Учёные из Пусана создали технологию для точного моделирования заводов

Исследовательская группа Пусанского национального университета (Южная Корея) под руководством профессора Сундо Хонга разработала передовую систему байесовской калибровки, которая решает ключевые проблемы цифровых двойников в автоматизированных системах обработки материалов (AMHS).

Новая технология, опубликованная 8 мая 2025 года и представленная в 80-м выпуске Journal of Manufacturing Systems от 1 июня 2025 года, одновременно оптимизирует параметры калибровки и компенсирует несоответствия между реальными системами и их цифровыми моделями.

Разработка направлена на преодоление двух фундаментальных проблем цифровых двойников: неопределенности параметров (сложности точного измерения реальных параметров) и расхождений в логике работы между физической системой и её цифровой моделью. В отличие от традиционных методов, требующих обширных полевых данных, система профессора Хонга обеспечивает надежную калибровку при значительно меньшем объеме реальных наблюдений.

Технология использует модульную байесовскую калибровку, которая интегрирует полевые наблюдения с предварительными знаниями и моделированием цифровых двойников через вероятностные модели, особенно гауссовские процессы. В ходе исследования были оценены три модели: суррогатная модель (на основе наблюдаемых данных), базовая модель цифрового двойника (с калиброванными параметрами) и усовершенствованная калиброванная модель, учитывающая как параметрические неопределенности, так и несоответствия.

Калиброванная цифровая модель продемонстрировала существенное превосходство в точности прогнозирования над другими тестируемыми подходами. Система успешно масштабируется для крупных интеллектуальных производственных сред и позволяет быстро адаптировать производственные графики к реальным условиям.

В настоящее время технология внедряется на предприятиях Samsung Display, где исследователи сотрудничают с операционными командами для адаптации системы к производственным условиям. Система особенно ценна для сложных производственных процессов, где ручная оптимизация затруднительна, и может применяться в различных отраслях промышленности благодаря своей универсальности.

По словам профессора Хонга, это исследование закладывает основу для создания самоадаптирующихся цифровых двойников, которые могут стать фундаментальной технологией будущего интеллектуального производства.

Источник: Eureka