Präzision digitaler Zwillingsdatenmodelle ist der Schlüssel zum Erfolg

Die wichtigsten Erkenntnisse aus diesem Artikel sind die folgenden:

• Digitale Zwillinge sind noch im Entstehen, beschleunigen aber die digitale Transformation in der Industrie und anderswo.
• COVID-19 hat der digitalen Zwillingstechnologie neue Bedeutung verliehen und hilft bei Aufgaben wie Fernüberwachung, vorausschauender Wartung und automatisierter Verarbeitung.
• Die Zuverlässigkeit digitaler Zwillingsmodelle hängt jedoch von der Präzision der digitalen Zwillingsdatenmodelle ab.

Digitale Zwillinge sind wichtige Werkzeuge auf dem Weg der digitalen Transformation für Unternehmen. Trotz eines Science-Fiction-ähnlichen Status sind digitale Zwillinge im wirklichen Leben, in der Industrie und in anderen Umgebungen entstanden.

Während digitale Zwillinge noch im Entstehen begriffen sind, haben sie bereits begonnen, die Digitalisierungsbemühungen von Unternehmen dramatisch zu unterstützen. Definitionen bleiben in dem sich noch entwickelnden Bereich fließend. Für manche ist ein digitaler Zwilling ein Prototyp in der Designphase, eine Instanz bei der Bereitstellung oder ein Aggregat, wenn er mit anderen Zwillingen im Betrieb kombiniert wird. Einige schneiden den Kuchen anders und kategorisieren Zwillinge als Anlagenzwillinge, Netzwerkzwillinge oder Prozesszwillinge.

Betrachten Sie einige dieser Anwendungen digitaler Zwillinge und ihre Konvergenz mit Geräten des Internets der Dinge (IoT):

• Fortschritte können verschiedene Formen annehmen:Der Rotterdamer Hafenbetrieb hat digitale Zwillinge und Sensoren von IBM verwendet, um effiziente Anlege- und Abfahrtszeiten vorherzusagen.
• Der Asset Manager der Energieindustrie CPV verwendet die Leistungsmanagement-Software von GE Digital, um einen digitalen Zwilling kritischer Anlagenprozesse zu erstellen und gleichzeitig KI zur Erhöhung der Kapazität und zur Reduzierung des Brennstoffverbrauchs einzusetzen.
• Ford hat die prädiktive digitale Zwillingstechnologie in seine Fertigungsprozesse für den Antriebsstrang für die Automobilindustrie integriert.
• Atos und Siemens haben ein Pilotprojekt für einen digitalen Zwilling durchgeführt, das Teil der großen Bemühungen der Pharmaindustrie ist, auf den kritischen Produktionsdruck durch die COVID-19-Pandemie zu reagieren.

Diese und andere Beispiele für digitale Zwillinge kombinieren mehrere verschiedene Technologien, darunter Computersimulation, Produktlebenszyklusmanagement, Softwaremodellierung, virtuelle und erweiterte Realität, Robotik, maschinelles Lernen und mehr. Digitale Zwillinge erstellen immer ausgefeiltere virtuelle Software-Repräsentationen von Objekten und Systemen, und Feedback aus ihren „digitalen Fäden“ kann Designoptionen beeinflussen. Diese Daten zwischen Produkten, Prozessen oder Modellen können in einigen Fällen den End-to-End-Betrieb aktiv leiten.

Heute bietet der digitale Zwilling im industriellen IoT IT-Managern eine neue Sichtweise auf bekannte Kompromisse. An dieser Grenze gibt es Chancen, aber auch Risiken – da die Implementierer High-Tech-Ansichten sorgfältig in ihre eigenen Anwendungsfälle für den digitalen Zwilling integrieren müssen.

Digital Twin Tech:Langfristiger Erfolg über Nacht

Wie die meisten Erfolgsgeschichten über Nacht sind digitale Zwillinge nicht neu. Der Einsatz von Simulationen durch die NASA im Apollo-Weltraumprogramm trug die Saat der digitalen Zwillingstechnologie. Die Grundlage für die heutigen Zwillinge wurde durch Fortschritte in der computergestützten Zeichnungserstellung (CAD) und der volumetrischen Modellierung, die bis in die 1970er Jahre zurückreicht, ermöglicht. Der Begriff „Digitaler Zwilling“ hat vor 20 Jahren im Bereich Product Lifecycle Management Einzug gehalten. Heute zählt GE mehr als 2 Millionen digitale Zwillinge in der Produktion. Tesla soll von jedem verkauften Auto einen digitalen Zwilling erstellen.

