Дякуємо редакції корпоративного журналу "Сибірська нафта" ПАТ "Газпром нафта" за надання цього матеріалу.

Що таке "Цифровий двійник"?

Цифровий двійник - це нове слово в моделюванні та плануванні виробництва - єдина модель, що достовірно описує всі процеси та взаємозв'язки як на окремому об'єкті, так і в рамках цілого виробничого активу у вигляді віртуальних установокта імітаційних моделей. Таким чином створюється віртуальна копія фізичного світу.

Застосування цифрового двійника, що є точною копієюреального активу, допомагає швидко змоделювати розвиток подій залежно від тих чи інших умов та факторів, знайти найбільш ефективні режими роботи, виявити потенційні ризики, вбудувати нові технології у існуючі виробничі лінії, скоротити терміни та вартість реалізації проектів. Крім того, цифровий двійник допомагає визначити кроки щодо безпеки.

Сучасні технології дають можливість побудувати цифрові двійники будь-яких виробничих активів, чи то нафтопереробний завод чи логістична компанія. У майбутньому ці технології дозволять віддалено керувати всім виробничим процесом як реального часу. На базі цифрового двійника можна об'єднати всі системи та моделі, що використовуються для планування та управління виробничою діяльністю, що підвищить прозорість процесів, точність та швидкість прийняття рішень.

Цифрового двійника можна розглядати і як електронний паспорт виробу, в якому фіксуються всі дані про сировину, матеріали, проведені операції, випробування та лабораторних дослідженнях. Це означає, що вся інформація, починаючи з креслень та технології виробництва та закінчуючи правилами техобслуговування та утилізації, буде оцифрована та доступна для зчитування пристроями та людьми. Такий принцип дозволяє відстежувати та гарантувати якість продукції, забезпечувати її ефективний сервіс.

Від малюнків до 3D-моделей

Трохи історії. Креслення та схеми були потрібні людям завжди, з моменту перших винаходів — колеса та важеля, щоб передавати один одному інформацію про влаштування цих пристроїв та правила їх використання. Спочатку це були примітивні малюнки, що містили лише найпростіші відомості. Проте конструкції ставали складнішими, а зображення та інструкції — докладнішими. З того часу технології візуалізації, документування та зберігання знань про споруди та механізми пройшли великий шлях. Проте довгий часосновним носієм для фіксації інженерної думки залишався папір, а робочим простором – площина.

У другій половині ХХ століття стало ясно, що звична армія креслярів, озброєних кульманами, вже не здатна встигнути за стрімким зростанням розвитку промислового виробництва та складністю інженерних розробок. Прискорення обробки об'ємної та складної інформації (наприклад, технологічне встановлення атмосферної перегонки нафти містить понад 30 тисяч одиниць обладнання) потребувало зміни технології роботи проектувальників, конструкторів, будівельників, технологів, фахівців з експлуатації та технічного обслуговування. Еволюція технічних засобівпроектування здійснила черговий виток, і на початку 90-х років минулого століття до нафтової галузі прийшли системи автоматизованого проектування — САПР. Спочатку вони використовували двомірні креслення, а потім до кінця 2000-х прийшли і в 3D.

Сучасні системи проектування дозволяють інженерам виконати компонування та проектування промислових об'єктів в об'ємному вигляді з урахуванням усіх обмежень та вимог виробничого процесу, а також вимог промислової безпеки.

Сучасні системи проектування дозволяють інженерам виконати компонування та проектування промислових об'єктів в об'ємному вигляді з урахуванням усіх обмежень та вимог виробничого процесу, а також вимог промислової безпеки. З їх допомогою можна створювати проектну модель тієї чи іншої установки та правильно розміщувати на ній технологічні та технічні компоненти без суперечностей та колізій. Досвід показує, що за рахунок використання подібних системвдається в 2-3 рази скоротити кількість помилок та нестикування при проектуванні та експлуатації різних установок. Цифра вражає, якщо зважити на те, що для великомасштабного промислового обладнання кількість помилок, які доводиться виправляти в процесі перевірки проекту, обчислюється тисячами.

