Was ist ein digitaler Zwilling?
Ein digitaler Zwilling ist eine virtuelle Darstellung eines Objekts oder Systems, die ein physisches Objekt genau widerspiegeln soll. Sie umfasst den gesamten Lebenszyklus des Objekts, wird anhand von Echtzeitdaten aktualisiert und verwendet Simulationen, Machine Learning (maschinelles Lernen) und Argumentationsweisen, um Entscheidungen zu erleichtern.
Wie funktioniert ein digitaler Zwilling?
Stellen Sie sich vor, Sie möchten ein Objekt aus der echten Welt mithilfe digitaler Lösungen genauestens abbilden und untersuchen. Nehmen wir dafür das Beispiel einer Windkraftanlage. Um ein zuverlässiges Abbild zu erstellen, benötigen Sie zunächst präzise Daten und Informationen über die Anlage. In der Regel stehen Ihnen diese direkt zur Verfügung, denn die meisten Anlagen sind mit verschiedenen Sensoren ausgestattet, die sich auf wichtige Funktionsbereiche beziehen. Diese Sensoren erzeugen und übermitteln in Echtzeit Daten über verschiedene Aspekte der Leistung des physischen Objekts, beispielsweise Energieoutput, Temperatur, Wetterbedingungen und mehr. Das Verarbeitungssystem empfängt diese Informationen und wendet sie aktiv auf die digitale Kopie an.
Nachdem die relevanten Daten übermittelt wurden, kann das digitale Modell zur Durchführung verschiedener Simulationen, zur Analyse von Leistungsproblemen und zur Entwicklung potenzieller Verbesserungen eingesetzt werden. Das übergeordnete Ziel besteht dabei darin, wertvolles Wissen zu erlangen, das zur Verbesserung der ursprünglichen physischen Einheit genutzt werden kann. Erkenntnisse über den digitalen Zwilling können Unternehmen anschließend bei zufriedenstellenden Ergebnissen auf sein reales Gegenstück übertragen. So entsteht eine sichere Umgebung, in der Untersuchungen und Experimente ohne jegliche Risiken stattfinden können.
Digitale Zwillinge vs. Simulationen
Sowohl Simulationen als auch digitale Zwillinge verwenden digitale Modelle, um die verschiedenen Prozesse eines Systems nachzubilden. Ein digitaler Zwilling erzeugt allerdings eine virtuelle Umgebung, die für Forschungszwecke wesentlich aussagekräftiger ist. Der Unterschied zwischen einem digitalen Zwilling und einer Simulation ist im Wesentlichen eine Frage des Maßstabs: Während eine Simulation häufig einen bestimmten Prozess untersucht, kann ein digitaler Zwilling eine beliebige Anzahl nützlicher Simulationen ausführen, um mehrere Prozesse zu untersuchen. Der Maßstab ist also ein ganz anderer: Digitale Zwillinge bilden ein komplexes Konstrukt mithilfe einzelner Simulationen ab. Bei Letzteren handelt es sich also eher um einen Teilaspekt von digitalen Zwillingen als um eine Alternative.
Es bestehen allerdings noch weitere Unterschiede. Simulationen profitieren beispielsweise in der Regel nicht von Echtzeitdaten. Digitale Zwillinge hingegen sind auf einen wechselseitigen Informationsfluss ausgelegt. Dieser entsteht, wenn Objektsensoren relevante Daten an den Systemprozessor liefern, und findet dann erneut statt, wenn die vom Prozessor erstellten Erkenntnisse an das ursprüngliche Quellobjekt zurückgegeben werden.
Durch bessere und fortlaufend aktualisierte Daten aus einer Vielzahl von Bereichen in Kombination mit der zusätzlichen Rechenleistung, die eine virtuelle Umgebung mit sich bringt, können digitale Zwillinge eine größere Menge von Problemen aus weitaus mehr Blickwinkeln untersuchen als Standardsimulationen. Letztendlich bieten sie aufgrund der genannten Aspekte ein größeres Potenzial zur Verbesserung von Produkten und Prozessen.