Aber wenn digitale Zwillinge eine lange Vergangenheit haben, haben sie in der Gegenwart eine neue Relevanz gefunden. COVID-19 hat digitale Zwillinge in ein neues Licht gerückt. Remote Asset Monitoring, Predictive Maintenance und Prozessautomatisierung waren bereits geeignete Ziele für Zwillinge, aber COVID-19 hat weitere Gründe geliefert.

Eine aktuelle Gartner-Umfrage ergab, dass 27 % der Unternehmen planen, digitale Zwillinge als autonome Geräte, Roboter oder Fahrzeuge einzusetzen. Die COVID-19-Erfahrung ist ein großer Treiber. Das Forschungsunternehmen geht davon aus, dass bis 2023 ein Drittel der mittleren bis großen Unternehmen mit IoT-Einsatz mindestens einen digitalen Zwilling implementiert haben wird, der durch einen COVID-19-bezogenen Anwendungsfall motiviert ist.

Der Vater der digitalen Zwillinge

Neu für die digitalen Zwillinge von heute ist, dass sie das Industrial Internet of Things (IIoT) nutzen können. Die Nutzung von IoT-Sensordaten ist laut Dr. Michael Grieves ein Schlüssel zur nächsten Stufe digitaler Zwillinge. Er gilt weithin als der Erste, der das Konzept des digitalen Zwillings in der Fertigung vorgebracht und 2002 den Grundstein gelegt hat.

IoT stand im Mittelpunkt, als Grieves kürzlich auf dem Digital Twin Summit der American Society of Mechanical Engineers (ASME) sprach. Es liegt Arbeit vor uns, riet er.

„Wir müssen im Grunde in der Lage sein, die IoT-Informationen aus den Produkten selbst zu sammeln und diese Informationen zusammenzuführen“, sagte Grieves, jetzt leitender Wissenschaftler für fortschrittliche Fertigung bei Florida Tech.

Er sagte, dass die Datenerfassung digitaler Zwillinge heute hauptsächlich ad hoc erfolgt, aber der Fokus werde sich bald auf die Integration eines digitalen Zwillings in eine größere Fabrikumgebung konzentrieren. Der nächste Schritt für digitale Zwillinge sei die „Betriebserhaltung“. Die Kombination von KI und maschinellem Lernen mit Echtzeit-Sensordaten wird seiner Einschätzung nach den „intelligenten digitalen Zwilling“ einleiten. Mit solchen Implementierungen entfernt sich ein digitaler Zwilling weiter von seinen Wurzeln in der Simulation und der Prototypenmodellierung und tiefer in den laufenden Betrieb.

Daten des digitalen Zwillings

Das Potenzial für digitale Zwillinge in industriellen Umgebungen dreht sich hauptsächlich um die Schaffung von betrieblicher Effizienz. Kleine Einsparungen bei Ressourcen, Prozessschritten oder Ausfallzeiten können zu großen Einsparungen im gesamten Unternehmen führen.

Eine erfolgreiche Implementierung hängt von einer sorgfältigen Abwägung der Treue ab; das heißt, der Präzisionsgrad der Parameter, die ein digitaler Zwilling zwischen der physischen und der virtuellen Domäne überträgt.

Die Genauigkeit hängt eng mit der Genauigkeit der Datenerfassung digitaler Zwillinge zusammen, die je nach Anwendungsfall sorgfältig verwaltet werden muss. Nicht alle Daten sind für einen digitalen Zwilling erforderlich, um seine Aufgabe zu erfüllen, aber um den Fokus der Datenerfassung einzuschränken, kann Versuch und Irrtum erforderlich sein.

Und wie immer muss ein klares Geschäftsziel die Gesamtbemühungen bestimmen, haben Branchenbeobachter betont.

Laut Dan Isaacs, Vizepräsident und Direktor des CTO Digital Twin Consortium, stellt sich die Frage:„Welche Aufgabe soll der digitale Zwilling erfüllen?“

„Wir haben eine Mischung von Ansätzen gesehen. Aber es ist am besten, mit einem klar definierten Problem zu beginnen, Ziele wie die Steigerung der Produktivität und die Reduzierung von Ausfallzeiten zu verfolgen und sich auf das Machbare zu konzentrieren“, sagte er.

