Цифровой двойник университета как инструмент предиктивного анализа и оптимизации образовательных и научных процессов

Введение. Уровень развития современной экономики и всей социально-экономической сферы предъявляет повышенные требования к эффективности университетов. Вопросы применения цифровых двойников в университетах и других организациях высшего образования считаются достаточно слабо изученными методологически и имеет низкую частоту применения на практике. Это обуславливает актуальность проведения исследований в этом направлении с целью разработки прототипов цифровых двойников, направленных на решение целого спектра задач по повышению стратегической и операционной эффективности университетов нового поколения.

Цель. Разработка концептуальной модели цифрового двойника в контуре системы управления университетом.

Методы. Для решения задач исследования использовались общенаучные и эмпирические методы экономического исследования: экономическое наблюдение, методы системного анализа, экспертных оценок, сценарного подхода. Теоретико-методологической базой послужили исследования в области имитационного моделирования и построения цифровых двойников.

Результаты и выводы. Предложена авторская концептуальная модель цифрового двойника в контуре системы управления университетом, разработана классификация функциональных возможностей цифрового двойника университета. Ключевыми особенностями предлагаемой концепции являются: распределение функционала цифрового двойника по уровням - стратегическому, операционному и ресурсному, в целях применения различных механизмов имитационного моделирования в каждом из компонент для достижения наилучшего результата; использование инструментария искусственного интеллекта для автоматизации процесса принятия управленческих решений; возможность автоматического самообучения имитационных моделей в составе цифрового двойника.

Описанные в настоящей статье методологические предложения могут быть использованы для перспективного практического прототипирования цифрового двойника университета за счет: распределения функционала цифрового двойника по уровням - стратегическому, операционному и ресурсному, в целях применения различных механизмов имитационного моделирования в каждом из компонент для достижения наилучшего результата; использования инструментария искусственного интеллекта для автоматизации процесса принятия управленческих решений; возможности автоматического самообучения имитационных моделей в составе цифрового двойника и наличия механизмов совершенствования всей системы цифрового двойника университета.

1. Dumoulin M., Malkov D. Towards the 4th generation university: The transformative role of TU/e in delivering innovation and impact in the Eindhoven region. 2025. [Электронный ресурс] URL: https://assets.ctfassets.net/zlnfaxb2lcqx/6nZbAiUzdNHtxEE9wKaKXI/60bf3ec78fb1e9d458e19e0fe2d688fe/ElsevierTUe-report.pdf (дата обращения 22.10.2025)

2. Боровков А.И, Рябов Ю.А., Метревели И.С., Аликина Е.А. Направление "Технет" (передовые производственные технологии) Национальной технологической инициативы // Инновации. 2019. № 11 (253). С. 50-72. EDN: YQYDSS. https://doi.org/10.26310/2071-3010.2019.253.11.009

3. Saddik, A. E. Digital twins: The convergence of multimedia technologies. // IEEE Multimedia. 2018. №25 (2), pp. 87–92. https://doi.org/10.1109/MMUL.2018.023121167

4. Zhuang, S., Liu, J., & Xiong, H. Digital twin-based smart production management and control framework for the complex product assembly shop-floor // International Journal of Advanced Manufacturing Technology. 2018. 96, 1149–1163.

5. Rosen, R., Wichert, G., Lo, G., & Bettenhausen, K. D. About the importance of autonomy and digital twins for the future of manufacturing. IFAC-PapersOnLine. 2015. 48(3). Pp. 567–572. https://doi.org/10.26310/2071-3010.2019.253.11.009

6. Glaessgen, E. H., & Stargel, D. S. The digital twin paradigm for future NASA and U.S. Air Force vehicles. In 53rd AIAA/ASME/ASCE/AHS/ASC Structures, Structural Dynamics and Materials Conference. 2012.

7. Grieves, M. Digital twin: Manufacturing excellence through virtual factory replication. Florida Institute of Technology. (2014, March 24) [Электронный ресурс] URL: https://www.researchgate.net/publication/275211047_Digital_Twin_Manufacturing_Excellence_through_Virtual_Factory_Replication (дата обращения 22.10.2025).

8. Jiang, C., Ma, Y., Zheng, Y., Gao, S., Cheng, S., & Chen, H. Cyber physics system: A review. Library Hi Tech. 2020. № 38(1), Pp. 105–116.

9. Lee, J., Bagheri, B., & Kao, H. A. A cyber-physical systems architecture for Industry 4.0-based manufacturing systems.// Manufacturing Letters. 2015. 3, Pp. 18–23.

10. Sowe, S. K., Zettsu, K., Simmon, E., de Vaulx, F., & Bojanova, I. Cyber-physical human systems: Putting people in the loop.// IT Professional.2016. 18(1), Pp. 10–13.

11. Бурков В.Н., Буркова И.В. Умные механизмы и цифровая экономика // Математическое моделирование и информационные технологии в инженерных и бизнес-приложениях: Материалы Международной научной конференции. Воронеж, 3-6 сентября 2018 г. / под ред. М.Г. Матвеева, Д.Н. Борисова. Воронеж: Воронежский государственный университет. 2018. С. 3-9.