Цель статьи заключается в анализе и систематизации рисков реализации цифровых двойников на небольших производственных сборочных участках и поиске предложений по созданию цифрового двойника в неблагоприятных условиях. Материалы и методы исследования – данные об устаревших сборочных участках с низким уровнем автоматизации и анализ текущего состояния цифровизации предприятий и производств. Результаты: в статье рассмотрены особенности и проблемы внедрения технологии цифровых двойников в небольших производственных системах, которые функционируют в условиях ограниченного объема данных, фрагментированной инфраструктуры и низкой цифровой зрелости установленного оборудования. Проанализированы ключевые технологические и организационные риски, возникающие при проектировании цифровых двойников в подобных условиях, а также ограничивающие факторы, влияющие на точность моделей и эффективность их применения. Представлена методология разработки цифрового двойника, ориентированная на предприятия с минимальным уровнем автоматизации, включающая подходы к сбору, структурированию и анализу данных при отсутствии современных средств мониторинга и аналитики. Внимание уделено выбору инструментов, позволяющих сформировать базу данных из разрозненных и низкокачественных источников, а также методам упрощенного моделирования. Предложены меры по снижению технических и организационных рисков на этапах внедрения и эксплуатации цифровых двойников, направленные на постепенное повышение цифровой зрелости производства и обеспечение устойчивого роста эффективности производственных процессов, включающие в себя подготовку персонала, пути оптимизации существующих рабочих процессов и поиска потенциального поэтапного расширения функциональности цифрового двойника по мере повышения зрелости производственной инфраструктуры предприятия. Выводы: переход к гибридным моделям, использующим исторические данные, виртуальные сенсоры и экспертные знания, позволяет поэтапно внедрять цифровую автоматизацию, оптимизировать сборочные процессы и получать экономический эффект без значительных первоначальных инвестиций.
The purpose of this article is to analyze and systematize the risks of implementing digital twins in low-production assembly areas and to identify proposals for creating twins in stable conditions. The materials and methods of the study include data on controlled assembly areas with a high level of automation and an analysis of the current state of digitalization of enterprises and production facilities. Results: The article examines the features and challenges of digital twin technology in low-production enterprises, which operate in conditions of limited data volumes and fragmented and low digital maturity of the installed equipment. Key technologies and organizational risks arising during the design of digital twins in any environment are analyzed, as well as limiting factors affecting the accuracy of models and the effectiveness of their application. A methodology for developing a dual twin is presented, targeted at enterprises with a significant level of automation, including approaches to collecting, structuring, and analyzing data in the absence of modern tools and analytics. Attention is paid to the selection of tools for processing data from disparate and low-quality sources, as well as simplified modeling methods. Measures are proposed to reduce technical and organizational risks in the area of provision and operation of digital twins, aimed at gradually increasing the digital maturity of production and ensuring the growth of efficiency of production processes, including personnel training, ways to optimize work processes, and determining a regular, step-by-step expansion of the twin indicators as the maturity of the enterprise’s production activities increases. Conclusions: The transition to hybrid models using historical data, virtual sensors, and expert knowledge enables the gradual implementation of digital automation, optimization of assembly processes, and economic benefits without significant initial investment.
1. Андрианов А.М. Анализ технологий комплексной цифровизации высокотехнологичного промышленного производства в условиях парадигмы «Индустрия 4.0» // Научные труды Вольного экономического общества России. 2021. № 2. DOI: 10.38197/2072-2060-2021-228-2-298-317. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/analiz-tehnologiy-kompleksnoy-tsifrovizatsii-vysokotehnologichnogo-promyshlennogo-proizvodstva-v-usloviyah-paradigmy-industriya-4-0 (дата обращения: 26.11.2025).
2. Халиулин Р.А. Цифровые двойники как инструмент мониторинга производственных процессов в индустрии 4.0 // Известия Самарского научного центра Российской академии наук. 2023. с. 45-50. DOI: 10.37313/1990-5378-2023-25-2-45-50. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/tsifrovye-dvoyniki-kak-instrument-monitoringa-proizvodstvennyh-protsessov-v-industrii-4-0/viewer (дата обращения: 26.11.2025).
3. Жданов Д.А. Цифровизация отечественных производственных компаний: состояние и перспективы // Экономическая наука современной России. 2023. № 2 (101). С. 127-141. DOI: 10.33293/1609-1442-2023-2(101)-127-141. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/tsifrovizatsiya-otechestvennyh-proizvodstvennyh-kompaniy-sostoyanie-i-perspektivy/viewer (дата обращения: 26.11.2025).
4. Царев М.В., Андреев Ю.С. Цифровые двойники в промышленности: история развития, классификация, технологии, сценарии использования // Известия вузов. Приборостроение. 2021. Т. 64. № 7. С. 517-531. DOI: 10.17586/0021-2454-2021-64-7-517-531. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/tsifrovye-dvoyniki-v-promyshlennosti-istoriya-razvitiya-klassifikatsiya-tehnologii-stsenarii-ispolzovaniya/viewer (дата обращения: 26.11.2025).