З погляду проектувальників та будівельників, використання 3D-моделей дає можливість кардинально покращити якість проектної документації та скоротити час проектування. Побудована інформаційна модель об'єкта виявляється корисною і на етапі експлуатації. Це новий рівеньволодіння промисловим об'єктом, на якому персонал може отримати будь-яку інформацію, потрібну для прийняття рішення або виконання завдання найкоротший термінспираючись на наявну модель. Більше того: коли через якийсь час буде потрібна модернізація обладнання, майбутнім проектувальникам буде доступна вся актуальна інформація з історією ремонтів та обслуговувань.

Омський пілот

Сергій Овчинніков, керівник департаменту систем управління "Газпром нафти":

Розробка та впровадження системи управління інженерними даними, без сумніву, важлива частина інноваційного розвитку блоку логістики, переробки та збуту. Функціонал, закладений у «СУпрІД», потенціал системи дозволять блоку зокрема й компанії загалом стати лідерами у цифровому управлінні інженерними даними у нафтопереробці. Більш того, цей програмний продукт є важливою складовою всієї лінійки пов'язаних IT систем, що є фундаментом Центру управління ефективністю БЛПС, що створюється зараз.

У 2014 році в «Газпром нафті» стартував проект створення системи управління інженерними даними об'єктів нафтопереробки — «СУПРІД». В основі проекту лежить застосування технологій 3D-моделювання для проектування, будівництва та обслуговування промислових об'єктів. Завдяки їх використанню скорочуються терміни створення та реконструкції нафтопереробних установок, підвищується ефективність та безпека їх експлуатації, знижується час простою технологічного обладнання заводу. Впровадженням сучасної системи управління інженерними даними на новітній платформі Smart Plant for Owners/Operators (SPO) займаються фахівці департаменту систем управління блоком логістики, переробки та збуту, а також дочірньої компанії «ІТСК» та «Автоматика сервіс».

Наприкінці минулого року успішно виконано пілотний проект із розгортання функціоналу платформи та налаштування бізнес-процесів для щойно реконструйованої установки первинної переробки нафти Омського НПЗ — АТ-9. У системі реалізовано функціонал із зберігання, управління та актуалізації інформації про встановлення на всьому її життєвому циклі: від будівництва до експлуатації. Поряд із системою були розроблені нормативно-методична документація, вимоги до проектувальника та стандарти з управління інженерними даними. «СУПРІД» є хорошим помічникому роботі, - зазначив начальник установки АТ-9 Омського НПЗ Сергій Шмідт. — Система дозволяє швидко отримати доступ до інженерної інформації про будь-яке обладнання, переглянути його креслення, уточнити технічні параметри, локалізувати місце розташування та виконати виміри на тривимірної моделі, яка точно відтворює реальну установку. Використання «СУПРІД» допомагає, в тому числі, навчати нових спеціалістів та стажистів».

Як це працює?

Завдання системи "СУПРІД" - охопити всі етапи життєвого циклу технологічного об'єкта. Почати зі збору інженерної інформації на фазі проектування і потім актуалізувати відомості на наступних стадіях будівництва, експлуатації, реконструкції, відображаючи поточний стан об'єкта.

Все починається з інформації від проектувальника, яка послідовно передається та завантажується у систему. Вихідні дані складають: проектна документація, інформація про функціонально-технологічну та будівельно-монтажну структуру об'єкта, інтелектуальні технологічні схеми. Саме ці відомості стають базою інформаційної моделі, дозволяючи миттєво отримувати адресну інформацію про будівельні об'єкти та технологічну схему установки, даючи можливість за кілька секунд знайти потрібну позицію технологічного обладнання, обладнання КВП на технологічній схемі, визначити її участь у технологічному процесі.

У свою чергу за допомогою завантаженої в систему проектної 3D-моделі об'єкта можна візуалізувати його, побачити конфігурацію блоків, просторове розташування обладнання, оточення сусіднім оснащенням, виміряти відстані між різними елементами установки. Завершується формування експлуатаційної інформаційної моделі прив'язкою виконавчої документації та 2D-, 3D-моделей «як побудовано», що надають можливість отримати детальну інформацію про властивості та технічні характеристики будь-якого обладнання або його елементів на стадії експлуатації. Таким чином, система є структурованою і взаємопов'язаною сукупністю всіх інженерних даних об'єкта та його обладнання.

