Digital Twin: Wie wir Daten besser verstehen und nutzen

Erfahren Sie, warum der Digital Twin eine strategische Notwendigkeit für die digitale Transformation ist

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Was ist ein Digital Twin?


Ein Digital Twin ist eine virtuelle Darstellung eines physischen Produkts, Prozesses, einer Person oder eines Ortes, die ihre physischen Gegenstücke verstehen und messen kann.

Ein Digital Twin besteht aus drei Komponenten: einer digitalen Definition seines Gegenstücks (erstellt aus CAD, PLM usw.), Betriebs- und Erfahrungsdaten seines Gegenstücks (gewonnen aus Daten des Internets der Dinge, realer Telemetrie und weiteren Quellen) sowie einem Informationsmodell (Dashboards, HMIs und mehr), das die Daten korreliert und aufbereitet, um die Entscheidungsfindung zu unterstützen.

Ein Digital Twin ist weit mehr als eine Simulation, die lediglich eine datenbasierte Vorhersage darüber liefert, wie sich eine physische Umgebung, ein Prozess, eine Person oder ein Produkt verhalten wird. Ein Digital Twin erstreckt sich über den gesamten Produktlebenszyklus und bietet Anwendungsfälle in Entwicklung, Fertigung und Service.

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Warum ist ein Digital Twin wichtig?

Dank kontinuierlicher Fortschritte in der digitalen Technologie werden Digital Twins immer leistungsfähiger – und für Unternehmen immer wichtiger. Mit Digital-Twin-Technologie können Unternehmen reale Produktdaten nutzen, um Verbesserungen für die nächste Produktgeneration abzuleiten, Engpässe in Prozessen einfacher zu identifizieren oder Servicetechniker im Außendienst zu unterstützen und so Reparaturen zu beschleunigen. Berücksichtigen Sie bei der Bewertung von Anwendungsfällen für Digital Twins den ROI und den Mehrwert, den sie für Ihr Unternehmen schaffen.

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Wie funktioniert ein Digital Twin?

Digitale Zwillinge bilden das physische Asset in einer vollständig digitalen Umgebung virtuell nach. Daten, die häufig über intelligente Sensoren und andere IoT-Technologien erfasst werden, fließen in ein Softwaresystem ein, das darauf ausgelegt ist, die Aktionen, Eigenschaften, Fähigkeiten und Betriebszustände des Assets konsistent in Echtzeit nachzubilden.

Dieser kontinuierliche Datenfluss unterscheidet einen Digital Twin von einer Simulation. Simulationen sind virtuelle Modelle verschiedener Assets; sie benötigen jedoch keinen fortlaufenden Austausch mit der physischen Welt, um unterschiedliche Auswertungen und potenzielle Betriebsszenarien für das jeweilige Asset zu erstellen.

Angesichts der enormen Datenmenge, die für die Erstellung und Pflege eines Digital Twin erforderlich ist, wird häufig Machine Learning eingesetzt, um die Daten zu sortieren und zu priorisieren. Machine Learning ist eine KI-Anwendung, mit der Algorithmen und Modelle entwickelt werden, die Aufgaben ohne fortlaufende, konkrete Anweisungen durch die Anwender ausführen können. Stattdessen basiert sie auf Musteranalysen und Schlussfolgerungen für künftige Abläufe.

Welche Herausforderungen lassen sich mit Hilfe des Digital Twins bewältigen?

Reduzierung von Ausfallzeiten: Ausfallzeiten – geplant oder ungeplant – können Unternehmen erhebliche Kosten verursachen. Mit Digital-Twin-Technologie können Unternehmen besser darauf vorbereitet sein, Probleme schneller zu lösen oder sie vollständig zu vermeiden.

Operative Effizienz: Digital Twins können bisher nicht erkennbare Probleme aufdecken und Führungskräfte dabei unterstützen, datengestützte Verbesserungen vorzunehmen.

