Bei einem digitalen Zwilling handelt es sich um ein virtuelles Abbild eines physischen Produkts, Systems oder Prozesses, das mit Echtzeitdaten aus Sensorik und vernetzten Geräten (‚IoT‘) gespeist wird. Diese dynamischen Modelle ermöglichen es Unternehmen, verschiedene Szenarien zu simulieren, Optimierungsmöglichkeiten zu testen und Vorhersagen zu generieren – ohne dafür reale Abläufe unterbrechen zu müssen. So wird die physische Welt in einem digitalen Spiegelbild nachvollziehbar und unterstützt datenbasierte Entscheidungen mit hoher Genauigkeit.
Anwendung in der Linie
In alternden Produktionsumgebungen verschleißen Komponenten, was sich negativ auf die Effizienz auswirken kann. Digitale Zwillinge tragen zur Weiterentwicklung von Wartungskonzepten und Prozessoptimierungen innerhalb von Produktionslinien bei, indem sie Betriebsabläufe analysieren, auf Basis umfassender Daten verbessern und in zahlreichen Einsatzbereichen auch Einsparpotenziale erschließen. Die Technologie ermöglicht Echtzeiteinblicke in Produktionsprozesse und unterstützt die Optimierung der sogenannten ‚Operativen OEE‘ (Overall Equipment Effectiveness) durch Gegenüberstellung geplanter und tatsächlich umgesetzter Produktionskennzahlen (‚As-Planned‘ vs. ‚As-Manufactured‘). Solche Einblicke dienen sowohl der Identifikation von Fehlerquellen als auch bei der Ursachenanalyse etwaiger Qualitätsprobleme. Pillen helfen wenig, um resilient zu werden. Entscheidend ist, an sich zu arbeiten und etwas zu verändern. Ähnlich ist es bei Unternehmen. Hier liegt der Schlüssel nicht in der Technologie, sondern in der Unternehmenskultur. ‣ weiterlesen
Resilienz: Kultur wichtiger als Technologie
Im Dienst der Sustainability
Darüber hinaus kann der Einsatz digitaler Zwillinge nachhaltigkeitsbezogene Verbesserungen unterstützen. Beispiele hierfür sind die Senkung des Energie- und Wasserverbrauchs oder eine Reduktion von Abfällen. Zugleich kann die Anlagenführung zur erhöhten Betriebssicherheit beitragen – etwa durch Echtzeitüberwachung kritischer Parameter. Durch digital zugängliche Betriebsdaten ist zudem eine nachvollziehbare Dokumentation regulatorischer Anforderungen gegeben, was die Auditierbarkeit unterstützt.
KI und Cloud-Technologie
Digitale Zwillinge erzeugen große Datenmengen, deren Analyse durch den Einsatz künstlicher Intelligenz eine zentrale Rolle für den praktischen Nutzen spielt. Deep Learning-Ansätze ermöglichen es nun, Zusammenhänge aus Zeitreihendaten zu extrahieren und dabei sowohl strukturierte Daten (wie Sensordaten) als auch unstrukturierte Daten (beispielsweise Wartungsprotokolle) einzubeziehen. Auf Geräteeebene kommen sogenannte Knowledge Reasoner zum Einsatz, die Problemfelder identifizieren, während generative KI-Mechanismen der Verbesserung dieser Verfahren dienen. Diese Kombination aus digitalem Zwilling und KI unterstützt sowohl Echtzeitanalysen als auch anspruchsvolle Simulationsprozesse, etwa zur vorausschauenden Prozessoptimierung. Cloud-Plattformen bilden eine Grundlage für diese Funktionsweise, indem sie Speicherkapazitäten und Rechenleistung bereitstellen.
