Системный анализ и проектирование цифровых двойников для управления сложными производственными процессами.

1. ВВЕДЕНИЕ 4
2. ЗАДАЧИ РЕШАЕМЫЕ ЦИФРОВЫМИ ДВОЙНИКАМИ 7
2.1. Введение в проблематику управления сложными производственными процессами в отрасли связи 7
2.2. Глобальная актуальность и рыночный контекст 7
2.3. Новизна подхода для отрасли связи 8
2.4. Статистика эффективности и мировые кейсы 9
2.5. Заключение 9
3. СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ ЦИФРОВЫХ ДВОЙНИКОВ В УПРАВЛЕНИИ ТЕЛЕКОММУНИКАЦИОННЫМИ КОМПАНИЯМИ 11
3.1. Актуальность внедрения цифровых двойников в телекоммуникационной отрасли 11
Степень разработанности проблемы 12
3.2. Мировой опыт и современные тренды внедрения цифровых двойников 14
3.3. Архитектурные особенности и интеграция с концепцией Infrastructure as Code 15
3.4. Функциональная специфика и отраслевая уникальность реализации 16
3.5. Перспективные направления развития и синергия с emerging technologies 17
4. АНАЛИЗ СУЩЕСТВУЮЩИХ ПОДХОДОВ 18
4.1. Обзор современных концепций цифровых двойников в промышленности 18
4.2. Эволюция концепции Digital Twin 19
4.3. Мировой опыт внедрения в телекоммуникационной отрасли 20
4.4. Классификация цифровых двойников по функциональному назначению 20
4.5. Исследование методов системного анализа для построения моделей сложных производственных процессов 21
4.5.1. Методы иерархического моделирования производственных систем 21
4.5.2. Онтологические подходы к интеграции разнородных данных 22
4.5.3. Оценка сложности производственных процессов 22
4.6. Анализ ограничений существующих решений применительно к управлению в реальном времени 23
4.6.1. Проблемы задержек в передаче данных 23
4.6.2. Ограничения масштабируемости распределенных систем 24
4.6.3. Жесткость архитектурных решений 24
4.7. Исследование методов системного анализа для построения моделей сложных производственных процессов 25
4.8. Анализ ограничений существующих решений применительно к управлению в реальном времени 26
6. ЭКОНОМИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ. РАСЧЕТНАЯ ЧАСТЬ. 28
6.1. Сводка по перспективам (Радар-чарт) и ТОП-5 KPI 28
2. Анализ ключевых показателей эффективности (KPI SPIEDOMETERS — «Спидометры»): 29
5. ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ МОДЕЛИ 34
5.1. Описание тестового производственного процесса для моделирования 34
5.2. Методика расчета ключевых показателей эффективности (KPI) 34
5.3. Результаты моделирования и анализ влияния цифрового двойника на управление 35
5.4. Сравнение с существующими подходами и оценка достижения поставленных целей 36
6. ЗАКЛЮЧЕНИЕ 38
6.1. Преодоление фрагментарности через системную интеграцию данных и моделей 39
6.2. Достижение принципиально нового уровня адаптивности и прогнозной способности 40
6.3. Подтверждение практической значимости и экономической эффективности 40
6.4. Научный вклад и перспективы дальнейших исследований 41
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 43

Весь текст будет доступен после покупки

Отрасль связи Российской Федерации, представленная ведущими операторами связи такими как ПАО «Вымпел-Коммуникации» (Билайн), ПАО «Мобильные ТелеСистемы» (МТС), ПАО «МегаФон», ПАО «Т2 РТК Холдинг» (Теле2) и другими участниками рынка, включая многочисленных виртуальных операторов (MVNO), формирует критически важный технологический каркас национальной экономики. Данная отрасль обеспечивает интегральное функционирование объектов цифровой инфраструктуры и средств связи, создавая телекоммуникационные, вычислительные и сетевые мощности, необходимые для устойчивого развития информационного пространства страны. Ключевой задачей отрасли является организация максимально эффективной передачи информационных потоков от источника к конечному потребителю без необходимости дополнительной конвертации данных.
Значимость сектора связи определяется его мультипликативным эффектом на все сферы социально-экономической жизни: от предоставления услуг связи населению и обеспечения доступа к социально значимым сервисам до поддержки бизнес-процессов и функционирования государственного управления. Ускорение темпов экономического развития обуславливает необходимость постоянной модернизации отрасли, внедрения цифровых технологий и инновационных подходов к управлению, а также вывода на рынок новых продуктов и услуг, востребованных как корпоративным сектором, так и конечными потребителями.

