Цифровой двойник частного дома: зарубежные подходы, технологии и перспективы применения в индивидуальном строительстве

Введение. Цифровизация строительной отрасли, включая индивидуальное жилищное строительство, становится глобальным трендом. Технология цифрового двойника (Digital Twin, DT) позволяет создавать виртуальную копию физического объекта и синхронизировать ее с реальными данными онлайн.

Цель. Проанализировать применение цифровых двойников в частном домостроении, выявить вызовы цифровизации и определить перспективные направления развития на основе зарубежных исследований и кейсов.

Материалы и методы. Статья основана на зарубежных исследованиях, анализирующих технологическую архитектуру цифрового двойника и необходимые программные и аппаратные компоненты для его создания.

Результаты. Анализ показывает, что создание цифрового двойника требует тщательно собранной базы данных (DataRoom), интеграции сенсоров, IoT-устройств и аналитических инструментов, а также синхронизации данных в реальном времени и обучения AI-модели на основе поведения владельцев. Облачные платформы обеспечивают масштабируемость системы, но существуют и барьеры для внедрения.

Практическая значимость. Статья показывает, что цифровые двойники частных домов становятся частью концепции «умного дома», улучшая эксплуатацию и взаимодействие жильцов. Предлагаются рекомендации по обработке данных в реальном времени, оптимизации эксплуатационных режимов, адаптации управления к поведению собственников и интеллектуальному прогнозированию последствий.

Выводы. Цифровой двойник частного дома занимает важное место в технологическом и социальном контекстах, трансформируя подходы к строительству и взаимодействию жильцов. Он объединяет функции паспорта, управляющего и аналитика, делая дом умным, адаптивным и безопасным, способным реагировать на внутренние и внешние вызовы, выступая в роли «цифровой тени».

1. Tao F., Qi Q., Liu A., Kusiak A. Data-driven smart manufacturing. <i>Journal of Manufacturing Systems</i>. 2018, vol. 48, рp. 157–169. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jmsy.2018.01.006.

2. Grieves M. Virtually Perfect: Driving Innovative and Lean Products through Product Lifecycle Management. 2011. URL: https://www.researchgate.net/publication/274835788_Virtually_Perfect_Driving_Innovative_and_Lean_Products_through_Product_Lifecycle_Management.

3. Tao F., Zhang M., Nee А. Digital Twin Driven Smart Manufacturing. Academic Press, 2019, 282 p. ISBN: 978–0–12–817630–6.

4. Fuller A., Fan Z., Day C., Barlow C. Digital Twin: Enabling

5. Technologies, Challenges and Open Research. <i>IEEE Access.</i> 2020, vol. 8, pp. 108952–108971. DOI: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.2998358.

6. Zhou Y., Chao T., Zhang T., Tongrui Z., Zhang Z. Digital Twins in Construction: Architecture, Applications, Trends and Challenges. <i>Buildings</i>. 2024, vol. 14, no. 9, article number 2616. DOI: https://doi.org/10.3390/buildings14092616.

7. Boje C., Guerriero A., Kubicki S., Rezgui Y. Towards a semantic Construction Digital Twin: Directions for future research. <i>Automation in Construction.</i> 2020, vol. 114, no. 3, p. 103179. DOI: https://doi.org/10.1016/j.autcon.2020.103179.

8. Pärn E., Edwards D., Sing M.C.P. The building information modelling trajectory in facilities management: A review. <i>Automation in Construction</i>. 2017, vol. 75, no. 3, pp. 45–55. DOI: https://doi.org/10.1016/j.autcon.2016.12.003.

9. Considine B., McNabola A., Kumar P., Gallagher J. A numerical analysis of particulate matter control technology integrated with HVAC system inlet design and implications on energy consumption. <i>Building and Environment.</i> 2022, vol. 211, article number 108726. DOI: URL: https://doi.org/10.1016/j.buildenv.2021.108726.

