Совершенствование управления бизнес-процессами цеха сахарного завода на основе технологии цифровых двойников

Для совершенствования управления бизнес-процессами на производстве в последнее время все чаще применяется технология цифровых двойников. Методология применения цифровых двойников первого уровня (имитационная модель процесса) апробирована нами на примере приемочного цеха сахарного комбината, где производится первичная обработка сахарной свеклы и подготовка ее к дальнейшей переработке. Цифровые двойники позволяют предприятиям проводить виртуальное моделирование и тестирование новых производственных концепций, оптимизировать процессы, предсказывать отказы оборудования, проводить диагностику производственных процессов с помощью виртуальных копий, а также совершенствовать методы управления. Создание цифрового двойника процесса приемки свеклы позволило определить качественные характеристики процесса. Поскольку процесс – линейный, пропускная способность цеха определяется равномерным распределением нагрузки по всему контуру. «Узкое место» в системе определяется операцией, занимающей больше времени по отношению к предыдущей и последующей, что будет создавать очередь из транзактов. Анализ прогона модели показал «узкие места» в сети: увеличение очередей из автомобилей на операцию приемки свеклы, на взвешивание БРУТТО и в пропускном пункте на завод. Для решения данной проблемы проведена оптимизация параметров системы, целью которой является выравнивание нагрузки на узлы цеха приемки свеклы, сокращение очередей к обслуживающим устройствам (узлам системы). Проведенный оптимизационный эксперимент показал, что для этого необходимо увеличить количество контрольных проверок свекломассы до трех, скорость загрузки грузовой машины должна составлять 6 мин. В итоге обобщенная (усредненная) функция нагрузки на цех сократилась почти в 2 раза.

1. Прохоров А., Лысачев М. Цифровой двойник. Анализ, тренды, мировой опыт: Монография. Москва: АльянсПринт, 2020. 401 с.

2. Петров С.М., Филатов С.Л., Подгорнова Н.М. Устойчивое развитие сахарного производства на основе цифровых двойников // Сахар. 2023. № 11. С. 16-21. https://doi.org/10.24412/2413-5518-2023-11-16-21

3. Бронская Ю.К., Васильева А.С., Гусманов И.У. и др. Концептуальные основы развития национальной инновационной системы России: структурно-технологическая модернизация отечественной экономики, социально-экономические и технологические факторы развития: Монография. Самара: НИЦ ПНК, 2025. 268 с. EDN: PBUJCZ

4. Хафизов А.М., Борщ И.Д. Общие данные о цифровых двойниках и программных платформах управления цифровыми двойниками // Инновационная наука. 2025. № 5-2. С. 78-79. EDN: FGMNUX

5. Султан Н., Петров В.Е. Литературный обзор: применение автоматизированных цифровых производственных систем на основе цифровых двойников // Современная наука: актуальные проблемы теории и практики. Серия «Естественные и технические науки». 2024. № 7-2. С. 168-172. https://doi.org/10.37882/2223-2966.2024.7-2.32

6. Денисов С.Г. Анализ требований для цифровой платформы по разработке и применению цифровых двойников // Бюллетень инновационных технологий. 2025. Т. 9, № 1 (33). С. 30-33. EDN: XVYUUY

7. Both S., Eggersglüß J., Lehnberger A. et al. Optimizing Established Processes like Sugar Extraction from Sugar Beets – Design of Experiments versus Physicochemical Modeling. Chem. Eng. Technol. 2013;36(12):2125-2136. http://doi.org/10.1002/ceat.201300484

8. Сапронов А.Р., Сапронова Л.А., Ермолаев С.В. Технология сахара: Учебник. Санкт-Петербург: Профессия, 2013. 294 с.

9. Левенцов В.А., Радаев А.Е., Николаевский Н.Н. Аспекты концепции «Индустрия 4.0» в части проектирования производственных процессов // Научно-технические ведомости Санкт-Петербургского государственного политехнического университета. 2017. Т. 10, № 1. С. 19-31. EDN: YGDCJP

10. Trukhachev V., Bobrishev A., Khokhlova E. et al. Personnel Training for the Agricultural Sector in Terms of Digital Transformation of the Economy: Trends, Prospects and Limitations. International Journal of Civil Engineering and Technology. 2019;10(1):2145-2155. EDN: WUHBRA

11. Шананин В.А., Лосев К.Ю. Создание цифровых двойников в строительстве при помощи искусственного интеллекта // Инновации и инвестиции. 2023. № 6. С. 537-360. EDN: NXXOJC

12. Xie J., Jiang H., Qin S. et al. A New Description Model for Enabling More General Manufacturing Systems Representation in Digital Twin. Journal of Manufacturing Systems. 2024;72:475-491. https://doi.org/10.1016/j.jmsy.2023.12.009

13. Zhao J., Aghezzaf E.-H., Cottyn J. An Extension of the Core Manufacturing Simulation Data Standard to Enhance the Interoperability for Discrete Event Simulation. Procedia CIRP. 2024;130:1632-1637. https://doi.org/10.1016/j.procir.2024.10.293

14. Thürer M., Li S.S., Qu T. Digital Twin Architecture for Production Logistics: The Critical Role of Programmable Logic Controllers (PLCs). Procedia Computer Science. 2022;200:710-717. https://doi.org/10.1016/j.procs.2022.01.269

15. Lehnberger A. Industrial Internet of Things for the Sugar Industry-initial Results. Chemie Ingenieur Technik. 2020;92(7):978-982. https://doi.org/10.1002/cite.202000005

16. Паршина И.С., Фролов Е.Б. Разработка цифрового двойника производственной системы на базе современных цифровых технологий // Экономика промышленности. 2020. Т. 13, № 1. С. 29-34. https://doi.org/10.17073/2072-1633-2020-1-29-34