IoT
Digital Twins: Kosten sparen durch digitale Zwillinge
19.02.2021
14 Min.
Datenmodelle, die Eigenschaften einzelner Maschinen oder ganzer Fahrzeugflotten simulieren und sogar über ihre Vorbilder hinauswachsen: Mit Digital Twins entwickeln Sie neue Produkte schneller, günstiger und nachhaltiger. In der Industrie 4.0 sind die digitalen Daten-Zwillinge längst etabliert. Firmen wie Airbus, Bosch und Daimler nutzen die Vorteile der Technologie bereits.
Mit Vernetzung per Machine-to-Machine-Kommunikation und Distributed Multi-Access-Edge-Computing verbinden sich in der Industrie 4.0 Maschinen und Geräte zu leistungsfähigen Gesamtsystemen: Die moderne Fabrik ist mit Zulieferern, Logistikdienstleistern und Kunden eng vernetzt. Ein Wechsel der Lieferanten oder neue Kundenwünsche fließen in Echtzeit in die Produktion ein.
Doch jeder Produktionsprozess ist nur so gut wie die Informationen, die ihm zugrunde liegen. Wie wäre es, wenn es zu jedem physischen Artikel ein Datenmodell gäbe, das sich gemeinsam mit dem Artikel weiterentwickelt und stetig verbessert – sodass am Ende beide von der Weiterentwicklung profitieren? Zum Beispiel in Gestalt einer virtuellen Maschine, an der alle Betriebszustände der realen Maschine vor der Serienfertigung simuliert werden können. Je nach Aufbau und Inhalt des verwendeten Datenmodells könnten die Möglichkeiten des Digitalen Zwillings dann sogar in einigen Bereichen weit über das hinaus gehen, was mit dem realen Objekt möglich ist.
Genau dies alles bietet der digitale Zwilling.
Inhaltsverzeichnis
Was ist ein Digital Twin?
Ein Digital Twin (digitaler Zwilling) ist die digitale Entsprechung eines komplexen Systems oder eines einzelnen Gegenstandes, beispielsweise eines bestimmten Artikels aus einer laufenden Produktion. Im Unterschied zu den reinen Fertigungsplänen des Artikels umfasst der Datensatz des Digital Twin wesentlich mehr Informationen und kann sogar Eigenschaften des realen Objekts innerhalb seiner Umwelt simulieren.
Zu diesem Zweck enthält der Digital Twin auch Datenmodelle, Algorithmen und „Wissen“ zu seinem physischen Gegenstück. Unter Wissen werden hierbei alle durch die Nutzung des physischen Objektes gesammelten Erfahrungen verstanden.
Erstmals praktisch zum Einsatz kamen Digital Twins bei der amerikanischen Raumfahrtbehörde NASA. Diese nutzte die Zwillings-Technologie für die Entwicklung ihrer Raumkapseln. Verschiedentlich wird auch ein während des Unglücksfluges von Apollo 13 genutzter Nachbau der Kapsel als Digital Twin bezeichnet. Allerdings wurde hier noch hauptsächlich mit analogen Methoden am realen Objekt gearbeitet, sodass die Bezeichnung Digital Twin unzutreffend ist.
Wie funktioniert die Digital-Twin-Technologie?
Ein digitaler Zwilling kann eine komplette Fertigungsreihe mit Millionen physischen Artikeln repräsentieren. Er kann aber auch für jeden einzelnen Artikel neu erstellt werden. Das ist beispielsweise dann sinnvoll, wenn die Artikel innerhalb einer Serie sehr unterschiedlich ausfallen.
Das ist etwa in der Automobilindustrie der Fall, wo sich Kund:innen ihre Fahrzeuge anhand eines Zubehörkatalogs individuell zusammenstellen. Bestandteile eines Digital Twin für ein technisches Gerät können beispielsweise sein:
- Baupläne für die Herstellung des Objekts
- Digitale Modelle, die physische Eigenschaften des Objekts simulieren
- Ein virtueller Nachbau der Steuerungslogik des Objekts sowie aller Sensoren und Aktoren
- Informationen zum Fertigungsprozess des Objekts
- Erfahrungen und Kundenrückmeldungen aus dem praktischen Einsatz des Objekts
Informationen aus der Nutzung des realen Objektes fließen in die Verbesserung und Weiterentwicklung des digitalen Zwillings ein. Diese Daten, die vom Realobjekt in Richtung des virtuellen Zwillings gehen, werden auch als “Digital Shadow” (digitaler Schatten) bezeichnet. Umgekehrt wandern auch Informationen vom digitalen Zwilling zurück an das physische Gegenstück. Diese werden “Digital Trigger” (digitaler Impuls) genannt.
