Digitaler Zwilling

Hier werden virtuelle Abbilder vollständiger Assets erstellt, zu denen typischerweise ganze Maschinen oder schlicht mehrere miteinander interagierende Komponenten zählen. Anhand der Sensordaten der physischen Assets lässt sich deren Zustand und Leistung ermitteln. 

Die Echtzeitdaten dieser Assets werden dann dazu genutzt, eventuelle Ineffizienzen im Zusammenspiel aufzudecken oder vorausschauend Wartungen zu planen.

Digitale System-Zwillinge dienen der virtuellen Replikation ganzer (Fertigungs-)Systeme oder (Produktions-)Anlagen. Sie bieten die Möglichkeit, statt einzelner Teilbereiche ein gesamtes System abzubilden. Dies kann auch ein Bündel an einzelnen Assets umfassen.

Mit einem solchen digitalen Zwilling kann die Gesamtleistung einer Anlage präzise ermittelt werden, um Optimierungspotenziale aufzudecken und zu realisieren – etwa durch die Beseitigung von redundanten Prozessen oder die Ermittlung von Engpässen.

Prozess-Zwillinge werden zur detaillierten Nachbildung von Geschäftsprozessen insgesamt genutzt. Auf dieser obersten Ebene wird betrachtet, wie mehrere Systeme in der Praxis zusammenarbeiten und ob diese optimal aufeinander abgestimmt sind. 

Ein digitaler Zwilling der eigenen Geschäftsprozesse gibt virtuell Aufschluss darüber, wo untergeordnete Systeme nahtlos oder auch weniger effizient zusammenwirken. Diese Daten lassen sich dann nutzen, um Synergien und gegenseitige Abhängigkeiten dieser Systeme bestmöglich auszubalancieren.

Ein digitaler Zwilling ermöglicht die Durchführung virtueller Testläufe unter diversen Bedingungen, um zu prüfen, ob Anlagen / Maschinen über ihren gesamten Lebenszyklus voll leistungsfähig sind und bleiben. Die Simulation dieser Szenarien bietet wichtige Anhaltspunkte, um etwa Engpässe bei der Bereitstellung von Materialien oder sonstige Komplikationen in den Prozessen aufzudecken.

Anhand eines digitalen Zwillings kann auch der Einsatz von Produkt-Prototypen simuliert werden. Hierdurch lassen sich wertvolle Daten gewinnen, welche Performance in bestimmten Anwendungsgebieten zu erwarten ist und wo sich eventuelle Schwachstellen in Aufbau / Design befinden. Diese können auf Basis dieser Tests direkt adressiert werden.

In der Automobilindustrie eignen sich digitale Zwillinge unter anderem für die Entwicklung und Simulation neuer Fahrzeugmodelle. Auf Basis virtueller Kopien von Autos bzw. Prototypen lassen sich verschiedene Designoptionen testen sowie das Fahrverhalten und der Kraftstoffverbrauch der Fahrzeuge optimieren.

Im Supply Chain Management bieten virtuelle Kopien von Lieferketten wertvolle Einblicke in die Abläufe, die Auslastung von Lieferrouten und mögliche Abhängigkeiten. Diese Daten werden dann zur nachhaltigen Optimierung des Flottenmanagements herangezogen.

So beeindruckend die Stärken und Einsatzmöglichkeiten dieser Technologie auch ausfallen – nicht für jedes Unternehmen ist es sinnvoll, auf digitale Zwillinge zu setzen. Je größer die Unternehmen und je umfassender die eigenen Projektvorhaben, desto eher rentiert sich typischerweise die Erschaffung virtueller Abbilder (von Teilen) der eigenen Produktion.

Ungenaue, unvollständige oder veraltete Daten können zu falschen Analysen und Entscheidungen führen. Die Integration wertvoller, relevanter Daten entscheidet maßgeblich über den Mehrwert, den digitale Zwillingssysteme schaffen. Um den digitalen Zwilling effektiv zu nutzen, ist es entscheidend, dass diese Daten kontinuierlich gesammelt und verarbeitet werden. Die Verfügbarkeit solcher Echtzeitdaten kann jedoch insbesondere bei älteren Anlagen problematisch sein.

Virtuelle Zwillingssysteme arbeiten vollständig datenbasiert – zur akkuraten Abbildung müssen also laufend hochwertige Daten bereitgestellt werden. Je nach Branche (Medizin etc.) können diese Daten sehr sensibel sein. Unternehmen sind hier also gleich in mehrfacher Hinsicht gefordert, dafür zu sorgen, dass die genutzte IT-Infrastruktur gegen mögliche Datenverluste, Cyberangriffe oder sonstige Vorfälle abgesichert ist.