Турбулентность в мировом экономическом пространстве сегодня в центре внимания общественности — активно обсуждается, как компаниям не уйти в штопор и вовремя успеть трансформировать свои бизнес-процессы, скорректировать настройки инфраструктуры или просто временно «приземлить» бизнес. Общество, производство и экономики в целом постоянно усложняются, а значит — усложняются и процессы управления ими, что особенно ярко проявляется в периоды нестабильности. Как следствие, сегодня вырос интерес к цифровым двойникам, прошедшим путь от статичных моделей к активным системам, работающим параллельно с физическими объектами и синхронизируемым с ними с определенной частотой и точностью.

Цифровой двойник — виртуальная репрезентация объектов и процессов реального мира. Теоретически, благодаря преимуществам, свойственным программному обеспечению, — настраиваемость, многократное использование, оперативное обновление, автономия и «интеллектуальность» — цифровые двойники позволяют улучшать эксплуатационные характеристики физического оригинала: отказоустойчивость, гибкость адаптации к изменениям среды эксплуатации и пр. Возможность в реальном времени получать и обрабатывать все доступные данные о своем окружении — способность формировать круговой обзор по всем устройствам, умным вещам и процессам — позволяет цифровым двойникам видеть картину целиком и быстрее, чем человек-оператор, например, промышленной установки, делать правильные выводы в реальном времени, принимать взвешенные решения по повышению эффективности работы оборудования или упреждению сбоев.

Нынешнему всплеску своей популярности цифровые двойники обязаны ускорению темпов цифровизации, обычно сопутствующей ей трансформации бизнес-процессов, а также появлению международных стандартов, упростивших ввод близнецов в эксплуатацию. Однако способен ли цифровой близнец гарантированно и с достаточным уровнем качества обеспечить желательную функциональность оригинала? Ведь даже в физическом мире близнецы отличаются, хотя и внешне похожи.

Польза от цифрового близнеца напрямую определяется качеством входных данных и, соответственно, степенью доверия к выходным данным. Насколько достоверны входные данные и действительно ли они отражают реальность? Какова вероятность того, что расчетное и реальное поведение будут эквивалентны в конкретном фиксированном контексте, в фиксированной среде и в фиксированный момент времени?

Качественные данные — главное препятствие на пути создания полноценного цифрового двойника, которому действительно можно доверять. Для его преодоления нужно решить задачу интеграции данных: сбор и накопление, обеспечение точности и полноты данных, устранение фрагментарности и непротиворечивости, оркестровка данных для их работы в контексте цифрового двойника. Все это требует усилий многих специалистов: аналитиков, администраторов, программистов и пр.

Однако проблема доверия к цифровому двойнику — не единственная. Цифровой близнец со временем не изнашивается и в какой-то момент времени перестанет соответствовать физическому оригиналу и понадобится синхронизация, а интерфейсу цифрового двойника может требоваться несколько разных сервисов обмена данными с различными правилами безопасности, что потенциально создает угрозы манипуляций с данными для «умных» двойников, а значит, и людей, и предприятий.

Другая проблема — масштабируемость. Физические системы могут состоять из нескольких подсистем, взаимодействие которых обеспечивает дополнительные возможности по обнаружению «узких» мест в инфраструктуре, предвосхищению атак и точному ранжированию рисков. Двойники также могут содержать несколько близнецов более низкого порядка, подключаемых по мере необходимости расширения функциональности. Операции масштабирования выполняются согласно политикам, но иногда недостаточно предварительно настроенных политик и функций автоматического конфигурирования. Например, двойник может почувствовать внезапное изменение нагрузки, превышающее все, что предполагали политики, и тогда потребуется вмешательство человека. Имеется пул задач, с которыми не справится цифровой двойник даже с высокоразвитыми ИИ-«мозгами», — существует слишком много переменных, которые необходимо учитывать, согласуя интересы разных подразделений компании или предприятия, и имеется слишком много различных результатов и сценариев использования, которые необходимо поддерживать или оптимизировать.

Как бы то ни было, пришло время новой философии, учитывающей технологии цифровизации, последствия быстрой трансформации бизнес-процессов и особенности работы «умных» цифровых двойников. Философии, которая позволит человечеству эффективно действовать в унисон с турбулентностью окружающего мира. С развитием цифровых двойников, хранящих все данные о людях и процессах, бренды и общественные институты должны научиться работать с ними. Например, финансовые организации будут все чаще признавать цифровые двойники важными инструментами для прогнозирования, оптимизации и персонализации решений для клиентов. Компании, которые хотят добиться успеха, должны показать людям, что им можно доверить своих личных цифровых двойников. В будущем участие человека в производстве сведется к минимуму: определение общей стратегии, инновации, взаимодействие с клиентами и наблюдение за объективностью цифрового двойника.

Цифровые двойники — неотъемлемая часть будущего, однако, как отмечал известный социобиолог и популяризатор науки Эдвард Уилсон: «Проблема в том, что человек — это эмоции из палеолита, средневековые институты и при этом богоподобные технологии», а пока ИТ настроены на работу на людей — идеального цифрового двойника не будет.

Малое качество больших данных

DOI: 10.51793/OS.2022.46.57.002