Ein digitaler Zwilling kann als dauerhafte Computersimulation seines physischen Gegenstücks angelegt sein und sich während der gesamten Laufzeit mit dem Realobjekt über eine Datenverbindung austauschen. Hierbei kann der digitale Zwilling die realen Einsatzparameter des physischen Objekts berücksichtigen (Temperaturen, Wetterbedingungen, Maschinendrehzahlen), um es noch realistischer zu simulieren. Statistische Modelle, die auf Erfahrungen mit weiteren Artikeln derselben Produktfamilie beruhen, fließen ebenfalls in die Simulation ein.
Zeigen dabei die Sensordaten des Digital Twin, dass eine Modellkomponente zeitnah inspiziert oder erneuert werden sollte, kann ein entsprechender Wartungsauftrag für das Objekt erteilt werden, bevor die reale Komponente tatsächlich ausfällt (Predictive Maintenance).
Wie ist ein Digital Twin aufgebaut?
Für die Erstellung von Digital Twins als Datenmodelle gibt es sehr unterschiedliche Methoden, wobei grundsätzlich zwischen zwei Herangehensweisen unterschieden wird:
- Methoden der technischen Konstruktion arbeiten auf Grundlage physikalischer Gesetzmäßigkeiten und erstellen den Digital Twin auf dieser Basis, etwa als Sammlung aus Bauplänen und als Gesamtheit seiner technischen Funktionen.
- Datengetriebene Methoden abstrahieren den Digital Twin stärker: Durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI), speziell des Deep Learning, werden Aufbau und Funktionsweise des Digital Twins innerhalb seiner Umgebung betrachtet und hieraus ein Datenmodell entwickelt.
Grundsätzlich können diese beiden Herangehensweisen auch kombiniert werden. Dadurch entsteht dann ein mehrdimensionaler Digital Twin, der sowohl über seine Eigenschaften und seinen Aufbau definiert ist, aber auch über seine Funktion und seine Interdependenzen mit seiner Umwelt. Inzwischen gibt es zahlreiche Software-Pakete in der Industrie, mit denen sie eigene Digitale Zwillinge programmgestützt erstellen können.
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Digital Twins: Praxisanwendung aus der Industrie 4.0
Ob bei der Suche nach neuen Geschäftsfeldern, bei der Entwicklung von Prototypen, in der Weiterentwicklung und Verbesserung von Serienmodellen oder in den Bereichen Customer Care und Schulung: Die Einsatzgebiete für Digitale Zwillinge ziehen sich entlang der gesamten Wertschöpfungskette durch alle Abteilungen im Unternehmen und sie gehen auch darüber hinaus.
Indem Sie beispielsweise Digitale Zwillinge Ihrer Produkte auch Ihren Lieferanten und Vertriebspartnern zur Verfügung stellen, schaffen Sie sich eine gemeinsame, unternehmensübergreifende Datenbasis.
Mit dem Input Ihrer Lieferanten können Sie neue Produkte schneller und besser entwickeln. Durch die engere, datenbasierte Zusammenarbeit im Vertrieb bringen Sie Waren und Dienstleistungen schneller und einfacher in den Markt und optimieren die Kundenbindung.
Schon heute setzen viele Branchen deshalb auf digitale Zwillinge. Die Einsatzfelder sind ebenso vielfältig wie die konkreten Kosten- oder Effizienzvorteile, die im Einzelfall entstehen. Einige Anwendungsfälle:
Autoindustrie: In den digitalen Zwillingen von verkauften Fahrzeugen speichern Hersteller Informationen zur Fahrzeugnutzung und zu Werkstattaufenthalten, die von Kund:innen, den Vertragswerkstätten oder den Fahrzeugen selbst zurückgemeldet werden. Die Zwillinge liefern Antworten auf viele Fragen: Wie wirken sich bestimmte Nutzungsmuster auf die Haltbarkeit von Fahrzeugkomponenten aus? Wo können Wartungsintervalle erweitert oder verkürzt werden? Welche Erfahrungen lassen sich auf andere Fahrzeuge derselben Serie übertragen oder können in die Entwicklung des Nachfolgemodells einfließen? Aber auch für jedes einzelne Fahrzeug lassen sich Empfehlungen aus dem Profil seines individuellen Zwillings herauslesen. Automobilhersteller Daimler will seine digitalen Zwillinge deshalb auch Vertragshändlern und -werkstätten zur Verfügung stellen.
