<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<rss version="2.0"
	xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"
	xmlns:wfw="http://wellformedweb.org/CommentAPI/"
	xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/"
	xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"
	xmlns:sy="http://purl.org/rss/1.0/modules/syndication/"
	xmlns:slash="http://purl.org/rss/1.0/modules/slash/"
	>

<channel>
	<title>Электронный научно-практический журнал «Современные научные исследования и инновации» &#187; цифровой двойник</title>
	<atom:link href="http://web.snauka.ru/issues/tag/tsifrovoy-dvoynik/feed" rel="self" type="application/rss+xml" />
	<link>https://web.snauka.ru</link>
	<description></description>
	<lastBuildDate>Sat, 18 Apr 2026 09:41:14 +0000</lastBuildDate>
	<language>ru</language>
	<sy:updatePeriod>hourly</sy:updatePeriod>
	<sy:updateFrequency>1</sy:updateFrequency>
	<generator>http://wordpress.org/?v=3.2.1</generator>
		<item>
		<title>Инженерно-цифровое партнерство «университет-предприятие» (на примере ИЦЦТМ УрФУ)</title>
		<link>https://web.snauka.ru/issues/2022/11/99142</link>
		<comments>https://web.snauka.ru/issues/2022/11/99142#comments</comments>
		<pubDate>Mon, 14 Nov 2022 13:11:21 +0000</pubDate>
		<dc:creator>Шершнева Елена Геннадьевна</dc:creator>
				<category><![CDATA[13.00.00 ПЕДАГОГИЧЕСКИЕ НАУКИ]]></category>
		<category><![CDATA[инженерный проект]]></category>
		<category><![CDATA[ИЦЦТМ УрФУ]]></category>
		<category><![CDATA[партнерство]]></category>
		<category><![CDATA[предприятие]]></category>
		<category><![CDATA[риски проекта]]></category>
		<category><![CDATA[университет]]></category>
		<category><![CDATA[цифровой двойник]]></category>
		<category><![CDATA[цифровые технологии]]></category>

		<guid isPermaLink="false">https://web.snauka.ru/issues/2022/11/99142</guid>
		<description><![CDATA[Современными маркерами новой образовательной реальности являются цифровизация и технологическая трансформация университетов. При этом особую значимость приобретает партнерство университетов с промышленными предприятиями в целях реализации высокотехнологичных проектов, повышающих конкурентоспособность национальной экономики. Как отмечается в исследовании [1], «…традиционные методы проектирования, такие как имитационные и корреляционные модели, уступают свое место технологичным подходам к описанию объектов реального мира в [...]]]></description>
			<content:encoded><![CDATA[<p>Современными маркерами новой образовательной реальности являются цифровизация и технологическая трансформация университетов. При этом особую значимость приобретает партнерство университетов с промышленными предприятиями в целях реализации высокотехнологичных проектов, повышающих конкурентоспособность национальной экономики. Как отмечается в исследовании [1], «…традиционные методы проектирования, такие как имитационные и корреляционные модели, уступают свое место технологичным подходам к описанию объектов реального мира в виртуальной среде», в том числе в виде цифровых двойников. В общем смысле под «цифровым двойником» понимается виртуальный образец (прототип) реального объекта или процесса. С технической точки зрения, цифровой двойник – это программный аналог физического объекта, включающий модель внутренних процессов, технических характеристик и поведения реального объекта в условиях воздействий факторов окружающей среды [2].</p>
<p>Использование технологии цифровых двойников в российских вузах в настоящее время находится на начальной стадии. В ряде университетов создаются специализированные подразделения, осуществляющие высокотехнологичные проекты в партнерстве с промышленными предприятиями. Так, в Уральском федеральном университете (УрФУ) в 2019 году был создан Инжиниринговый центр цифровых технологий машиностроения (ИЦЦТМ). Финансовой основой деятельности центра является государственная грантовая поддержка в размере 144 млн. руб. Цель создания ИЦЦТМ – разработка и внедрение промышленных цифровых двойников на основе компьютерного моделирования. Практически речь идет о формировании инженерной инфраструктуры УрФУ для реализации высокотехнологичных проектов на предприятиях машиностроения и ВПК. Индустриальным партнером ИЦЦТМ выступает компания «Адванс Инжиниринг». Стратегическими партнерами будут являться крупнейшие промышленные предприятия (Уралмашзавод, Уральский оптико-механический завод, Машиностроительный завод им. М.И. Калинина, НПО Автоматики им. академика Н.А. Семихатова, ОКБ «Новатор», НПО Уралвагонзавод, Камаз) [3].</p>
