Der digitale Zwilling: ein Herzstück der industriellen Produktion

Digitale Klone von realen Maschinen erlauben Unternehmen genauere Daten zu Lebensdauer, Wartungszustand, Verschleiß und mehr zu erzeugen – an die gleichen Konditionen angepasst, denen das reale Gegenstück ausgesetzt ist. Dabei kann der digitale Zwilling sein Potential bereits bei der Produktion entfalten. Der digitale Zwilling: ein Herzstück der industriellen Produktion Der digitale Zwilling verbindet die reale […] …

Digitale Klone von realen Maschinen erlauben Unternehmen genauere Daten zu Lebensdauer, Wartungszustand, Verschleiß und mehr zu erzeugen – an die gleichen Konditionen angepasst, denen das reale Gegenstück ausgesetzt ist. Dabei kann der digitale Zwilling sein Potential bereits bei der Produktion entfalten.

Der digitale Zwilling: ein Herzstück der industriellen Produktion

Der digitale Zwilling verbindet die reale mit der digitalen Welt. Das Modell, mit dem ein physisches Produkt virtuell abgebildet wird, schafft für Unternehmen zahlreiche Möglichkeiten, die künftigen Abläufe entlang der gesamten Wertschöpfungskette zu optimieren – und so die industrielle Produktion sicherer und effizienter zu gestalten. Immer mehr Unternehmen werden künftig auf diese Technologie setzen.

Tausende Industrieanlagen in Fabriken, Kraftwerken, in der Wasserversorgung oder in Kliniken müssen jeden Tag zuverlässig arbeiten. Legt ein Defekt die Produktion oder die Versorgung lahm, wird es teuer. Reparatur und Stillstand durch verschlissene Bauteile bedeuten erhebliche finanzielle Verluste. Ein digitaler Zwilling verhindert ungeplante Ausfälle und soll die industrielle Produktion revolutionieren.

Dabei berücksichtigt der digitale Zwilling die in der Realität auftretenden Lasten in der Softwaresimulation. Durch die gewonnenen Ergebnisse lässt sich der tatsächliche Zustand besser und gezielter bewerten. Der digitale Zwilling ermöglicht es, lebensdauerrelevante Produkteigenschaften zu bewerten, die reale Sensoren kaum messen können.

Unternehmen können konkrete Maßnahmen daraus ableiten, beispielsweise um Verschleiß rechtzeitig zu diagnostizieren.

Hohe Kosten durch mögliche Produktverluste

Denn am Ende spielt die Optimierung der Kosten für jedes Unternehmen die entscheidende Rolle. In langlebigen Produkten wie Maschinen und Anlagen müssen eine hohe Verfügbarkeit sowie eine zuverlässige Funktion sichergestellt sein – etwa in der Energieversorgung oder in der Lebensmittelindustrie sind sie beispielsweise unverzichtbar.

Vorteile bieten sich beispielsweise deutschen Maschinenbauern, die ihre Anlagen in die ganze Welt exportieren. Denn in bestimmten Branchen oder Regionen ist das Nutzungsverhalten bei gleichen Maschinen unterschiedlich. Der digitale Zwilling kann die Entwicklung dahin treiben, die Produkte auf die konkrete Nutzung und die jeweiligen Rahmenbedingungen wie klimatische Bedingungen abzustimmen. Eine Anlage in Afrika bedarf in der Regel eine andere Auslegung als in Skandinavien.

Virtuelle Entwicklung von Anlagen

In der Entwicklung von Anlagen sind digitale Modelle laut Gebhardt schon längst etabliert. Die Simulation und Validierung von Produkteigenschaften spielen in der industriellen Entwicklung mittlerweile eine entscheidende Rolle: Bietet die Fahrzeugkarosserie beispielsweise möglichst wenig Luftwiderstand? Funktioniert die Elektronik zuverlässig? Bereits am digitalen Modell lassen sich Komponenten im Bereich Mechanik, Elektronik und ihre Interaktion im Systemverhalten optimieren.

Der digitale Zwilling als tatsächliches Abbild des
physischen Produkts ist zwar keine Vision mehr, doch derzeit setzen primär Unternehmen
auf die Technologie, die sich als Early
Adopter
einen Vorsprung erarbeiten wollen. Das wird sich ändern. Laut dem IT-Analyse-
und Marktforschungsinstitut Gartner werden bis 2021 die Hälfte der größeren
Industrieunternehmen den digitalen Zwilling als Abbild des physischen Produkts
einsetzen und ihre Effektivität so um zehn Prozent steigern können.

Für die Hersteller von Equipment und Anlagen ist der Wunsch der Betreiber nach einem zustandsoptimierten Betrieb die Chance, digitale Zwillinge als Basis für einen digitalen Service und dem digital Business zu nutzen. Während Machine Learning – das Verarbeiten von Sensordaten – von verschiedensten Anbietern realisiert werden kann, ist nur der Anbieter des physischen Produkts in der Lage, einen simulationsbasierten digitalen Zwilling auf Basis seines Entwicklungs-Know-hows anzubieten und so über sein physisches Produkt hinaus auch digitale Services für den Betrieb zu monetarisieren.

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