10 работников, увеличится с 4 до 40.

В сфере обработки материалов соотношение выпускаемых в стране промышленных роботов к потребляемым российским рынком вырастет с 1% до 40%, а в целом в реальном секторе экономики данное соотношение составит 30%. Годовой объем поставок промышленных роботов в России увеличится с менее чем 1 тыс. до 4,6 тыс.

Увеличение затрат на развитие сквозных цифровых технологий в 2024 г. составит 300%, увеличение объема выручки проектов на основе внедрения новых производственных технологий компаниями, получившими поддержку в рамках федерального проекта «Цифровые технологии» - до 250%, увеличение количества РСТ-заявок по новым производственным технологиям организациями, получившими поддержку в рамках национального проекта «Цифровая экономика» - до 300%.

Миллиарды на развитие новых производственных технологий

Дорожная карта предполагает перечень затрат на общую сумму 77,9 млрд руб., из них федеральный бюджет должен будет потратить 33,1 млрд руб., внебюджетные источники – 44,8 млрд руб. Кроме того, отраслевые проекты по развитию новых производственных технологий оцениваются в 51,2 млрд руб., из которых федеральный бюджет должен будет выделить 28,5 млрд руб., внебюджетные источники – 22,7 млрд руб.

Помимо этого, бюджет программы «Цифровая промышленность» составляет 14,25 млрд руб., из которых федеральный бюджет должен будет выделить 7,35 млрд руб., внебюджетные источники - 6,39 млрд руб.

Таким образом, общая сумма затрат на развитие новых производственных технологий в период до 2024 г. составляет 145 млрд руб. Из этой суммы федеральному бюджету предлагается выделить 68,9 млрд руб., внебюджетным источникам – 76,4 млрд руб.

На мероприятия по развитию субтехнологии «Цифровое проектирование, математическое моделирование и управление жизненными циклом изделия или продукции» предлагается потратить 39,2 млрд руб., из которых 18 млрд руб. выделит федеральный бюджет, 21,2 млрд руб. – внебюджетные источники. В том числе грантовая поддержка малых предприятий потребует 1,1 млрд руб., поддержка отраслевых решений – 8 млрд руб., поддержка разработки и внедрения промышленных решений – 9,5 млрд руб., поддержка компаний-лидеров – 12 млрд руб., поддержка путем субсидирования процентной ставки по кредиту – 3,3 млрд руб.

На субтехнологию «Технологии умного производства» предлагается потратить 18,9 млрд руб., из которых федеральный бюджет выделит 7,6 млрд руб., внебюджетные источники – 11,3 млрд руб. В том числе грантовая поддержка малых предприятий обойдется в 1,9 млрд руб., поддержка разработки и внедрения промышленных решений – 4,5 млрд руб., поддержка региональных проектов – 2,7 млрд руб., поддержка компаний-лидеров – 4,5 млрд руб.

На субтехнологию «Манупуляторы и технологи манипулирования» предлагается выделить 21,7 млрд руб., из которых федеральный бюджет выделит 7,5 млрд руб., внебюджетные источники 14,3 млрд руб. В том числе на поддержку отраслевых решений уйдет 2 млрд руб., на поддержку разработки и внедрения промышленных решений – 7 млрд руб., на поддержку региональных проектов – 1,5 млрд руб., на поддержку компаний-лидеров - 2 млрд руб., на поддержку путем субсидирования процентной ставки по кредиту - 8,2 млрд руб.

По мерам поддержки затраты распределятся следующим образом. Грантовая поддержка малых предприятий обойдется в 3,56 млрд руб. (федеральный бюджет – 2,5 млрд руб., внебюджетные источники – 1 млрд руб.), поддержка программы деятельности лидирующих информационных центров – 1,2 млрд руб. (по 600 млн руб. из бюджета и внебюджетных источников), поддержка отраслевых решений – 10,3 млрд руб. (по 5,2 млрд руб. из бюджета и внебюджетных источников), поддержка разработки и внедрения промышленных решений – 21,1 млрд руб. (федеральный бюджет – 9,7 млрд руб., внебюджетные источники – 11,4 млрд руб.), поддержка региональных проектов – 8,8 млрд руб. (бюджет – 4,2 млрд руб., внеюбджетные источники – 4,6 млрд руб.), поддержка компаний-лидеров – 18,8 млрд руб. (по 9,4 млрд руб. из бюджета и внебюджетных источников), поддержка путем субсидирования процентной ставки по кредиту -16,1 млрд руб. (бюджет – 1,4 млрд руб., внебюджетные источники – 16 млрд руб.).



Взгляд месяца

Почему идея внутренней разработки себя не оправдала

Александр Глазков

председатель совета директоров, «Диасофт»

Тема месяца

Обзор: ИКТ в госсекторе

Рейтинги CNews

• Топ-100 ИКТ-тендеров для федеральных ведомств • Крупнейшие поставщики • ИКТ-бюджеты регионов