Сбор и анализ исходных данных

Работа начинается с аудита существующих процессов, оборудования и роботов. Фиксируются ключевые показатели: скорость и точность операций, энергопотребление, нагрузка на механизмы, производственные циклы. Формируется карта взаимодействий систем и точек возможных сбоев.

Моделирование цифровых двойников

На основе собранных данных создаются точные цифровые двойники оборудования, производственных линий и роботизированных систем. В симуляции учитываются динамика движения, физические ограничения, алгоритмы управления, параметры сенсоров и систем автоматизации.

Применение симуляций и оптимизации

Цифровые двойники используются для:

• тестирования новых алгоритмов управления и расписаний,
• оптимизации загрузки оборудования и процессов,
• прогнозирования износа и технического обслуживания,
• моделирования сценариев аварий и сбоев без риска для реального производства.

Симуляции выполняются в Nerve Engine с высокой производительностью, реалистичной физикой и поддержкой интеграции с существующими промышленными системами (PLC, SCADA, ROS).

Валидация и интеграция

Результаты симуляций проверяются на исторических данных и пилотных сценариях. Разработанные модели интегрируются в существующие системы мониторинга и управления, позволяя использовать цифровые двойники для поддержки принятия решений в реальном времени.

Измеримый эффект

• Снижение времени тестирования и внедрения новых процессов на 30–50%.
• Уменьшение простоев и аварийных ситуаций до 25%.
• Оптимизация ресурсов и энергопотребления на 15–30%.
• Возможность прогнозирования и предотвращения критических отказов без воздействия на реальное производство.
• Создание платформы для дальнейшего масштабирования, автоматизации и внедрения Industry 4.0 решений.