Как производители авиационной техники могут использовать цифровых двойников для оптимизации производства

Технология цифровых двойниковтихо переписывает правила аэрокосмического производства. Цифровые двойники, когда-то считавшиеся футуристической концепцией, теперь стали важнейшим инструментом для производителей оригинального авиационного оборудования (OEM), стремящихся снизить производственные затраты, ускорить вывод продукции на рынок и повысить надёжность самолётов.

Цифровые двойники — это виртуальные модели, управляемые данными и отражающие физические системы. Они постоянно обучаются на основе реальных данных, помогая OEM-производителям моделировать результаты, тестировать конструкции и прогнозировать потребности в обслуживании задолго до производства или развертывания физического оборудования. Они также могут тестировать новые планировки цехов, чтобы оценить их влияние на производительность.

Такие компании, как Airbus, Rolls-Royce, Siemens и Bell, уже пожинают плоды своих усилий. Airbus сократил сроки производства своих программ A320 и A350, используя цифровые модели полного жизненного цикла (Новости Airbus), а Siemens утверждает, что цифровые двойники сократили затраты на инженерные доработки с 20% до всего лишь 1% для некоторых клиентов в аэрокосмической отрасли (Международные авиационные новости).

В этой статье рассматривается, как производители авиационного оборудования используют цифровых двойников для более быстрого и безопасного проектирования и строительства самолетов, а также для обучения следующего поколения авиационных специалистов.

Что такое цифровые двойники и почему они важны?

Цифровой двойник — это живая, развивающаяся копия физического объекта, процесса или системы, которая имитирует реальное поведение посредством непрерывного получения данных в режиме реального времени. В авиации это может быть двойник двигателя или целой производственной линии.

Создание цифровых двойников стало возможным благодаря таким технологиям, как датчики Интернета вещей (IoT), алгоритмы искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (ML), а также облачная аналитика. Они позволяют производителям виртуально воспроизводить всё: от обтекания крыльев до новых размеров тележек для напитков, прежде чем переходить к физическому производству. Эти модели динамичны, постоянно обновляются эксплуатационными данными и привязаны к симуляциям, реализующим практически бесконечное количество сценариев.

Для производителей оригинального оборудования (OEM) выгода очевидна. Вместо того, чтобы полагаться на дорогостоящий и трудоёмкий метод проб и ошибок, они могут проверять проекты в цифровом формате и избегать дорогостоящих ошибок.

В компании Siemens программное обеспечение для цифровых двойников помогает таким стартапам, как JetZero, стремиться к сроку сертификации самолета всего в пять лет, что значительно быстрее, чем у устаревших программ, таких как Boeing 787 или Airbus A350 (Международные авиационные новости).

Тодд Тутхилл, вице-президент по аэрокосмической, оборонной и судостроительной промышленности в Siemens Digital Industries Software, утверждает, что их технология позволяет построить и сертифицировать 250-местный самолет со смешанным крылом «за две трети времени, которое потребовалось [другим OEM-производителям] для сертификации их последних проектов с чистого листа».

Тутхилл объясняет столь сжатые сроки передовыми технологиями цифровых двойников и утверждает, что теперь они могут «запускать самолет еще до его постройки» — задолго до того, как будет построен завод.

Цифровое двойникование также является центральной частью инициативы Rolls-Royce «IntelligentEngine». Компания использует данные датчиков и аналитику в реальном времени для моделирования поведения двигателей в экстремальных условиях, выходя далеко за рамки традиционных физических испытаний.Rolls-Royce Media).

Ник Уорд, вице-президент по цифровым системам Rolls-Royce, рассказывает:Авиационно-космическое производство и проектированиечто это позволяет уменьшить количество прототипов, сократить сроки, повысить производительность и увеличить окупаемость инвестиций (Проектирование аэрокосмического производства).