Produktverbesserungen: Produktentwickler können die Erkenntnisse aus Digital Twins nutzen, um das Produkt in zukünftigen Iterationen zu verbessern oder auf Basis von Produktnutzungsdaten Chancen für neue Produktlinien oder Funktionen zu identifizieren.

Das Kundenerlebnis verbessern: Digital Twins können genutzt werden, um Kunden neuartige Erfahrungen und Funktionen zu bieten.

Servicekapazitäten optimieren: Maximieren Sie die Kundenzufriedenheit durch die Optimierung von Personal, Beständen, Prozessen und Technologien des Serviceunternehmens.

Konsistente Produktqualität: Da Digital Twins über ein physisches Gegenstück verfügen, können Bediener detaillierte Daten und Erkenntnisse einsehen, Muster erkennen und Qualitäts- oder Serviceprobleme proaktiv beheben.

Welche Vorteile bietet die Digital-Twin-Technologie?

Agilität und Resilienz der Lieferkette steigern 

Störungen in der Lieferkette haben Agilität und Resilienz in den Fokus gerückt. Die Kombination aus neuen Technologien und Plattformen ermöglicht es, einen Digital Twin der physischen End-to-End-Lieferkette zu realisieren. Mit einem solchen Digital Twin erhalten Unternehmen Transparenz über ihre Lieferkette, beispielsweise über Vorlaufzeiten, und können intern sowie gemeinsam mit ihren Partnern Anpassungen in Echtzeit vornehmen.

Time-to-Market von Produkten verkürzen

Mit Digital Twins erhalten Unternehmen kontinuierliche Einblicke darin, wie sich ihre Produkte im Einsatz bewähren. Auf Basis dieser Erkenntnisse können sie Produkte schneller und effizienter weiterentwickeln und Innovationen vorantreiben.

Neue Geschäftsmodelle ermöglichen (d. h. Product-as-a-Service)

Digital Twins bieten mitunter einen zusätzlichen Nutzen, wenn Sie die Möglichkeiten erkennen. Eine umfassendere Datentransparenz bei Produkten kann Chancen für Abonnements und Angebote eröffnen, die Kunden erweiterten Service oder Support bieten.

Steigern Sie die Kundenzufriedenheit 

Digital Twins können durch Anwendungsfälle wie Predictive Maintenance zu einer höheren Kundenzufriedenheit beitragen. Da sie jedoch Echtzeitdaten zum Produkt erfassen, ermöglichen sie zugleich reibungslosere Kundendienst- und Reparaturprozesse und liefern Erkenntnisse für künftige Produktverbesserungen.

Produktqualität verbessern

Dieser Nutzen stellt sich mit der Zeit und durch die Datenerfassung mithilfe von Digital Twins ein. Nach den anfänglichen Investitionen können Weiterentwicklungen eines Produkts über mehrere Generationen hinweg – auf Grundlage realer Betriebsdaten aus zahlreichen Digital Twins – Ingenieuren und Konstrukteuren bei der Entwicklung eines neuen Produkts oder einer neuen Version wertvolle Erkenntnisse liefern.

Steigern Sie die betriebliche Effizienz

Digital Twins liefern die erforderlichen Erkenntnisse, um diese betrieblichen Effizienzgewinne entlang der gesamten Wertschöpfungskette zu realisieren. Mit prozessbasierten Digital Twins können Unternehmen beispielsweise unterschiedliche Datensätze zusammenführen, um Echtzeitinformationen zur Anlagen- und Produktionsleistung zu erfassen. So erkennen sie nicht nur mögliche Engpässe, sondern auch, wie sich potenzielle Lösungen auf den Gesamtprozess auswirken könnten.

