Anlagen und Abläufe digital abbilden und optimieren

Geschäftsprozesse mit digitalem Zwilling

Bild: Expleo Germany GmbH

Mit einem digitalen Zwilling lassen sich Produktionskosten reduzieren, schneller auf neue Anforderungen reagieren, konkurrierende Designvarianten hinsichtlich der Marktrelevanz prüfen und letztlich auch die Produktqualität erhöhen. Dabei lässt sich das Konzept Digitaler Zwilling ohne weiteres auf die Geschäftsprozessmodellierung ausdehnen – sowohl für softwarebasierte Prozesse als auch unter Einbeziehung von Produktionsanlagen. Der Engineering-Dienstleister Expleo hat Methoden zur Erzeugung digitaler Zwillinge in ersten Projekten – beispielsweise bei einem produzierenden Hersteller, der die Gesamtanlageneffektivität seiner Produktionsstraßen steigern wollte – getestet.

Heterogener Maschinenpark

Um die Produktionslinien über mehrere Standorte auszulasten, suchte der Produzent eine Digitalisierungslösung. Die Herausforderung war, dass sich die Maschinen verschiedener Hersteller und Generationen stark in Hardware, Software, Konfigurationsmöglichkeiten und Datenschnittstellen unterscheiden. Das Unternehmen musste daher bei der Optimierung der Produktionsplanung aufwendig Maschinen manuell abstimmen und auch die Planung der Serviceaufgaben war umständlich – ungeplante Ausfallzeiten waren oft nicht zu verhindern. Der Mangel an standardisierten Schnittstellen und Daten rückte jegliche Smart-Factory-Vision in weite Ferne.

Knowledge-Graph-Ansatz

Expleo entwickelte daraufhin die Idee, einen generischen Knowledge-Graph-Ansatz für eine digitale Darstellung der Anwendungsfallumgebung zu realisieren. Dafür wurde ein selbstlernendes System entwickelt, das aus verschiedenen Quellen einen digitalen Zwilling der Produktionsanlagen entstehen ließ: Aus dem, was die Maschinen an unterschiedlichen Betriebsdaten preisgaben, der manuellen Dokumentation von Prozesszusammenhängen und dem Logging von Bedienereingaben. Die zugrunde liegenden semantischen Netze ermöglichen dabei eine beliebige Erweiterbarkeit in einem wachsenden Kontext. Beispielsweise wäre es möglich, neben den datensammelnden Edge-Computern an den Maschinen weitere Sensoren anzubinden. In letzter Konsequenz könnte der digitale Zwilling nicht nur lernen, sich zu optimieren, sondern auch steuernd auf die Fabriken, die er repräsentiert, einwirken.

Softwareverhalten simulieren

Der digitale Zwilling eines Produktionsprozesses erlaubt es, schnell und gefahrlos Änderungen zu simulieren und Zusammenhänge zu erkennen. Dieser Vorteil lässt sich auch auf Geschäftsprozesse übertragen, die mittels Software realisiert oder optimiert werden. Dazu wird das Wissen über Software in Prozessdiagrammen dokumentiert und das Verhalten der Software durch Datenflüsse simuliert. Im ersten Schritt werden Workshops mit den relevanten Anwendern durchgeführt, vorhandene Dokumentationen berücksichtigt und der Wunschprozess dokumentiert. In einem zweiten Schritt werden die Anwender in einem Walkthrough-Ansatz durch die Prozesse geführt, indem die gesamte Ausgangssituation zunächst durch Datenkonstellationen festgehalten wird. Im Anschluss geht man durch die Prozesse und verfolgt unterschiedliche Eingaben und Ausgaben in den jeweiligen Schritten sowie Änderungen im Datenhaushalt. Das Verhalten wird quasi in dieser Simulation als Soll definiert.

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