Весь текст будет доступен после покупки

2. ЗАДАЧИ РЕШАЕМЫЕ ЦИФРОВЫМИ ДВОЙНИКАМИ
2.1. Введение в проблематику управления сложными производственными процессами в отрасли связи
Современная отрасль связи Российской Федерации характеризуется исключительной сложностью и динамичностью. Рост объемов данных, внедрение технологий 5G/6G, развитие интернета вещей (IoT) и повышение требований к качеству услуг (QoS) формируют среду, где традиционные методы управления производственными и сетевыми процессами достигают своего предела эффективности. В этих условиях цифровой двойник (Digital Twin) emerges как ключевая технология парадигмы Индустрии 4.0, предлагая принципиально новый подход к управлению сложными системами.
Цифровой двойник представляет собой не статическую 3D-модель, а динамическую виртуальную копию физического объекта, процесса или системы, которая синхронизируется с ним в реальном времени посредством потоков данных с датчиков (IoT), и на основе технологий искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (ML) способна к симуляции, анализу, прогнозированию и автономной оптимизации. Это переход от реактивного к проактивному и предиктивному управлению.
2.2. Глобальная актуальность и рыночный контекст
Мировой рынок цифровых двойников демонстрирует экспоненциальный рост, что подтверждает его трансформационный потенциал. По данным международных аналитических агентств, в 2023 году его объем был оценен в10,1 млрд долларов США, а к 2028 году прогнозируется рост до110,1 млрд долларовс совокупным годовым темпом роста (CAGR) около36,94%. Ожидается, что к 2025 году более60%промышленных предприятий в мире будут активно использовать эту технологию.
В России, в соответствии с дорожной картой «Технет 4.0» Национальной технологической инициативы, поставлена цель по внедрению цифровых двойников на250 предприятияхс общим объемом инвестиций порядка145 млн рублей. Это свидетельствует о признании технологии на государственном уровне как стратегического инструмента цифровой трансформации.

Весь текст будет доступен после покупки

8. А. В. Вильдеман, А. А. Ташкинов, В. А. Бронников Алгоритм идентификации параметров модели прогнозирования индекса моторики // ИТиВС. — 2013. — №2. — С. 62–68.
9. А.В. Бартенев Разработка цифровых двойников для процессов обучения // Материалы L Самарской областной студенческой научной конференции. Том 1. — Самара, 2024. — С. 368–369.
10. В. Л. Попова, Т. В. Александрова Интеграция системного и процессного подходов к управлению предприятием в рамках национального проекта «Производительность труда и поддержка занятости» // Управленческие науки. — 2021. — №4. — С. 71–85.
11. В. Я. Ананьева, А. И. Водяхо, Н. А. Жукова и др. Использование динамических цифровых двойников при построении киберфизических систем // Известия СПбГЭТУ «ЛЭТИ». — 2024. — №3. — С. 44–55.
12. В.В. Неудачин Реализация стратегии компании. Финансовый анализ и моделирование. — Москва: Издательский дом «ДЕЛО» РАНХиГС, 2011. — 168 с.
13. Вирясов А.Р., Мелькин М.В., Левкин Н.Е. Цифровые двойники: технология, формирующая будущее // Международный журнал информационных технологий и энергоэффективности. — 2024. — №10. — С. 104–109.
14. Высочина О. С., Данич В. Н., Пархоменко В. П. МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ ПРОЦЕССОВ НА ПРОМЫШЛЕННОМ ПРЕДПРИЯТИИ ПРИ ПОМОЩИ СИСТЕМЫ ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ARENA // Радіоелектроніка, інформатика, управління. — 2012. — №1. — С. 82–85.
15. Гладышев Михаил Дмитриевич РАЗРАБОТКА МОДЕЛИ ЦИФРОВОГО ДВОЙНИКА: ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ И ПРАКТИЧЕСКИЕ ПРИМЕНЕНИЯ // Современная наука: актуальные проблемы теории и

Весь текст будет доступен после покупки