Produktivität verbessern

Die Herausforderungen durch Mitarbeiterfluktuation und Mitarbeiterbindung sind in nahezu allen Branchen verbreitet. Wenn qualifizierte Mitarbeitende das Unternehmen verlassen, nehmen sie ihr Wissen fast immer mit – dadurch entsteht ein Hindernis, das die Produktivität beeinträchtigt. Mit Digital Twins können Unternehmen einige dieser Herausforderungen durch Fernüberwachung und Remote-Unterstützung abmildern.

Nachhaltigkeitsmaßnahmen fundiert gestalten

Entlang der gesamten Wertschöpfungskette bieten sich mit Digital Twins Möglichkeiten, Nachhaltigkeitspotenziale zu identifizieren. Dies kann den Austausch von Produktmaterialien durch nachhaltigere Alternativen, die Reduzierung von CO2-Emissionen oder Ausschuss im Fertigungsprozess sowie die Verringerung der Einsätze von Servicefahrzeugen umfassen.

Datentransparenz erhöhen

Digital Twins können Datensilos im gesamten Unternehmen aufbrechen und über den gesamten Produkt- bzw. Prozesslebenszyklus hinweg Mehrwert erschließen. Historische Daten und Echtzeitdaten sind an einem zentralen Ort verfügbar.

Arten von Digital Twins

Produkt-Digital-Twins

Ein Produkt-Digital-Twin, der mitunter auch als Digital Twin einer einzelnen Einheit bezeichnet wird, ist die virtuelle Repräsentation eines Produkts – entweder nach seiner Konzeption oder über seinen gesamten Lebenszyklus hinweg. Diese Ebene umfasst Produkte mit unterschiedlichem Komplexitätsgrad. Einfache Produkt-Digital-Twins unterscheiden sich kaum von Teile- oder Asset-Digital-Twins.

Produkt-Digital-Twins können für vielfältige Zwecke eingesetzt werden, darunter zur Optimierung des Designs, zur Steigerung der Fertigungseffizienz und zur Verbesserung der Servicequoten.

Prozesszwillinge

Prozess-Digital-Twins sind komplexe Vorhaben mit dem Ziel, zu verstehen, wie verschiedene Systeme miteinander interagieren. In der Fertigung arbeiten vielfältige Hardwaresysteme auf ein gemeinsames Ziel hin. Prozess-Digital-Twins visualisieren diese Interaktionen und liefern Anwendern umsetzbare Erkenntnisse, um Prozessgeschwindigkeiten und Qualitätsstandards zu verbessern.

Teile-Digital-Twins

Auch als Komponenten-Digital-Twin bezeichnet, stellt dies die fokussierteste Ebene dieser Technologie dar. Teile-Digital-Twins erfassen ausschließlich Daten zu grundlegenden Teilen oder Komponenten größerer Systeme.

Dies kann dazu beitragen, die Leistung bestimmter Komponenten besser zu verstehen und größere Probleme zu erkennen, bevor sie auftreten.

Asset Twins

Als nächste Stufe nach Teile-Digital-Twins konzentrieren sich Asset-Digital-Twins auf die spezifischen Interaktionen zwischen zwei Teilen oder Komponenten. Sie befassen sich nicht mit dem interaktiven System als Ganzem – dafür sind Prozess-Digital-Twins vorgesehen.

Digital Twins von Personen

Digital Twins von Personen konzentrieren sich darauf, die Rolle der Nutzer in ihrer jeweiligen Umgebung zu verstehen. Ein solcher Digital Twin kann den Nutzerzugang im gesamten Produktionsbereich optimieren oder Sicherheitsstandards in Gefahrensituationen verbessern.

Standort-Digital-Twins

Ein Standort-Digital-Twin bildet die größte Skalierungsstufe eines Digital Twin. Ein Digital Twin einer Fabrik wäre ein Beispiel für einen Standort-Digital-Twin. Standort-Digital-Twins werden mitunter mit Prozess-Digital-Twins gleichgesetzt und umfassen räumliche Daten, einschließlich Klima, Temperatur und Kontextinformationen.

