Industrial IoT und die Digital-Twin-Revolution: Transformation der Fertigung

Der Begriff „Digital Twin“ bezeichnet die konzeptionelle Erstellung eines digitalen Zwillings eines physischen Objekts oder Prozesses, basierend auf Daten von smarten Geräten wie Sensoren. Der Kanal, der den digitalen Zwilling mit seinem physischen Pendant verbindet, heißt „Digital Thread“. Das digitale Modell wird regelmäßig aktualisiert und durch Integration von Künstlicher Intelligenz und Daten erweitert. Zudem bietet es echte, gleichzeitige virtuelle Realität. Die Verknüpfung des physischen Objekts mit seinem computergenerierten Gegenstück ist entscheidend. Mit dem wachsenden Trend von Industrial IoT wird Digital-Twin-Technologie wichtiger denn je.

Die digitalen Gegenstücke sind vernetzt, und ihre Fähigkeit, Probleme zu beseitigen und höhere operative Leistung zu liefern, macht diese Technologie für jede Organisation unverzichtbar.

Indem sie Unternehmen einen vollständigen digitalen Zwilling von Produkten bereitstellen, ermöglicht die Digital-Twin-Technologie, physische Probleme an Anlagen frühzeitig zu erkennen und geeignete Maßnahmen zu ergreifen, bevor potenzielle Probleme auftreten.

Die Erstellung eines digitalen Zwillings der Anlage ist jedoch eine anspruchsvolle Aufgabe. Der beste Weg: Zunächst einen digitalen Zwilling für einen Fertigungsbereich erstellen, in Betrieb nehmen und dann auf andere Bereiche ausweiten.

Zudem unterscheidet sich der Digital Twin von CAD (Computer-Aided Design). Das wahre Potenzial liegt in der schnellen, umfassenden Verbindung zwischen physischer und digitaler Domäne in der Industrie.

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Digital-Twin-Technologie verändert die Fertigungsbranche, senkt Kosten, steuert Assets und reduziert Ausfallzeiten durch Geräteausfälle. Der digitale Zwilling eines physischen Objekts spielt eine zentrale Rolle im Industrial IoT. Die Technologie eröffnet weltweit neue Möglichkeiten für Unternehmen. Digitale Repliken nutzen Virtual Reality, Daten- und Grafikmodellierung zur Erstellung perfekter virtueller Anlagenmodelle.

Funktionsweise der Digital-Twin-Technologie

In der heutigen Technologie sammeln Sensoren an physischen Objekten in Fabriken Daten und übertragen sie an ihre computergenerierte Replik. Diese Kommunikation verbessert letztlich die Leistung des physischen Objekts. Das Besondere: Der virtuelle Zwilling kann erstellt werden, bevor die Anlage physisch gebaut wird.

Für den exakten virtuellen Zwilling eines physischen Produkts müssen Ingenieure Daten aus zahlreichen Quellen sammeln und zusammenführen: Fertigungsstatistiken, Betriebsinformationen, Analysesoftware. Hinzu kommen KI-Verfahren, die in den digitalen Zwilling der spezifischen Anlage integriert werden.

Einsatzebenen des digitalen Zwillings in der Fertigung

#1 Komponentenebene

Diese Ebene hebt das einzelne, kritischste Bauteil im gesamten Fertigungsprozess hervor – das Teil, auf das der Prozess am stärksten angewiesen ist.

#2 Asset-Ebene

Hier wird ein digitaler Zwilling eines spezifischen Anlagenteils erstellt, der in der Produktionsphase eingesetzt wird.

#3 Systemebene

Wenn Hersteller die gesamte Produktionslinie optimieren müssen, kommt der systemweite digitale Zwilling zum Einsatz.

#4 Prozessebene

Diese Ebene betrachtet den gesamten Produktlebenszyklus: Von Design und Entwicklung über Fertigung und Distribution bis zur Nutzung durch den Endkunden. Dies unterstützt die Entwicklung aktueller und zukünftiger Produkte.

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Digital-Twin-Konzept: Designplan

#1 Konstruktion

In dieser Phase wird das physisische Objekt mit vielfältigen Sensoren ausgestattet, die Einblicke in das Objekt und seine Umgebung messen. Die Messungen lassen sich in zwei Kategorien unterteilen:

1. Operative Messungen: Physikalische Leistungsparameter wie Farbgleichmäßigkeit, Drehmoment, Verschiebung, Zugfestigkeit.
2. Externe Umweltdaten: Faktoren, die den Anlagenbetrieb beeinflussen, wie Luftdruck, Umgebungstemperatur, Feuchtigkeit.

Diese Messungen werden mithilfe von Encodern in gesicherte digitale Nachrichten umgewandelt und an den digitalen Zwilling der Anlage übertragen.

#2 Kommunikation

Diese Phase realisiert eine nahtlose, bidirektionale Echtzeitkonnektivität zwischen physischen Prozessen und digitaler Plattform. Netzwerkkonnektivität ist entscheidend für den virtuellen Zwilling. Sie umfasst drei Elemente:

1. Edge Processing: Diese Schnittstelle verbindet Sensoren mit Prozesshistorikern, verarbeitet Sensordaten und leitet sie an die Plattform weiter. Sie übersetzt proprietäre Protokolle, macht Datenformate verständlich und reduziert Netzwerkkommunikation. Edge Processing beschleunigt die Kommunikation, indem Daten an den Endpunkten verarbeitet werden.
2. Kommunikationsschnittstelle: Überträgt verarbeitete Daten von der Sensor- zur Integrationsfunktion. Je nach Digital-Twin-Konfiguration kann der Sensor, der die Erkenntnis liefert, fast überall platziert sein: im Bergbau, im Haus, auf einem Parkplatz.
3. Edge Security: Neue Sensoren und Kommunikationswege bringen neue, sich rasant entwickelnde Sicherheitsbedrohungen. Mit wachsenden IP-fähigen Assets werden neue Lösungen für sichere Digital Twins nötig. Firewalls, Verschlüsselung, Applikationsschlüssel und Gerätezertifikate sind gängige Sicherheitsansätze.