Роман Комаров, заступник начальника управління інженерних систем «ІТСК», керівник розробки «СУПРІД»:

Після багаторічної оцінки переваг реалізації проекту та попереднього опрацювання пілот системи було реалізовано у стислий термін. Впровадження «СУПРІД» дозволило компанії отримати інструмент управління інженерними даними об'єктів нафтопереробки. Наступний глобальний крок, до якого ми поступово наближатимемося, — формування цифрової інформаційної моделі нафтопереробного заводу.

На сьогодні до електронного архіву «СУПРІД» завантажено вже понад 80 000 документів. Система дозволяє здійснювати пошук позицій актуальної інформації про будь-який тип обладнання, надавати користувачеві вичерпну інформацію по кожній позиції, включаючи технічні характеристики, габаритні розміри, матеріальне виконання, розрахункові та робочі параметри і т.д. «СУПРІД» дає можливість переглянути будь-яку частину установки у тривимірній моделі або на технологічній схемі, відкрити скан-копії документів, що належать до цієї позиції: робочу, виконавчу чи експлуатаційну документацію (паспорти, акти, креслення тощо).

Така варіативність суттєво скорочує тимчасові витрати на доступ до актуальної інформації та її інтерпретацію, дозволяє уникнути помилок під час реконструкції та технічному переозброєнніоб'єкта, заміна морально застарілого обладнання. «СУПРІД» допомагає аналізувати роботу установки та її обладнання при оцінці ефективності експлуатації, сприяє підготовці змін у технологічному регламенті, розслідуванню відмов, неполадок, аварій на об'єкті, навчанню та підготовці обслуговуючого персоналу.

«СУПРІД» інтегрований з іншими інформаційними системами БЛПС і утворює єдине інформаційне середовище інженерних даних, яке стане базою для інноваційного Центру управління ефективністю блоку. Взаємозв'язок із такими програмами, як КСУ НСІ ( корпоративна системауправління нормативно-довідковою інформацією), SAP ТОРО (технічне обслуговування та ремонт обладнання), СУ ПСД (система управління проектно-кошторисною документацією) "ТрекДок", Meridium APM, формує унікальну інтегровану систему автоматизації процесів управління виробничими активами нафтопереробного заводу, дозволяючи збільшити економічний ефектвід їхнього спільного використання для компанії.

Ефективність проекту

За відносно короткий період часу IT-фахівцям «Газпром нафти» вдалося не лише освоїти тонкощі платформи SPO, на якій побудовано систему управління інженерними даними, а й створити абсолютно нову для компанії інфраструктуру, розробити комплект нормативних документів, а в результаті виробити якісно новий підхіддля будівництва об'єктів нафтопереробки.

Ще на ранньому етапі реалізації проекту стало очевидним, що система буде затребувана експлуатаційними службами заводу та службами капітального будівництва. Досить сказати, що її використання заощаджує до 30% робочого часу на пошук та обробку технічної інформаціїза будь-яким об'єктом. При інтеграції «СУПРІД» із системами нормативно-довідкової інформації, технічного обслуговування та ремонту обладнання, проектно-кошторисної документації та іншими актуальними інженерними даними стають доступними для оперативного та якісного обслуговування технологічного обладнання. Можливості системи дозволяють створити тренажер для служб експлуатації, що, безсумнівно, підвищить рівень підготовки їх фахівців. Для відділів капітального будівництва НПЗ система стане інструментом проектування на стадії дрібного та середнього ремонту. Такий підхід значно спрощує контроль за ходом реконструкції промислових об'єктів та підвищує якість ремонтів.

Передбачається, що вкладені в реалізацію "СУПРІД" інвестиції окупляться приблизно за 3-4 роки. Це стане можливим завдяки скороченню термінів проектування, більш ранньому переведенню установок зі стадії пуско-налагодження в промислову експлуатацію і, як наслідок, збільшенню обсягу готової продукції, що випускається. Ще один суттєвий плюс — прискорення підготовки та проведення робіт з технічного обслуговування та виконання реконструкцій та модернізацій установок за рахунок скорочення термінів перевірки експлуатаційними службами НПЗ нової проектної документації та своєчасного виявлення недоліків та помилок у роботі проектних та будівельних підрядників.