Was kann ein Digital Twin leisten?

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Digital Twins zur Verbesserung von Service und Uptime

Mit PTC als Partner setzt Howden Technologien wie Augmented Reality und IoT ein, um die Leistungsfähigkeit immersiver Erlebnisse zu demonstrieren. Eines der Ziele von Howden besteht darin, mithilfe der Digital-Twin-Technologie das Geschäftsrisiko für seine Kunden zu senken, indem die Uptime der eingesetzten Produkte verbessert wird.

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Digital Twin von Orten, Prozessen und Menschen

Die neuen Technologien Spatial Computing und Analytik ermöglichen einen Digital Twin eines Standorts. Durch die Integration mehrerer Datensätze entsteht sowohl eine Übersicht aus der Vogelperspektive als auch eine detaillierte Ansicht einer Produktionsfläche. Die räumliche Analyse schafft Transparenz über Bewegungen innerhalb eines Bereichs und kann datengestützte Empfehlungen zur Verbesserung von Prozessen und Leistung geben. Erfahren Sie in diesem Video aus dem PTC Reality Lab, wie es funktioniert.

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Hauptmerkmale von Digital Twins

Echtzeit-Datenintegration

Das entscheidende Merkmal eines Digital Twin ist seine Fähigkeit, Daten aus der realen Welt in Echtzeit zu nutzen. Zwei Faktoren bestimmen die Effektivität eines Digital Twin wohl stärker als alle anderen: der Zeitpunkt und die Daten. Je mehr Informationsquellen in den Twin einfließen, desto vollständiger ist die Abbildung seines physischen Gegenstücks.

Eine effektive IoT-Implementierung unterstützt Nutzer dabei, die Daten zu erfassen, die für den Betrieb ihrer Digital Twins erforderlich sind. Viele intelligente Sensoren sind darauf ausgelegt, diesen kontinuierlichen Datenstrom von der physischen in die digitale Welt zu ermöglichen.

Bidirektionale Kommunikation

Während einige Unternehmen eine eigenständige Simulation möglicherweise als Digital Twin einstufen, tut PTC dies nicht. Der entscheidende Unterschied liegt in der bidirektionalen Kommunikation. Simulationen können äußerst komplex und detailliert sein und in vielen Situationen einen hohen Nutzen bieten – ihrer Natur nach sind sie jedoch eigenständig. Zwischen der digitalen Simulation und ihrem realen Gegenstück findet keine Kommunikation statt.

Digital Twins hingegen basieren auf bidirektionaler Datenkommunikation. Das bedeutet, dass jede Veränderung in der physischen Welt dynamisch im Digital Twin erfasst wird, sodass er sich anhand neuer Informationen verändern und aktualisieren kann.

Prädiktive Modellierung

Der Einsatz von Digital-Twin-Technologie, insbesondere in Verbindung mit KI-Technologie für maschinelles Lernen, ermöglicht prädiktive Modellierung. Einfach gesagt: Es geht nicht nur darum, den physischen Zwilling heute zu verstehen, sondern auch in der Zukunft. Effektive Digital-Twin-Modelle erfassen, was geschieht, und KI kann diese Muster nutzen, um zukünftige Verhaltensweisen und Abläufe präzise vorherzusagen – zumindest innerhalb der Grenzen ihrer Möglichkeiten.

Ein Digital Twin einer Maschine verfügt beispielsweise nicht zwangsläufig über räumliche Kenntnisse eines Wärmelecks in der näheren Umgebung. Er informiert die Anwender jedoch über Temperaturveränderungen in der Maschine. Deshalb empfiehlt PTC eine umfassende IoT-Schichtung: Je mehr Daten in einen Digital Twin einfließen, desto wirkungsvoller wird er.