По словам Уорда, их реактивные двигатели настолько хорошо спроектированы и обслуживаются, что двигатель Rolls-Royce Trent может облететь земной шар более 1000 раз в промежутках между «значительными поломками двигателя». Многопараметрическая система прогнозирования компании позволяет отслеживать работу деталей и устанавливать точные «сроки предиктивного обслуживания, вплоть до номеров отдельных деталей».

Ускорение проектирования самолетов с виртуальной уверенностью

Цифровые двойники меняют подход OEM-производителей к самым ранним этапам проектирования самолётов. В Airbus инженеры используют физическое моделирование и подробные 3D-модели для ускорения циклов проектирования и снижения количества проблем с качеством, особенно для семейств A320 и A350 (Новости Airbus).

FlightLab компании Airbus — модифицированный вертолёт H130 — использовался для испытаний систем автономного управления, предотвращения столкновений с несущими винтами и упрощённой электродистанционной системы управления. В то же время, демонстрационный образец DisruptiveLab нацелен на снижение сопротивления и сокращение выбросов CO₂. По оценкам компании, DisruptiveLab может снизить расход топлива на 50% по сравнению с текущими конструкциями (Вертикальный).

Rolls-Royce использует аналогичный подход при разработке двигателей (Rolls-Royce Media). Вице-президент Ник Уорд говорит: «Авиакомпании ежедневно получают новую точную информацию, которая бесперебойно используется их планировщиком технического обслуживания».

Первые отчеты Rolls-Royce демонстрируют огромный прогресс: интеграция данных значительно продлевает срок службы двигателей и других дорогостоящих компонентов, даже увеличивая время до первого демонтажа двигателя почти на 50% (Авиационно-космическое производство и проектирование).

«При таком уровне мониторинга и данных, — говорит Уорд, — их «прежние подходы к профилактическому обслуживанию устарели». Отказы почти всегда отслеживаются на уровне отдельных деталей, причём задолго до плановых циклов технического обслуживания.

Компания достигла «100% успеха» в достижении своей цели — «ноль ложных прогнозов».

В этих примерах цифровые двойники позволяют производителям оригинального оборудования быстрее создавать более интеллектуальные и безопасные самолеты — с меньшим количеством сюрпризов в плане производства и эксплуатационных характеристик.

Более интеллектуальное производство: как OEM-производители оптимизируют производственные линии

Проектирование самолёта — одна из задач. Производство самолёта в нужном масштабе, эффективно и без задержек — другая. Здесь цифровые двойники также оказываются бесценными, особенно при планировании и моделировании производственных линий.

JetZero делает ставку на то, чтобы производство было выполнено правильно с первого раза. Используя инструменты цифровых двойников Siemens, компания может моделировать производственные процессы, выявлять узкие места и оптимизировать планировку завода ещё до начала строительства (Международные авиационные новости). «Мне не терпится построить [цифровой двойник] завода, чтобы потом обнаружить, что я его неправильно спроектировал», — рассказал вице-президент Siemens Тодд Татхилл в интервью Aviation International News (AIN). В этом и заключается суть этой технологии: исправлять ошибки виртуально, а не физически.

Airbus применяет аналогичный подход к своим демонстрационным самолётам PioneerLab и Racer, где тестируется всё: от датчиков удара ротора до аэродинамической эффективности и гибридных силовых установок. Цель — проверка компонентов и параллельная оптимизация сборочных линий и протоколов технического обслуживания.Вертикальный).

На предприятиях компании в Ильескасе и Сент-Элуа цифровые двойники отслеживают всё: от вибрации оборудования до температуры и влажности. Эти данные используются для принятия решений по контролю качества, обслуживанию оборудования и оптимизации рабочих процессов.Новости Airbus). Кроме того, умные очки и планшеты позволяют проводить виртуальное обучение рабочих фабрик еще до того, как они выйдут на производственный участок.

