Digitale Zwillinge: vom Schlagwort zum Business Case

Immer mehr Unternehmen entdecken ihren Wert. Sie nutzen digitale Zwillinge, um Ausfallzeiten zu reduzieren, die Effizienz zu verbessern und bessere Entscheidungen auf der Grundlage realer Daten zu treffen. Doch was genau ist ein digitaler Zwilling? Und wie lässt sich diese Technologie von einem Konzept in messbare Geschäftsergebnisse umsetzen?

Was ist ein Digital Twin?

Ein digitaler Zwilling ist eine digitale Darstellung eines physischen Systems, sei es ein einzelnes Lager in einer Maschine oder eine gesamte Lieferkette. Was sie alle gemeinsam haben, ist eine Live-Verbindung zwischen der physischen und der digitalen Welt.

Diese Verbindung kann aus Sensordaten wie Vibration, Temperatur oder Druck aufgebaut werden. Oder aus Informationen über Materialflüsse, Produktionsmengen oder Logistik. Das Ziel ist einfach: genügend Daten zu sammeln, um wirklich zu verstehen, was in dem physischen System vor sich geht.

Betrachten Sie zum Beispiel eine Montagelinie, bei der autonome führungsgesteuerte Fahrzeuge (AGVs) Komponenten zwischen Arbeitsstationen transportieren. Ein digitaler Zwilling dieses Prozesses erfasst, wo sich jedes AGV befindet, seinen Batteriestand und die Effizienz der Route, sowie die Bestandsmengen in Echtzeit. Das Ergebnis: vollständige Transparenz der Abläufe und die Möglichkeit, Änderungen virtuell zu testen, bevor sie in der echten Welt umgesetzt werden.

Verschiedene Zwillinge für verschiedene Ziele

Es gibt keinen universellen digitalen Zwilling, der für alle Zwecke geeignet ist. Jeder Zwilling erfüllt einen spezifischen Zweck.

• Anlagen-Zwillinge konzentrieren sich auf einzelne Maschinen oder Komponenten. Zum Beispiel kann ein digitaler Zwilling eines Motors Vibrationen und Temperaturdaten überwachen, um Verschleiß vorherzusagen und Wartungen vor Ausfällen zu planen.
• System-Zwillinge betrachten gesamte Produktionsprozesse. Hier geht es mehr um Materialflüsse, Kapazität und Planung als um die physikalischen Eigenschaften einzelner Maschinen. Algorithmen optimieren Routen, prognostizieren, wann neue Bestände benötigt werden, und identifizieren Engpässe.
• Prozess-Zwillinge fokussieren sich auf die Lieferkette. Dabei geht es um Logistik, Lieferzeiten und Bestandsmanagement. Daten stammen aus ERP-Systemen, Transportdienstleistern und Lieferanten.

Der Schlüssel liegt darin, das richtige Detailniveau zu finden. Zu viel, und Ihr Modell wird komplex, ohne Mehrwert zu liefern; zu wenig, und Sie verpassen wichtige Erkenntnisse.

Wie sieht ein digitaler Zwilling aus?

Eine häufig gestellte Frage ist, ob ein digitaler Zwilling immer in 3D modelliert werden muss. Die Antwort hängt von Ihrem Ziel ab. Eine 3D-Umgebung kann wertvolle Einblicke für die Entwicklung neuer Produkte oder das Training von Bedienern bieten. Sie ermöglicht virtuelles Zusammenbauen, das Testen verschiedener Designs oder das risikofreie Üben für Mitarbeiter.

Doch in vielen Anwendungen ist 3D nicht erforderlich. Wenn es darum geht, eine Lieferkette zu optimieren oder den Energieverbrauch vorherzusagen, ist eine dreidimensionale Darstellung nicht notwendig. Tatsächlich kann sie von der eigentlichen Datenanalyse ablenken.