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Je nach Detailgrad des abzubildenden Objekts bieten verschiedene Arten von digitalen Zwillingen gewisse Vorteile gegenüber anderen. Der größte Unterschied zwischen diesen Zwillingen ist ihr Anwendungsbereich. So kommt es häufig dazu, dass verschiedene Arten von digitalen Zwillingen innerhalb eines Systems oder Prozesses nebeneinander existieren. Lassen Sie uns die verschiedenen Typen von digitalen Zwillingen betrachten, um ihre Unterschiede und Anwendungsweisen besser zu verstehen.
Komponenten-Zwillinge sind die Grundeinheit eines digitalen Zwillings, die das kleinste Beispiel einer funktionierenden Komponente darstellt. Teile-Zwillinge sind grob damit vergleichbar, beziehen sich aber auf Komponenten mit einer leicht untergeordneten Bedeutung. Im Eingangs erwähnten Beispiel einer Windkraftanlage ließe sich so beispielsweise die zentrale Motoreinheit oder die Rotorblätter mit ihrer spezifischen Form abbilden.
Wenn zwei oder mehr Komponenten zusammenarbeiten, bilden sie ein sogenanntes Asset. Mit Asset-Zwillingen können Sie die Interaktion dieser Komponenten untersuchen und eine Fülle von Leistungsdaten erstellen, die verarbeitet und dann in umsetzbare Erkenntnisse umgewandelt werden können. Hier wird beispielsweise die Wechselwirkung zwischen dem Motor und den Rotorblättern untersucht.
Die nächste Vergrößerungsstufe betrifft System- oder Einheiten-Zwillinge, mit denen Sie sehen können, wie verschiedene Assets in Kombination arbeiten, um ein vollständiges, funktionierendes System zu bilden. System-Zwillinge bieten Transparenz in Bezug auf die Interaktion von Assets und können Leistungsverbesserungen vorschlagen. Hier wird also die Windkraftanlage als Ganzes abgebildet.
Prozess-Zwillinge stellen die Makroebene der Vergrößerung dar und zeigen, wie Systeme zusammenarbeiten, um eine komplette Produktionseinrichtung zu schaffen. Sind diese Systeme alle so synchronisiert, dass sie mit höchster Effizienz arbeiten, oder wirken sich Verzögerungen in einem System auf andere aus? Prozess-Zwillinge können dabei helfen, die genauen Zeitpläne zu bestimmen, die letztlich die Gesamteffektivität beeinflussen. Im Fall unserer Windkraftanlage wird hier auch die Einspeisung der erzeugten Elektrizität ins Netz oder sogar Aspekte der gesamten Energieinfrastruktur abgebildet.
Die Idee zur Technologie der digitalen Zwillinge wurde erstmals 1991 in der Veröffentlichung „Mirror Worlds“ von David Gelernter geäußert. Dr. Michael Grieves (damals an der Fakultät der University of Michigan tätig) wandte das Konzept der digitalen Zwillinge im Jahr 2002 erstmals auf die Fertigung an. Auch die offizielle Ankündigung einer Software für digitale Zwillinge wird ihm zugesprochen. John Vickers von der NASA verwendete 2010 erstmals den neuen Begriff – „digitaler Zwilling“.
Die Kernidee, einen digitalen Zwilling als Mittel zur Untersuchung eines physischen Objekts zu verwenden, kam jedoch schon viel früher auf. In der Tat kann man behaupten, dass die NASA bei ihren Weltraumerkundungsmissionen in den 1960er Jahren Pionierarbeit bei der Nutzung der Technologie der digitalen Zwillinge geleistet hat. Jedes Raumschiff, das ins All flog, wurde in einer erdgebundenen Version exakt nachgebaut und von den NASA-Mitarbeitern zu Studien- und Simulationszwecken genutzt – damals selbstverständlich noch analog statt digital.