<p>В рамках партнерства с промышленными предприятиями УрФУ получает возможность не только выполнять комплексные инженерные проекты и готовить целевые кадры, а также стимулировать исследовательский потенциал обучающихся путем учреждения совместных (партнерских) стипендий для отличившихся студентов и аспирантов. Учитывая, что в России наблюдается устойчивая тенденция сокращения молодых научных кадров в возрасте до 39 лет [4], партнерские стипендиальные и грантовые программы позволят повысить интерес молодежи к научно-исследовательской деятельности.</p>
<p>Кроме сотрудничества с отечественными предприятиями, Инжиниринговый центр УрФУ нацелен на коммуникации с зарубежными университетами и исследовательскими центрами. В 2021 году специалисты ИЦЦТМ УрФУ провели вебинары для представителей Харбинского политехнического университета по численному моделированию зубчатых передач, анализу показателей шума и вибрации летательных аппаратов, а также применению технологий цифрового двойника в машиностроении.</p>
<p>Далее рассмотрим возможности и угрозы, связанные с реализацией проектов по созданию промышленных цифровых двойников в рамках сотрудничества «университет-предприятие» (таблица 1). В целом, несмотря на вероятные риски, технологическое партнерство вузов и предприятий открывает им новые перспективы, а в качестве главного синергетического эффекта следует ожидать повышения национального технологического суверенитета.</p>
<p>Таблица 1. Возможности и риски проектов по созданию цифровых двойников в промышленности.</p>
<table border="1" cellspacing="0" cellpadding="7">
<tbody>
<tr>
<td valign="top" width="189">
<p align="center"><strong>Участник проекта</strong></p>
</td>
<td valign="top" width="255">
<p align="center"><strong>Возможности</strong></p>
</td>
<td valign="top" width="189">
<p align="center"><strong>Риски</strong></p>
</td>
</tr>
<tr>
<td valign="top" width="189">1. Университет</td>
<td valign="top" width="255">
<ul>
<li>1) повышение квалификации преподавателей и исследователей на основе включения их в процесс создания цифрового двойника;</li>
<li>2) повышение качества образования студентов инженерных направлений, так как появляется возможность изучать реальные процессы в виртуальном формате;</li>
<li>3) повышение внебюджетных доходов от возмездного оказания инжиниринговых услуг;</li>
<li>4) создание имиджа университета как центра трансфера технологий;</li>
<li>5) создание условий для развития научно-исследовательской деятельности магистрантов, аспирантов, докторантов.</li>
<li>1) вероятность технических сбоев в процессе запуска (например, по причине недостаточной проработки сложных элементов цифрового двойника);</li>
<li>2) невозможность выполнить проектные работы в установленные сроки;</li>
<li>3) утечка конфиденциальной информации или секретных данных по проекту;</li>
<li>4) приостановка или сокращение финансирования со стороны государства;</li>
<li>5) расторжение договора с ключевым партнером.</li>
</ul>
</td>
<td valign="top" width="189"></td>
</tr>
<tr>
<td valign="top" width="189">2. Предприятие</td>
<td valign="top" width="255">
<ul>
<li>1) сокращение срока проектирования продукции;</li>
<li>2) оптимизация эксплуатации и технического обслуживания оборудования;</li>
<li>3) модернизация продукции и коррекция конструктивно-производственных недостатков;</li>
<li>4) снижение финансовых, временных и трудовых затрат;</li>
<li>5) создание высокотехнологичных рабочих мест;</li>
<li>6) повышение эффективности производства и управления.</li>
<li>1) правовые конфликты между предприятием и университетом по поводу результатов интеллектуальной деятельности;</li>
<li>2) утечка конфиденциальной информации или секретных данных по проекту;</li>
<li>3) сокращение или ротация сотрудников;</li>
