Цифровой двойник технологического процесса для прогнозирования и опережающего управления

Date
2026Publisher
Another Title
Digital twin of the technological process for forecasting and anticipatory control
Bibliographic entry
Барыкин, С. Е. Цифровой двойник технологического процесса для прогнозирования и опережающего управления = Digital twin of the technological process for forecasting and anticipatory control / С. Е. Барыкин, Н. С. Алексеева // Экономическая наука сегодня. – 2026. – № 1 (23). – С. 66-74.
Abstract
В статье предложен методический подход к использованию цифрового двойника технологического процесса как инструмента прогнозирования и поддержки управленческих решений.
Актуальность исследования обусловлена ростом сложности экономических и технологических систем, усилением взаимосвязанности их элементов, а также необходимостью учета динамики потоковых процессов и неопределенности при принятии решений.
Целью работы является разработка подхода, объединяющего моделирование состояния системы и формирование управленческих воздействий в рамках единой концепции цифрового двойника.
Подход основан на представлении технологического процесса как динамической системы взаимосвязанных материальных, информационных и энергетических потоков, формирующих текущее и прогнозируемое состояние объекта управления. Методология исследования включает методы системного анализа, экономико-математического моделирования, а также элементы обработки данных и интеллектуального анализа. Цифровой двойник формализуется как динамическая модель, позволяющая не только отражать текущее состояние системы, но и прогнозировать ее развитие на основе анализа траекторий изменения параметров. Результаты исследования показывают, что предложенный подход обеспечивает возможность сценарного прогнозирования, оценки вероятности перехода системы в критические состояния и формирования опережающих управленческих воздействий. По сравнению с традиционными реактивными методами управления, предлагаемый подход ориентирован на предотвращение неблагоприятных ситуаций. Применение цифрового двойника позволяет связать модель состояния системы с задачами управления на уровне формирования управленческих воздействий.
Практическая значимость работы заключается в возможности применения разработанного подхода для повышения эффективности управления технологическими процессами, выявления узких мест и обеспечения устойчивого функционирования систем в условиях неопределенности и изменчивости внешней среды.
Abstract in another language
This article proposes a methodological approach to using a digital twin of a technological process to forecast and support management decisions.
The relevance of this research is driven by the growing complexity of economic and technological systems, the increasing interconnectedness of their elements, and the need to consider the dynamics of flow processes and uncertainty in decision-making.
The aim of this study is to develop an approach that integrates system state modeling and the generation of management actions within the unified concept of a digital twin.
This approach is based on representing a technological process as a dynamic system of interconnected material, information, and energy flows that shape the current and predicted state of a controlled object. The research methodology incorporates system analysis, economic and mathematical modeling, and elements of data processing and intelligent analysis. The digital twin is formalized as a dynamic model that not only reflects the current state of the system but also predicts its evolution based on the analysis of parameter change trajectories. The results of the study demonstrate that the proposed approach enables scenario forecasting, assessment of the probability of the system transitioning to critical states, and generation of anticipatory management actions. Compared with traditional reactive management methods, the proposed approach focuses on preventing unfavorable situations. The use of a digital twin allows for linking the system state model with management objectives at the level of generating management actions.
The practical significance of this work lies in the potential application of the developed approach to improving the efficiency of technological process management, identifying bottlenecks, and ensuring the stable operation of systems amid environmental uncertainty and variability.
View/ Open
Collections
- № 1 (23)[10]