#3 Aggregation

Die Datenaggregation unterstützt die Einbringung in ein Data Warehouse/Repository, das leicht verarbeitet und für Analysen vorbereitet werden kann. Aggregation und Verarbeitung können sowohl in der Cloud als auch on-premises erfolgen.

#4 Analyse

In diesem Stadium werden alle Daten gründlich untersucht und visualisiert. Datenanalysten und -wissenschaftler nutzen fortschrittliche Analyseplattformen, um Erkenntnisse zu gewinnen, die intelligente Entscheidungen ermöglichen.

#5 Erkenntnisphase

Aus der Analyse gewonnene Erkenntnisse werden auf Dashboards mit visuellen Darstellungen präsentiert. Sie zeigen geringfügige Leistungsunterschiede zwischen physischer Entsprechung und Digital-Twin-Modell in einer oder mehreren Dimensionen auf und kennzeichnen Bereiche, die genauer untersucht werden müssen.

#6 Aktion

Hier werden die umsetzbaren Erkenntnisse aus dem vorherigen Schritt an das physische Asset zurückgespielt. Erkenntnisse durchlaufen Decoder, die Befehle dekodieren, und werden in Aktuatoren eingespeist, die für Steuerung und Bewegung der Anlage verantwortlich sind. Erkenntnisse können auch in Backend-Systeme zur Lieferkettensteuerung einfließen.

Den Grundstein mit Digital-Twin-Technologie legen

#1 Chancen identifizieren

Zunächst ist es entscheidend, die Bereiche einer Fertigungsstätte zu ermitteln, die von Digital-Twin-Technologie profitieren können. Bedarf und Szenario unterscheiden sich je nach Betrieb, weisen aber typischerweise folgende Merkmale auf:

1. Das ausgewählte physische Asset muss ein kritischer Bestandteil des Fertigungsprozesses sein, um Investition in einen virtuellen Zwilling zu rechtfertigen.
2. Produkt-Prozess-bezogene Probleme können gelöst werden, was potenziell Wert für Unternehmen oder Kunden freisetzt.

Nach Eingrenzung der Chancen müssen diese weiter evaluiert werden, um Prozesselemente zu erkennen, die Digital-Twin-Vorteile bieten.

#2 Prozess erkennen

Der nächste Schritt: Den Pilot-Digital-Twin mit höchstem Wert und Erfolgswahrscheinlichkeit identifizieren. Organisatorisches Change Management und operative Faktoren helfen, den besten Kandidaten für den Pilot zu finden. Unternehmen wählen oft den falschen Ansatz, indem sie tief in den Aufbau eines Digital Twins hochkomplexer Anlagen oder Prozesse einsteigen und scheitern. Stattdessen sollten sie „breit statt tief“ vorgehen: Digital Twin breit im Unternehmen ausrollen, wo er den meisten Wert schafft und Unterstützung findet.

#3 Für den Start: Eng begrenzen

Um den Umfang zu begrenzen, kann der Pilot ein Teilbereich einer Geschäftssparte oder eines Produkts sein. Der begrenzte Umfang muss mindestens Wert für das Unternehmen zeigen. Während der Pilotentwicklung sollten Implementierer anpassungsfähig und offen bleiben. Ein agnostisches Ökosystem ermöglicht Anpassungsfähigkeit und Integration mit Daten sowie neue Partner oder Technologien.

Während man agnostisch gegenüber Daten (strukturiert/unstrukturiert) und Datenquellen (neue Sensoren, externe Quellen) sein will, braucht man eine End-to-End-Lösung, die skalierbar genug für die Expansion ist.

#4 Pilot ausweiten

Nach erfolgreichem Pilot kann dieser skaliert werden. Nun müssen Gelegenheiten identifiziert werden, wo der Pilot ausgeweitet werden kann und Nutzen bringt. Man kann mit angrenzenden oder ähnlichen, mit dem Pilot verknüpften Prozessen beginnen. Aus Fehlern der Pilotphase lernen und zügig skalieren.

Und: Vergessen Sie nicht, den durch Digital-Twin-Einführung geschaffenen Wert Aktionären und dem gesamten Unternehmen zu kommunizieren.

#5 Evaluieren

Monitoring und Messung nach Implementierung lassen den gelieferten Wert des Digital Twins quantifizieren. Zukünftige Digital-Twin-Prozesse können iterativ angepasst und Ergebnisse beobachtet werden, um die optimale Konfiguration zu identifizieren.

Zusammenfassung:

Kurz gesagt: Digital-Twin-Technologie, ein Spitzentechnologie-Trend, wird eine zentrale Rolle in Industrial-IoT-Anwendungen spielen. Diese Technologie liefert erhöhte Umsätze, reduziert unerwünschte Overhead-Kosten durch Geräte- und Prozessprobleme und senkt Wartungsausgaben erheblich. Zudem erhöht sie die Konsistenz in der Produktionslinie und verbessert letztlich den Kundenservice – das oberste Ziel der Industrie.

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