Digital Twin Technologie nutzen: Fertigungseffizienz und Kosteneinsparungen steigern

Digital Twin Technologie ist eine Softwarelösung, die Sensoren, Kameras und andere IoT-Datenerfassung nutzt, um ein virtuelles Modell eines Prozesses oder Produkts zu erstellen, das nicht nur interaktiv mit seinem physischen Pendant aktualisiert, sondern auch testet, wie das Teil oder der Prozess in verschiedenen Szenarien reagiert. Richtig eingesetzt, hilft sie Unternehmen, Produkte und Prozesse effizienter und kosteneffektiver zu optimieren.

Das Konzept ist noch jung, aber Digital Twins haben bereits tiefgreifende praktische Anwendungen gezeigt. Supply Chain Management nutzt sie z. B. zur Modellierung von Lagerlayouts und -bedingungen vor Änderungen – McKinsey-Forschung zeigt bis zu 25 % Effizienzsteigerung. Zwei Anwendungen sind besonders für Hersteller relevant: Verarbeitung/Fertigung und Predictive Maintenance. So funktionieren sie.

Digital Twins: Datengesteuerte virtuelle Modelle

Die erste relevante Anwendung: virtuelle Kopien eines Teils während dessen Erstellung und Nachbearbeitung. Verstehen Ingenieure den Fertigungsprozess gründlich, können sie modellieren, wie sich Teileigenschaften in jedem Prozess und jeder Produktionsphase ändern – bevor Teile je gefertigt werden.

Digital Twins ermöglichen auch virtuelles Feldtesten durch Echtzeitbedingungen für Produkte – besonders nützlich für Teile, die langfristig wechselnden Bedingungen ausgesetzt sind. Diese können nach 6 Monaten oder Jahren versagen, je nach Bedingungen. Eingabe von Temperatur, Feuchtigkeit, Laufzeit, Betriebsbedingungen (z. B. Motorbeteiligung) in den Digital Twin gibt Herstellern klareres Bild der Echtzeit-Performance und Lebensdauer.

Ein Digital Twin kann vorhersagen, wann ein Teil mit hoher Wahrscheinlichkeit ausfällt – präventive Wartung vermeidet Betriebsunterbrechungen. Bisher schwer: relativen Verschleiß oder Lebensdauer präzise einzuschätzen – führt zu kostspieligen Ausfällen oder unnötig frühem Austausch. Der richtige Servicezeitpunkt hängt von Anwendung, Haltbarkeit, Verschleiß, Umgebung ab – Digital Twin Technologie verlängert effektive Lebensdauer und Wert durch datengetriebene strategische Wartung.

Hauptnachteil: Erfordert gute Daten und Modelle. Technologieinfrastruktur für Digital Twin, der richtige Daten sammelt, Quellen konsolidiert, korrekt analysiert, kann komplexer sein als das Teildesign selbst.

Relevante Datenquellen variieren nach Anwendung, aber allgemein: Umwelt- und Betriebsbedingungen (Temperatur, Feuchtigkeit, Betriebsgeschwindigkeit etc.) sind vital. Materialinformationen sind so wichtig wie Geometrie – beide müssen überlagert werden.

Zukunft der Digital Twin Technologie

Digital Twins nutzen große Datensätze für bessere Sichtbarkeit in Teilezustände – Unternehmen identifizieren kritische Infrastrukturbedarfe und betreiben Predictive Maintenance. Keine Überraschung: Branchenübergreifend schnelle Adoption. Gartner: Bis 2021 nutzen 50 % aller Industrieunternehmen die Technologie. Weitere Forschung: Bis 2025 unterstützen fast 90 % der IoT-Plattformen Digital Twinning, wird Standardfeature für IoT-Apps. Breite Anwendungsmöglichkeiten, viele noch unerschlossen.

Für actionable Insights brauchen Hersteller/Produktteams: Softwarepartner für Datensammlung/Analyse oder interne Fähigkeitsentwicklung. Datensammlung ist wichtig, aber weit von Komplettlösung: Wertvolle Insights erfordern breite Datenvielfalt UND Tools/Skills zur Analyse. Sammelt Digital Twin eines komplexen Systems Daten aus 5–6 Quellen, erfordert Zentralisierung spezialisierte Software für integrierte Analyse.

Fast Radius: engagiertes Team aus Ingenieuren, Designern, Strategen, Technologen – Fertigung neu definieren. Wir verstehen die Spitze, weil wir sie definieren. Wir kollaborieren mit jedem Kunden, Teile von Design bis Nachbearbeitung termingerecht und problemlos zu führen. Revolutionäre Kraft der Digital Twins nutzen? Kontaktieren Sie uns heute.