Цифровые двойники и цифровые технологии: особенности и перспективы в угольной отрасли

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

В настоящее время широко развернулось внедрение цифровых технологий (ЦТ) во всех отраслях российской экономики. Наиболее активно в эти процессы вовлечены высокотехнологичные отрасли. Угольная отрасль, как и остальные добывающие отрасли, отстает во внедрении цифровых технологий. Тем не менее эти процессы идут как на уровне всей отрасли, так и на уровне отдельных компаний. Одним из наиболее популярных направлений развития ЦТ является внедрение цифровых двойников, которые являются частью единой цифровой системы управления компанией – технологией-интегратором всех сквозных ЦТ и субтехнологий. Статья посвящена анализу современных подходов к изучению и практике внедрения цифровых двойников в угольной отрасли. Цель статьи – показать особенности процессов цифровизации, выявить барьеры и перспективные направления внедрения цифровых двойников (ЦД) в угольной отрасли. Для реализации этой цели в статье систематизированы концептуальные и прикладные подходы к изучению ЦД, предложен авторский подход к определению, структуре и типологии ЦД на основе выделения этапов их зрелости. Выявлены общие и отраслевые закономерности развития цифровых технологий (ЦТ) и ЦД. Доказано, что ЦД – это важнейший инструмент управления цепочками создания стоимости (ЦСС), который зависит от степени зрелости производственных и цифровых технологий, а также степени их интероперабельности. Проведены сравнение и оценка опыта внедрения ЦТ и ЦД в зарубежных и отечественных горнодобывающих и угольных компаниях и в страновые модели. Выявлены барьеры внедрения ЦТ и ЦД в угольной отрасли, предложены рекомендации по их устранению. При подготовке статьи использованы следующие научные методы: системный и сравнительный анализ, библиографическое исследование, обобщение, социологический опрос экспертов. Источниками данных послужили материалы СМИ и сайтов ведущих зарубежных и отечественных угольных и горнодобывающих компаний, экспертные оценки, кейс-стади цифровых проектов, аналитические отчеты консалтинговых компаний, материалы первичного и вторичного экспертных опросов. Проведенный анализ показал, что процессы цифровой трансформации и внедрения ЦД в угольной отрасли отстают от других отраслей. Причиной тому являются барьеры как общие для всех отраслей, так и специфичные для угольной отрасли: высокая цена цифровых технологий и нехватка ресурсов, значительный эффект масштаба; отсутствие четко выстроенной модели развития угольной отрасли и стратегии ее цифровизации; низкий уровень автоматизации производства и управления, недостаточность цифровой инфраструктуры; острая нехватка кадров и цифровых компетенций у руководителей компаний.

Об авторах

С. М. Никитенко

Федеральный исследовательский центр угля и углехимии СО РАН (ФИЦ УУХ СО РАН)

Email: nsm.nis@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-6684-4159
SPIN-код: 1921-5447

Е. В. Гоосен

Федеральный исследовательский центр угля и углехимии СО РАН (ФИЦ УУХ СО РАН)

Email: egoosen@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-1387-4802
SPIN-код: 3945-4027

А. А. Рожков

Российское энергетическое агентство, Минэнерго России

Email: rozhkov@rosenergo.gov.ru
ORCID iD: 0000-0002-4541-0922
SPIN-код: 8890-5820

М. К. Королев

Федеральный исследовательский центр угля и углехимии СО РАН (ФИЦ УУХ СО РАН)