Програма впровадження «СУПРІД» розрахована на період до 2020 року. Вона буде використана для «оцифрування» як існуючих установок, і при зведенні нових об'єктів. Наразі фахівці готуються до тиражування системи на Московському НПЗ.

Текст: Олександр Ніконоров, Олексій Шишмарьов,Фото: Юрій Молодковець, Микола Кривич

Нейронні сітки, цифрові двійники, штучний інтелект. Технології «Індустрії 4.0» змінять нафтову галузь до невпізнання

Архітектори цифрової доби

Зазвичай найтехнологічнішими вважають сфери інформаційних технологійта біомедичні. До компаній традиційних галузей, які займаються, наприклад, металопрокатом або видобутком та переробкою нафти, ставлення зовсім інше. На перший погляд вони здаються консервативними, але саме їх багато експертів називають головними архітекторами нової цифрової доби.

p align="justify"> Автоматизувати виробничі процеси індустріальні гіганти почали ще в середині 30-х років минулого століття. Протягом багатьох десятиліть комплекси апаратних та програмних засобівбезперервно вдосконалювалися та ускладнювалися. Автоматизація виробничих процесів, наприклад, у нафтопереробці, просунулась далеко вперед. Роботу сучасного нафтопереробного заводу контролюють сотні тисяч датчиків та приладів, а постачання палива в режимі реального часу відстежуються системами супутникової навігації. Щодня середній російський НПЗ виробляє понад 50 000 терабайт інформації. Для порівняння, 3 мільйони книг, що зберігаються у цифровому сховищі Російської державної бібліотеки, займають у сотні разів менше — «всього» 162 терабайти.

Це і є ті самі «великі дані», або Big Data, - Потік, порівнянний з інформаційним завантаженням найбільших сайтів і соціальних мереж. Масив даних, що накопичився, є унікальним ресурсом, який може бути використаний в управлінні бізнесом. Але традиційні методи аналізу інформації цього вже не підходять. По-справжньому ефективно працювати з таким обсягом даних можна лише за допомогою технологій Індустрії 4.0. В умовах економічної парадигми, що змінюється, багатий виробничий «історичний досвід» — серйозна перевага. Великі дані є основою штучного інтелекту. Його здатність навчатися, розуміти реальність та прогнозувати процеси безпосередньо залежить від обсягу завантажених знань. При цьому промислові компанії мають потужну інженерну школу, активно займаються впровадженням і вдосконаленням нових технологій. Це ще одна обставина, яка робить їх ключовими гравцями нової економіки.

Найкраще за тиждень

Зрештою, вітчизняні промисловці знають ціну ефективності бізнесу. Росія - країна великих відстаней. Нерідко виробничі активи знаходяться на великій відстані від споживачів. У умовах дуже непросто швидко реагувати на коливання ринку. Традиційні технології дозволяють заощаджувати не більше десятої частки відсотка. А тим часом, цифрові рішеннявже сьогодні дозволяють скорочувати витрати до 10-15% на місяць. Факт очевидний: в епоху четвертої промислової революції конкурентоспроможним буде той, хто навчиться найефективніше застосовувати нові технології у розрізі накопиченого досвіду.

Петро Казначєєв, директор Центру сировинної економіки РАНХіГС: «Як перший крок у бік «інтегральної» системи штучного інтелекту в нафтогазі можна було б розглянути «розумне» управління та корпоративне планування. В даному випадку мова могла б йти про створення алгоритму оцифрування всієї ключової інформації про діяльність компанії – від родовища до бензоколонки. Ця інформація могла б надходити до єдиного автоматизованого центру. На основі цієї інформації за допомогою методів штучного інтелекту могли б робитися прогнози та рекомендації щодо оптимізації роботи компанії».

Лідер цифрової трансформації

Усвідомлюючи цю тенденцію, індустріальні лідери Росії та світу перебудовують бізнес-процеси, що складалися десятиліттями, впроваджують у виробництво технології Індустрії 4.0 на основі промислового інтернету речей, штучного інтелекту та Big Data. Найбільш інтенсивно трансформація відбувається в нафтогазовій індустрії: галузь динамічно «цифровізується», інвестуючи в проекти, які ще вчора здавалися фантастикою. Заводи, керовані штучним інтелектом і здатні прогнозувати ситуації, установки, що нагадують оператору оптимальний режим роботи, — все це вже сьогодні стає реальністю.