Технологические достижения ошеломляют. Вертолёт Airbus Racer экономит 20% топлива, переводя один из двух двигателей в режим ожидания на крейсерской высоте, при этом сохраняя скорость, значительно превышающую скорость обычных вертолётов. Кроме того, его крыло может обеспечивать 40% подъёмной силы вертолёта, снижая нагрузку на несущий винт. Оно также снижает вибрации, повышая комфорт пассажиров и пилота.Новости Airbus).

Сокращение времени простоя самолетов

Для производителей оригинального оборудования (OEM) и эксплуатантов авиационной техники простой — это катастрофа. Каждый простой воздушного судна — это потеря дохода, проблемы с планированием и каскадные задержки. Помимо производства, цифровые двойники играют всё более важную роль для компаний, занимающихся техническим обслуживанием, ремонтом и капитальным ремонтом (MRO).

Цифровой двойник двигателя или компонента шасси может непрерывно получать данные от встроенных датчиков Интернета вещей, отслеживать износ и моделировать ухудшение характеристик в различных условиях. Например, компания GE разработала цифровые двойники для отдельных компонентов, таких как шасси, для детального анализа жизненного цикла деталей (AeroTime).

По данным Deloitte, программы предиктивного технического обслуживания могут сократить время простоя самолетов на 15%, повысить производительность труда на 20% и сократить расходы на техническое обслуживание на 18–25% (AeroTime). McKinsey добавляет, что такой подход также может повысить доступность самолетов на целых 15%.

Air France–KLM — одна из крупнейших авиакомпаний, активно использующих цифровые двойники, усовершенствованные с помощью искусственного интеллекта. Объединяя инструменты генеративного ИИ из Google Cloud с данными датчиков всего парка, авиакомпания может сократить время анализа данных технического обслуживания с нескольких часов до нескольких минут (AeroTime). На сегодняшний день Air France-KLM использовала более 900 000 просмотров 104 цифровых двойников для достижения этих побед в области надежности (Matterport).

Цифровые двойники также используются для предполетного обхода пилотов и сокращают время уборки экипажа до 30%, повышая готовность самолета к полету (Matterport).

В компании Delta Air Lines почти 1000 магистральных воздушных судов подключены к платформе Airbus Skywise, которая позволяет передавать потоки данных в режиме реального времени на их цифровые двойники. Более 50 000 пользователей используют систему для прогнозирования износа, оптимизации графиков технического обслуживания и предотвращения случаев невыполнения обязательств (AoG).Новости Airbus).

Компания Lockheed Martin изучает ещё более футуристическое применение: создание цифровых двойников «e-Pilot», которые будут контролировать не только системы самолёта, но и пилотов-людей в режиме реального времени. Эти цифровые вторые пилоты в конечном итоге смогут помогать в критически важных операциях.AeroTime).

Моделирование, обучение и развитие персонала

По мере развития цифровых систем должны развиваться и люди, которые их эксплуатируют и обслуживают. Это становится всё более серьёзной проблемой в авиации, где персонал стареет, а следующему поколению требуются совершенно новые навыки — в равной степени как механические, так и цифровые.

Отрасль сталкивается с нехваткой технических специалистов, свободно владеющих цифровыми технологиями. Прогноз Boeing на 2024 год предусматривает появление 716 000 новых специалистов по техническому обслуживанию в течение следующих двух десятилетий, а Совет по образованию авиационных техников (ATEC) предупреждает о нехватке инструкторов для их обучения.AeroTime).

В отличие от других отраслей, где ИИ может заменить рабочих, в авиации нужны квалифицированные специалисты для работы.сЦифровые инструменты. Развитие цифровых двойников означает, что современным техническим специалистам необходимо разбираться в моделях данных, предиктивной аналитике и инструментах моделирования, а также в традиционных навыках работы с ключами. Программы обучения адаптируются медленно, но динамика есть.