10. NIST Advanced Manufacturing Series 400–2. Use Case Scenarios for Digital Twin Implementation Based on ISO 23247. National Institute of Standards and Technology Advanced Manufacturing Series 400–2. May, 2021, 30 p. DOI: https://doi.org/10.6028/NIST.AMS.400-2.

11. Sacks R., Brilakis I., Pikas E., Xie H., Girolami M. Construction with digital twin information systems. <i>Data-Centric Engineering.</i> 1: e14. DOI: https://doi.org/10.1017/dce.2020.16.

12. Smart Home Digital Twin Lab — MIT Media Lab. Creating “digital twins” at scale. Model could help predictive virtual models become standard practice in engineering. Becky Ham | Department of Aeronautics and Astronautics. Publication Date: June 14, 2021 [интернет]. URL: https://news.mit.edu/2021/creating-digital-twins-scale‑0614 (дата обращения: 20.05.2025).

13. Wang J., Wu P., Wang X., Shou W. The outlook of blockchain technology for construction engineering management. <i>Frontiers of Engineering Management.</i> 2017, vol. 4, no. 1, pp. 67–75. DOI: https://doi.org/10.15302/J-FEM-2017006.

14. Mojtaba Mahmoodian, Kevin (Guomin) Zhang, Sujeeva Setunge Digital twins’can help monitor infrastructure and save us billions. Creating a digital twin of infrastructure or services makes them easier to monitor and operate safely. RMIT University. Publication Date: June 29, 2020 [интернет]. URL: https://www.rmit.edu.au/news/all-news/2020/jun/digital-twins-can-helpmonitor-infrastructure (дата обращения: 20.05.2025).

15. Roxin A., Abdou W., Derigent W. Interoperable digital building twins through communicating materials and semantic BIM. <i>SN Computer Science</i>. 2022, vol. 3, article number 23. DOI: https://doi.org/10.1007/s42979-021-00860-w.

16. Pan Y., Zhang L., Chelse M. Integrating BIM and AI for Smart Construction Management: Current Status and Future Directions. <i>Archives of Computational Methods in Engineering.</i> 2023, vol. 30, pp. 1081–1110. DOI: https://doi.org/10.1007/s11831-022-09830-8.

17. Bilal M., Oyedele L.O., Qadir J., Munir K., Ajayi S.O., Akinade O.O., Owolabi H.A., Alaka H.A., Pasha M. Big Data in the construction industry: A review of present status, opportunities, and future trends. <i>Advanced Engineering Informatics</i>. 2016, vol. 30, no. 3, pp. 500–521. DOI: http://dx.doi.org/10.1016/j.aei.2016.07.001.

18. Kassem M., Succar B. Macro BIM adoption: Comparative market analysis. <i>Automation in Construction</i>. 2017, vol. 81, pp. 286–299. DOI: https://doi.org/10.1016/J.AUTCON.2017.04.005.

19. Piras G., Agostinelli S. Digital Twins for Built Environment. A Review on Key Enablers. <i>Еnergies</i>. 2024, vol. 17, no. 2, article number 436. DOI: https://doi.org/10.3390/en17020436.

20. De-Graft Joe Opoku, Srinath Perera, Robert Osei-Kyei, Maria Rashidi, Tosin Famakinwa, Keivan Bamdad. Drivers for Digital Twin Adoption in the Construction Industry: A Systematic Literature Review. <i>Buildings</i>. 2022, vol. 12, no. 2, article number 113. DOI: https://doi.org/10.3390/buildings12020113.

21. GhaffarianHoseini A., Tookey J., GhaffarianHoseini A. Building Information Modelling (BIM) uptake: Clear benefits, understanding its implementation, risks and challenges. <i>Renewable and Sustainable Energy Reviews.</i> 2017, vol. 75, pp. 1046–1053. DOI: https://doi.org/10.1016/j.rser.2016.11.083.

22. Digital Platform for Construction in Europe. CORDIS — EU research results. Publication Date: 12 December 2023 [интернет]. DOI: https://doi.org/10.3030/856943. URL: https://cordis.europa.eu/project/id/856943 (дата обращения: 20.05.2025).