Zukunft Industrien

Digital Twin: Von der digitalen Planung bis zum physischen Produkt und zurück

„Jedes Unternehmen wird zu einer Software-Company“ – dieser immer wieder (zu Recht) zitierte Trend findet nun auch auf der Produktionsebene seinen Niederschlag: „Jedes Produkt wird zu einem Software-Produkt“, lautet heute die Ansage. Die Antwort darauf ist der Digital Twin.

Die Idee dahinter: Produkte, Objekte, Systeme oder Prozesse werden als Software-Repräsentation auf digitaler Ebene gespiegelt – und können damit folglich genauso wie eine Software und ihr Lebenszyklus behandelt werden: dazu gehören laufende Updates, ständige Optimierung und Anpassung an neue Umgebungen und Aufgaben. Der Digital-Twin-Ansatz ist damit der nächste logische Schritt, um die digitale und reale Welt noch stärker miteinander zu verschmelzen. Er ist auch keine virtuelle Spielerei, die ihre Rolle erfüllt hat, wenn ein Produkt oder die Maschine fertig und im Betrieb sind. Nun ist das Konzept nicht neu. Bereits zur Jahrtausendwende wurden an der Universität von Michigan erste Ansätze vorgestellt. Doch der Durchbruch zum kommerziellen Nutzen wird jetzt erst möglich, mit der zunehmenden Vernetzung über das Internet der Dinge und dem Einsatz kognitiver Systeme.

Der digitale Zwilling erlaubt ganz unterschiedliche Perspektiven auf seinen physischen Counterpart und steht zudem in ständiger Interaktion mit ihm. Nahtlos werden alle Etappen im Lebenszyklus erfasst und analysiert: vom Design und der Entwicklung eines Objekts über die Fertigung bis hin zu den Produktionsprozessen, der Logistik und schließlich dem Betrieb. Das Besondere: Beobachtungen und Sensordaten aus dem laufenden Betrieb fließen in Echtzeit in das Modell zurück und können zur permanenten Optimierung und für laufende Updates genutzt werden.

Digital Twin: Produkte, Systeme oder Prozesse werden als Software-Repräsentation auf digitaler Ebene gespiegelt.

Das Phasenmodell: design, build, operate 

Durch den Lebenszyklus, beispielsweise einer Zugachse, wird deutlich, was damit gemeint ist. Dem Digital-Twin-Konzept liegt ein Phasenmodell zugrunde, das das Zusammenspiel zwischen physischer und digitaler Welt definiert: Das beginnt mit der Designphase, in der die Achse mit allen ihren Eigenschaften digital entworfen wird: technisch, optisch, funktional, in allen Details. Damit einhergehend werden auch die Produktionsprozesse zunächst digital geplant, damit das Produkt am Ende auch physisch verfügbar ist. Diese digitalen Kopien können während des gesamten Entstehungsprozesses nach Belieben getestet, modifiziert und optimiert werden – eine perfekte Basis, um bereits zu einem sehr frühen Zeitpunkt Schwachstellen zu erkennen und zu beseitigen.

Eine zweite entscheidende Etappe ist die Build-Phase. In ihr wird das Fertigungsmodell entworfen und in die physische Welt übertragen. Dazu zählt unter anderem auch die gesamte Logistik der zugelieferten Teile. Hier erfolgt eine kontinuierliche Verbesserung der Abläufe durch Beobachtungen aus der Produktion und aus kognitiven Analysen. Diese permanente Wechselbeziehung zwischen dem digitalen Abbild und seinem real existierenden Counterpart ist der zentrale Kern des Ansatzes.

Die operative Phase schließlich modelliert den eigentlichen Betrieb des fertigen Produktes. Hier kann dann im laufenden Betrieb gemessen und überwacht werden, wie gut das Produkt tatsächlich funktioniert, wo es Nachbesserungs- oder Modifizierungsbedarf gibt.

Digital Twin: Rückkopplung ist wichtig

Damit ist auch klar: Das Konzept folgt nicht dem Prinzip eines Wasserfalls sondern ist ein Zyklus: Alle Beobachtungen aus den laufenden Prozessen und dem Betrieb gehen in das Modell ein und geben wertvolle Hinweise für Updates und Verbesserungen. Damit liegen die Vorteile auf der Hand: Der digitale Twin sorgt für hohe Transparenz und erlaubt eine ständige Optimierung über den kompletten Lebenszyklus hinweg – von der Planung über die Implementierung und Produktion bis hin zum Betrieb: operative Messwerte, auch aus der Betriebsumgebung, Vorlieben der Nutzer, ungewöhnliche Verschleißerscheinungen, Beschwerden, Verbesserungsvorschläge Dritter – dies alles kann erfasst und, soweit sinnvoll und zulässig, für die weitere Optimierung von Produkten und Prozessen ausgewertet und analysiert werden.

Hinzu kommen immer bessere Möglichkeiten, kognitive Fähigkeiten für die Auswertung der Daten einzusetzen. Sie bieten enorme Hilfestellungen auch bei der Analyse unstrukturierter Daten, wie Sprache, Geräusche, Vibrationen, Bilder, Videos und Bewegungen sowie bei der Analyse komplexer Zusammenhänge und für die Erkennung von Mustern.

Die IBM bietet mit ihren kognitiven Watson Technologien sowie mit industriespezifischen Lösungskonzepten – integrierte IoT-Plattformen, unterschiedliche Cloud-Varianten (private, public und hybrid) sowie smartes Edge Computing – sämtliche Bestandteile, um ein durchgängiges Digital-Twin-Modell zu bauen und beliebig zu skalieren.

IBM auf der Hannover Messe: Im Mittelpunkt des Messeauftritts steht das Thema Digital Twin. Unter dem Motto „Where physical meets digital: Industrie 4.0 with Watson” zeigt IBM in Halle 7 am Stand C18 die neuesten Entwicklungen und Projekte im Umfeld von Watson IoT/Industrie 4.0.

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Armin Pühringer

Worth reading, this is one of the cornerstones of future automation.

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