Kontinuierliche Überwachung und verbesserte Steuerung

Der Einsatz eines Digital Twin ermöglicht einen umfassenden Überblick über die Leistung des physischen Gegenstücks. Solange der bidirektionale Datenfluss gewährleistet ist, erhalten Anwender jederzeit präzise, aktuelle Informationen – unabhängig von der Tageszeit.

Diese verbesserte Transparenz eröffnet neue Möglichkeiten für eine optimierte Steuerung, die Effizienzsteigerungen und letztlich eine höhere Produktivität ermöglichen kann.

Branchenanwendungen von Digital Twins

Anwendungen mit Digital Twins befinden sich noch in der Entwicklung. Mit dieser Technologie entstehen Möglichkeiten für Echtzeit-Feedback sowie für vorausschauendes Monitoring und fundierte Erkenntnisse. Dadurch können sich neue Umsatzpotenziale eröffnen, beispielsweise durch eine erweiterte Servicebereitstellung. Die Ergebnisse dieser Anwendungsfälle sind eine höhere Kundenzufriedenheit und -bindung, ermöglicht durch eine verbesserte Uptime von Anlagen und eine schnellere Zeit bis zur Problemlösung.

Digital Twins werden in drei Bereichen einen Unterschied machen: Entwicklung, Fertigung und Service.

Digital Twins in der technischen Entwicklung

Digital Twins in der technischen Entwicklung

In der technischen Entwicklung bietet die Digital-Twin-Technologie eine Produktperspektive, mit der Teams besser verstehen können, wie Produkte im Feld eingesetzt werden, und diese Daten nutzen können, um bessere Produkte zu entwickeln. Durch diesen Closed-Loop-Entwicklungsprozess optimieren Entwicklungsorganisationen Produktform, Passung und Funktion sowie die Qualität weit über das hinaus, was mit statischen Spezifikationsdokumenten erreicht werden kann. Mithilfe eines digitalen Modells und von Simulations-Tools können Digital Twins die Leis... Mehr erfahren
Digital Twins in der Fertigung

Digital Twins in der Fertigung

Die Einsatzmöglichkeiten von Digital Twins in der Fertigung wachsen kontinuierlich und bieten Vorteile für sämtliche Ebenen der Fertigungsabläufe. Insbesondere prozessbasierte Digital Twins ermöglichen Unternehmen Transparenz und Planungssicherheit in der Produktion. Dadurch erhöhen sie die operative Agilität, steigern den Durchsatz und optimieren die Prozesseffizienz entlang der gesamten Lieferkette. Zu den konkreten Anwendungsfällen zählen Produktionsüberwachung, Asset Monitoring und Maschinendiagnosen, die Unterstützung visueller Arbeitsanw... Mehr erfahren
Digital Twin im Service

Digital Twin im Service

Zur Unterstützung von Wartungs- und Serviceteams werden Digital Twins eingesetzt, um die Servicebereitstellung und -angebote zu optimieren, die durch höhere Uptime und kürzere Zeit bis zur Problemlösung die Kundenzufriedenheit steigern. Teams nutzen sie zur Identifikation und Bereitstellung von Serviceersatzteilen, zur visuellen Anleitung und Verifizierung von Arbeitsabläufen für Mitarbeitende im operativen Einsatz, zur Fernüberwachung sowie für vorausschauenden Service und vorausschauende Wartung. Mehr erfahren

Zukunft der Digital-Twin-Technologie

Neue Technologien entstehen, die hochpräzise Digital Twins sowie die Verknüpfung mit wegweisenden Fertigungsprozessen ermöglichen werden – vom generativen Design bis zur additiven Fertigung. In Kombination mit KI-Funktionen wie Machine-Learning- und Deep-Learning-Algorithmen werden Digital Twins neue operative Erkenntnisse liefern. Darüber hinaus wird die Blockchain-Technologie mehr Transparenz und Sicherheit ermöglichen.

