CIOs setzen auf Digital Twins – doch Implementierungs-Herausforderungen bleiben

Die volle Versprechung von Digital Twins erfordert möglicherweise Integration von Systemen und Daten über gesamte Organisationsekosysteme.

Stellen Sie sich vor: Produktionsprobleme und Workflow-Änderungen virtuell durchspielen, bevor Sie sie der Organisation auferlegen. Knapp 6 von 10 CIOs (Gartner Survey) haben Digital Twins bereits oder bereiten Organisationen darauf vor. Digital Twins replizieren potenzielle und tatsächliche physische Assets, Prozesse, Menschen, Orte, Systeme, Geräte. 21 % bereits deployed, 38 % in 1-3 Jahresplanung.

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Doch volle Versprechung erfordert system-/datenübergreifende Integration über ganze Ökosysteme. Deloitte Report warnt: Schlechte Daten, Mess-Herausforderungen, Überengineering erschweren akkurate Replikation physischer Assets. Autoren um Adam Mussomeli (Deloitte).

Deloitte identifiziert potenzielle Digital Twin Implementierungen branchenübergreifend:

• Automotive & Aircraft Manufacturers: „Essentielle Tools für Optimierung gesamter Manufacturing Value Chains und Innovation neuer Produkte.“ Aircraft Engines: Tausende Sensoren, Terabytes/Sekunde. Kombiniert mit Digital Twins, ML, Predictive Models → Empfehlungen für Piloten (Fuel Optimization), proaktive Maintenance, Fleet Cost Management.
• Energie: „Field Service Operator erfassen/analysieren massive In-Hole Data für Digital Models, die Drilling Real-time leiten.“
• Healthcare: „Kardiovaskuläre Forscher erstellen hochpräzise Digital Twins des menschlichen Herzens für klinische Diagnose, Education, Training.“
• Smart Cities: „Singapore nutzt detailliertes virtuelles Modell für Urban Planning, Maintenance, Disaster Readiness.“

Genaue Digital Twins nicht overnight. Deloitte nennt drei Challenge-Bereiche:

• Schlechte Daten: „KI/ML-Algorithmen für Digital Twins brauchen große Datenvolumen. Sensordaten vom Shopfloor oft korrupt, verloren, inkonsistent nicht gesammelt.“ Rat: Infrastruktur/Datenmanagement jetzt entwickeln → Time-to-Benefit verkürzen.
• Prozesse messen: „Auch bei neuen Prozessen/Systems/Devices für Digital Twin Simulationen: nicht immer perfekt instrumentierbar. Proxies nutzen – z.B. Vehicle-Sensoren statt Reifen-Sensoren – oder das Detektierbare.“
• Richtige Sensor-Balance bestimmen: „Sinkende Sensorenkosten: Wie viele Sensoren sind genug? Cost/Benefit-Analysis kritisch. Meist Use Cases: bescheidene Anzahl strategisch platzierter Sensoren für Key Inputs/Outputs/Stages.“

Trotz Hindernissen: Deloitte-Forscher proponenten beispielloser Potenzialvorteile. „Perfekte digitale Kopie der physischen Welt ermöglicht virtuelle Kollaboration, Sensor-Daten-Intake, schnelle Simulierung, klare What-if-Szenarien, präzisere Vorhersagen, Output-Instruktionen zur Manipulation der physischen Welt.“ Wertversprechen, das Exploration wert ist.