АВТОМАТИЗАЦИЯ ДИАГНОСТИКИ НА ОСНОВЕ МОДИФИЦИРОВАННОГО IDEF (ЦИФРОВЫЕ ДВОЙНИКИ)

AUTOMATION OF DIAGNOSTICS BASED ON MODIFIED IDEF (DIGITAL TWINS)

Fahretdinova Samira Damirovna

Student, Department of Management, Kazan Federal Volga Region University,

Russia, Kazan

Kulik Elena Nikolaevna

Scientific supervisor, Candidate of Economic Sciences, Kazan Federal Volga Region University,

Russia, Kazan

АННОТАЦИЯ

Статья посвящена инновационному подходу к автоматизации промышленных систем с использованием модифицированного метода IDEF с использованием цифровых двойников. Осуществляет эволюцию классической методологии IDEF0 в динамически исполняемых моделях, дополненных IoT-данными, вероятностными сценариями и семантическими онтологиями, что позволяет создавать виртуальные реплики оборудования для прогнозного обнаружения неисправностей.

ABSTRACT

The article is devoted to an innovative approach to automation of industrial systems using a modified IDEF method using digital twins. Implements the evolution of the classical IDEF0 methodology in dynamically executable models supplemented with IoT data, probabilistic scenarios and semantic ontologies, which allows you to create virtual replicas of equipment for predictive fault detection.

Ключевые слова: автоматизация диагностики, модифицированный IDEF, цифровые двойники, прогнозное обслуживание, IoT-интеграция.

Keywords: diagnostic automation, modified IDEF, digital twins, predictive maintenance, IoT integration.

Введение

Автоматизация обнаружения на основе модифицированного IDEF и цифровых двойников представляет собой революционный подход к управлению механизмами промышленными цепями. Эта технология сочетает методологию моделирования бизнес-процессов с передовыми возможностями виртуального моделирования, что позволяет прогнозируемо выявлять неисправности и оптимизировать оборудование оборудования. В эпоху Индустрии 4.0 такой синтез обеспечивает переход от реактивного ремонта к проактивному обслуживанию, минимизируя простои и затраты.

Результаты исследования

Цифровые двойники –  это виртуальные реплики физических объектов или процессов, которые в первый момент времени отражают свое состояние на основе данных с датчиков. Они собирают информацию о нагрузках, износе, окружающей среде и моделируют сценарии поведения, прогнозируя отказы задолго до их проявления. Модифицированный IDEF, в свою очередь, развивает классическую методологию IDEF0, которая традиционно используется для декомпозиции функций системы на блоки «вход-процесс-выход-механизмы». Стандартный IDEF фокусируется на статических описаниях процессов, но его модификации приводят к активации элементов: временные зависимости, вероятностные модели и интеграция с данными IoT, преобразование диаграмм в исполняемые модели для автоматизированной диагностики [1].

В модифицированном IDEF включены расширения, такие как IDEF3 для постоянного наблюдения и интеграции с онтологиями для семантического анализа данных. Это позволяет строить иерархические модели, где каждый блок функции включается цифровым двойником –  с учетом копирования оборудования или подпроцесса. Например, в нефтехимической области блок «диагностика насоса» моделируется как IDEF-узел с входами (давление, вибрация), процессами (анализ аномалий) и выходами (прогноз отказа), где цифровой двойник имитирует износ под различными нагрузками. Такая архитектура обеспечивает непрерывный цикл: сбор данных → моделирование в IDEF → сравнение с реальностью → корректировка двойника [2].

Преимущества проявляются в киберфизической перспективе. Цифровой двойник не просто визуализирует, он активно взаимодействует с физическим объектом через обратную связь, автоматически регулируя параметры. Модифицированный IDEF структурирует этот обмен, определяя интерфейсы между виртуальным и реальным мирами, что снижает риски ошибок в диагностике на 40-50% по сравнению с устойчивостью SCADA-системами.

Система автоматизации строится по многоуровневой схеме. На уровне разрешения – сенсорная сеть IoT, собирающая данные с высокой частотой (до 1 кГц для вибрации). Эти данные поступают в блок предобработки, где модифицированный IDEF определяет фильтры и нормализацию через блоки блоков. Центральный элемент – ядро двойника блоков, реализованное на платформах вроде Siemens MindSphere или отечественных аналогах типа «МЦД», где графическая модель (CFD/FEM-симуляция) калибруется в реальных данных [3].

Модификация IDEF вводит понятие «диагностических контекстов» –  движущих подграфов, активируемых при аномалиях. Например, если вибрация рассчитывается по норме, IDEF-автомат переключается на подмодель «анализ подшипников», запуская двойник с ML-алгоритмами для выявления дефектов (трещины, дисбаланс). Интеграция с ИИ позволяет двойному обучению: исторические данные об отказе от оснований знаний, где онтология IDEF служит для понятности прогнозов. Верхний уровень – дашборды и AR-интерфейсы, где оператор видит наложение модели реальности на реальное оборудование, проверку ошибок в 3-5 раз.

