АНАЛИЗ СОВРЕМЕННЫХ ПОДХОДОВ К УПРАВЛЕНИЮ ПРОИЗВОДСТВЕННЫМИ ПРОЦЕССАМИ И ПРИМЕНЕНИЮ ЦИФРОВЫХ ДВОЙНИКОВ В МАШИНОСТРОЕНИИ

OPTIMIZATION OF THE PRODUCTION PROCESS AT A MACHINE-BUILDING ENTERPRISE

Shubin Vitaly Sergeevich

Student, Institute of Production Technologies and Engineering, Moscow State Technological University "STANKIN",

Russia, Moscow

АННОТАЦИЯ

В статье представлена авторская классификация барьеров внедрения технологии цифровых двойников на российских машиностроительных предприятиях. Выделено пять групп ограничений: инфраструктурные, кадровые, методические, нормативные и контекстуальные. На основе анализа отечественной и зарубежной научной литературы, а также данных отраслевых исследований обоснован приоритет методического барьера как ключевого фактора, блокирующего системное распространение технологии. Сделан вывод о необходимости разработки комплексного управленческого инструментария внедрения цифровых двойников.

ABSTRACT

The article presents the author's classification of barriers to the introduction of digital twin technology in Russian machine-building enterprises. There are five groups of constraints: infrastructural, personnel, methodological, regulatory and contextual. Based on the analysis of domestic and foreign scientific literature, as well as industry research data, the priority of the methodological barrier as a key factor blocking the systemic spread of technology is substantiated. It is concluded that it is necessary to develop comprehensive management tools for the implementation of digital twins.

Ключевые слова: цифровой двойник, автоматизация, машиностроение, машиностроительное предприятие, оптимизация, цифровизация.

Keywords: digital twin, automation, mechanical engineering, machine-building enterprise, optimization, digitalization.

1. Введение

Технология цифровых двойников демонстрирует значительный потенциал в повышении эффективности машиностроительного производства. Анализ практики внедрения на одиннадцати промышленных предприятиях показывает, что применение цифровых двойников обеспечивает снижение производственного брака в среднем на 20%, сокращение простоев по причине ремонта на 42%, снижение стоимости ремонтов на 46% [1]. На предприятиях точной механической обработки срок окупаемости инвестиций составляет 9–14 месяцев [2]. Мировой рынок технологии оценивается в 14 млрд долл. в 2023 году при среднегодовом темпе роста около 35% [3].

Вместе с тем реальное распространение цифровых двойников в российском машиностроении остаётся крайне ограниченным. По данным АНО «Цифровая экономика» за 2024 год, 76% промышленных компаний не имеют утверждённой стратегии цифровой трансформации [4]. Данное ограничение обусловливает актуальность исследования барьеров, препятствующих её распространению.

2. Систематизация барьеров внедрения цифровых двойников

На основе анализа научной литературы [1–6] и отраслевых исследований в настоящей работе предложена авторская классификация барьеров внедрения цифровых двойников, включающая пять групп (таблица 1).

Таблица 1.

Классификация барьеров внедрения цифровых двойников на российских машиностроительных предприятиях

Источник: составлено автором на основе изучения научной статьи [1–6]

3. Анализ ключевых групп барьеров

Инфраструктурные барьеры связаны с состоянием производственной и цифровой инфраструктуры. Цифровой двойник по своей природе является потребителем непрерывного потока данных о физическом объекте и без них виртуальная модель превращается в статичный макет, лишённый главного свойства технологии. Между тем около 47% представителей российских промышленных предприятий оценивают уровень автоматизации на своём производстве как низкий, ещё 37% как средний [5]. Это означает что для большинства предприятий внедрение цифрового двойника требует предварительного решения задачи более низкого уровня, оснащения оборудования средствами измерения и передачи данных. Дополнительным инфраструктурным ограничением служит отсутствие стандартизированных протоколов обмена данными между разнородными системами (ERP, MES, АСУ ТП) что делает интеграцию аналитической надстройки технически сложной задачей [6].

Кадровые барьеры обусловлены дефицитом специалистов, способных разрабатывать, внедрять и сопровождать цифровые двойники. Создание цифрового двойника производственной системы требует компетенций на стыке нескольких дисциплин: математического моделирования, программной инженерии, технологии машиностроения и управленческого анализа. Специалистов с таким профилем на российском рынке труда крайне мало, а переподготовка действующего производственного персонала требует значительных временных и финансовых ресурсов. Параллельно существует проблема цифровой культуры: персонал, привыкший принимать решения на основе опыта и интуиции, нередко воспринимает прогнозы цифровой системы со скептицизмом.