Дополненная реальность (AR), виртуальная реальность (VR) и иммерсивное моделирование становятся важнейшими компонентами программ повышения квалификации. Аналогичным образом, такие решения, как AK GO и AK View, предоставляют учебные среды на основе дополненной реальности, которые имитируют действия в чрезвычайных ситуациях и задачи технического обслуживания (AeroTime).

Компания Leonardo пошла еще дальше, создав цифровой двойник своего демонстрационного беспилотного вертолета Proteus, который позволяет командам разрабатывать и тестировать компоненты виртуально, задолго до того, как какой-либо реальный самолет поднимется в воздух (Вертикальный). Синтетическая среда служит одновременно и «песочницей» разработки, и учебным симулятором.

Открытие Центра цифровых двойников в Великобритании в мае 2024 года станет ещё одним важным шагом. Центр, ориентированный на аэрокосмическую, космическую и морскую отрасли, способствует стандартизации и созданию общей инфраструктуры, чтобы сделать обучение на базе цифровых двойников более доступным.Организация НАТО по науке и технологиям).

Цифровые тестовые среды также играют ключевую роль в обеспечении соответствия обучения на основе симуляций нормативным требованиям. Новые фреймворки направлены на интеграцию программ повышения квалификации пилотов с возможностями симуляторов, сокращая разрыв между реалистичностью обучения и стандартами сертификации.Королевское авиационное общество).

Для успешного использования инструментов искусственного интеллекта необходимо обучение. Возможно, будущее авиации за цифровыми технологиями, но оно по-прежнему зависит от высококвалифицированных специалистов.

Реальность, управляемая ИИ

Siemens расширяет границы взаимодействия искусственного интеллекта и реального мира с помощью своего NX Immersive Designer, который сочетает в себе дополненную реальность, голосовые команды и генеративный искусственный интеллект, позволяя инженерам взаимодействовать с 3D-моделями в контексте реального мира (Siemens Newsroom).

На Парижском авиасалоне 2025 года компания Siemens сравнила этот опыт с функциональной голопалубой (из телевизионного шоу)Звездный путь), воплощая в жизнь проекты самолетов в полностью иммерсивных средах (Международные авиационные новости).

Система автономного управления Matrix от Sikorsky уже используется в реальных миссиях. В 2024 году она позволила вертолёту Black Hawk автономно обнаружить и потушить условный лесной пожар, определив источник возгорания, определив местоположение вертолёта и выполнив точный сброс воды без участия пилота.Вертикальный).

Проблемы и препятствия на пути внедрения

Несмотря на все обещания, OEM-производители сталкиваются со значительными препятствиями при масштабном внедрении технологии цифровых двойников.

Интероперабельность — одна из самых сложных задач. Интеграция платформ цифровых двойников в сложные,многонациональные цепочки поставокЭто непростая задача. Производители работают с сотнями поставщиков, каждый из которых использует свои инструменты, стандарты и форматы данных. Обеспечение бесперебойного и безопасного обмена данными между этими системами — серьёзная задача.

Стоимость — ещё один ограничивающий фактор. Хотя цифровые двойники часто приводят кдолгосрочные сбереженияНачальные инвестиции могут быть значительными. Сложные датчики, облачная инфраструктура, гарнитуры дополненной реальности (AR), лицензии на программное обеспечение и программы обучения — всё это складывается в общую сумму. Для небольших OEM-производителей или поставщиков второго и третьего уровня окупаемость инвестиций может занять несколько лет.

Кроме того, существует дефицит кадров. Как отмечалось ранее, системы цифровых двойников требуют гибридной рабочей силы, сочетающей механические навыки с цифровой грамотностью. В настоящее время наш текущий кадровый резерв не справляется с потребностями. Компании уже испытывают нехватку специалистов с традиционной подготовкой, не говоря уже о тех, кто умеет эффективно использовать новые технологии искусственного интеллекта (ИИ).AeroTime).