Mit der zunehmenden Verbreitung von Digital Twins in der gesamten Industrie eröffnet sich großes Potenzial für die Orchestrierung von Digital-Twin-Netzwerken und die Ermöglichung der Kommunikation zwischen zwei unterschiedlichen Digital Twins.

Häufig gestellte Fragen zum Digital Twin

Wie sieht die Geschichte der Digital Twin-Technologie aus?

Die Digital-Twin-Technologie ist ein Konzept, das bis in die 1960er-Jahre zurückreicht. Die NASA leistete Pionierarbeit, indem sie Systeme auf der Erde physisch duplizierte, um sie den Systemen im Weltraum entsprechend nachzubilden. Die NASA-Version der Digital-Twin-Technologie ermöglichte es dem Team, die Besatzung von Apollo 13 sicher nach Hause zu bringen.

Eine neue Ära der Digital Twins wurde 2002 von Michael Grieves, einem Fakultätsmitglied der University of Michigan, eingeläutet. Er vertrat die Auffassung, dass ein Digital Twin eine Verbindung zwischen der physischen und der digitalen Version aufweisen muss. Diese Definition gilt bis heute, wobei IoT-Technologie die Relevanz, Genauigkeit und Kosteneffizienz von Digital Twins weiter steigert.

Werden Digital Twins als KI betrachtet?

Ja und nein. Technisch gesehen kann ein Digital Twin bereits dadurch erstellt werden, dass ein Sensor an einem physischen Objekt angebracht und dessen Daten aufgezeichnet werden. Viele Digital Twins nutzen jedoch maschinelles Lernen – eine Anwendung der KI –, um diese Informationen so zu verarbeiten und zu analysieren, dass sie für den Nutzer umsetzbar werden.

Was sind Digital Twins im Metaverse?

Digital Twins funktionieren im Metaverse (oder im Spatial Computing) weitgehend genauso wie in der traditionellen Datenverarbeitung. Das industrielle Metaverse nutzt häufig räumliche Zwillinge, also standortbezogene Digital Twins, die Arbeitsabläufen und der operativen Effizienz einen realitätsnahen 3D-Kontext verleihen.

Wo kommen Digital Twins zum Einsatz?

Digital Twins finden in zahlreichen Branchen zunehmend Verbreitung, darunter in der Fertigung, im Gesundheitswesen, im Bauwesen, in der Stadtplanung, in der Öl- und Gasindustrie, in der Luft-, Raumfahrt- und Verteidigungsindustrie sowie in der Automobilindustrie und vielen weiteren Bereichen.

Sie kommen entlang des gesamten Produktlebenszyklus – von der Entwicklung über die Fertigung bis hin zum Service – in unterschiedlichen Funktionen und Anwendungsfällen zum Einsatz.

Worin besteht der Unterschied zwischen einem Digital Thread und einem Digital Twin?

Ein Digital Thread bezeichnet den universellen Zugriff auf Daten. Er stellt die Verbindung dar, die zugehörige vor- und nachgelagerte Informationen aus mehreren Quellen und Systemen synchronisiert. Ein Digital Thread ermöglicht eine vollständigere Echtzeitdarstellung eines Produkts, Prozesses oder einer Person über sämtliche Unternehmensfunktionen hinweg.

Die durch einen Digital Thread ermöglichte Datenvereinheitlichung ist eine Voraussetzung für den Aufbau eines robusten Digital Twin.

Worin unterscheiden sich Digital Twins von Simulationen?

Eine Simulation bildet einen physischen Prozess, Ort, Menschen oder ein Produkt ab – sie misst ihr Gegenstück jedoch kein einziges Mal. Sie ist eine nicht verankerte digitale Repräsentation eines physischen Standorts, jedoch ohne die kontinuierliche Messung und Rückspiegelung, die bei einem Digital Twin erfolgt. Kurz gesagt: Digital Twins können nur existieren, wenn sie ein physisches Gegenstück haben, während Simulationen nicht zwingend ein reales Pendant benötigen.

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