PhD in Economics
Executive Director, the Research and Engineering Center for Innovative Technologies, Moscow Institute of Physics and Technology, Deputy Director, Business School of High Technologies, Moscow Institute of Physics and Technology (National Research University), Dolgoprudny
Address for correspondence: A.A. Gorbatikov, 9 Institutskiy per., Dolgoprudny, Moscow Region, 141701, Russian Federation
к.э.н.
Исполнительный директор Научно-исследовательского и инжинирингового центра инновационных технологий МФТИ, заместитель директора Бизнес-школы высоких технологий Московского физико-технического института (национального исследовательского университета), г. Долгопрудный
Адрес для корреспонденции: А.А. Горбатиков, 141700, Московская обл., г. Долгопрудный, Институтский пер., д. 9
Директор Центра науки и технологий искусственного интеллекта Московского физико-технического института (национального исследовательского университета), г. Долгопрудный
Научный стажер АНО ВО «Международный банковский институт имени Анатолия Собчака», Санкт-Петербург, Россия
Адрес для корреспонденции: А. С. Микуленков, 141700, Московская обл., г. Долгопрудный, Институтский пер., д. 9.
Статья посвящена обзору технологий «цифровых двойников». Рассматриваются основные элементы технологического перехода к Индустрии 4.0. Перечислены характерные черты, отличающие «цифрового двойника» от первоисточника. Описана методология создания и основные задачи технологии «цифровой двойник» в целях промышленной автоматизации или предсказательной аналитики. Авторами определены задачи, которые решают «цифровые двойники». Представлен мировой и российский опыт создания «предсказательной аналитики» и разработки «высокоадекватных цифровых моделей» реальных объектов и процессов физического мира.
The article is devoted to a review of the technologies of «digital twins». The main elements of the technological transition to Industry 4.0 are considered. The characteristic features that distinguish the «digital twin» from the original source are listed. The methodology for creating and the main tasks of the digital twin technology for industrial automation or predictive analytics is described. The authors have identified problems that solve «digital twins». The world and Russian experience in creating «predictive analytics» and developing «highly appropriate digital models» of real objects and processes of the physical world is presented.