При цьому завдання-максимум полягає в тому, щоб створити систему управління видобутком, логістикою, виробництвом та збутом, яка б об'єднала «розумні» свердловини, заводи та автозаправки в єдину екосистему. В ідеальній цифровій моделі, в той момент, коли споживач натискає на важіль заправного пістолета, аналітики компанії в оперативному центрі миттєво отримують інформацію про те, яка марка бензину заправляється в бак, скільки нафти потрібно видобути, поставити на завод і переробити, щоб задовольнити попит конкретному регіоні. Поки що нікому із російських та зарубіжних компаній не вдавалося побудувати таку модель. Однак найдалі у вирішенні цього завдання просунулась «Газпром нафта». Її фахівці сьогодні реалізують низку проектів, які мають стати основою для створення єдиної платформи управління переробкою, логістикою та збутом. Платформи, якої поки що немає ще ні в кого у світі.

Цифрові двійники

На сьогоднішній день НПЗ «Газпром нафти» є одними із найсучасніших у галузі. Однак четверта промислова революція відкриває якісно нові можливості, одночасно висуваючи нові вимоги до автоматизації. Точніше, йдеться не так про автоматизацію, як про практично повне оцифрування виробництва.

Основою нового етапу стануть так звані цифрові двійники — віртуальні копії установок НПЗ. У 3D-моделях достовірно описані всі процеси та взаємозв'язки, що відбуваються у реальних прототипах. У основі лежить робота штучного інтелекту з урахуванням нейронних мереж. Цифровий двійник може пропонувати оптимальні режими роботи обладнання, прогнозувати його відмови, рекомендувати терміни ремонту. Серед інших його плюсів здатність постійно навчатися. Нейросеть сама знаходить помилки, виправляє та запам'ятовує їх, покращуючи тим самим свою роботу та точність прогнозу.

Базою на навчання «цифрового двійника» служить масив історичної інформації. Сучасні установки нафтопереробки також складні, як організм людини. Сотні тисяч деталей, десятки тисяч датчиків. Технічна документація кожної установки займає приміщення розміром з актовий зал. Щоб створити "цифрового двійника", всю цю інформацію необхідно спочатку завантажити в нейронну мережу. Потім починається найскладніший етап - етап навчання штучного інтелекту розуміти настанову. До нього входять показання датчиків та контрольно-вимірювальних приладів, зібрані за останні кілька років роботи установки. Оператор моделює різні ситуації, змушує нейронну мережу відповідати питанням «що буде, якщо змінити одне із параметрів роботи?» — наприклад, замінити один із компонентів сировини або збільшити енергопостачання установки. Нейросеть аналізує досвід минулих років і методом обчислення виключає з алгоритму неоптимальні режими і вчиться прогнозувати майбутню роботу установки.

Найкраще за тиждень

«Газпром нафта» вже повністю «оцифрувала» два промислові комплекси, задіяні у виробництві автомобільного палива — встановлення гідроочищення бензинів каталітичного крекінгу на Московському нафтопереробному заводі та установку, що працює на нафтопереробному заводі компанії в Омську. Випробування показали, що штучний інтелект здатний одночасно враховувати величезну кількість параметрів їх «цифрових двійників», приймати рішення та сповіщати про можливі відхилення в роботі ще до того моменту, коли неприємність загрожує перерости у серйозну проблему.

Водночас «Газпром нафта» тестує комплексні рішення, які дозволять мінімізувати вплив людського факторау масштабах цілого виробництва. Подібні проекти зараз реалізуються на бітумних заводах компанії в Рязані та Казахстані. Вдалі рішення, знайдені досвідченим шляхом, згодом можна буде масштабувати до рівня великих НПЗ, що дозволить створити ефективну цифрову платформу управління виробництвом.

