Цифровые двойники человека: навигатор по производству

Автор: Денис Аветисян

Исследование предлагает практическую основу для внедрения цифровых двойников человека в условиях мелкосерийного производства, определяя приоритетные направления для повышения безопасности и эффективности.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"

Предлагается фреймворк для стратегической приоритизации сценариев использования цифровых двойников человека в условиях предприятий мелкосерийного производства с применением метода Fuzzy AHP-TOPSIS.

Несмотря на активное внедрение цифровых двойников в производственные процессы, человеко-ориентированные аналоги — цифровые двойники человека (HDT) — остаются малоизученными, особенно в условиях гибких производств с высокой долей ручного труда. Данное исследование, озаглавленное ‘Mapping the Future of Human Digital Twin Adoption in Job-Shop Industries: A Strategic Prioritization Framework’, предлагает структурированный подход к определению приоритетов внедрения HDT, выявляя мониторинг осанки и прогнозирование утомляемости как наиболее перспективные направления. Полученные результаты демонстрируют возможность эффективного баланса между инновационностью и практической реализуемостью на ранних этапах внедрения HDT, учитывая зрелость технологий и стоимость реализации. Каким образом предложенная методика может быть адаптирована для других отраслей и специфических производственных сценариев?

Раскрытие Потенциала Человека: Эволюция Благополучия на Производстве

Традиционное машинное производство часто ставило объемы выпуска продукции выше благополучия и безопасности рабочих, что приводило к повышенному риску травматизма и утомления. Исторически сложилось так, что акцент на производительности, особенно в условиях жесткой конкуренции, приводил к пренебрежению эргономикой рабочих мест и недостаточной заботе о физическом и психологическом состоянии персонала. В результате, работники сталкивались с повышенной нагрузкой, монотонностью операций и недостатком времени на отдых, что негативно сказывалось на их здоровье и приводило к снижению эффективности труда. Данный подход, хотя и обеспечивал краткосрочные экономические выгоды, в долгосрочной перспективе приводил к увеличению затрат на лечение травм, выплату компенсаций и текучести кадров, подчеркивая необходимость смены приоритетов в сторону более человекоцентричного производства.

В эпоху развития Индустрии 5.0 наблюдается фундаментальный сдвиг в приоритетах производственных процессов, где в центре внимания оказывается человек и его благополучие. В отличие от предыдущих индустриальных революций, ориентированных преимущественно на автоматизацию и максимизацию производительности, новая парадигма предполагает расширение возможностей работников, вовлечение их в процессы принятия решений и создание устойчивой рабочей среды. Это подразумевает не только обеспечение безопасных условий труда и снижение физической нагрузки, но и развитие профессиональных навыков, поддержку творческого потенциала и создание атмосферы доверия и взаимоуважения. Подобный подход, направленный на гармоничное сочетание технологического прогресса и человеческого капитала, представляется ключевым фактором долгосрочной эффективности и конкурентоспособности предприятий в будущем.

Современные методы оценки и улучшения благополучия работников зачастую оказываются неэффективными в динамичных производственных средах, характерных для предприятий с гибкой структурой выпуска продукции — так называемых job-shop. Традиционные подходы, основанные на усредненных показателях и реактивном устранении проблем, не учитывают уникальные условия работы каждого сотрудника и быстро меняющиеся требования производства. В результате, возникает потребность в персонализированных решениях, способных адаптироваться к индивидуальным нагрузкам, ритмам работы и специфике выполняемых задач. Более того, акцент смещается в сторону проактивных мер — предвидения и предотвращения факторов, негативно влияющих на здоровье и самочувствие работников, — а не простого реагирования на уже возникшие проблемы. Использование передовых технологий, таких как сенсоры, анализ больших данных и машинное обучение, открывает возможности для создания систем, способных в режиме реального времени оценивать состояние работника и предлагать индивидуальные рекомендации по оптимизации рабочего процесса и снижению риска переутомления.

Цифровой Двойник Человека: Новая Парадигма Производства

Цифровой двойник человека (HDT) представляет собой виртуальную копию работника, созданную на основе интеграции данных о его физическом и когнитивном состоянии в режиме реального времени. Данные собираются с использованием носимых датчиков, таких как акселерометры, датчики сердечного ритма и электроэнцефалографы (ЭЭГ), а также путем анализа данных о производительности и поведения. Полученная информация включает в себя параметры, характеризующие уровень усталости, концентрацию внимания, когнитивную нагрузку и психофизиологическое состояние, что позволяет создать динамическую модель, отражающую текущее состояние работника и его потенциальные возможности.