Ключевой инновацией является синхронизация в мгновение ока. Цифровой двойник сравнивает виртуальные сенсоры с физическими, расширяя расхождения (дивергенцию), которые указывают на скрытые дефекты. Модифицированный IDEF формализует этот процесс через блоки «сравнение-синхронизация-коррекция», обеспечивая точность прогнозов до 95%. Для сложных систем, таких как турбины или конвейеры, используются федеративные двойники –  сети групп IDEF-моделей, где осуществляется диагностика воздействия одного узла на соседние.

В энергетике модифицированный IDEF с цифровыми двойниками применяется для турбин ГЭС. Цифровой двойник моделирует гидродинамику лопаток, прогнозируя кавитацию по данным о напоре и температуре. IDEF-структура декомпозирует процесс по «мониторинг-анализ-прогноз-оптимизация», что приводит к сокращению простои на 35% и затрат на ТО на 25%. По принципу «Росэнергоатома» внедрения показали снижение аварий на 70% за счет симуляции износа.

В автомобилестроении, в Volvo, двойники специальной техники тестируют вибрационные системы виртуально, интегрируя IDEF для декомпозиции циклов нагрузки. Это изменение, минимизирующее физические тесты [4]. В нефтегазовой отрасли «Газпром» использует подход для компрессоров: модифицированный IDEF строит модели вероятностными ветвями (нормальный режим/авария), двойник прогнозирует утечки, интегрируясь с IIoT. Результат –  рост производительности на 20%.

Авиастроение иллюстрирует масштабируемость. Для двигателей СУ-57 двойник моделирует термонагрузки, IDEF выключает консоль по подсистемам (топливная, турбина). Система автоматически приводит графики ТО, снижая затраты на 30%. В фармацевтике двойных реакторов IDEF проводят оценку гигиеничности, предсказывая загрязнение по pH и температуре.

Автоматизация на базе модифицированного IDEF и двойников периодически меняют. Прогнозирование отказов заменяет плановый ремонт, экономя до 50% бюджета. Объяснение моделей через IDEF повышает надежность операторов в отличие от «черных ящиков» чистого ИИ. Интеграция с AR затрудняет работу поля, отображая аномалии на оборудовании.

Однако вызовы существуют. Высокая вычислительная нагрузка требует облачных платформ с графическим процессором. Калибровка двойников на старом оборудовании сложна из древних исторических данных –  здесь IDEF помогает синтезировать сценарии. Кибербезопасность критична: двойники уязвимы к атакам IoT, поэтому модифицированный IDEF включает блоки отказоустойчивости. Нормативная база в России Разработаны: стандарты ГОСТ Р ИСО/ИЭЦ 30173 регулируют цифровые двойники.

Масштабирование на предприятии создает «цифровое двойное предприятие» – агрегацию IDEF-моделей всех процессов [5]. Это позволяет диагностировать не только оборудование, но и логистику, снижая общие потери на 40%.

Заключение

Будущее –  в квантовых вычислениях для сверхточного моделирования и измерения для безопасного обмена данными двойников. Модифицированный IDEF эволюционирует к самообучающимся моделям, интегрируя НЛП для анализа текстовых отчетов. В России экономически эффективные проекты «Цифровая экономика» стимулируют внедрение: к 2030 году 70% крупных предприятий перейдут на такие системы.

Гибридные двойники с краевыми вычислениями минимизируют задержку, обеспечивая унификацию IDEF. Ожидается рост рынка на 25% в год, с фокусом на SMB через SaaS-платформы. В итоге технология сделает производство устойчивым, предвосхищая риски в первое время.

Список литературы:

1. Парахина, Л. В. Развитие программно-целевого подхода в управлении современными предприятиями / Л. В. Парахина, Н. С. Власова, М. М. Мусаев // Вестник Академии знаний. –  2023.
2. Туякова, З. С. Анализ бизнес-процессов в системе инструментариев оценки деятельности компании / З. С. Туякова, Т. В. Черемушникова // Вестник ЮУрГУ. Серия: Экономика и менеджмент. – 2021. – № 1. – URL: https://cyberleninka.ru/article/n/analiz-biznes-protsessov-v-sisteme-instrumentariev-otsenki-deyatelnosti-kompaniy (дата обращения: 10.05.2025).
3. Методология функционального моделирования IDEF0: Руководящий документ. – М. : Госстандарт России, 2000. – 75 с.
4. Кулик Е.Н. Методика диагностики системы управления организацией на основе модифицированного подхода IDEF / Е.Н.Кулик // Казань. – 2025. ORCID: 0000-0003-2703-2232.
5. Репин, В. В. Процессный подход к управлению. Моделирование бизнес-процессов / В. В. Репин, В. Г. Елиферов. – М. : РИА "Стандарты и качество", 2020.