Digitale Zwillinge und realistische Simulationen prägen zunehmend die Entwicklung autonomer Systeme in verschiedenen Branchen. Von autonomen Fahrzeugen über Fluggeräte bis hin zu Schiffen und Robotern in der Fabrik ermöglichen sie es Ingenieuren, komplexe Systeme bereits am Computer zu testen. So lassen sich Zeit- und Kostenaufwand reduzieren und gleichzeitig Sicherheit sowie Zuverlässigkeit verbessern. Auch wenn die Grundlagen dieser Technologie identisch sind: Die Anforderungen und Erfahrungen unterscheiden sich von Branche zu Branche. Aber wie können Automobilindustrie, Luft- und Raumfahrt, maritime Industrie und Industrierobotik von digitalen Zwillingen und Simulation profitieren? Und was können die Branchen voneinander lernen?
In der Industrierobotik
In der Industrierobotik vollzieht sich ein Wandel von starr programmierten Maschinen hin zu intelligenten, mobilen Robotern. Insbesondere autonome mobile Roboter (AMRs) in Fabrikhallen und Lagern navigieren heute frei durch enge, sehr dynamische, häufig bereits gut vernetzte Umgebungen. Sie teilen sich Wege mit Gabelstaplern, Menschen und anderen teils unerwarteten Hindernissen. Digitale Zwillinge solcher Lagerumgebungen – vollständige virtuelle Nachbildungen mit Regalsystemen, Fahrwegen und Sensorinfrastruktur – ermöglichen es, das Verhalten der Roboter vorab unter realistischen Bedingungen zu erproben, etwa wenn ein Gang blockiert ist oder ein Mitarbeiter plötzlich den Weg kreuzt.
Auch KI-gestützte Algorithmen für Wahrnehmung und Navigation lassen sich hier trainieren und validieren. Simulationen generieren hierzu synthetische Sensordaten (z.B. Kamera- und Lidarbilder), um die Roboter-KI auf seltene oder gefährliche Szenarien vorzubereiten, die real nur schwer nachzustellen sind, wie Notbremsungen bei besonderen Hindernissen oder Ausweichmanöver in Echtzeit. So lernt der Roboter im digitalen Zwilling beispielsweise, in der Enge einer Lager- oder Fertigungshalle Kollisionen zu vermeiden und seinen Routenplan flexibel anzupassen. Für die Betreiber bedeutet dies: höhere Sicherheit und Effizienz in einem Umfeld, in dem es auf hochpräzise Navigation auf engstem Raum ankommt.
In der Automobilindustrie
Während das Betriebsumfeld autonomer Industrieroboter zumindest räumlich eng begrenzt ist, sind die Anforderungen an selbstfahrende Autos naturgemäß vielseitiger. Diese müssen millionenfach unterschiedliche Verkehrssituationen bewältigen – von alltäglichen Fahrsituationen bis zu seltenen Extremsituationen. In der realen Welt wären derartige Tests wegen Zeit, Kosten und Sicherheitsrisiken kaum durchführbar. Stattdessen werden virtuelle Kopien auf digitale Straßen geschickt: Simulationsplattformen erstellen ein vollständiges Abbild des Straßenverkehrs, einschließlich realitätsgetreuer Straßennetze, Wetterbedingungen, anderer Verkehrsteilnehmer und Sensor-Inputs. So kann ein autonomes Fahrsystem in konkreten digitalen Szenarien gefahrlos zeigen, wie es auf plötzlich auftauchende Fußgänger, Baustellen oder Glätte reagiert.