<li>4) возникновение непредвиденных технических рисков.</li>
</ul>
</td>
<td valign="top" width="189"></td>
</tr>
</tbody>
</table>
<p>Таким образом, диалог университета и предприятий в области виртуализации промышленных объектов позволяет повысить эффективность производственных процессов, усовершенствовать образовательные технологии и расширить границы научных исследований.</p>
]]></content:encoded>
			<wfw:commentRss>https://web.snauka.ru/issues/2022/11/99142/feed</wfw:commentRss>
		<slash:comments>0</slash:comments>
		</item>
		<item>
		<title>Создание цифровых двойников для моделирования сложных промышленных процессов</title>
		<link>https://web.snauka.ru/issues/2026/02/104235</link>
		<comments>https://web.snauka.ru/issues/2026/02/104235#comments</comments>
		<pubDate>Tue, 24 Feb 2026 14:04:41 +0000</pubDate>
		<dc:creator>author78021</dc:creator>
				<category><![CDATA[01.00.00 ФИЗИКО-МАТЕМАТИЧЕСКИЕ НАУКИ]]></category>
		<category><![CDATA[progress]]></category>
		<category><![CDATA[автоматизация]]></category>
		<category><![CDATA[архитектура систем]]></category>
		<category><![CDATA[виртуализация]]></category>
		<category><![CDATA[данные]]></category>
		<category><![CDATA[инновации]]></category>
		<category><![CDATA[Интернет вещей]]></category>
		<category><![CDATA[искусственный интеллект]]></category>
		<category><![CDATA[моделирование]]></category>
		<category><![CDATA[мониторинг]]></category>
		<category><![CDATA[надежность]]></category>
		<category><![CDATA[обучение моделей]]></category>
		<category><![CDATA[прогнозирование]]></category>
		<category><![CDATA[производство]]></category>
		<category><![CDATA[промышленность]]></category>
		<category><![CDATA[технологии]]></category>
		<category><![CDATA[цифровизация]]></category>
		<category><![CDATA[цифровой двойник]]></category>
		<category><![CDATA[эффективность]]></category>

		<guid isPermaLink="false">https://web.snauka.ru/issues/2026/02/104235</guid>
		<description><![CDATA[Интеграция цифровых двойников с системами управления ресурсами предприятия позволяет автоматизировать процессы планирования закупок сырья и распределения готовой продукции на основе реальных данных. Каждое изменение в физическом мире мгновенно отражается в цифровом пространстве, что дает возможность операторам проводить сценарный анализ «что, если» для выбора наилучшей стратегии управления. Обучение систем автоматического регулирования на основе виртуальных моделей существенно [...]]]></description>
			<content:encoded><![CDATA[<p>Интеграция цифровых двойников с системами управления ресурсами предприятия позволяет автоматизировать процессы планирования закупок сырья и распределения готовой продукции на основе реальных данных. Каждое изменение в физическом мире мгновенно отражается в цифровом пространстве, что дает возможность операторам проводить сценарный анализ «что, если» для выбора наилучшей стратегии управления. Обучение систем автоматического регулирования на основе виртуальных моделей существенно повышает общую надежность и энергоэффективность промышленного производства в условиях рыночной неопределенности. Рациональное использование вычислительных мощностей достигается за счет применения методов децентрализованной обработки сигналов непосредственно на технологических узлах оборудования. В рамках образовательных программ по компьютерным технологиям активно изучаются методы верификации и валидации цифровых двойников для обеспечения их соответствия реальным процессам. Понимание принципов функционирования таких систем необходимо для реализации концепции индустрии четвертого поколения в национальном масштабе.</p>
