Was ist das Reifegradmodell für digitale Zwillinge?

Als Instrument zur Bewertung des Reifegrads ermöglicht das Modell Unternehmen die Bewertung ihrer Nutzung der Technologie des digitalen Zwillings zur Darstellung, Überwachung und Optimierung von physischen Assets und Systemen. Es handelt sich außerdem um eine strukturierte Roadmap für die Implementierung digitaler Zwillinge, die Unternehmen von grundlegenden digitalen Darstellungen über dynamische Modelle bis hin zu prädiktiven, vernetzten und autonomen Systemen führt.

Die Stufen des Modells repräsentieren zunehmende Datenintegration, Systemkomplexität und analytische Kompetenz. Wenn Unternehmen verschiedene Reifegrade durchlaufen, entwickeln sich ihre digitalen Zwillingsmodelle von statischen Visualisierungen zu intelligenten Systemen, die Ergebnisse simulieren, strategische Entscheidungen treffen und autonom handeln können.

Viele Unternehmen formalisieren diese Entwicklung, indem sie interne Frameworks oder externe Benchmarks verwenden, die in den Whitepapers zum digitalen Zwilling beschrieben sind und sich auf Nachhaltigkeit, die Optimierung des Lebenszyklus von Assets und die operative Resilienz konzentrieren. Für Unternehmensleiter kann der Reifegrad des digitalen Zwillings zu einer verbesserten operativen Resilienz, einer genaueren Kapitalplanung und einem besseren Überblick über die Asset-Leistung führen.

Ein digitaler Zwilling ist eine virtuelle Darstellung eines physischen Objekts, Systems oder einer Umgebung. Es nutzt Daten von IoT-Sensoren und anderen Quellen, um den Zustand, die Leistung und das Verhalten des Objekts im Laufe der Zeit zu modellieren. Digitale Zwillinge ermöglichen Überwachung, Simulation und Optimierung ihrer physischen Gegenstücke.

Die akademische Forschung hat digitale Zwillinge weiter als cyber-physische Systeme formalisiert, die physische und virtuelle Zustände kontinuierlich synchronisieren.

Das Reifegradmodell des digitalen Zwillings umfasst fünf Reifestufen, anhand derer Unternehmen ihre Fortschritte auf dem Weg zum digitalen Zwilling selbst einschätzen können. Das Reifegradmodell beginnt mit statischen Modellen auf niedriger Ebene, die auf historischen Daten basieren, und bildet die Weiterentwicklung bis hin zu autonomen Modellen auf hoher Ebene ab, die durch maschinelles Lernen unterstützt werden.

Jede Phase baut auf der vorherigen auf und verbessert die Datengenauigkeit, die Integration und die Entscheidungsfindung.

Mehrere akademische und Branchen- Frameworks skizzieren progressive Stufen der Reife des digitalen Zwillings, von statischen Visualisierungsmodellen bis hin zu vollständig autonomen Systemen. Wie Yung Woon Kim darlegte, sind dies die fünf Stufen des Reifegradmodells für digitale Zwillinge:

1. Doppelter digitaler Zwilling
2. Statischer digitaler Zwilling
3. Dynamischer digitaler Zwilling
4. Interaktiver digitaler Zwilling
5. Autonomer digitaler Zwilling

Die erste Phase der Entwicklung eines digitalen Zwillings ist ein einmaliges Rendering des physischen Assets. Der Digital Twin Creator modelliert das Asset mithilfe von Computer-Aided Design (CAD)- oder Building Information Modeling (BIM)-Software. Das Ergebnis ist ein 2D- oder 3D-Modell des physischen Assets, das optisch ähnlich aussieht.

Digitale Zwillinge, die auf diese Weise erstellt werden, integrieren Sensordaten selten als Teil des Modellierungsprozesses und verfügen nicht über Echtzeitsimulationsfunktionen. Stattdessen werden ähnliche digitale Zwillinge als allgemeinere Darstellung der physischen Systeme oder Vermögenswerte erstellt.

Ein statischer digitaler Zwilling ist eine digitale Repräsentation eines Assets, die auf historischen Daten, Momentaufnahmen oder regelmäßigen Aktualisierungen basiert. Im Gegensatz zu fortschrittlicheren digitalen Zwillingen kann ein statischer digitaler Zwilling keine kontinuierliche Live-Datenverbindung zu seinem physischen Gegenstück aufrechterhalten und somit seinen aktuellen Zustand nicht genau darstellen.

Statische digitale Zwillinge verwenden vordefinierte Workflows zur Prozesssteuerung – Sätze von Grundregeln oder Schwellenwerten – um Warnungen auszulösen und einfache Antworten auf der Grundlage voreingestellter Bedingungen zu generieren. Statische Zwillinge liefern einen Basisüberblick über die Struktur oder den Zustand eines Assets, spiegeln jedoch keine aktuellen Betriebsänderungen wider und erzeugen keine Simulationen potenzieller zukünftiger Zustände zur Prognose.

Gleichzeitig können fortschrittlichere digitale Zwillinge komplexe Verhaltensweisen und Systemdynamiken modellieren, um Einblicke darin zu geben, wie sich ein physisches System oder Objekt im Laufe der Zeit verändern wird.

Der ideale Anwendungsfall für einen statischen digitalen Zwilling im Enterprise Asset Management (EAM) ist ein intelligentes Dashboard, das den Live-Status eines Systems für fundiertere menschliche Entscheidungsfindung hervorhebt. Beispiele sind Supervisory Control and Datenakquisition (SCADA) sowie Datenerfassungssysteme (DCS). In vielen Unternehmen integrieren sich diese Systeme in ein computergestütztes Wartungsmanagementsystem (CMMS), um Wartungs-Workflows und die Sichtbarkeit von Assets zu unterstützen.

