В принципе, в моем ответе также содержится ответ на вторую часть вопроса: редуцированная гибридная модель обеспечивает достаточное быстродействие чтобы, будучи подключенной к системам сбора данных, выдавать управляющие воздействия, предсказывать с высокой точностью состояние изделия/характеристики процесса
А.С. Никулин, архитектор цифровых двойников ГК "ПЛМ Урал"
Вопрос хороший, спасибо. Начну с гибридности. Классически для создания структур (принципиально не хочу их называть цифровыми двойниками), позволяющих оптимизировать процессы, применялась обработка большого массива статистических данных. Для изделий таким инструментом стало компьютерное моделирование или массив экспериментальных/эксплуатационных данных. Т.е. в обоих случаях мы видим обработку статистики. Шаг влево-вправо от проторенной дорожки - ошибка экстраполяции и точность прогноза стремительно падает. Потом все поверили в компьютерное моделирование и попытались собрать ЦД только на моделировании. Получилось долго, дорого, не слишком точно. Гибриды строят на основе массива статистических данных и массива данных полученных с помощью компьютерного моделирования (синтетические данные). При этом компьютерная модель периодически сверяет свои прогнозы с данными телеметрии и подвергается коррекции в случае систематического расхождения с фактическими данными. Такая гибридная модель позволяет работать и в области существующей статистики, и в области где статистики нет. При этом за счет постоянной подстройки точность прогнозирования остается на заданном уровне. Если такая модель подключается к системам телеметрии или системам, предоставляющим прогноз изменения различных параметров эксплуатации целевого изделия/системы, то она с высокой точностью может спрогнозировать поведение исследуемого объекта/процесса, даже если параметры “выскочили” из статистического коридора. Если просто, то гибрид это сочетание компьютерной модели, статистики и телеметрии. Каждая из систем следит за остальными и вносит корректировки в себя и в выдаваемые рекомендации.
А.С. Никулин, архитектор цифровых двойников ГК "ПЛМ Урал"
В принципе, в моем ответе также содержится ответ на вторую часть вопроса: редуцированная гибридная модель обеспечивает достаточное быстродействие чтобы, будучи подключенной к системам сбора данных, выдавать управляющие воздействия, предсказывать с высокой точностью состояние изделия/характеристики процесса
А.С. Никулин, архитектор цифровых двойников ГК "ПЛМ Урал"
Вопрос хороший, спасибо. Начну с гибридности. Классически для создания структур (принципиально не хочу их называть цифровыми двойниками), позволяющих оптимизировать процессы, применялась обработка большого массива статистических данных. Для изделий таким инструментом стало компьютерное моделирование или массив экспериментальных/эксплуатационных данных. Т.е. в обоих случаях мы видим обработку статистики. Шаг влево-вправо от проторенной дорожки - ошибка экстраполяции и точность прогноза стремительно падает. Потом все поверили в компьютерное моделирование и попытались собрать ЦД только на моделировании. Получилось долго, дорого, не слишком точно. Гибриды строят на основе массива статистических данных и массива данных полученных с помощью компьютерного моделирования (синтетические данные). При этом компьютерная модель периодически сверяет свои прогнозы с данными телеметрии и подвергается коррекции в случае систематического расхождения с фактическими данными. Такая гибридная модель позволяет работать и в области существующей статистики, и в области где статистики нет. При этом за счет постоянной подстройки точность прогнозирования остается на заданном уровне. Если такая модель подключается к системам телеметрии или системам, предоставляющим прогноз изменения различных параметров эксплуатации целевого изделия/системы, то она с высокой точностью может спрогнозировать поведение исследуемого объекта/процесса, даже если параметры “выскочили” из статистического коридора. Если просто, то гибрид это сочетание компьютерной модели, статистики и телеметрии. Каждая из систем следит за остальными и вносит корректировки в себя и в выдаваемые рекомендации.
А.С. Никулин, архитектор цифровых двойников ГК "ПЛМ Урал"