Die Autorin Ursula K. Le Guin sagte einmal: "Die Zukunft ist ein sicheres, steriles Labor, in dem man Ideen ausprobieren kann ... ein Mittel, um ¨¹ber die Realit?t nachzudenken, eine Methode." Stellen Sie sich nun vor, dass neue Produkte durch eine m?gliche digitale Darstellung ihrer Form zum Leben erweckt werden. Aber wie k?nnen wir die Br¨¹cke zwischen der realen und der virtuellen Welt schlagen? Die Antwort liegt in digitalen Zwillingen, die es Herstellern erm?glichen, ¨¹ber Tonmodelle oder sogar physische Prototypen hinauszugehen. Die Technologie des digitalen Zwillings, die zu den 2017 geh?rt, hat in allen Branchen stark an Bedeutung gewonnen. Analysten sagen voraus, dass vernetzte Produkte, die durch verwertbare Echtzeitdaten unterst¨¹tzt werden, in Zukunft durch digitale Zwillinge dargestellt werden. Mit dem beispiellosen Wachstum des Internets der Dinge (Internet of Things, IoT) ist das Interesse an diesem Konzept geradezu explodiert. Bis 2018 werden Unternehmen, die in IoT-basiertes kognitives Situationsbewusstsein oder operative Sensorik investieren, bei kritischen Prozesszykluszeiten verzeichnen. Folglich werden Hersteller in der Lage sein, sowohl tats?chliche als auch erwartete Szenarien zu vergleichen, um fundierte Gesch?ftsentscheidungen zu treffen. Die Produktumgebungen werden immer komplexer, mit neuen Funktionsanforderungen, strengen gesetzlichen Richtlinien und schnellen Entwicklungszyklen. Obwohl Unternehmen gerne Unmengen von Daten sammeln, fehlt ihnen ein umfassender digitaler Plan, um ihre F?higkeiten radikal zu ver?ndern. Au?erdem ber¨¹cksichtigen ?ltere Simulations-Frameworks h?ufig nicht die Alterung von Anlagen, Fehler- und Versagensbedingungen, den auf Materialeigenschaften basierenden Verschlei? und die allgemeine Umgebung. Dar¨¹ber hinaus haben sich etablierte Simulationssoftware wie MATLAB, PSIM und ANSYS nicht weiterentwickelt. Das ideale Szenario ist hier die Entwicklung eines robusten Fahrplans, der die Systemleistung und das Auftreten von Fehlern genau vorhersagen und den ROI ermitteln kann. Um also die Grundlage f¨¹r vernetzte Produkte und Dienstleistungen zu schaffen, werden digitale Zwillinge zu einem gesch?ftlichen Muss.

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Hersteller stehen heute oft vor der Herausforderung, effiziente Produkte zu entwickeln. Interessanterweise hat eine k¨¹rzlich durchgef¨¹hrte Umfrage ergeben, dass Unternehmen zwar in Analysen investieren, DevOps aber weiterhin oberste Priorit?t haben. Durch die Einf¨¹hrung des digitalen Zwillingsmodells k?nnen Unternehmen ihre Daten analysieren und Systeme ¨¹berwachen, um Probleme im Voraus zu erkennen und Ausfallzeiten zu vermeiden. Da die Simulation neuer Innovationen ein wesentlicher Bestandteil des digitalen Zwillingsmodells ist, werden Was-w?re-wenn-Szenarien erstellt, um die Markteinf¨¹hrungszeit zu verk¨¹rzen und kostenintensive Probleme mit der Produktqualit?t zu vermeiden. Zu Beginn sammeln intelligente Komponenten mit Sensoren Echtzeitdaten, um eine nahtlose Integration mit dem physischen Asset zu erm?glichen. Diese Komponenten sind auch mit dem Cloud-basierten System verbunden, das die von den Sensoren ¨¹berwachten Betriebs- und Umweltdaten sammelt und verarbeitet. Die Erstellung der digitalen Zwillinge umfasst zwei entscheidende Methoden. Der erste Schritt besteht darin, den digitalen Zwillingsprozess und die Informationsanforderungen f¨¹r den Produktlebenszyklus zu skizzieren. Der zweite Schritt besteht darin, die Technologie zu entwickeln, die sowohl den digitalen als auch den physischen Verm?genswert f¨¹r den Echtzeitfluss von Sensordaten integriert. Kritische Eingaben von den Sensoren werden anhand von Kontextdaten analysiert, um Bereiche mit Verbesserungspotenzial zu identifizieren. Dar¨¹ber hinaus werden die digitalen Erkenntnisse genutzt, um neue Dienste zu entwickeln, die sich als bahnbrechend f¨¹r das Unternehmen erweisen. Dieses Modell der n?chsten Generation liefert ein sich entwickelndes digitales Profil eines physischen Objekts oder Prozesses, hilft bei der Analyse der eingehenden Daten und identifiziert Abweichungen von einem optimalen Punkt.