Нормативные барьеры определяются незрелостью стандартной базы. Первые российские стандарты в области цифровых двойников введены в действие лишь в 2021–2022 годах. До этого момента предприятия были лишены нормативных ориентиров, что существенно осложняло обоснование инвестиций и выбор технологических решений. Рынок платформ для создания цифровых двойников остаётся фрагментированным: большинство доступных решений ориентированы на конкретные отраслевые сценарии и не обеспечивают универсальной интеграции с производственными системами.

Контекстуальные барьеры сформировались вследствие санкционных ограничений, введённых с 2022 года. Большинство ведущих зарубежных поставщиков платформ цифровых двойников (Siemens, Ansys, PTC, Dassault Systemes) прекратили продажи и поддержку в России. Это существенно сузило доступный спектр технологических решений и увеличило стоимость внедрения. Для предприятий оборонно-промышленного комплекса контекстуальные ограничения дополняются требованиями информационной безопасности, исключающими использование облачных вычислений и требующими полностью локального размещения всей инфраструктуры.

4. Методический барьер как ключевое ограничение

При всей значимости инфраструктурных, кадровых, нормативных и контекстуальных барьеров, анализ показывает, что главным ограничивающим фактором является методический барьер.

Во-первых, отсутствие стратегии. 6% компаний без утверждённой стратегии ЦТ [4].

Во-вторых, анализ сценариев цифровизации показывает, что изолированное внедрение отдельных цифровых инструментов без системного управленческого подхода приносит нулевой или отрицательный результат. Положительный эффект достигается только при комплексном охвате всех функциональных блоков предприятия [6].

В-третьих, технические и инфраструктурные барьеры решаемы по мере технологического развития и снижения стоимости датчиков и вычислительных ресурсов. Методический барьер требует целенаправленной разработки управленческого инструментария.

Содержание методического барьера включает несколько взаимосвязанных компонентов. Отсутствие инструмента выбора объекта внедрения: предприятие не имеет формализованного подхода к определению производственного участка или процесса, наиболее пригодного для первого внедрения ЦД с точки зрения соотношения управленческой ценности и реализуемости. Отсутствие алгоритмов управленческого реагирования: цифровой двойник генерирует прогнозы и предупреждения, однако без формализованных регламентов эти сигналы не транслируются в конкретные управленческие действия. Отсутствие методики измерения результата: предприятие лишено инструмента для объективной оценки эффекта внедрения, что затрудняет обоснование дальнейших инвестиций.

5. Заключение

Барьеры внедрения цифровых двойников на российских машиностроительных предприятиях носят комплексный характер и охватывают пять взаимосвязанных групп: инфраструктурные, кадровые, методические, нормативные и контекстуальные. Среди них приоритетным с точки зрения первоочерёдности преодоления является методический барьер, что свидетельствует отсутствие разработанного инструментария, определяющего логику и последовательность внедрения цифрового двойника в систему управления производством.

Преодоление методического барьера требует разработки комплекса управленческих решений, включающего: инструмент приоритизации объектов внедрения, методику поэтапной реализации проекта, регламенты и алгоритмы принятия управленческих решений на основе данных цифрового двойника, а также методику оценки производственной и экономической эффективности внедрения. Разработка такого комплекса составляет перспективное направление дальнейших исследований и может стать основой для практических рекомендаций машиностроительным предприятиям, планирующим цифровую трансформацию производственного управления.

Список литературы:

1. Петренко С. И. Оценка влияния внедрения цифрового двойника на эффективность бизнес-процессов промышленного предприятия : магистерская диссертация / С. И. Петренко ; Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б. Н. Ельцина, Институт экономики и управления, Кафедра экономики и управления на металлургических и машиностроительных предприятиях. — Екатеринбург, 2022. — 142 с. — Библиогр.: с. 125-132 (64 назв.).
2. Сироткина Ю.В. Оптимизация производственных издержек в машиностроении через внедрение цифровых двойников — 2024.
3. Эффективные отечественные практики применения технологий искусственного интеллекта в промышленности : аналитический доклад / АНО «Цифровая экономика». — М., 2024.
4. Technored. Цифровая зрелость российских промышленных предприятий : отраслевое исследование. — 2023.
5. Кутин А.А., Вороненко В.П. Цифровая трансформация в машиностроении: от станка с адаптивным управлением к цифровому двойнику производственных систем // Вестник МГТУ «СТАНКИН». — 2025. — № 3(74). — С. 125–135. — DOI: 10.47617/2072-3172_2025_4_125.
6. Соларев, А. В. Разработка цифрового двойника информационной поддержки управленческих решений компании : магистерская диссертация / А. В. Соларев ; Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б. Н. Ельцина, Институт радиоэлектроники и информационных технологий-РТФ, Кафедра информационных технологий и систем управления. — Екатеринбург, 2025. — 105 с. — Библиогр.: с. 94-100 (50 назв.).