Цифровые двойники человека (ЦДЧ) позволяют проводить предиктивное моделирование утомляемости работников, анализируя в реальном времени данные о физиологическом и когнитивном состоянии. Это достигается за счет интеграции данных с носимых датчиков, данных о рабочей нагрузке и истории производительности. На основе полученных моделей, системы могут оптимизировать распределение задач, автоматически корректируя график работы и сложность заданий для минимизации риска ошибок, вызванных усталостью. Алгоритмы прогнозирования утомляемости позволяют заблаговременно выявлять работников, находящихся в зоне риска, и предлагать корректирующие меры, такие как перерывы или изменение типа выполняемой работы, что способствует повышению безопасности и эффективности труда.

Использование цифровых двойников человека (HDT) в симуляциях обучения навыкам и при распределении задач с учетом состояния здоровья позволяет значительно повысить безопасность и эффективность рабочих процессов. Симуляции, основанные на HDT, предоставляют реалистичную среду для отработки навыков без риска для персонала и материальных ресурсов. В свою очередь, системы распределения задач, использующие данные о физическом и когнитивном состоянии работника, полученные от HDT, позволяют назначать задачи с учетом текущей утомляемости и когнитивной нагрузки, минимизируя вероятность ошибок и повышая производительность. Это особенно актуально для работ, связанных с повышенным риском или требующих высокой концентрации внимания, например, в авиации, медицине или на производстве.

Приоритеты и Осуществимость: Многокритериальный Подход

Внедрение решений на основе данных о состоянии здоровья (HDT) требует тщательной оценки нескольких ключевых факторов. Затраты на внедрение, включая стоимость оборудования, программного обеспечения и интеграции, являются критическими. Сложность требований к данным, определяемая объемом, разнообразием и частотой сбора данных, напрямую влияет на ресурсы, необходимые для обработки и анализа. Уровень технологической зрелости, отражающий стабильность, надежность и доступность технологий, влияет на риски внедрения и потенциальную масштабируемость решения. Оценка этих факторов позволяет определить наиболее целесообразные HDT-решения, учитывая доступные ресурсы и потенциальную отдачу от инвестиций.

Метод Fuzzy AHP-TOPSIS представляет собой структурированный подход к оценке вариантов использования HDT (Human Data Technologies) на основе экспертных оценок и показателей эффективности. Применение данного метода позволяет ранжировать варианты использования, учитывая субъективные и объективные критерии. Важным показателем валидности модели является Consistency Ratio (CR), который в данном случае составил 0.08. Значение CR ниже порога 0.1 указывает на согласованность экспертных оценок и, следовательно, на надежность результатов ранжирования. Использование CR обеспечивает объективность и прозрачность процесса принятия решений при выборе наиболее перспективных вариантов применения HDT.

В рамках предложенной методики приоритезации, для предприятий малых серийного производства (job-shop industries) наиболее перспективными и практически реализуемыми сценариями использования технологий Human Digital Twins (HDT) признаны мониторинг осанки и прогнозирование утомляемости. Данный приоритет обусловлен максимальным влиянием этих сценариев на повышение безопасности труда (Safety Impact) при одновременном учете ограничений ресурсов. Выбор обусловлен комплексной оценкой, включающей техническую зрелость технологий и потенциал для масштабирования, что позволяет обеспечить устойчивое внедрение и адаптацию к будущим потребностям производства.

Метод приоритизации учитывает масштабируемость предлагаемых решений, обеспечивая их адаптацию к будущим потребностям производства. При этом наибольший вес в оценке придавался уровню технологической зрелости ($0.352$) и влиянию на безопасность труда ($0.343$), совместно формируя приблизительно $70\%$ от общего веса критериев. Такой подход позволяет выделить решения, которые не только эффективны в текущих условиях, но и обладают потенциалом для развития и интеграции в изменяющуюся производственную среду.

К Проактивному и Человекоцентричному Будущему

Интеграция высокоточных датчиков (HDT) с системами мониторинга эргономики позволяет производителям перейти к проактивному подходу в вопросах охраны здоровья и безопасности работников. Вместо реагирования на уже возникшие проблемы, такие системы непрерывно отслеживают положение тела и паттерны движений, выявляя потенциальные риски возникновения травм, связанных с неправильной осанкой или повторяющимися нагрузками. Эта информация позволяет оперативно корректировать рабочие процессы, адаптировать оборудование и предоставлять индивидуальные рекомендации сотрудникам, направленные на предотвращение переутомления и снижения вероятности производственных травм. В результате достигается не только повышение безопасности на производстве, но и улучшение общего самочувствия и продуктивности персонала, создавая более комфортную и эффективную рабочую среду.