5. Старожук Е.А., Яковлева М.В. Анализ основных рисков снижения эффективности деятельности промышленных предприятий при внедрении цифровых двойников в автоматизированную систему управления жизненным циклом продукции // Вопросы инновационной экономики. 2020. Т. 10. № 3. с. 1381-1392. DOI: 10.18334/vinec.10.3.110621. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/analiz-osnovnyh-riskov-snizheniya-effektivnosti-deyatelnosti-promyshlennyh-predpriyatiy-pri-vnedrenii-tsifrovyh-dvoynikov-v/viewer (дата обращения: 26.11.2025).
6. Оганесян О.В., Бурлаченко О.В., Абрамян С.Г. Информационные (цифровые) технологии в машиноведении // The Scientific Heritage. 2020. №57-1. DOI: 10.24412/9215-0365-2020-57-1-20-24. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/informatsionnye-tsifrovye-tehnologii-v-mashinovedenii (дата обращения: 26.11.2025).
7. Булавина Е.В., Павлов И.Н., Булавин Ф.В. Масштабирование практики использования CAD/CAE/CAM-систем на малых предприятиях // Известия вузов. Приборостроение. 2025. Т. 68. № 6. С 536-544. DOI: 10.17576/0021-3454-2 025-68-6-536-544. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/masshtabirovanie-praktiki-ispolzovaniya-cad-cae-cam-sistem-na-malyh-predpriyatiyah/viewer (дата обращения: 26.11.2025).
8. Коннова А.А., Зубченко Е.С. Виртуальные информационно-измерительные приборы // Успехи современного естествознания. 2011. № 7 с. 126-127. URL: https://s.natural-sciences.ru/pdf/2011/7/166.pdf (дата обращения: 26.11.2025).
9. Лоскутов И.А., Скворцова Д.А., Искандарова В.Г. Динамическое нормирование с использованием метода агентного моделирования процесса сборки оборудования для атомных электростанций // Омский научный вестник. 2023. № 1 (185). С.46-52. DOI: 10.25206/1813-8225-2023-185-46-52. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/dinamicheskoe-normirovanie-s-ispolzovaniem-metoda-agentnogo-modelirovaniya-protsessa-sborki-oborudovaniya-dlya-atomnyh/viewer (дата обращения: 26.11.2025).
10. Салаев Р.А., Федоров А.А., Салаева А.В. Имитационное моделирование агрегатно-сборочного производства // Известия Самарского научного центра РАН. 2021. № 1 С. 60-65. DOI: 10.37313/1990-5378-2021-23-1-60-66. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/imitatsionnoe-modelirovanie-protsessov-agregatno-sborochnogo-proizvodstva/viewer (дата обращения: 26.11.2025).
11. Ильин Р.А., Бусаров Е.И., Шурыгин А.Ю. Имитационное моделирование производственной системы с применением программного продукта tecnomatix Plant Simulation // Технические науки – от теории к практике. 2016. № 1 (49). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/imitatsionnoe-modelirovanie-proizvodstvennoy-sistemy-s-primeneniem-programmnogo-produkta-tecnomatix-plant-simulation (дата обращения: 26.11.2025).
12. Кузьменко В.П., Соленый С.В. Разработка модели цифрового двойника для гибридной производственной линии по сборке светодиодных осветительных приборов // Известия вузов. Приборостроение. 2022. Т. 65. № 10. С. 725-734. DOI: 10.17586/0021-3454-2022-65-10-725-734. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/razrabotka-modeli-tsifrovogo-dvoynika-dlya-gibridnoy-proizvodstvennoy-linii-po-sborke-svetodiodnyh-osvetitelnyh-priborov/viewer (дата обращения: 26.11.2025).
13. Босиков И.И. Разработка метода анализа и гибридного имитационного моделирования сложных технических систем переменной структуры // Известия КБНЦ РАН. 2022. № 1 (105). С. 25-40. DOI: 10.35330/1991-6339-2022-1-105-25-40. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/razrabotka-metoda-analiza-i-gibridnogo-imitatsionnogo-modelirovaniya-slozhnyh-tehnicheskih-sistem-peremennoy-struktury (дата обращения: 26.11.2025).
14. Борисов В.В., Авраменко Д.Ю. Нечеткое ситуационное управление сложными системами на основе их композиционного гибридного моделирования // Системы управления, связи и безопасности. 2021. №3. С. 207-237. DOI: 10.24412/2410-9916-2021-3-207-237. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/nechetkoe-situatsionnoe-upravlenie-slozhnymi-sistemami-na-osnove-ih-kompozitsionnogo-gibridnogo-modelirovaniya (дата обращения: 26.11.2025).
15. Голодков Ю.Э., Ёлшин В.В., Ларионова Е.Ю., Лазарев М.С. Особенности внедрения автоматизации сборочных процессов в мелкосерийном производстве // Известия ТулГУ. Технические науки. 2023. Выпуск 12. C. 19-23 DOI: 10.24412/2071-6168-2023-12-23-24. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/osobennosti-vnedreniya-avtomatizatsii-sborochnyh-protsessov-v-melkoseriynom-proizvodstve/viewer (дата обращения: 26.11.2025).