Dieses szenariobasierte Testen ist heute ein zentraler Baustein, um die Sicherheit von Fahrfunktionen zu validieren. Automobilhersteller und Zulieferer definieren dafür tausende Testszenarien – etwa ein unerwartet bremsendes Vorausfahrzeug oder ein Kind, das hinter einem parkenden Auto hervorläuft. Standards wie die ISO21448 (SOTIF) oder die ASAM-Formate Open Drive/ OpenScenario) geben einen Rahmen vor, um solche Situationen standardisiert zu beschreiben und abzudecken. Sie stellen zudem sicher, dass das Verhalten in jedem Szenario reproduzierbar geprüft werden kann. So lassen sich Assistenzsysteme und KI-Fahralgorithmen iterativ verbessern. Am Ende steht ein verifiziertes autonomes System, das gesetzliche Zulassungskriterien erfüllt und im realen Straßenverkehr souverän agieren kann – ohne dass hierfür unzählige physische Testkilometer nötig sind.
In der Luft- und Raumfahrt
In der Luft- und Raumfahrtindustrie – ob bei Drohnen, Lufttaxis oder konventionellen Flugzeugen – sind digitale Zwillinge und Simulationen ebenfalls Schlüsseltechnologien. Schließlich bewegen sich Fluggeräte im dreidimensionalen Raum, was die Komplexität gegenüber dem Bodenverkehr weiter erhöht. Autonome Drohnen etwa müssen neben der Horizontalen auch Höhe und Steig-/Sinkflug kontrollieren, während sie auf eng gesteckte Luftkorridore und andere Luftraumnutzer Rücksicht nehmen. Eine Simulationsumgebung für die Luftfahrt bildet solche 3D-Rahmenbedingungen detailgetreu ab: von aerodynamischen Kräften und Windbedingungen über das städtische Umfeld (bei Urban Air Mobility) bis hin zu virtuellen Luftraumregeln.
So lässt sich beispielsweise testen, wie ein Navigationsalgorithmus mit GPS-Ausfällen umgeht. KI-basierte Flugsteuerungen können tausende Stunden in der Simulation trainieren, um auch in Ausnahmesituationen stabil zu bleiben – ähnlich wie menschliche Piloten. Denn Simulationstechnologie ist in dieser Branche schon seit Jahrzehnten etabliert. Da Sicherheit in der Luftfahrt oberste Priorität hat, haben sich solche umfangreichen virtuellen Tests längst auch als Grundlage für behördliche Zertifizierungsprozesse durchgesetzt.
In der maritimen Industrie
Ozeane und Häfen sind komplexe und oft unwirtliche Umgebungen. Hier treffen ein dynamisches Betriebsumfeld und eine komplizierte Infrastruktur auf eine hochkomplexe physikalische Umgebung. Maritime Simulationen schaffen hier Abhilfe: Reedereien nutzen digitale Zwillinge von Schiffen, um Routen zu optimieren – etwa verschiedene Kurs- und Geschwindigkeitsprofile durchzuspielen, um Treibstoff zu sparen und Emissionen zu senken. Sind reale Schiffe bereits mit entsprechenden Sensoren ausgestattet, füttern diese das virtuelle Schiffsmodell ständig mit Betriebsdaten. In der Simulation lassen sich daraus zukünftige Verschleißzustände vorwegnehmen – drohende Maschinenausfälle können erkannt werden, bevor sie in Wirklichkeit auftreten. Angesichts der langen, oft über mehrere Reedereien verteilten Lebenszyklen eines Schiffs ist eine langfristig gründliche Wartung und Dokumentation hier besonders relevant.
Darüber hinaus helfen virtuelle Testläufe bei der Entwicklung und Umsetzung von Sicherheitsvorschriften: Notfallszenarien wie Bordbrände oder Kollisionen in engen Fahrwassern lassen sich im digitalen Zwilling gefahrlos durchspielen, um Crew und Systeme besser zu schulen und vorzubereiten. Treffen mehrere autonome Systeme zusammen, z.B. selbstfahrende Containertransporter am Terminal und autonome Schlepperboote im Hafenbecken, kann ihr Zusammenspiel in der Simulation feinjustiert werden. Gleichzeitig ist die Seefahrt wohl jene Verkehrsform mit dem größten Spektrum an möglicher Technologisierung, hier kann ein hochmoderner Trawler auf ein jahrhundertealtes Museumsschiff treffen – auch diesen Umstand gilt es, in Simulationen zu berücksichtigen.