Наконец, нормативная база всё ещё не дотягивает до уровня. Хотя такие агентства, как EASA (Европейское агентство по безопасности полетов) и FAA (Федеральное управление гражданской авиации), начинают включать моделирование в процедуры сертификации, сохраняется неопределённость относительно того, как будет применяться цифровая валидация, особенно когда речь идёт о компонентах, критически важных для безопасности (Королевское авиационное общество).

Что дальше: ближайшее будущее цифровых двойников и искусственного интеллекта в авиации

Текущий импульс развития цифровых двойников в авиации очевиден, и он только набирает обороты. Производители оригинального оборудования (OEM) вкладывают значительные средства в моделирование, искусственный интеллект (ИИ) и иммерсивные среды проектирования, что свидетельствует о серьёзном изменении подходов к проектированию, производству и даже сертификации самолётов.

Все чаще важнейшие решения по проектированию и производству принимаются в цифровой среде — задолго до того, как хоть одна физическая деталь будет обработана или установлена.

Ярким примером является компания JetZero, чья стратегия создания цифровых двойников выходит за рамки самого самолета и включает в себя завод, на котором его будут строить.

Моделируя каждую деталь продукта и производственной среды, JetZero создаёт прецедент того, как цифровые доказательства могут однажды заменить традиционные процессы инспекции и сертификации. Вместо того, чтобы ждать длительных физических проверок и дорогостоящих итеративных доработок, компании вскоре смогут предоставлять регулирующим органам виртуальные демонстрации, подтверждающие соблюдение стандартов безопасности и качества, — ещё до установки первого инструмента.Международные авиационные новости).

Искусственный интеллект также открывает новые горизонты в области охраны окружающей среды. Взять, к примеру, вертолёт Airbus Racer, разработанный в рамках инициативы Clean Sky 2 (Чистая авиация Европейского Союза,Вертикальный). Стремление к более экологичным полетам побудило компанию разработать систему искусственного интеллекта, которая позволяет отключать один двигатель во время полета. Это яркий пример того, как инструменты искусственного интеллекта создают более быстрые и эффективные технологии, которые приносят пользу людям и планете.

Общая инфраструктура, поддерживающая цифровые двойники, стремительно развивается. Среды цифровых двойников становятся взаимосвязанными системами, служащими общими источниками достоверной информации для целых организаций.

Платформы Skywise от Airbus и 3DEXPERIENCE от Dassault Systèmes служат яркими примерами этой эволюции. Обе платформы становятся основополагающими центрами для совместной работы в режиме реального времени в масштабах всей компании.Новости Airbus). Эти платформы позволяют принимать решения на основе моделирования на всех уровнях бизнеса.

Цифры говорят об их популярности. Более 370 000 клиентов (12,5 миллионов конечных пользователей) в настоящее время используют 3DEXPERIENCE в качестве платформы автоматизированного проектирования (САПР). Клиенты представляют 12 отраслей в 159 странах (Dassault Systems).

Широкая интеграция платформы свидетельствует о том, что использование ИИ, по крайней мере, в некоторых бизнес-процессах, стало общепринятым. Те же генеративные технологии, которые трансформируют аэрокосмическую отрасль, меняют и другие отрасли, такие как автомобилестроение, космос и энергетика. Инструменты ИИ ускоряют создание прототипов, сокращают количество отходов и позволяют командам моделировать сложные системы и проверять предположения.

По мере того, как всё больше организаций внедряют моделирование данных и аналитику на основе ИИ, аргументы в пользу более широкого внедрения только растут. Для любой компании, которая разрабатывает продукты, управляет системами, анализирует данные о производительности или внедряет протоколы управления, ИИ обеспечивает немедленную и измеримую ценность.

Технология цифровых двойников ИИ лежит в основе авиации. То, что начиналось как инструмент визуализации и проектирования, стало краеугольным камнем инноваций практически для всех аспектов управления полётами и воздушными судами. Вскоре эта технология будет определять управление воздушным пространством в режиме реального времени и персонализированный подход к обслуживанию пассажиров. Граница между виртуальным и физическим будет становиться всё более размытой.