Verbesserte Forschung und Entwicklung
Der Einsatz digitaler Zwillinge ermöglicht eine effektivere Forschung und Entwicklung von Produkten. Dabei entsteht eine Fülle von Daten über wahrscheinliche Leistungsergebnisse. Diese Informationen können zu Erkenntnissen führen, mithilfe derer Unternehmen notwendige Produktverbesserungen noch vor Produktionsbeginn umsetzen können.
Effizienzsteigerung
Auch nach Produktionsbeginn eines neuen Produkts können digitale Zwillinge dabei helfen, Produktionssysteme widerzuspiegeln und zu überwachen. So lässt sich während des gesamten Fertigungsprozesses eine maximale Effizienz erreichen und aufrechterhalten.
End-of-Life (EOL) des Produkts
Digitale Zwillinge können Herstellern sogar bei der Entscheidung helfen, was mit Produkten geschehen soll, die das Ende ihres Produktlebenszyklus erreichen und durch Recycling oder andere Maßnahmen abschließend verarbeitet werden müssen. Durch die Verwendung digitaler Zwillinge können sie bestimmen, welche Produktmaterialien wiederverwertet werden können.
Obwohl digitale Zwillinge aufgrund ihrer Vorteile einen hohen Stellenwert genießen werden, ist ihr Einsatz nicht für jeden Hersteller oder jedes hergestellte Produkt gerechtfertigt. Nicht jedes Objekt ist so komplex, dass es den intensiven und regelmäßigen Fluss von Sensordaten rechtfertigt, den digitale Zwillinge erfordern. Auch aus finanzieller Sicht lohnt es sich nicht immer, erhebliche Ressourcen in die Erstellung eines digitalen Zwillings zu investieren. Schließlich ist ein digitaler Zwilling eine exakte Nachbildung eines physischen Objekts ist, was seine Erstellung potenziell kostspielig machen könnte.
Alternativ dazu profitieren zahlreiche Arten von Projekten speziell vom Einsatz digitaler Modelle:
- Physisch große Projekte: Für Gebäude, Brücken und andere komplexe Strukturen gelten strenge technische Regeln. Der Bau eines Gebäudeprototyps ist aber praktisch nicht umsetzbar, sodass digitale Nachbildungen hier besonders hilfreich sind.
- Mechanisch komplexe Projekte: Bei Düsentriebwerken, Autos, Flugzeugen und ähnlich aufwändigen Projekten können digitale Zwillinge dazu beitragen, die Effizienz komplizierter Maschinen und riesiger Motoren zu verbessern.
- Strom-Equipment: Dies umfasst sowohl die Mechanismen zur Stromerzeugung als auch zur Stromübertragung. Gerade bei komplexen Projekten, die in hohen Größenordnungen arbeiten, können digitale Zwillinge deutliche Effizienzvorteile bieten.
- Fertigungsprojekte: Digitale Zwillinge sind hervorragend geeignet, um die Prozesseffizienz zu optimieren. Aus diesen Gründen findet man sie häufig im Zusammenhang mit industriellen Umgebungen mit zusammenwirkenden Maschinensystemen.
Daher erzielen besonders Branchen, die groß angelegte Produkte oder Projekte realisieren, mit digitalen Zwillingen die größten Erfolge. Dazu zählen unter anderem:
- Engineering (Systeme)
- Automobilherstellung
- Flugzeugbau
- Triebwagendesign
- Hochbau
- Herstellung
- Versorgungsunternehmen
Der Markt für digitale Zwillinge: Bereit für Wachstum
Das schnelle Wachstum des Markts für digitale Zwillinge zeigt, dass sie zwar bereits in vielen Branchen eingesetzt werden, ihre Nachfrage jedoch voraussichtlich noch einige Zeit lang weiter ansteigen wird. 2022 wurde der weltweite Markt für digitale Zwillinge bis zum Jahr 2027 auf 73,5 Milliarden US-Dollar geschätzt.1
Durch den Einsatz digitaler Zwillinge, die Prozesse durchgängig abbilden, können Eigentümer und Betreiber die Ausfallzeiten von Equipment reduzieren und gleichzeitig die Produktion steigern. Entdecken Sie eine von IBM und Siemens entwickelte Lösung für das Service Lifecycle Management. Entdecken Sie eine von IBM und Siemens entwickelte Lösung für das Service Lifecycle Management.
