Digitale Zwillinge: Präzise Datenmodelle als Schlüssel zur erfolgreichen Digitalen Transformation

Kernaussagen

Digitale Zwillinge beschleunigen die digitale Transformation in der Industrie, doch ihr Erfolg hängt von der Präzision ihrer zugrundeliegenden Datenmodelle ab.

• Digitale Zwillinge sind noch nascent, aber wachsen rasant, besonders in Fertigung und Logistik.
• Die COVID-19-Pandemie hat ihre Relevanz verstärkt, indem sie Remote Monitoring, Predictive Maintenance und automatisierte Verarbeitung ermöglicht.
• Zuverlässigkeit hängt von High-Fidelity-Datenmodellen ab, die physisse Assets akkurat abbilden.

Was ist ein Digitaler Zwilling?

Ein Digitaler Zwilling ist ein dynamisches virtuelles Replikat eines physischen Objekts, Prozesses oder Systems. Je nach Kontext kann es ein Prototyp, ein deployed Asset oder ein Aggregat mehrerer Zwillinge sein, die im Betrieb genutzt werden. Gängige Klassifikationen umfassen Asset Twins, Network Twins und Process Twins.

Real-World-Anwendungen und IoT-Integration

Digitale Zwillinge koppeln jetzt routinemäßig mit Internet-of-Things-Sensoren (IoT), um actionable Insights zu liefern:

• Rotterdam Port Authority nutzt IBM Twins und Sensoren zur Optimierung von Anlege- und Abfahrtsplänen.
• Energie-Sektor-Manager CPV setzt GE Digital Performance-Management-Software ein, um kritische Anlagenprozesse zu modellieren, was Kapazitätssteigerungen und Kraftstoffeinsparungen treibt.
• Ford integriert Predictive Twins in die Automobil-Antriebsstrang-Fertigung.
• Atos und Siemens führten einen Twin-Pilot für Pharma-Produktion unter COVID-19-Druck durch.

Diese Deployments verbinden Simulation, Product Lifecycle Management, Virtual/Augmented Reality, Robotik, Machine Learning und mehr, um anspruchsvolle Software-Repräsentationen zu schaffen, die in Design- und operative Entscheidungen zurückfließen.

Historische Wurzeln und Moderner Schwung

NASAs Apollo-Simulationen legten frühe Grundlagen, während CAD- und volumetrische Modellierungsfortschritte der 1970er Twin-Konzepte förderten. Der Begriff gewann in den 2000ern mit Product Lifecycle Management an Traktion. Heute meldet GE über 2 Millionen Twins in Produktion, und Tesla baut angeblich einen Zwilling für jedes verkaufte Fahrzeug.

COVID-19 beschleunigte Adoption: Eine Gartner-Umfrage fand, dass 27 % der Unternehmen planen, Twins für autonome Geräte, Roboter oder Fahrzeuge einzusetzen, und bis 2023 wird ein Drittel der mittelgroßen bis großen IoT-Firmen mindestens einen durch einen Pandemie-bezogenen Use Case getriebenen Twin haben.

Die Rolle von IoT-Daten

Michael Grieves, der den Twin-Konzept in der Fertigung (2002) erstmals artikulierte, betont die Notwendigkeit systematischer IoT-Datenerfassung. Er fordert Integration von Twin-Daten in breitere Fabrik-Ökosysteme und visioniert „intelligente Zwillinge“, die KI, Machine Learning und Echtzeit-Sensorstreams kombinieren, um Operationen über Simulation hinaus zu erhalten.

Fidelity und Business Alignment

Operative Gewinne kommen oft von bescheidenen Effizienzverbesserungen; daher muss Twin-Fidelity dem spezifischen Use Case entsprechen. Dan Isaacs vom CTO Digital Twin Consortium betont, mit einem klaren Business-Ziel zu starten – z. B. Downtime reduzieren, Produktivität steigern – und dann die nötige Datengrundlage auszuwählen.

Schlüsselfragen umfassen:

• Welches Problem löst der Twin?
• Welche Datenpunkte sind wirklich wertvoll?
• Welche Latenzanforderungen bestehen für Echtzeit-Entscheidungen?

Organisationen wie Autodesk, Bentley Systems, Dell, GE Digital, Microsoft und Northrop Grumman sind nun Teil des Digital Twin Consortium und arbeiten an standardisierten Definitionen und Cross-Industry-Best-Practices.

Lieferketten- und Design-Stage-Vorteile

Sameer Kher von Ansys hebt die Rolle des Twins in Lieferketten hervor, wo bestimmte Komponenten – wie Handdesinfektionsmittel während der COVID-19-Produktion – High-Fidelity-Modellierung von Flüssigkeitsviskosität und Geräte-Gegendruck erfordern.

Im Design ermöglichen Twins „What-if“-Analysen, die Produktentwicklung beschleunigen und kostspielige Iterationen reduzieren.

Praktischer Design-Rat

Jim Tung von MathWorks warnt vor Overengineering: Eine vollwertige diskrete Simulation eines gesamten Workflows mag unnötig sein. Stattdessen auf High-Cost-Assets fokussieren und schnell iterieren, um Kosteneinsparungen zu realisieren.

Niels Thomsen von Atos SE erinnert Nutzer daran, dass Technologie ein Mittel, kein Zweck ist. Mit dem Business-Outcome starten – wie Sicherstellung der chemischen Batch-Qualität in Pharma – und einen Twin bauen, der Parameter in Echtzeit überwacht und anpasst.

Reife-Modellierung und Strategische Planung

Fords Weg, detailliert von Dr. Annie Zeng, illustriert die Wichtigkeit von Reife-Bewertung. Fragen zur Entscheidungsfindung:

• Ist die Technologie bereit für sofortigen Deployment?
• Soll die Lösung In-house gebaut oder extern beschafft werden?
• Welchen Entwicklungs- oder Deployment-Framework besitzt die Organisation bereits?

Diese Dimensionen zu verstehen hilft, Twin-Initiativen mit Unternehmensfähigkeiten und Timelines abzugleichen.

Kernaussage für Business Leader

Digitale Zwillinge sind kein Spielplatz endlosen Datensammelns. Sie verlangen fokussierte, High-Value-Datenströme und klare Business-Ziele. Wie Michael Grieves anmerkt: „Man spielt kein Videospiel – man nutzt Real-World-Daten, um echte Entscheidungen zu treffen.“

Effektive Twin-Adoption beginnt mit Problemdefinition, Auswahl der richtigen Daten und Abgleich der Technologie-Reife mit Organisationszielen.