Digitaler Zwilling in R&D
Das digitale Abbild der Realität
Die Nutzung digitaler Modelle ist in der Industrie ein längst etablierter Standard. Sie werden bei der Produktentwicklung (CAD), der digitalen Absicherung (DMU, Simulation), innerhalb der Produktion (CAM) oder auch im Marketing (photorealistisches Rendering) eingesetzt.
Das Konzept des Digitalen Zwillings geht darüber hinaus: Er verknüpft reale Produkte und ihr Verhalten mit dem digitalen Pendant. Der Digitale Zwilling ist somit ein Abbild der Realität.
Die Verknüpfung beider Welten ermöglicht, aktuelle Zustandsinformationen vom realen Objekt an das digitale Modell zu übertragen. So stiftet der Digitale Zwilling auf vielfältige Weise Nutzen: Er kann z.B. Fabriken leistungsfähiger oder Produkte kundenorientierter machen, indem Nutzungsdaten für die (Weiter-)Entwicklung verwendet werden. Auch ermöglicht der Digitale Zwilling neue Geschäftsmodelle, wie z.B. Remote Services, Condition-Monitoring oder datenbasierte Services, z.B. Stauvorhersagen.
Der Digitale Zwilling in Entwicklungsprozessen
Der Digitale Zwilling bzw. das Digitale Modell in der Produktentstehung dient der Visualisierung und Simulation und beschleunigt den Planungs- und Entwicklungsprozess durch verbesserte Stakeholder-Interaktion und eine virtuelle Absicherung auf Basis von Felddaten. Zudem fördern Felddaten das Verständnis von Kundenverhalten für zukünftige Innovationen.
Der Digitale Zwilling in der Betriebsphase
Der Digitale Zwilling des produzierten Produkts ermöglicht während der Betriebsphase eine Vielzahl an innovativen Services und stellt eine erhebliche Erweiterung des Geschäftsmodells in Aussicht (z.B. Function on Demand, Update over the air).
Das Vorgehensmodell zum Digitalen Zwilling
Die Einführung des Digitalen Zwillings kann grundsätzlich Bottom-Up oder Top-Down erfolgen.
Bottom-Up
- Es wird eine Potentialanalyse und Reifegradbestimmung in den unterschiedlichen Unternehmensbereichen (z.B. Entwicklung, Produktion, Service) durchgeführt und mögliche Einsatzbereiche für einen Digitalen Zwilling ermittelt.
- Diese münden dann in spezifische Use Cases, die dann in einem zweiten Schritt ausdetailliert werden. Hier werden Fragestellungen zu benötigten Technologien (Sensoren, Vernetzung, etc.), Kosten/Nutzen und der Einsetzbarkeit im Geschäftskontext beantwortet. Daraus ergibt sich dann eine Priorisierung der einzelnen Use Cases.
- Für die Realisierung der Use Cases empfiehlt sich ein agiler Ansatz, um schnell erste lauffähige Demonstratoren – sogenannten MVPs (Minimal Vaible Products) bzw. PoCs (Proof of Concepts) - zu realisieren. Diese können dann getestet, in Sprints angepasst und weiter ausgebaut werden.
Top-Down
- Zuerst wird das Zielbilds für den Digitalen Zwilling bestimmt. Dieses ist spezifisch auf jedes Unternehmen und berücksichtigt dabei die generellen Unternehmensziele, das Marktumfeld und seine aktuellen Herausforderungen sowie die Produkte. Diese Aspekte münden dann in ein Zielbild für den Einsatz des Digitalen Zwillings inkl. einer entsprechenden Roadmap.
UNITY empfiehlt eine Kombination aus beiden Ansätzen.
Die Chronologie des Digitalen Zwillings
Der Digitale Zwilling ist nicht neu – er geht zurück auf das Jahr 1970. In diesem Jahr meldete sich der Astronaut John Swigert beim NASA Mission Control Center in Huston mit den Worten „Houston, wir haben ein Problem“. Ein explodierter Sauerstofftank des Servicemoduls brachte die Elektrizitäts-, Licht- und Wasserversorgung des Kommandomoduls zum Zusammenbruch. Die Ingenieure der NASA ermittelten Möglichkeiten, die entstandenen Schäden mit Bordmitteln zu beheben. Dieses taten sie an einer 1:1-Kopie des Apollo 13 Moduls, was sich auf der Erde befand und „the twin“ genannt wurde. Der Begriff „Digitaler Zwilling" – wurde erstmalig vom Amerikaner Michael Grieves genannt. Er prägte diesen Begriff im Rahmen seiner Forschung zum Product Lifecycle Management (PLM) an der University of Michigan und bezeichnet damit ein digitales 1:1-Abbild eines realen Objekts – diesen bezeichnete Grieves zunächst einfach als Doppelgänger. Ab dem Jahr 2016 wurden in unterschiedlichen Bereichen Digitale Zwillinge erfolgreich implementiert – u.a. zur Visualisierung eines Motorblocks oder auch für den Hafen Rotterdamm. Dieses wird aber erst der Anfang sein. Aufgrund der immer weiter steigenden Anzahl an Sensoren – über 20 Milliarden sind es schon in 2020 – prognostiziert Gartner, dass in 2021 die Hälfte aller großen Industrieunternehmen bereits Digitale Zwillinge produktiv einsetzt. Dieser Trend wird sich weiter beschleunigen.