Issacs beschrieb das Digital Twin Consortium als ein von der Object Management Group (OMG) ins Leben gerufenes Programm, um Standarddefinitionen zu erreichen und branchenübergreifende Bemühungen zu bündeln. Er sagte, die Gruppe sei seit ihrer Gründung Anfang dieses Jahres auf fast 150 Mitglieder angewachsen. Die Mitgliederliste umfasst Autodesk, Bentley Systems, Dell, GE Digital, Microsoft, Northrop Grumman und die University of Maryland.

Beim digitalen Zwilling müssen Implementierer und Architekten gleichermaßen die Latenzanforderungen von Systemen verstehen, so Said Tabet, Chefarchitekt im CTO Office bei Dell Technologies und Vorstandsmitglied des Industrial Internet Consortium der OMG.

„Nicht alles ist Echtzeit und nicht alle Echtzeit ist gleich“, sagte Tabet. Mit anderen Worten, die Verfolgung von Ultra-Echtzeit-Reaktionsraten ist möglicherweise nicht machbar oder erforderlich.

In der Zwischenzeit ist es auch wichtig, auf die Synchronisierung zwischen dem Physischen und dem Digitalen zu achten.

„Die Implementierung eines Reifegradmodells wird diesen Prozess begleiten. Und wenn es um die Granularität der [Daten] geht, ist es wichtig, sich auf die Ergebnisse und ersten Ergebnisse zu konzentrieren, da diese je nach Anwendungsfall variieren können“, warnte Tabet.

Lieferketten und Logistik sind Bereiche, in denen digitale Zwillinge Fuß fassen, und sie liefern in Bezug auf die Modellierung Beispiele dafür, wie Entscheidungen über die physikalische Treue von digitalen Zwillingen getroffen werden können, sagte Sameer Kher, Senior Director für digitale Zwillinge bei Ansys, Maker der Twin Builder-Software.

„In der Lieferkette gibt es kritische Komponenten, von denen einige eine genauere Modellierung erfordern“, sagte Kher. „Produkte haben Physik.“

Als Beispiel verwies er auf Händedesinfektionsmittel, die in den ersten Tagen der COVID-19-Pandemie Gegenstand von häufig berichteten Umbauten von Produktionslinien waren.

Messungen der Viskosität von Flüssigkeiten, die Handdesinfektionsmittel enthalten – und des Gegendrucks, den sie auf Geräte ausüben können – könnten ein wichtiger Bestandteil der Produktionsüberwachung des digitalen Zwillings sein.

Digitale Zwillinge in der Designphase ermöglichen Was-wäre-wenn-Analysen, die den Betrieb verbessern, sagte er.

Denken Sie nicht über das digitale Zwillingsdesign nach

Laut Jim Tung, Fellow bei MathWorks, Hersteller von Simulink und anderen Modellierungstools, sollten potenzielle Benutzer beim Erstellen digitaler Zwillingsmodelle nicht zu weit gehen.

„Manchmal ist ein detailgetreues, diskretes Simulationsmodell eines gesamten Workflows einfach übertrieben“, sagte er. Benutzer könnten sich stattdessen auf besonders teure Assets konzentrieren. Das schnellere Verschieben dieser Elemente durch eine Produktionswarteschlange kann Kostenvorteile erzielen.

„In jedem Fall ist es wichtig, den Geschäftswert zu verstehen“, sagte Tung. Das liegt daran, dass die Benutzer von dieser Entscheidung dazu geführt werden, Fragen zur korrekten Wiedergabetreue des digitalen Zwillingsmodells zu beantworten, sagte er.

So beeindruckend die Digital-Twin-Technologie auch sein mag, es geht nicht um Technologie, erinnert Niels Thomsen, der die Insight Practice for IoT and AI bei Atos SE leitet.

„Man muss mit dem geschäftlichen Aspekt beginnen“, sagte er. In der Arbeit von Atos in der pharmazeutischen Industrie bedeutete dies, mit kritischen Prozessen zu beginnen, die die Gesamtqualität chemischer Chargen bestimmen.

