Bottom-Up-Ansatz – Dabei werden in einem Audit eine Potenzialanalyse und eine Reifegradbestimmung in den Unternehmensbereichen durchgeführt und mögliche Einsatzbereiche für einen digitalen Zwilling ermittelt. Diese münden in Anwendungsfällen, die in einem zweiten Schritt detailliert werden. Hier werden Fragen zu benötigten Technologien (Sensoren, Vernetzung etc.), zur Einsetzbarkeit im Geschäftskontext und zur Rentabilität beantwortet. Daraus ergibt sich dann eine Priorisierung der einzelnen Anwendungsfälle. Agile Ansätz führen schnell zu lauffähigen Demonstratoren, die sich in Sprints ausbauen lassen.
Top-Down-Ansatz – In diesem Szenario wird zunächst das Zielbild für den Einsatz des digitalen Zwillings bestimmt, inklusive einer Roadmap. Dieses Zielbild ist an den Unternehmenszielen ausgerichtet, am Marktumfeld, den Herausforderungen und seinen Produkten.
In der Praxis empfiehlt es sich, beide Ansätze zu kombinieren. Im Zuge einer Smart-Factory-Potenzialanalyse für ihren Kunden KSB identifizierte die Managementberatung NEONEX Opti mierungschancen bei der Beschaffung der Lieferantendokumentation sowie der Erstellung von Unterlagen zur Qualitätsprüfung entlang der Supply-Chain. ‣ weiterlesen
Signifikante Ressourceneinsparung bei Pumpenhersteller KSB
NEONEX, Fabasoft Approve & KSB: „Win-win-win-Situation“ durch starke Partnerschaft
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Tipps zur Integration
Die Umsetzung des digitalen Zwillings hängt nicht allein von der Technik ab. Eine Reihe weiterer Faktoren begünstigt die Projekte. Unternehmen sollten etwa ihre internen Datensilos aufbrechen. Zudem gilt es, dieses Querschnittsthema in den Unternehmens- oder Abteilungsstrategien zu verankern. Dafür ist die Unterstützung des Managements essenziell. Pilotprojekte eignen sich hingegen, um Wissen im gesamten Unternehmen aufzubauen. Zudem sollten Entscheider im Blick haben, dass erst die stimmige Kombination von Technologie, Service und potenziellen Kunden zu wirtschaftlich relevanten Ergebnissen führt. Gerade bei kleinen und mittleren Unternehmen fehlen Ressourcen, um einen digitalen Zwilling selbstständig zu entwickeln und zu betreiben. Der Anschluss an digitale Ökosysteme könnte hier den Weg zu eigenen Anwendungen ebnen. Eine weitere technologische Facette betrifft die Speicherung von Daten: Während des Betriebs fallen unterschiedliche Daten an, die korrekt zu erfassen und zu korrelieren sind. Gleichzeitig müssen Datensicherheits- und Integritätsanforderungen berücksichtigt werden. Auch auf unternehmenskultureller Ebene existieren typische Hürden für solche Projekte. Da digitale Zwillinge unterschiedliche Abteilungen betreffen, sollten auch cross-funktionale Teams gebildet werden. Generell leiten digitale Abbilder Veränderungen im Arbeitsalltag ein: Mitarbeiter müssen geschult werden, Arbeitsabläufe ändern sich, Aktivitäten werden digital unterstützt oder automatisiert. Es bilden sich neue soziotechnische Systeme, also Verbindungen von Technik, Organisation und Mensch. Diesen Systemen und den Änderungen gilt es Rechnung zu tragen. Zudem erhöhen digitale Zwillingen vielerorts die Transparenz im Unternehmen. Die Abbilder sammeln und verarbeiten Daten, um Prognosen zu erlauben oder Schwachpunkte, Fehler und Verbesserungspotenziale aufzudecken. Auf diese Transparenz sollten die Mitarbeiter vorbereitet sein.
Zentral für die Wertschöpfung
Die im Kontext von digitalen Zwillingen eingesetzten Technologien rund um KI, Big Data, IoT, 5G, Edge Computing und so weiter werden rasant weiterentwickelt. Die Einstiegshürden für eine Umsetzung sinken laufend. Auch die Datenintegration geht durch die Verbreitung von Sensor- und Schnittstellentechnologie schneller von der Hand als früher. Das wird insbesondere von Logistik- und Industriebetrieben angetrieben, die viel in die Digitalisierung ihrer Prozesse und Anlagen investieren. Der digitale Zwilling wird hier ein Mittel sein, um die betriebsinternen Prozesse transparenter und auswertbarer zu machen sowie die Effizienz durch im digitalen Zwilling verprobte Maßnahmen zu steigern. Der digitale Zwilling wird ein zentrales Element werden beim Aufbau von Smart Factories – im Sinne von wandelbaren Fabriken, in denen sich Fertigungsanlagen und Logistiksysteme ohne menschliche Eingriffe weitgehend selbstständig organisieren. Dabei kommt dem System- und Steuerzwilling die Aufgabe zu, das Verhalten der Fabrik zu analysieren und simulationsgestützt immer weiter zu optimieren.
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