Настоящее исследование посвящено комплексному анализу технологии цифровых двойников и её стратегического значения для развития металлургических компаний в условиях современной цифровой трансформации промышленности. В работе представлен детальный анализ эволюции концептуальных подходов к использованию цифровых двойников, начиная от первых теоретических разработок Майкла Гривза в 2002 году до современных интеллектуальных систем, интегрирующих искусственный интеллект, машинное обучение и промышленный интернет вещей. Исследование систематизирует ключевые технологические компоненты цифровых двойников, включающие IoT-датчики для сбора данных в режиме реального времени, облачные платформы для обработки больших данных, алгоритмы машинного обучения для предиктивной аналитики и интерфейсы визуализации для принятия управленческих решений. Проведенный анализ демонстрирует фундаментальные различия между статичными цифровыми моделями и динамическими цифровыми двойниками, способными к автономному обучению и адаптации к изменяющимся условиям производственной среды. Исследование выявляет ключевые стратегические преимущества использования цифровых двойников в металлургии, включающие сокращение непредвиденных простоев оборудования на 20–30 %, оптимизацию расхода сырья и энергоресурсов до 15 %, повышение качества продукции за счет точного контроля технологических параметров, ускорение процессов разработки новых марок стали и сплавов. Представлен анализ экономических эффектов от внедрения технологии, демонстрирующий окупаемость инвестиций в течение 2–3 лет при правильном структурировании проектов. Проведенное исследование формулирует стратегические рекомендации для металлургических компаний по поэтапному внедрению технологий цифровых двойников, начиная с пилотных проектов на отдельных производственных участках и постепенным масштабированием на весь производственный комплекс. Обосновывается необходимость создания корпоративных центров компетенций по цифровым технологиям и развития партнерских отношений с технологическими компаниями для обеспечения успешной цифровой трансформации.
This study is devoted to a comprehensive analysis of digital twin technology and its strategic importance for the development of metallurgical companies in the context of modern digital transformation of industry. The paper presents a detailed analysis of the evolution of conceptual approaches to the use of digital twins, starting from the first theoretical developments of Michael Greaves in 2002 to modern intelligent systems integrating artificial intelligence, machine learning and the industrial Internet of Things. The study systematizes the key technological components of digital twins, including IoT sensors for real-time data collection, cloud platforms for big data processing, machine learning algorithms for predictive analytics, and visualization interfaces for management decision-making. The analysis demonstrates the fundamental differences between static digital models and dynamic digital counterparts capable of autonomous learning and adaptation to changing production environments. The study reveals the key strategic advantages of using digital twins in metallurgy, including reducing unexpected equipment downtime by 20–30 %, optimizing raw material and energy consumption by up to 15 %, improving product quality through precise control of technological parameters, and accelerating the development of new grades of steel and alloys. An analysis of the economic effects of technology implementation is presented, demonstrating the return on investment over 2–3 years with proper project structuring. The conducted research formulates strategic recommendations for metallurgical companies on the phased implementation of digital twin technologies, starting with pilot projects at individual production sites and gradually scaling to the entire production complex. The article substantiates the need to create corporate competence centers for digital technologies and develop partnerships with technology companies to ensure successful digital transformation.