Einzelhandel: Simulationen ganzer Wertschöpfungsketten von den Rohstofflieferanten über die Hersteller bis zu den Endkund:innen erlauben das Optimieren von Warenbeständen, aber auch das rechtzeitige Nachsteuern bei möglichen Lieferproblemen. Die zusätzliche Nutzung von Big Data liefert Rückschlüsse auf den Erfolg von Marketingmaßnahmen oder erkennt Absatzchancen im After-Sales-Market. Sogenannte Smart Products speichern in ihren digitalen Zwillingen alle Informationen über ihren eigenen Herstellungsprozess und sammeln während der Fertigungs- und Nutzungsphase weitere Daten, mit denen sie ihren Digital Twin beliefern.
Gesundheitswesen: Digitale Zwillinge realer Patient:innen könnten beispielsweise zeigen, welche Ernährungs- oder Verhaltensumstellungen im Alltag Einfluss auf den Heilerfolg haben. Forschende des Weizmann Institute of Science in Rehovot (Israel) statteten zu diesem Zweck 800 Personen mit Blutzuckermessgeräten aus. Diese Daten wurden in individuellen digitalen Zwillingen der Proband:innen gesammelt. Eine künstliche Intelligenz fand anschließend Muster in den Datenstrukturen und erstellte daraus individuelle Ernährungsempfehlungen. Diese wirkten sich besser auf Gesundheit und Wohlbefinden der Personen aus als Empfehlungen menschlicher Ernährungsberater:innen.
Aber auch in der Akutmedizin helfen Digital Twins. Schon heute sind viele Gesundheitseinrichtungen über 5G-Mobilfunk mit Rettungsdiensten verknüpft. So werden Informationen über Notfallpatient:innen bereits auf dem Weg ins Krankenhaus an die behandelnden Ärzt:innen weitergeleitet. Digitale Zwillinge könnten als Weiterentwicklung elektronischer Patientenakten dienen und entsprechende Hinweise an Ärzt:innen versenden. Beispielsweise könnten sie relevante Vorerkrankungen anzeigen und etwa vor Fehlmedikationen bei bestimmten Kontraindikationen warnen.
Industrial Internet of Things: Der digitale Zwilling einer Fabrik simuliert alle Abläufe am jeweiligen Standort und optimiert sie fortlaufend – von der Logistik über den Personaleinsatz bis zum Energiebedarf einzelner Fertigungsanlagen. In der Simulation zeigt sich beispielsweise, welche Anlage an welchem Tag und in welcher Zeit welche Stückzahlen fertigen muss. So können Unternehmen in der weiteren Produktion sowohl Engpässe als auch Überbestände vermeiden.
Alle Anlagenzustände im Industrial Internet of Things (IIoT) werden dank entsprechender Verknüpfung der Maschinen und Geräte in Echtzeit erfasst und im digitalen Zwilling gespeichert. Der Hamburger Hersteller Nordex beispielsweise erstellt per IIoT verknüpfte Digital Twins seiner Windkraftanlagen, um Betrieb und Wartung effizienter zu gestalten.
Städtebau: Stadtplaner:innen erstellen digitale Zwillinge zukünftiger Stadtteile oder ganzer Städte, um Verkehrsströme zu simulieren oder um die Versorgung mit Gütern des täglichen Bedarfs zu optimieren. Wie kann ein bestimmter Stadtteil möglichst kurze Wege garantieren? Wo sollten Schulen, Krankenhäuser und Kindergärten gebaut werden? Wie wirken sich Baustellen oder die Schaffung neuer ÖPNV-Angebote auf den gesamten Stadtteil aus? Die Stadtverwaltung Eindhoven beispielsweise erstellt schon heute mit digitalen Zwillingen Vorhersagen zu Mobilität, Klima, Energiebedarf und Lärmentwicklung.
Fertigung: Digitale Zwillinge von Industrieanlagen erleichtern die Suche nach den besten Betriebsparametern für komplexe Systeme. Welche Drehzahlen oder Lastwerte mindern den Energieverbrauch oder die Abnutzung von Komponenten? Welche Parameter verbessern die Qualität der auf der Anlage gefertigten Produkte oder senken die Ausschussquote? Am digitalen Zwilling können in kurzer Zeit Millionen Anlagenkonfigurationen durchgetestet werden, um anschließend die besten für die reale Anlage auszuwählen.