Algorithmen und KI

Daten zu sammeln ist eine Sache; daraus Wert zu generieren eine andere. Hier kommen Algorithmen und KI ins Spiel. Maschinelles Lernen unterstützt Digital-Twin-Anwendungen durch:

• Mustererkennung hilft dabei, Leistungsabweichungen zu identifizieren, bevor sie zu Ausfällen führen.
• Prädiktive Modelle nutzen historische Daten, um zukünftige Ereignisse vorherzusagen. Wann benötigt eine Pumpe Wartung? Wie viel Energie wird ein Gebäude morgen verbrauchen? Basierend auf vergangenen Mustern und aktuellen Bedingungen können Algorithmen recht genaue Vorhersagen treffen.
• Optimierungsalgorithmen suchen nach der besten Lösung innerhalb bestimmter Einschränkungen. Wie steuert man AVGs, damit keine Staus entstehen? Wie plant man Wartungsarbeiten, ohne die Produktion zu unterbrechen? Diese Algorithmen testen Tausende von Szenarien, um die optimale Lösung zu finden.

Die Stärke der KI liegt hauptsächlich darin, große Mengen an Daten zu verarbeiten und Muster zu entdecken, die Menschen übersehen würden. Doch diese Algorithmen sind nur so gut wie die Daten, mit denen sie trainiert werden.

 

Erfolgreiche Implementierung von digitalen Zwillingen

Ein digitaler Zwilling ist keine magische Lösung. Der Erfolg hängt von verschiedenen Schlüsselbedingungen ab.

Allen voran müssen Ihre Daten vollständig und aktuell sein. Wenn Informationen zu spät oder in falscher Reihenfolge eintreffen, könnten Entscheidungen auf veralteten Erkenntnissen basieren. Das kann riskant sein, insbesondere wenn Prozesse automatisch angepasst werden.

Auch die Beobachtbarkeit ist ein wesentlicher Faktor. Sie beschreibt, wie gut ein System anhand der von Ihnen gesammelten Daten von außen verstanden werden kann. Zu wenige Sensoren bedeuten eingeschränkte Einblicke; zu viele erzeugen Lärm und unnötige Kosten.

Bevor ein digitaler Zwilling verwendet werden kann, um neue Szenarien zu simulieren, muss er beweisen, dass er die Realität genau wiedergibt. Dies erfordert Zeit und reale Daten, um das Modell zu validieren.

Auch der Umgang mit Daten verdient Aufmerksamkeit. Einige Anbieter bieten fertige digitale Zwilling-Lösungen an, was praktisch sein kann, da Sie das Rad nicht neu erfinden müssen. Der Nachteil ist jedoch, dass Ihre Daten möglicherweise in ihren Systemen eingeschlossen werden. Es ist entscheidend, Eigentümer Ihrer Daten zu bleiben, um diese auch in Zukunft frei für andere Anwendungen nutzen zu können.

Schließlich muss die Organisation selbst bereit sein. Die Implementierung eines digitalen Zwillings erfordert oft Änderungen in Prozessen und Arbeitsabläufen. Mitarbeiter müssen lernen, mit neuen Systemen zu arbeiten und Vertrauen in die Technologie aufzubauen.

Der wahre Wert digitaler Zwillinge liegt in der schrittweisen Verbesserung: Reduzierung von Ausfallzeiten durch vorausschauende Wartung, Senkung der Energiekosten durch intelligente Steuerung und Verbesserung der Planung durch die Identifizierung von Engpässen.

Für viele Unternehmen reicht das bereits aus, um die Investition zu rechtfertigen. Der Schlüssel liegt darin, realistische Ziele zu setzen und diese Schritt für Schritt zu verfolgen. Digitale Zwillinge sind keine Modeerscheinung, aber sie sind auch kein Allheilmittel. Sie sind ein leistungsstarkes Werkzeug für Unternehmen, die wirklich verstehen und verbessern wollen, wie ihre Systeme arbeiten.