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Der digitale Zwilling

Mit kleinen Schritten angefangen

Der digitale Zwilling kann Unternehmen dabei helfen, ihre Produkte und Prozesse besser zu verstehen, um sie im Sinne der Kunden und des Unternehmenserfolgs zu optimieren. Dabei gilt wie so oft: Erst denken, dann handeln. Nur Daten sammeln, ohne sich Gedanken zum Anwendungsfall und dem gewünschten Erkenntnisgewinn gemacht zu haben, wird nicht funktionieren. Wer das verstanden hat und mit anfangs kleinen Schritten an das Thema herangeht, sollte das Konzept schnell implementieren können – technologisch und organisatorisch.

Der digitale Zwilling: Mit kleinen Schritten angefangen

Bild: ©Jim / Fotolia.com

Sogenannte ‚Digital Twins‘ oder ‚Digitale Zwillinge‘ bieten wesentlich mehr als die reine digitale Abbildung eines physischen Produkts oder eines realen Prozesses entlang des gesamten Lebenszyklus. Sie stehen in ständiger Interaktion mit ihm und ermöglichen unterschiedliche Perspektiven auf sein physisches Gegenüber. Das Konzept umfasst alle Etappen des Lebenszyklus, vom Design über die Fertigung und die Produktionsprozesse bis hin zur Logistik und schließlich den Betrieb des Produkts. Mehr noch: Beobachtungen und Sensordaten aus dem laufenden Betrieb fließen in Echtzeit in das Modell zurück und können zur permanenten Optimierung genutzt werden.

Einsteigen wird günstiger

Ursprünglich wurde das Konzept von digitalen Zwillingen hauptsächlich für eher große Objekte angewandt, beispielsweise Flugzeugtriebwerke, Offshore-Plattformen oder Turbinen. Diese Projekte waren häufig geprägt von regulatorischen Anforderungen wie etwa in der Luftfahrt, die eher einen Nachweisaspekt in sich trugen und eine digitale Dokumentation und Instrumentierung der Produkte erzwungen haben. Aus dieser ohnehin vorhandenen Datenbasis wurden dann zusätzlich wertschöpfende Anwendungsfälle abgeleitet. Hierbei spielten eine Reihe von Faktoren eine treibende Rolle, die sich im Laufe der Zeit verändert haben und das Konzept somit in anderen Bereichen einbringen können. Dazu gehören:

  • die Verfügbarkeit von kostengünstigen Sensoren und globalen Internet-der-Dinge-Plattformen, die auch in kleineren Produkten eine preiswerte Daten-Instrumentierung ermöglichen,
  • die drastisch gesunkenen Kosten für Analysen und künstliche Intelligenz, die mit Cloud-Technologie auch für kleine Anwendungsfälle wirtschaftlich sein können,
  • die in den letzten Jahren gewachsene Erkenntnis, dass sich über Software oder Daten eine Veredelung von Produkten oder sogar zusätzliche Geschäftsmodelle etablieren lassen,
  • die aus den initialen Projekten gesammelten Erfahrungen, die den Reifegrad der Technologien für den digitalen Zwilling massiv verbessert haben.

Stolpersteine für Entwicklung

Bei entsprechenden Projekten sind die Anwendungsfälle entscheidend, die ein durchgängiges digitales Abbild erfordern und damit das Konzept des Zwillings antreiben. Das können grundsätzlich viele Beweggründe sein – von der Verbesserung des Service über die Reduzierung von Entwicklungskosten bis zu neuen datenbasierten Geschäftsmodellen. Ohne klare Zielsetzung wird der digitale Zwilling ein wertloses Datengrab. Technisch wird oft unterschätzt, dass es nicht darum geht, leicht zu beschaffende Daten zu sammeln, sondern die erforderlichen Daten sowie die Abhängigkeiten und Verbindungen, die zwischen den Daten bestehen. Zum Teil sind die Zugänge zu diesen Daten sehr aufwendig oder das Verständnis der Zusammenhänge unzureichend. Darüber hinaus wird häufig in der Produktion und im Betrieb des Produktes unterschätzt, dass die Informationen im Zwilling zeitlich synchron und möglichst zeitnah gesammelt werden sollten, sonst sind Ursache-Wirkung-Ketten nur schwer zu ermitteln.

Der Unterschied macht’s

Neben der Erkenntnis, dass erst der Anwendungsfall Mehrwert bringen kann, ist ein Verständnis der Ganzheitlichkeit des Konzepts wichtig. Der digitale Zwilling deckt in seiner vollständigen Definition den gesamten Zyklus eines Produkts oder Objekts ab. Er startet mit den Anforderungen und endet mit dem Zerlegen, Rückbauen, Verschrotten oder Entsorgen. CAD und Simulations-Werkzeuge decken lediglich Teilaspekte in der Engineering-Ausprägung ab. Der Weg des Digitalen Zwillings wird vom Engineering weitergeführt in die Produktion bzw. den Bau – im Kern mit welchen Parametern und Einflussgrößen produziert oder gebaut wurde – und anschließend mit dem Betrieb des Produkts. Im Betrieb geht es um das Nutzungsverhalten, das Einsatzspektrum aller Funktionen, welche Instandhaltungen vorgenommen wurden und vieles mehr. Diese Daten sind wichtig um Annahmen, die für das Produktdesign getroffen wurden, zu verifizieren bzw. möglichst während der Laufzeit zu korrigieren. Insbesondere Softwarebasierte Eigenschaften können häufig auch während der Laufzeit eines Produkts noch angepasst werden.

Mit kleinen Schritten laufen lernen

Bleibt die Frage, wo ein Unternehmen mit dem digitalen Zwilling anfangen sollte. Oder auch welche Kompetenzen und Technologien ein Unternehmen schon besitzt und welche noch angeeignet werden sollten. In der Tat besitzt praktisch jedes Unternehmen verschiedene Facetten des digitalen Zwillings bereits heute. Meistens sind diese Informationen jedoch in digitalen Inseln nur isoliert vorhanden. Beispielsweise in ALM- oder PLM-Systemen im Engineering oder als Einstellparameter einer Maschine in der Produktion. Zu Beginn sollten Firmen also einen oder wenige Anwendungsfälle für den digitalen Zwilling entwickeln, die einen hohen Mehrwert für die Organisation oder ihre Kunden liefern. Dann kann in Gap-Analysen ermittelt werden, in welchen Bereichen eine Organisation Verbesserungen benötigt. Häufig stellen Beteiligte in diesen Phasen fest, dass die wichtigen datenhaltenden Systemen nur schwer zugänglich sind, oder eine beliebig große Vielfalt auftritt, die kaum handzuhaben ist. Daraus leiten sich Initiativen ab, die solche Probleme adressieren, etwa über Integrationswerkzeuge oder auch den Austausch von Systemen oder das Nutzen von Standards. Die grundsätzliche Veränderung besteht darin, dass die vorhandenen Kompetenzen nicht mehr in einer vertikalen Sicht, sondern in eine übergreifende horizontale Betrachtung eingebracht werden. Somit ist der Umbruch nicht rein technologisch, sondern auch stark organisatorisch geprägt.


Steffen Hartmaier ist Leading Client Technical Architect bei IBM Watson IoT. (Bild: IBM Deutschland GmbH)Steffen Hartmaier ist Leading Client Technical Architect bei IBM Watson IoT.


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