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Da das industrielle IoT (IIoT) weiter an Bedeutung gewinnt, wird die Anwendung von pr?diktiver Analytik zu einem integralen Bestandteil der Erreichung von Gesch?ftszielen. Dabei geht es um die Nutzung von Industriedaten und die Verwendung von Erkenntnissen zur Erstellung genauer Vorhersagen. Digitale Zwillinge werden zunehmend in der pr?diktiven Analytik eingesetzt, um diese Daten zu sortieren. Im Bereich der Automatisierung nutzen die meisten Unternehmen digitale Zwillinge f¨¹r die Optimierung und virtuelle Kommissionen. Sie nutzen sie jedoch nicht f¨¹r die vorbeugende oder vorausschauende Wartung. Eine Ausnahme ist die Tochtergesellschaft eines amerikanischen multinationalen Konzerns, die auf einer Konferenz im November letzten Jahres einen digitalen Zwilling einer Dampfturbine erstellt hat, um m?gliche Bereiche f¨¹r die vorausschauende und pr?skriptive Wartung aufzuzeigen. Auch die NASA hat das Modell des digitalen Zwillings f¨¹r die Entwicklung von Stra?enkarten und Fahrzeugen der n?chsten Generation sowie f¨¹r die Entscheidung ¨¹ber neue Produktempfehlungen ¨¹bernommen. Die digitalen Zwillinge von Raumfahrzeugen und Stationen stellen sicher, dass die Systeme effektiv arbeiten und die Besatzung nicht in Gefahr ist. Dieser Paradigmenwechsel hin zu einem parallelen Softwaremodell hat f¨¹r mehr Zuverl?ssigkeit und Sicherheit gesorgt.

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Bis 2022 werden 85 % aller IoT-Plattformen digitale Zwillinge umfassen. In der Folge werden die Unternehmen ihre Investitionen in physische Prototypen reduzieren und die Markteinf¨¹hrungszeit verk¨¹rzen. Der Produktlebenszyklus wird effizienter werden. Dar¨¹ber hinaus wird im Fertigungssektor die pr?diktive technische Analyse (PEA) das Modell des digitalen Zwillings nutzen, um Betriebsdaten bereitzustellen. Dieses Modell wird auch eingesetzt, um einen geschlossenen PLM-Kreislauf zu erreichen, der den digitalen Faden strafft und eine intelligentere Verwaltung der Unternehmensressourcen erm?glicht. Das Modell des digitalen Zwillings wird bald als Stellvertreter f¨¹r Benutzer mit speziellen F?higkeiten, einschlie?lich Ingenieure und Hersteller, fungieren. Es handelt sich eindeutig um die n?chste technologische Welle in den Bereichen Simulation, Konzeptualisierung und Optimierung. Aber wird es zu einer perfekten Welt f¨¹hren? Diese Frage m¨¹ssen Sie selbst beantworten.