Анализ данных, полученных в результате мониторинга рабочих процессов, позволяет создавать адаптивные рабочие пространства, способные динамически подстраиваться под потребности сотрудников. Эта возможность значительно снижает риск производственных травм, оптимизируя эргономику и предотвращая перегрузки. Благодаря постоянному сбору и обработке информации о физическом состоянии и нагрузках на работников, системы могут автоматически регулировать высоту рабочих поверхностей, освещение и другие параметры, создавая оптимальные условия для выполнения задач. В результате, повышается не только безопасность труда, но и общая производительность, поскольку сотрудники работают в более комфортной и эффективной среде, что способствует снижению усталости и повышению концентрации внимания.

Развитие технологий, интегрированных в производственные процессы, все больше соответствует принципам Индустрии 5.0, смещая фокус с автоматизации на сотрудничество между человеком и машиной. Вместо простого увеличения эффективности, акцент делается на создании рабочих сред, адаптированных к потребностям и возможностям работников. Такой подход предполагает не только повышение производительности, но и улучшение условий труда, снижение риска травматизма и, в конечном итоге, повышение благополучия персонала. Внедрение подобных решений позволяет рассматривать производственный процесс как систему, в которой человек является ключевым элементом, а технологии служат инструментом для раскрытия его потенциала и обеспечения безопасной, комфортной и продуктивной рабочей среды.

В отличие от традиционных мер безопасности, реагирующих на уже возникшие проблемы, современные решения стремятся к формированию принципиально новой рабочей среды. Вместо устранения последствий, акцент смещается на предотвращение рисков до их возникновения. Интеграция интеллектуальных технологий позволяет не просто фиксировать отклонения от нормы, но и прогнозировать потенциальные угрозы для здоровья и безопасности работников. Такой проактивный подход способствует созданию устойчивой и саморегулирующейся экосистемы производства, где здоровье человека и эффективность труда взаимосвязаны и поддерживаются на постоянной основе. Это не просто улучшение условий труда, а фундаментальное изменение парадигмы промышленного производства в сторону заботы о человеке и долгосрочной устойчивости.

Исследование, представленное в данной работе, напоминает вскрытие сложного механизма. Авторы, подобно опытным инженерам-реверсерам, стремятся не просто описать систему, но и понять её внутреннюю логику. Как отмечает Брайан Керниган: «Простота — это высшая степень совершенства». Именно к простоте и ясности стремится данная работа, предлагая практичный фреймворк для приоритизации внедрения человеческих цифровых двойников в условиях job-shop производств. Особое внимание к таким аспектам, как мониторинг осанки и прогнозирование усталости, демонстрирует стремление не к абстрактным инновациям, а к решению конкретных, насущных задач, связанных с безопасностью и эффективностью труда. Именно в подобном прагматичном подходе и заключается ценность представленного исследования.

Куда дальше?

Представленная работа — не финальная точка, а скорее, эксплойт, выявивший уязвимость в понимании внедрения цифровых двойников человека. Очевидно, что приоритезация, основанная на нечеткой AHP-TOPSIS, лишь структурирует хаос, но не устраняет его. Вопрос не в том, какие сценарии использования наиболее ‘зрелые’, а в том, как вообще измерить ‘зрелость’ в контексте постоянно меняющихся производственных процессов и, что важнее, человеческого фактора. В конечном счете, попытка формализовать принятие решений в job-shop индустрии — это попытка зафиксировать текущее состояние системы, обрекая её на неминуемое устаревание.

Наиболее интересные направления для дальнейших исследований лежат за пределами оптимизации. Необходимо углубиться в понимание взаимодействия человека и цифрового двойника: как эта связь влияет на когнитивные способности, мотивацию и, в конечном итоге, на производительность. Важно исследовать не только предсказание усталости, но и создание систем, которые активно противодействуют ей, используя возможности цифрового двойника для адаптации рабочего процесса под индивидуальные потребности оператора. Это не просто мониторинг, а активная реконфигурация реальности.

В конечном счете, истинный прогресс потребует отказа от концепции ‘приоритизации’ как таковой. Вместо этого, необходимо создать платформу, позволяющую операторам самостоятельно определять наиболее ценные сценарии использования цифрового двойника, формируя тем самым самоорганизующуюся систему, способную адаптироваться к любым изменениям. Именно в этом кроется настоящий вызов — взломать парадигму управления, переложив ответственность за принятие решений на тех, кто непосредственно участвует в производственном процессе.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.15713.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-11-22 02:52