Микола Легкодимов, керівник Групи консультування з перспективних технологій КПМГ у Росії та СНД:«Рішення, які моделюють різні вузли, агрегати та системи відомі та застосовуються досить давно, у тому числі й у нафтогазовій індустрії. Про якісний стрибок можна говорити лише тоді, коли досягнуто достатньої широти охоплення цих моделей. Якщо вдасться поєднувати ці моделі одна з одною, об'єднати їх у цілий складний ланцюжок, то це дійсно дозволить вирішувати завдання на абсолютно новому рівні — зокрема, моделювати поведінку системи в критичних, невигідних і просто небезпечних умовах роботи. Для тих сфер, де переоснащення та модернізація обладнання обходяться дуже дорого, це дозволить заздалегідь апробувати нові компоненти».

Управління ефективністю

У перспективі весь ланцюжок доданої вартості в блоці логістики, переробки та збуту «Газпром нафти» буде об'єднаний єдиною технологічною платформою на базі штучного інтелекту. "Мозком" цього організму стане Центр управління ефективністю, створений рік тому в Санкт-Петербурзі. Саме сюди стікатиметься інформація від «цифрових двійників», тут вона аналізуватиметься і тут же, на основі отриманих даних, прийматимуться управлінські рішення.

Вже сьогодні, в режимі реального часу понад 250 тис. датчиків та десятки систем транслюють інформацію до Центру з усіх активів компанії, що входять до периметру блоку логістики, переробки та збуту «Газпром нафти». Щосекунди сюди надходять 180 тис. сигналів. Людині лише на перегляд цієї інформації знадобилося б близько тижня. Цифровий мозок Центру робить це миттєво: в режимі реального часу відстежує якість продукції та кількість нафтопродуктів по всьому ланцюжку - від виходу з НПЗ до кінцевого споживача.

Стратегічна мета Центру в тому, щоб, використовуючи технології та можливості Індустрії 4.0, радикально підвищити ефективність сегменту downstream. Тобто не просто керувати процесами — це можна робити і в рамках традиційних систем, а зробити ці процеси найефективнішими: за рахунок прогнозної аналітики та штучного інтелекту на кожному етапі бізнесу скорочувати втрати, оптимізувати процеси та запобігати збиткам.

Найближчим часом Центр має навчитися вирішувати кілька ключових завдань, які впливають на ефективність управління бізнесом. У тому числі прогнозувати майбутнє на 60 днів уперед: як поведеться ринок через два місяці, скільки нафти потрібно буде переробити, щоб задовольнити попит на бензин в актуальний момент часу, в якому стані буде обладнання, чи зможуть установки впоратися з майбутнім навантаженням і чи потрібен їм ремонт. При цьому в найближчі два роки Центр має вийти на 50% потужність і почати відстежувати, аналізувати та прогнозувати кількість запасів нафтопродуктів на всіх нафтобазах та ТЗК компанії; в автоматичному режимімоніторити понад 90% параметрів виробництва; аналізувати надійність понад 40% технологічного обладнання та розробляти заходи, що попереджають втрати нафтопродуктів та зниження їх якості.

До 2020 року "Газпром нафта" ставить за мету вийти на 100% можливостей Центру управління ефективністю. Серед заявлених показників — аналіз надійності всього обладнання, запобігання втратам за якістю та кількістю продукції, передиктивне управління технологічними відхиленнями.

Дарія Козлова, старший консультант VYGON Consulting:«Загалом інтегровані рішення дають суттєвий економічний ефект для галузі. Наприклад, за оцінками Accenture, економічний ефект від цифровізації може становити понад 1 трлн доларів. Тому коли йдеться про великі вертикально-інтегровані компанії, то впровадження інтегрованих рішень дуже виправдане. Але воно й виправдане для невеликих компаній, оскільки підвищення ефективності може їх звільнити. додаткові коштирахунок зниження витрат, збільшити ефективність управління оборотним капіталом тощо. буд.».

Обговорити 0

Нещодавно Герман Греф, президент Ощадбанку, сказав, що через 5 років штучний інтелект замінить багатьох людей: 80% рішень прийматимуть машини, і це призведе до того, що роботи втратять десятки тисяч людей.

Експерт з машинного навчання та штучному інтелектуПедро Домінгос йде ще далі: він припускає, що люди мають комп'ютерну психологічну модель своєї особистості. Якою вона буде?