<p>Проблема обеспечения точности синхронизации между физическим объектом и его цифровым двойником решается с помощью алгоритмов обработки сигналов в реальном времени и высокоточных датчиков давления. Это позволяет системе управления мгновенно реагировать на малейшие отклонения в работе механизмов, предотвращая возникновение аварийных ситуаций и незапланированных простоев на производстве. Обучение нейросетей распознавать ранние признаки деградации материалов на основе анализа вибраций и температурных полей является одной из самых сложных задач современной инженерии. Каждое внедренное техническое решение должно проходить длительный этап тестирования в виртуальной среде перед запуском в реальную эксплуатацию на критически важных промышленных объектах. Инновации в области компьютерного моделирования способствуют созданию производств, которые способны самостоятельно адаптироваться к изменениям типа выпускаемой продукции. Цифровизация промышленного сектора выступает мощным катализатором экономического роста и повышения качества выпускаемых товаров.</p>
<p>Безопасность промышленных данных при использовании цифровых двойников во многом зависит от устойчивости каналов связи и алгоритмов шифрования к внешним кибернетическим угрозам. Разработчики постоянно совершенствуют методы защиты информационных систем от несанкционированного доступа, который может привести к искажению виртуальной модели и неверным управляющим решениям. Обучение систем защиты выявлять аномальные попытки изменения параметров цифрового двойника повышает общую надежность функционирования критической инфраструктуры государства. Прозрачность процессов формирования данных и их передачи является обязательным условием для успешной сертификации таких систем международными аудиторскими организациями. Юридическая база в этой сфере совершенствуется параллельно с техническим прогрессом, устанавливая жесткие правила владения и использования цифровой интеллектуальной собственности. Мы стремимся к созданию технологий, которые делают промышленность не только более прибыльной, но и абсолютно защищенной.</p>
<p>Экономическая эффективность создания виртуальных копий проявляется в значительном сокращении времени выхода новой продукции на рынок за счет ускорения этапа проектирования. Промышленные предприятия могут проводить тысячи виртуальных тестов различных модификаций изделий, выбирая оптимальный вариант без изготовления физических прототипов. Обучение систем эффективно взаимодействовать в рамках единой цифровой экосистемы предприятия открывает новые возможности для сквозного управления качеством продукции. Использование данных о состоянии оборудования в реальном времени помогает эффективно снижать затраты на техническое обслуживание за счет перехода к ремонтам по фактическому состоянию. Технологии цифровых двойников выступают драйвером научно-технического прогресса в секторе машиностроения, энергетики и химической промышленности. Будущее интеллектуальных производственных систем неразрывно связано с качественным повышением производительности труда и квалификации инженерных кадров.</p>
<p>Адаптация виртуальных моделей для работы в условиях быстро меняющихся параметров внешней среды требует использования адаптивных алгоритмов управления и мощных аналитических инструментов. Обучение моделей эффективно обрабатывать информацию из различных источников позволяет предприятию сохранять высокую стабильность работы при колебаниях цен на энергоносители. Архитектурная гибкость современных программных решений обеспечивает возможность легкой интеграции цифрового двойника в существующие автоматизированные системы управления технологическими процессами. Это позволяет постоянно модернизировать программную часть без необходимости длительной остановки реального производства для внесения конструктивных изменений. Инновации в области искусственного интеллекта и математической физики открывают путь к созданию полностью автономных заводов, работающих под контролем цифровых систем. Мы работаем над тем, чтобы высокие технологии стали доступным, понятным и надежным инструментом современной промышленной политики.</p>
<p>Развитие методов облачного хранения и систем распределенных вычислений позволяет промышленным компаниям создавать цифровые двойники даже для территориально распределенных объектов инфраструктуры. Система строит единую информационную модель, которая объединяет данные из удаленных филиалов в целостную картину состояния всего производственного комплекса. Обучение алгоритмов сопоставлять данные от тысяч датчиков повышает стабильность работы сложных энергетических сетей и магистральных трубопроводов. Рациональное использование сетевых протоколов связи позволяет эффективно передавать огромные объемы телеметрической информации с минимальными потерями времени. Эти исследования на стыке информатики, автоматики и промышленной инженерии являются основой для создания надежных систем мониторинга национального масштаба. Технологический суверенитет в этой стратегически важной области обеспечивается за счет активного развития собственных программных продуктов.</p>