Email: m.korolev.gm@gmail.com
ORCID iD: 0000-0001-8102-9830
SPIN-код: 2344-4003

Список литературы

  1. Grieves M., Vickers. J. Digital twin: mitigating unpredictable, undesirable emergent behavior in complex systems. In: Kahlen F.-J., Flumerfelt Sh., Alves A. (eds.) Transdisciplinary Perspectives on Complex Systems: New Findings and Approaches. Springer, Cham; 2017. Pp. 85–113. https://doi.org/10.1007/978-3-319-38756-7_4
  2. Schluse M., Rossmann J. From simulation to experimentable digital twins: simulation-based devel-opment and operation of complex technical systems. In: IEEE International Symposium on Systems Engineering (ISSE). Edinburgh, UK; 2016. Pp. 1–6. https://doi.org/10.1109/SysEng.2016.7753162
  3. Negri E., Fumagalli L., Macchi M. A review of the roles of digital twin in CPS-based production systems. Procedia Manufacturing. 2017;11:939–948. https://doi.org/10.1016/j.promfg.2017.07.198
  4. El-Saddik A. Digital twins: the convergence of multimedia technologies. In: IEEE MultiMedia. 2018;25(2):87–92. https://doi.org/10.1109/MMUL.2018.023121167
  5. Rasheed A., San O., Kvamsdal T. Digital twin: values, challenges and enablers from a modeling perspective. In: IEEE Access. 2020;8:21980–22012. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.2970143
  6. Ghahramanieisalou M., Sattarvand J. Digital twins and the mining industry. In: Soni A. K. (ed.) Technology in Mining Industry. IntechOpen; 2024. Pp. 1–30. https://doi.org/10.5772/intechopen.1005162
  7. Zhang C., Xu W., Liu J., et al. A reconfigurable modeling approach for digital twin-based manufacturing system. Procedia CIRP. 2019;83:118–125. https://doi.org/10.1016/j.procir.2019.03.141
  8. Ghahramanieisalou M., Sattarvand J. Applications of digital twin technology in productivity optimization of mining operations. In: Applications for Computers and Operations Research in the Minerals Industries. August 2023. Rapid City, USA: SME; 2023. Pp. 1–17.
  9. Боровков А. И., Рябов Ю. А., Щербина Л. А. и др. Цифровые двойники в высокотехнологичной промышленности. Санкт-Петербург: Изд-во Политехнического университета; 2022. 492 с.
  10. Прохоров А., Лысачев М. Цифровой двойник. Анализ, тренды, мировой опыт. М.: Альянс Принт; 2020. 401 с.
  11. Абрамов В. И. Цифровые двойники: характеристики, типология, практики развития. Вопросы инновационной экономики. 2024;14(3):691–716. https://doi.org/10.18334/vinec.14.3.121484
  12. Мадатов Д. А., Борисов В. В., Сивков В. С. Будущее технологии цифровых двойников. Международный журнал информационных технологий и энергоэффективности. 2025;10(1):10–15.
  13. Панов Ю. П., Грабский А. А., Рожков А. А. Современное состояние и перспективы развития цифровых технологий в угольной промышленности России. Известия высших учебных заведений. Геология и разведка. 2023;(5):8–21. https://doi.org/10.32454/0016-7762-2023-65-5-8-21
  14. Жданеев О. В., Власова И. М. Вызовы и приоритеты цифровой трансформации угольной отрасли. Уголь. 2023;(1):62–69. https://doi.org/10.18796/0041-5790-2023-1-62-69
  15. Братарчук Т. В., Гладышев А. Г., Лукичев К. Е. и др. Разработка и внедрение цифровых двойников для оптимизации и устойчивого развития угольной промышленности России. Уголь. 2024;(11):108–116. https://doi.org/10.18796/0041-5790-2024-11-108-116
  16. Соловенко И. С., Рожков А. А. Цифровизация предприятий топливно-энергетического комплекса России (рубеж XX-XXI вв.): степень изученности проблемы. Вестник Томского государственного университета. 2023;489:153–161. https://doi.org/10.17223/15617793/489/15
  17. Никитенко С. М., Гоосен Е. В., Кавкаева О. Моделирование гибких цепочек добавленной стоимости на основе «чистых» технологий переработки угля. Горная промышленность. 2023;(S2):126–134. https://doi.org/10.30686/1609-9192-2023-S2-126-134
  18. Никитенко С. М., Павлова Л. Д., Корнева А. В. и др. Формирование и управление цепочками создания стоимости в угольной отрасли на основе перспективных технологий. Горный информационно-аналитический бюллетень. 2024;(8):163–179. https://doi.org/10.25018/0236_1493_2024_8_0_163
  19. Goosen E. V., Kagan E. S., Nikitenko S. M., Pakhomova E. O. Evolution of VAC in the context of coal industry advance in the conditions of digitization in Russia. Eurasian Mining. 2019;(2):36–40.
  20. Курлов В. В., Косухина М. А., Курлов А. В. Модель оценки цифровой зрелости промышленного предприятия. Экономика и управление. 2022;28(5):439–451. https://doi.org/10.35854/1998-1627-2022-5-439-451

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».