Ein dynamischer digitaler Zwilling ist ein virtuelles Modell eines physischen Systems, das im Gegensatz zu statischen Zwillingen Verhalten und Dynamik beinhaltet. Dieser Prozess ermöglicht es dynamischen Zwillingen, den Betrieb eines Systems im Zeitverlauf zu modellieren und zu zeigen, wie Komponenten interagieren und wie das System mit wechselnden Bedingungen umgeht. Dynamische Zwillinge pflegen eine synchrone Echtzeit-Datenverbindung zum physischen Objekt, die dessen Simulationen und Analysen mit Betriebsdaten versorgen. 

Dynamische digitale Zwillinge können „Was-wäre-wenn“-Simulationen generieren, die es den Bedienern ermöglichen, das System unter verschiedenen Szenarien zu testen und damit zu experimentieren. Stakeholder können Fehlerzustände, potenzielle Optimierungen und Umgebungsänderungen erkunden, ohne das reale System zu beeinträchtigen. Ebenso können Nutzer Ursache und Wirkung analysieren, wenn Störungen auftreten.

Dynamische Zwillinge zeichnen sich in Situationen aus, in denen ein klares Verständnis des Systemverhaltens und der Kausalität für genaue Vorhersagen erforderlich ist. Diese Fähigkeiten sind besonders wertvoll für Unternehmensentscheidungsträger, da sie Szenarioplanung, Risikoanalyse und operative Optimierung ermöglichen, ohne Live-Systeme zu stören. 

Anwendungsfälle umfassen Ingenieurwesen, Gesundheitswesen, intelligente Fertigung und Systemmodellierung im Maßstab, bei denen Tests, Diagnosen und Leistungsprognosen entscheidend sind.

Interaktive digitale Zwillinge verbinden mehrere digitale Zwillinge in einem föderierten System, was bedeutet, dass sie unabhängig arbeiten, aber interagieren und Daten teilen können. Auf diese Weise spiegeln interaktive Zwillingssysteme die Interdependenzen realer Systeme und Abläufe wider, beispielsweise im Lieferkettenmanagement.

Die Koordination der Interaktionen zwischen den Zwillingen im System ist ein digitaler Faden: ein bidirektionaler Kommunikationsrahmen, der den gesamten Lebenszyklus der physischen Systeme umfasst. Dieser Schnittstellenbus integriert Daten im gesamten System, sodass die Zwillinge auf Veränderungen reagieren und sich gegenseitig beeinflussen können.

Interaktive Zwillinge bieten den Bedienern Einblick in die betrieblichen Metriken und die Leistung auf Systemebene und erfordern menschliches Eingreifen, um Maßnahmen zu ergreifen. Die Beteiligten nutzen die von den interaktiven Zwillingen gewonnenen systemübergreifenden Erkenntnisse, um datengestützte strategische Entscheidungen für maximale Wirkung und Effizienz zu treffen.

Im großen Maßstab bieten interaktive digitale Zwillingssysteme Unternehmenstransparenz und unterstützen die funktionsübergreifende Koordination sowie die komplexe strategische Planung.

Das Potenzial digitaler Zwillinge wird in der höchsten Reifegradstufe, in der die Automatisierung ins Spiel kommt, am besten vorgestellt. Autonome Zwillinge modellieren nicht nur das Verhalten und die Veränderungen des Systems, sondern entscheiden und handeln auch selbständig auf der Grundlage dieser Bedingungen. Im Gegensatz dazu benötigen alle niedrigeren Stufen des Reifegradmodells für digitale Zwillinge menschliche Bediener, die auf physische Systeme einwirken. 

Autonome Zwillinge synchronisieren sich in Echtzeit mit den physischen Systemen, die sie repräsentieren und steuern, indem sie die eingehenden Daten nutzen, um die Betriebsbedingungen zu bewerten und die optimale Systemleistung aufrechtzuerhalten. Autonome digitale Zwillinge nutzen Orchestrierung, um ganze Systeme zu verwalten, etwa bei Drohnenflotten oder intelligenter Infrastruktur.

Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz (KI) ermöglichen es autonomen Zwillingen, anstelle menschlicher Bediener zu entscheiden und zu handeln. Prädiktive Analyse, Decision Optimization, Anomalie-Erkennung und adaptives Lernen sind alle für echte Autonomie erforderlich. Die Fähigkeit, Daten zu verarbeiten, Erkenntnisse zu generieren und autonom in einem geschlossenen Kreislauf zu handeln, unterscheidet autonome digitale Zwillinge von niedrigeren Reifestufen.

In Unternehmensumgebungen können autonome Zwillinge selbstoptimierende Abläufe unterstützen, manuelle Eingriffe reduzieren und schnellere Reaktionen auf sich ändernde Bedingungen ermöglichen. Digitale Zwillinge werden zunehmend auch genutzt, um Nachhaltigkeitsinitiativen zu unterstützen, indem sie den Energieverbrauch optimieren, Abfall reduzieren und die Ressourceneffizienz in physischen Systemen verbessern.

Jüngste Entwicklungen von IBM Research zeigen die Anwendung autonomer digitaler Zwillinge in realen Umgebungen. In einer Fallstudie von 2025 entwickelten IBM Forscher einen KI-gestützten digitalen Zwilling für komplexe industrielle Systeme, wie den Schiffsbetrieb.

Unternehmen in zahlreichen Branchen können Reifegradmodelle für digitale Zwillinge nutzen, um Strategien während einer digitalen Transformation zu steuern und die ROI in jeder Entwicklungsphase zu messen.