<p>Этическая сторона внедрения тотальной цифровизации и замены части инженерного труда алгоритмами сегодня активно обсуждается учеными и общественностью. Важно обеспечить, чтобы автоматизация служила помощником человека, расширяя его возможности в управлении сложными процессами, а не замещая его полностью. Обучение специалистов новым методам взаимодействия с искусственным интеллектом требует глубокого междисциплинарного подхода с привлечением экспертов в области эргономики. Прозрачность процессов принятия решений виртуальной моделью помогает персоналу лучше понимать логику автоматики и доверять рекомендациям системы. Мы создаем интеллектуальные комплексы, которые основаны на принципах безопасности, эффективности и высокой ответственности перед обществом. Социальное признание пользы технических инноваций является необходимым условием для их успешного и гармоничного внедрения в жизнь.</p>
<p>Постоянное обновление учебных планов в технических университетах гарантирует подготовку кадров, способных проектировать и эксплуатировать такие масштабные цифровые системы. Студенты факультетов компьютерной технологии изучают современные методы объектно-ориентированного моделирования, численные методы и теорию автоматического управления. Научные лаборатории становятся ведущими площадками для смелых экспериментов с виртуальными моделями реальных технологических установок. Поддержка молодых талантов и развитие университетских стартапов в области системной интеграции способствуют укреплению научного потенциала страны. Знания и инновации являются главными инструментами в построении успешного промышленного будущего нашего государства в двадцать первом веке. Мы с большим оптимизмом смотрим в завтрашний день, опираясь на фундаментальные достижения отечественной академической школы.</p>
<p>Рациональное использование данных, собираемых с помощью цифровых двойников, позволяет постоянно и эффективно совершенствовать общую базу знаний промышленной отрасли. Каждая нестандартная ситуация или поломка, зафиксированная в цифровом журнале, становится ценным обучающим примером для предотвращения подобных инцидентов в будущем. Обучение моделей в распределенной цифровой среде обеспечивает высочайшую скорость обмена опытом между различными предприятиями одной отрасли. Архитектурные решения в области управления данными надежно защищают интеллектуальную собственность компаний от промышленного шпионажа. Надежность связи между производственным цехом и центром обработки данных является критически важным фактором для функционирования цифровых сервисов. Индустрия связи и автоматизации выступает локомотивом глубокой трансформации современного общества в сторону цифрового совершенства.</p>
<p><strong>Заключение</strong><strong></strong></p>
<p>Фундаментальные исследования в области физики твердого тела и механики газов обеспечивают создание более точных математических ядер для цифровых моделей. Такие системы способны рассчитывать напряжения в материалах и динамику потоков с беспрецедентной детализацией. Обучение специалистов методам параллельного программирования для суперкомпьютерных вычислений является залогом лидерства в цифровой индустрии будущего. Мы изучаем влияние новых физических эффектов на общую точность прогнозирования ресурса работы сложных технических систем. Каждое новое научное открытие в фундаментальных областях знания приближает нас к созданию идеального виртуального мира. Глубокие профессиональные знания остаются самым ценным ресурсом в эпоху тотальной цифровой трансформации мирового производства.</p>
]]></content:encoded>
			<wfw:commentRss>https://web.snauka.ru/issues/2026/02/104235/feed</wfw:commentRss>
		<slash:comments>0</slash:comments>
		</item>
	</channel>
</rss>