Укрепите свою цепочку поставок для авиации с помощью искусственного интеллекта, созданного для обеспечения бесперебойной работы в реальных условиях.

Воспользуйтесь ePlaneAI, чтобы снизить риск простоя самолёта, оптимизировать управление запасами и использовать данные о техническом обслуживании для принятия решительных мер. Поговорите с представителем ePlaneAI сегодня и узнайте, почему наши клиенты видят реальную окупаемость инвестиций с первого же месяца.Давайте подключимся сейчас.

Часто задаваемые вопросы

Как долго существует технология цифровых двойников?

Концепция цифровых двойников восходит к программе НАСА «Аполлон» 1960-х годов, когда инженеры создавали точные наземные копии космических кораблей для моделирования сбоев и тестирования критически важных сценариев перед полетом (Сервер технических отчетов NASA). Основополагающие теоретические корни уходят ещё дальше — к книге Дэвида Гелернтера 1991 годаЗеркальные миры, которая предполагала цифровые отражения сложных систем(Обезьяна).

Производственные приложения появились в 2002 году, когда доктор Майкл Гривз из Мичиганского университета представил модель зеркальных пространств, поместив физический актив, виртуальный аналог и канал передачи данных в центр того, что мы теперь называем цифровыми двойниками (МДПИ).

Однако сам термин «цифровой двойник» был впервые придуман в 2010 году технологом НАСА Джоном Викерсом, который официально определил его в дорожной карте агентства по репликации, моделированию и обслуживанию космических аппаратов (В).

Как давно технология цифровых двойников используется в авиации?

С момента появления этой технологии цифровые двойники использовались в аэрокосмической отрасли. Впервые цифровые двойники были использованы в программе НАСА «Аполлон» в 1960-х годах.Сервер технических отчетов NASA).

Другие отрасли, включая производство, автомобилестроение, здравоохранение, строительство и архитектуру (AEC), не начинали осмысленное внедрение технологии цифровых двойников до 2010-х годов, поскольку это сделало возможными такие технологии, как датчики Интернета вещей и облачные вычисления (Deloitte Insights).

В начале 2020-х годов такие города, как Сингапур, Шанхай и Хельсинки, внедрили цифровые двойники для моделирования городской инфраструктуры, транспортных схем и воздействия на окружающую среду. В то же время коммунальные предприятия начали внедрять цифровые двойники для мониторинга электросетей, трубопроводов и систем водоснабжения в режиме реального времени (Deloitte Insights,PricewaterhouseCoopers).

Являются ли цифровые двойники конечной точкой эволюции технологий ИИ?

Цифровые двойники — это середина, а не конец пути. Цифровые двойники — основа для следующей главы: когнитивные двойники и цифровые потоки (Школа технологий Папского католического университета Параны).

Когнитивные двойники выходят за рамки зеркального отображения и моделирования систем; они используют ИИ и машинное обучение для принятия автономных решений в режиме реального времени. Эти модели нового поколения способны оптимизировать производство, перенаправлять логистику и даже корректировать свои действия без вмешательства человека. Siemens уже разрабатывает системы, объединяющие ИИ с потоками данных в реальном времени, что позволяет более эффективно реагировать на промышленные сети (Siemens Xcelerator).

Вторым рубежом является цифровая нить, которая связывает отдельные двойники на протяжении всего жизненного цикла продукта. В отличие от автономных моделей, цифровые нити интегрируют данные от проектирования до вывода из эксплуатации, обеспечивая сквозную прослеживаемость и оптимизацию на системном уровне. В авиации и обороне это может означать, что регулирующие органы будут проводить виртуальную сертификацию авиационных систем, используя моделирование, заменяющее множество физических испытаний (Deloitte Insights).