Verschiedene Arten des Digitalen Zwillings
Es gibt nicht nur "den einen" Digitalen Zwilling. Digitale Zwillinge können anhand ihres Umfangs und der Art der Anwendung unterschieden werden. So gibt es Digitale Zwillinge für einzelne Komponenten, wie z.B. ein Ventil, welches über einen Sensor den Volumendurchfluss ermittelt, für Produkte, die ihrerseits aus mehreren Komponenten bestehen, oder für ganze Systeme, sodass z.B. eine komplette Fabrik als Digitaler Zwilling abgebildet wird.
Mittels Digitaler Zwillinge können unterschiedliche Anwendungen realisiert werden: Der reine Datenzwilling ermittelt über Sensoren den Zustand des realen Objekts und zeigt diesen in der virtuellen Welt an. Der Simulationszwilling hingegen geht über die reine Visualisierung hinaus – er nutzt die übertragenen Sensordaten, um damit auch das künftige Verhalten zu simulieren. Ein Beispiel hierfür ist die Nutzung von Maschinendaten (Durchlaufzeit, Leerstandzeiten, Puffergrößen, Bearbeitungszeiten, etc.) in einer Simulation, um damit mögliche Optimierungen zu ermitteln (Reduktion der Puffergrößen, Erhöhung der Ausbringungsmenge, etc.). Der Steuerungszwilling simuliert nicht nur mögliche Optimierungen, er greift auch steuernd in der realen Welt ein: auf Basis der ermittelten Optimierung werden vom Digitalen Zwilling Steuerungsbefehle an die reale Maschine gesendet. Durch solche Steuerungszwillinge lassen sich Smart Factories – also wandlungsfähige Fabriken – erst realisieren.
Der Data Layer als Grundlage des Digitalen Zwillings
Als Data Layer bezeichnet man die Verbindung von Datenobjekten bestehender, nicht direkt oder nur eingeschränkt miteinander verknüpfter IT-Systeme. Grundidee ist, die Daten nur in Ausnahmefällen in einer separaten Datenbank zu doppeln um Redundanzen zu vermeiden und eine klare „Single Source of Truth“ zu ermöglichen. Ziel ist die durchgängige Bereitstellung aller benötigten Daten, unabhängig von der eigenen Abteilung, im besten Fall sogar Firmen-übergreifend.
Der Data Layer ist keine reine Verlinkung der Systeme, sondern kann Datenobjekte auch anreichern und für die Zielsysteme semantisch aufbereiten bzw. übersetzen und bietet damit die Chance, die unterschiedlichen Datenmodelle verschiedener Unternehmensbereiche zu vernetzen. Damit bietet der Data Layer die Grundlage für den Digitalen Zwilling, die virtuelle Nachbildungen eines physischen Produkts, Prozesses oder Systems. Für die immer komplexer werdende Produktewelt eine unverzichtbare Grundlage für die Analyse und Optimierung. Mit der zunehmenden Realisierung der Industrie 4.0 oder des IoT und der damit verbundenen rapide steigenden Anzahl an Sensoren in der realen Produktwelt, ermöglicht die durchgängige Datenverfügbarkeit beschleunigte Produktentwicklung, unterstützt auch von KI-Systemen.
Weiterführende Leistungsangebote für Digitalen Zwilling in R&D
Lesen Sie mehr zum Digitalen Zwiling in R&D
Digital Twin
Wie der digitale Zwilling unsere Zukunft verändert - Online Seminar.
UNITY im Überblick
25 Jahre Innovation und Digitale Transformation. Lesen Sie mehr im UNITY-Jahresbericht!
Rise of the Digital Twin
Wie ein Digitaler Zwilling Realität wird. Vortrag von Uwe Uttendorfer, Mercedes-Benz AG und Dr.-Ing. Oliver Hornberg, UNITY.
Auf Datenjagd
Jörg Greitemeyer und Martin Kopp im Interview zum Thema Digital Twin für die automotiveIT, Ausgabe 05/2020.
The Future of Digital Engineering
UNITY verbindet Sie mit der Zukunft des Digital Engineering.
Digitalisierung der Produktentstehung
Lesen Sie in unserer OPPORTUNITY, wie Sie die Produktentwicklung fit für die Zukunft machen.
Der gläserne Autofahrer?
Philipp Wibbing spricht im Interview mit der OEM&Lieferant über das Thema Datenschutz in der Automobilindustrie.
Weitere Insights
Erfahren Sie mehr über weitere aktuelle Themen für Experten und Entscheider!