Секс, брехня та машинне навчання

Цифрове майбутнє починається з усвідомлення факту: взаємодіючи з комп'ютером - будь то ваш власний смартфонабо віддалений за тисячі кілометрів сервер - ви щоразу робите це на двох рівнях. Перший – бажання негайно отримати те, що вам потрібно: відповідь на запитання, бажаний товар, нову кредитну картку. На другому рівні, стратегічному та найважливішому, ви розповідаєте комп'ютеру про себе.

Чим більше ви його навчаєте, тим краще він служитиме вам або маніпулюватиме вами.

Яку модель вашої особи ви хочете запропонувати комп'ютеру? Які дані можна йому надати, щоб він побудував цю модель? Ці питання треба пам'ятати щоразу, коли ви взаємодієте з алгоритмом машинного навчання- так само як при спілкуванні з людьми.

Цифрове дзеркало

Подумайте про всі свої дані, записані в усіх комп'ютерах світу. Це електронні листи, документи MS Office, тексти, твіти, акаунти на Facebook та LinkedIn, історія пошуку в інтернеті, кліки, завантажені файли та замовлення, кредитна історія, податки, телефон та медична карта, інформація про водіння, записана в бортовому комп'ютері вашого автомобіля, карта переміщень, зареєстрована вашим мобільним телефоном, всі фотографії, які ви коли-небудь робили, короткі появи в записах камер стеження.

Якби майбутній біограф мав доступ тільки до цього «вихлопу даних» і ні до чого більше, яка б картина у нього склалася? Певно, досить точна.

Уявіть, що ви взяли всі свої дані та віддали їх справжньому Верховному алгоритму майбутнього, в якому вже є знання про людське життя, якому ми можемо його навчити. Він створить вашу модель і ви зможете носити її на флешці в кишені. Безумовно, це буде чудовий інструмент самоаналізу – як подивитися на себе у дзеркало. Але дзеркало було б цифрове і показувало б не тільки вашу зовнішність, а й усе, що можна дізнатися, спостерігаючи за вами. Дзеркало могло б ожити та поговорити.

Користь цифрового двійника

Що б ви захотіли зробити, які завдання доручити своїй цифровій половинці? Мабуть, перше, що ви захотіли б від своєї моделі, - доручити їй домовлятися зі світом від вашого імені: випустити її в кіберпростір, щоб вона шукала для вас будь-яку всячину.

З усіх книг у світі вона порекомендує десяток, які ви захочете прочитати в першу чергу, і поради будуть такими глибокими, що Amazon і не снився. Те саме станеться з фільмами, музикою, іграми, одягом, електронікою чим завгодно. Зрозуміло, ваш холодильник завжди буде повний. Модель стане фільтрувати вашу електронну та голосову пошту, новини на Facebook та оновлення на Twitter, а коли це доречно відповідати замість вас.

Вона подбає про всі набридливі дрібниці сучасного життя, наприклад про перевірку рахунків за кредиткою, про оскарження неправильних транзакцій, про планування розкладу, оновлення підписок та заповнення податкової звітності. Вона підбере вам ліки, звіриться з лікарем і замовить його в інтернет-магазині.

Модель підкаже, хто вам сподобається. А після того, як ви познайомитеся і сподобаєтеся один одному, ваша модель об'єднається з моделлю вашої обраниці і вибере ресторани, які вам можуть сподобатися. І тут стає по-справжньому цікаво.

Суспільство моделей

У майбутньому, що дуже швидко насувається, ви опинитеся не єдиною людиною з «цифровою половинкою», яка цілодобово виконує ваші доручення. Подібна модель особистості з'явиться у кожного, і моделі постійно спілкуватимуться один з одним.

Якщо ви шукаєте роботу, а компанія X – співробітників, то її модель проводитиме співбесіду з вашою. Їхня «розмова» багато в чому нагадає справжню, «живу», - ваша модель буде добре проінструктована, наприклад, вона не стане видавати про вас негативну інформацію, - проте весь процес займе всього частку секунди.

У світі Верховного алгоритму "мої люди зв'яжуться з вашими" перетвориться на "моя програма зв'яжеться з вашою програмою". У кожної людини буде почет ботів, покликаний зробити легшим і приємнішим його шлях по світу. Угоди, переговори, зустрічі – все це буде організовано, не встигнете ви ворухнути пальцем.