Häfen gehören heute zu den komplexesten und dynamischsten Logistiksystemen der Welt, in gewisser Weise vereinen sich damit die Herausforderungen der anderen drei Branchen: Täglich treffen hier tausende Containerbewegungen, autonome Transportsysteme und verschiedenste Verkehrsträger aufeinander – vom Schiff bis zum automatisierten Terminalfahrzeug. Gerade hier wird deutlich, welchen Beitrag digitale Zwillinge zur Automatisierung und Sicherheit leisten können.
Mit Hilfe simulationsbasierter Technologien lassen sich gesamte Hafenanlagen, inklusive Containerterminals, Fahrspuren, Umschlagtechnik und Sensorinfrastruktur, virtuell nachbilden. Autonome Systeme wie fahrerlose Terminaltrucks, mobile Hafenroboter oder automatische Krane können darin unter realitätsnahen Bedingungen trainiert, validiert und optimiert werden, z.B. hinsichtlich ihrer Reaktionsfähigkeit auf andere Fahrzeuge, menschliches Personal oder sich ändernde Umweltbedingungen wie Regen oder Nebel. Simulierte Schiffssysteme können in wenigen Minuten auf jahrzehntelangen Verschleiß hin getestet und im Betrieb laufend kontrolliert werden – so lassen sich drohende Maschinenausfälle erkennen, bevor sie in Wirklichkeit auftreten. Angesichts der langen, oft über mehrere Reedereien verteilten Lebenszyklen eines Schiffs ist eine solche langfristige Wartung und Dokumentation besonders relevant.
Auch komplexe logistische Abläufe, etwa das zeitgenaue Zusammenspiel zwischen autonomem Schlepper, Kran und Containertransporter, lassen sich im Digital Twin simulieren. So kann getestet werden, wie einzelne Systeme auf Störungen reagieren oder wie sich neue Softwareversionen auf das Gesamtverhalten im Hafennetz auswirken. Durch cloudbasierte Szenarienvalidierung kann dies nicht nur in Echtzeit, sondern auch standortübergreifend durchgeführt werden – ein entscheidender Faktor für große Hafenverbünde. Insbesondere für Betreiber bedeutet das: höhere Sicherheit, bessere Planbarkeit, geringere Stillstandzeiten und vor allem die Möglichkeit, autonome Systeme zuverlässig und regulatorisch nachvollziehbar in hochkomplexe Infrastrukturen zu integrieren.
Branchenübergreifend lernen
Branchenübergreifend zeigt sich, dass digitale Zwillinge und Simulation wichtige Werkzeuge der Entwicklungsarbeit sind. Jede Branche hat dabei ihre Besonderheiten: Sei es die vernetzte Fabrikhalle, der dichte Straßenverkehr, der weite Luftraum oder die raue See. Die Industrierobotik hat bereits viel Erfahrung in der hochpräzisen Navigation auf engstem Raum gesammelt, während die Automobilindustrie dem szenariobasierten Testing den Weg bereitet hat. Die Luftfahrtindustrie macht vor, wie Simulation Zertifizierungsprozesse erleichtern können. Die maritime Industrie zuletzt beweist, dass sich selbst komplexeste Netzwerke in dynamischen Umgebungen und mit langen Lebenszyklen abbilden und dadurch minimalinvasiv optimieren lassen. Damit leisten digitale Zwillinge quer durch alle Branchen einen entscheidenden Beitrag zur vierten industriellen Revolution: Sie verbinden die reale und die digitale Welt und ebnen den Weg für die nächste Generation autonomer Systeme in Mobilität, Luftfahrt, Schifffahrt und Produktion.