Dazu müssen Sie ein digitales Zwillingsmodell erstellen, mit dem gemessen werden kann, tatsächliche chemische Mischungen in Echtzeit mit diesem Modell verglichen und – in einigen Fällen – automatisch Parameter wie Temperatur, Druck und Durchflussgeschwindigkeit angepasst werden, um die resultierende Mischungsqualität zu verbessern.

Reifemodellierung digitaler Zwillinge

Der Weg zu den digitalen Zwillingen von heute war für den führenden Automobilhersteller Ford ein langer Weg, so Dr. Annie Zeng. Ford hat diesen Weg vor 30 Jahren begonnen, sagte Zeng und erinnerte sich an die Tage von „C3P“, was für CAD/CAM/CAE/PIM oder computergestütztes Design/computergestützte Fertigung/computergestütztes Engineering/Produktinformationsmanagement steht .

Ford verfügt heute über Modelle sowohl von Teilen als auch von Prozessen, sodass Zwillingsmodelle wichtiger Autokomponenten im Kontext von Gesamtmodellen des Fabrikbetriebs überwacht werden können, sagte Zeng, technischer Experte für digitalen Zwilling und KI bei Fords Advanced Manufacturing Group. Zeng sprach wie Grieves auf dem ASME Digital Twin Summit.

Für Ford, so Zeng, ist ein digitaler Zwilling in Wirklichkeit eine Sammlung von Daten, die das Produkt und die Produktion repräsentieren.

„Unsere Vision ist es, zeitnahen Zugriff auf – und Erkenntnisse – aus relevanten Daten zu bieten“, sagte sie. Das bedeutet, mit Teams zusammenzuarbeiten, um herauszufinden, welche Datenpunkte am aktuellsten und für ihr Streben nach Effizienz am relevantesten sind. Das Projekt beginnt damit, dass die Teams gebeten werden, sich zusammenzusetzen und zu diskutieren, welche Daten am unmittelbarsten und nützlichsten sind.

Nach Zengs Erfahrung müssen Entwickler digitaler Zwillinge den relativen Reifegrad der betrachteten Technologie abschätzen. Laut Zeng sind folgende Fragen zu stellen:„Ist es jetzt? Es ist nah? Ist es weit?“

„Die Antwort wird unterschiedlich sein, je nachdem, was Ihr Unternehmen erreichen möchte“, sagte sie. Andere Fragen sind, ob Sie die gesamte Technologie intern entwickeln möchten oder alternativ, welchen Teil der Technologie Sie intern entwickeln möchten.

Die Antworten auf diese Fragen sollten berücksichtigen, über welche Art von Entwicklungs- oder Bereitstellungsframework ein Benutzer verfügt. „Ich wette, jedes Unternehmen wird irgendeine Art von Rahmen haben“, bemerkte Zeng. „Wenn nicht, nimm besser einen.“

Digitale Zwillinge sind keine Videospiele

Im Rahmen des ASME-Gipfels wurde der Visionär des digitalen Zwillings Grieves gefragt, was Unternehmensführer wissen sollten, bevor sie sich mit digitalen Zwillingen befassen.

„Zuallererst müssen sie verstehen, dass es sich nicht um ein Videospiel handelt“, sagte Grieves. „Eigentlich geht es darum, Daten aus dem wirklichen Leben zu erhalten und damit etwas anfangen zu können.“

Die Datenerhebung müsse mit gesundem Menschenverstand angegangen werden, behauptete er. Es geht also nicht darum, jeden Datenpunkt zu sammeln.

„Eines der Dinge, vor denen ich warne, ist das [Sammeln] riesiger Mengen von ‚Daten‘, aber keine ‚Information‘“, sagte er. Daher ist es wichtig zu prüfen, welche Art von Daten in jedem Fall speziell benötigt wird.

Das Wichtigste in Gesprächen mit der Geschäftsseite, sagte Grieves, ist es, sich auf Anwendungsfälle zu konzentrieren, bei denen Problempunkte bereits allgemein bekannt sind.

„Woher bekommt man Wert? Wenn die Geschäftsleute denken:‚Ich muss all dieses Geld ausgeben, um mir nur ein schönes Bild von etwas zu machen‘, werden sie es nicht tun“, sagte er. „Du musst das im Grunde auf das Wertversprechen reduzieren.“

Dennoch:„Man darf die Buchhalter nicht zu früh einsteigen lassen“, fügt Grieves vielleicht mit einem Augenzwinkern hinzu. „Sie sind die Killer der Freude.“