Ваша цифрова половинка виявиться схожою на гідропідсилювач керма: життя піде туди, куди хочете, але з меншими зусиллями з вашого боку.

Це не означає, що ви опинитеся в «фільтруючому міхурі» і бачитимете тільки те, що вам гарантовано сподобається, без якихось несподіванок. Цифрова особистість виявиться набагато розумнішою, у неї буде інструкція залишати місце для шансу, давати вам торкатися нового досвіду, шукати щасливі випадковості.

У міру вдосконалення моделей взаємодія буде все більш схожою на те, що склалося б у реальному світі, проте відбуватися вона буде in silico і в мільйон разів швидше. Кіберпростір завтрашнього дня перетвориться на дуже широкий паралельний світ, який вибиратиме все найперспективніше, щоб випробувати в реальності. Це буде схоже на нову, глобальну підсвідомість, колективний «Ід» людства, чи «Воно».

Сьогоднішній світ примітний тим, що теорії розуму почали з'являтися у комп'ютерів. Поки що ці теорії все ще примітивні, але вони швидко розвиваються, і нам доведеться з ними працювати не менше, ніж з іншими людьми, щоб отримати бажане.

За матеріалами книги «Верховний алгоритм»

Інтерес до теми дигіталізації виробництва виявляє дедалі більше підприємств. В цьому змогли переконатись організатори регіональної науково-технічної конференції «Дигіталізація виробничих процесів. Застосування промислового програмного забезпечення для побудови цифрових підприємств», яка нещодавно пройшла в Самарі.

Її ініціатором стала група компаній "СМС-Автоматизація", відома як універсальний інтегратор, що спеціалізується на створенні та підтримці систем промислової автоматизації, спільно з департаментом "Цифрове виробництво" фірми "Сіменс" - одного з найбільших світових концернів у галузі автоматизації та електротехнічної продукції, з якою самарських розробників пов'язує понад два десятки років плідної співпраці.

Форум виробничників та розробників інформаційних системпідтримало і міністерство промисловості та технологій Самарської області. Його спеціалісти неодноразово відзначали успіхи групи компаній у сфері промислової автоматизації та побудови великих інформаційних систем.

Представників промислових підприємств Самарської області познайомили з концептуальними основами та конкретними інструментами для побудови ефективного цифрового виробництва. Промислова автоматизація – лише частина дигіталізації, чи цифровізації, як її ще називають. Дигіталізація - це автоматизація процесів по всьому життєвому циклі вироби, устаткування, підприємства. У неї вписуються і проект, і його функціонування, модернізація.

Велику зацікавленість учасників конференції викликала доповідь голови ради директорів Групи компаній «СМС-Автоматизація» Андрія Сидорова «Індустріальне програмне забезпеченняяк інструмент дигіталізації». «Ми стоїмо на порозі інтелектуалізації систем управління, – зазначив Андрій Сидоров (на нижньому фото). – Зараз виробники обладнання на Заході змінюють модель виробництва. У устаткування починає з'являтися цифровий двійник. Зміна моделі бізнесу призведе до того, що істотним фактором при виборі постачальника буде цифровий двійник».

Цифровізація - це у тому числі і відпрацювання ситуацій на віртуальних цифрових моделях, що дозволяє заощаджувати величезні кошти. «Сіменс» вже зараз на своєму майданчику з дигіталізації, не чекаючи надходження верстата для виробництва деталей, отримавши його віртуальний образ, Підключає до нього віртуальних роботів і починає налагодження технологічних процесів, не втрачаючи часу.

Теми, що порушуються експертами, пов'язані із застосуванням конкретних інструментів цифрового виробництва, були з цікавістю сприйняті учасниками конференції, викликали чимало питань та дискусій. Окрім доповідей, увагу гостей конференції привернули демостенди із практичними прикладами втілення принципів дигіталізації у реалії АСУТП промислових підприємств Росії. Окрема увага на конференції була приділена питанням інформаційної безпеки сучасних системавтоматизації. Знайомство з актуальними тенденціями розвитку підприємств у рамках концепції «Індустрія 4.0», на думку експертів, може стати додатковим інструментом у процесі підвищення конкурентоспроможності за доби «Індустрія 4.0».