Статья посвящена исследованию технологии цифровых двойников в контексте оперативного и стратегического планирования дискретного и непрерывного производства. Актуальность работы продиктована необходимостью эволюционного перехода от детерминированных систем управления (MRP/ERP) к динамическим стохастическим моделям, интегрированным с промышленным интернетом вещей.В ходе исследования систематизированы архитектурные принципы построения систем, проведено разграничение понятий «цифровая модель», «цифровая тень» и «цифровой двойник». Рассмотрено применение методов гибридного искусственного интеллекта для решения задач оптимизации производственных расписаний. На примере реальных промышленных кейсов проанализированы механизмы влияния технологии на ключевые метрики эффективности и окупаемость инвестиций.В заключении сформулирован прогноз технологического развития до 2030 года, затрагивающий концепции агентного ИИ и промышленной метавселенной, а также трансформацию роли человека в контуре управления.
This article explores digital twin technology in the context of operational and strategic planning for discrete and continuous manufacturing. The relevance of this work stems from the need for an evolutionary transition from deterministic management systems (MRP/ERP) to dynamic stochastic models integrated with the Industrial Internet of Things.The study systematizes the architectural principles of system construction and distinguishes between the concepts of "digital model," "digital shadow," and "digital twin." The application of hybrid artificial intelligence methods to solving production schedule optimization problems is examined. Using real industrial cases, the mechanisms by which this technology influences key performance metrics and return on investment are analyzed.The conclusion provides a forecast for technological development through 2030, touching on the concepts of agent-based AI and the industrial metaverse, as well as the transformation of the role of humans in the control loop.