Digitale Zwillinge werden bereits in großem Umfang in den folgenden Anwendungsszenarien eingesetzt:
Große Motoren – darunter Düsentriebwerke, Lokomotivmotoren und Turbinen zur Stromerzeugung – profitieren enorm vom Einsatz digitaler Zwillinge, insbesondere bei der Festlegung der Zeitrahmen für regelmäßig erforderliche Wartungsarbeiten.
Große physische Strukturen wie große Gebäude oder Offshore-Bohrplattformen können durch digitale Zwillinge verbessert werden, insbesondere während ihrer Planung. Auch bei der Gestaltung der in diesen Strukturen betriebenen Systeme wie beispielsweise HLK-Systeme sind sie überaus nützlich.
Da digitale Zwillinge den gesamten Produktlebenszyklus widerspiegeln sollen, ist es nicht verwunderlich, dass sie in allen Phasen der Fertigung allgegenwärtig sind und Produkte vom Entwurf bis zum fertigen Produkt und bei allen Schritte dazwischen – oder in einigen Fällen sogar darüber hinaus – begleiten.
Genauso wie Produkte mithilfe digitaler Zwillinge erfasst werden können, lassen sich auch Patienten erfassen, die Gesundheitsdienstleistungen in Anspruch nehmen. Das gleiche System sensorgenerierter Daten kann verwendet werden, um verschiedene Gesundheitsindikatoren zu verfolgen und wichtige Erkenntnisse zu gewinnen.
Autos bestehen aus vielen komplexen, miteinander verwobenen Systemen. Digitale Zwillinge werden im Autodesign in großem Umfang eingesetzt, um die Fahrzeugleistung zu verbessern. Zudem tragen sie zur Steigerung der Produktionseffizienz bei.
Bauingenieure und andere an der Stadtplanung beteiligte Personen werden durch den Einsatz digitaler Zwillinge erheblich unterstützt, indem räumliche Daten in 3D und 4D in Echtzeit angezeigt und zusätzlich Augmented-Reality-Systeme in bebaute Umgebungen integriert werden können.
Derzeit durchlaufen bestehende Betriebsmodelle grundlegende Veränderungen. Asset-intensive Branchen erfinden sich digital neu, wobei sie ihre Betriebsmodelle auf disruptive Weise verändern. Dies erfordert eine integrierte physische und digitale Sicht auf Assets, Equipment, Einrichtungen und Prozesse. Digitale Zwillinge sind ein wesentlicher Bestandteil dieser Neuausrichtung.
Die Zukunft digitaler Zwillinge ist nahezu grenzenlos, sich da immer mehr Experten mit ihrer Nutzung beschäftigen. Digitale Zwillinge eignen sich so ständig neue Fähigkeiten und Funktionen an, wodurch sie in Zukunft immer mehr Erkenntnisse generieren werden können, die erforderlich sind, um Produkte zu verbessern und Prozesse effizienter zu gestalten.
In diesem Artikel über die Transformation des Asset-Betriebs mit digitalen Zwillingen erfahren Sie, wie sich Veränderungen auf Ihre Branche auswirken.
Ressourcen
Fußnoten
1Digital Twin Market by Enterprise, Application (Predictive Maintenance, Business optimization), Industry (Aerospace, Automotive & Transportation, Healthcare, Infrastructure, Energy & Utilities) and Geography (Link befindet sich außerhalb von ibm.com) – Global Forecast to 2027, Digital Twin Market, Juni 2022.