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Airbus: Digitale Zwillinge im Einsatz
Der paneuropäische Flugzeughersteller Airbus beschäftigt sich schon länger mit Digital Twins für seine Produktionsanlagen: Bislang vergehen nach der Auftragserteilung für einzelne Produktions- und Montageschritte bis zu sechs Tage, bevor es eine Rückmeldung zum Erfolg gibt. In dieser Zeit läuft die Fertigung in einer Art Blackbox ab, ohne dass Fortschritte oder mögliche Probleme bekannt werden. Eine engere Überwachung der Abläufe gestaltet sich schwierig, da die Spezialist:innen in den Montageteams ein extrem autarkes Arbeiten gewohnt sind. Eckart Frankenberger, Head of Industrial Architecture & Manufacturing Strategy bei Airbus, gibt zu: „Unser Hauptthema ist es, immer zu wissen, was in der Produktion vor sich geht.”
Dank IoT-Komponenten und eines digitalen Zwillings der entsprechenden Fertigungslinie könnten Aircraft-Manager jederzeit sehen, welchen Schritt die Produktion gerade durchläuft. Lieferengpässe oder mögliche Probleme, die einen Eingriff oder eine Ersatzteillieferung erfordern, würden schneller erkannt. Bisher sind Digital-Twin-Modelle nur in der Planung von Montagestraßen und Produktionsabläufen als Pilotprojekt im Einsatz, doch Airbus sieht darin großes Potenzial.
In der kritischen End- und Ausrüstungsmontage sind laut Airbus Einsparungen von etwa 20 Prozent der Montagezeit möglich. Denn dort sind einzelne Arbeitsschritte nicht mehr so deutlich zu erkennen wie in der Strukturmontage: Die Anbringung der Flügel etwa ist einfach nachzuvollziehen, während die Fertigstellung der Innenräume oft an Lieferengpässen der vielen Kleinteile „hängt”.
Digital Twins bei Bosch Rexroth
Auch bei Bosch Rexroth, einer Tochterfirma des Technologieunternehmens Bosch, kommen Digital-Twin-Verfahren zum Einsatz: Eine 3D-Visualisierung von Konstruktionsplänen dient als zentrale Informationsquelle für Ingenieur:innen und Programmierer:innen. Außerdem greifen alle Plattformfunktionen für das virtuelle Engineering auf eine gemeinsame Datenbasis in der Cloud zu. So kann das Team neue Maschinen in kürzester Zeit zunächst virtuell entwickeln und danach real in Betrieb nehmen. In der Folge verkürzt sich die Time-to-Market für neue Produkte oder Produktbestandteile erheblich.
Auch individuelle Kundenlösungen lassen sich mithilfe der virtuellen Modelle auf Wunsch als Einzelanforderung entwickeln, ohne dass die Entwurfs- und Optimierungskosten den Return of Invest (ROI) beim Kunden oder bei Bosch übersteigen.
Digital Twins in IoT-Plattformen
Digital Twins sind ein wichtiger Baustein der Digitalisierung. Im Internet of Things hält der digitale Zwilling dauerhaft Kontakt mit seinem physischen Abbild. Stellt der Digital Twin ein komplexes System dar, kann auch die Anzahl seiner per IoT verbundenen Komponenten entsprechend hoch sein. Der digitale Zwilling eines Lkw-Fuhrparks beispielsweise sammelt und verarbeitet alle Informationen, die die einzelnen Fahrzeuge zurückliefern.
Mit Methoden der künstlichen Intelligenz optimiert sich der Digital Twin in der Simulation, um dieses Wissen anschließend an die realen Objekte weiterzugeben. So können auch komplizierte Fragen auf dieser Ebene gelöst werden. Eine Luftfahrtgesellschaft kann beispielsweise auf der Basis früherer Flugdaten und Auslastungszahlen und mithilfe digitaler Zwillinge simulieren, welches zahlenmäßige Verhältnis von Langstrecken-, Mittelstrecken- und Kurzstreckenflugzeugen für sie am wirtschaftlichsten wäre.
Je mehr Geräte und Maschinen im Unternehmen per IoT verknüpft sind, desto größer und exakter ist die Datengrundlage für strategische Entscheidungen auf Basis von Digital Twins. Über entsprechende Systemlandschaften, die mit allen beteiligten Geräten und Maschinen kompatibel sind, werden die vielen per IoT gesammelten Informationen in der Unternehmens-Cloud zusammengeführt.
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Der Vodafone AR Assistant hebt digitale Zwillinge auf eine neue Stufe
Jedes komplexe technische Produkt benötigt auch Monitoring und Wartung. Auch hier bietet der digitale Zwilling viele Vorteile, indem er Wartungsmaßnahmen erleichtert. Der Vodafone AR Assistant schafft hierfür eine virtuelle Realität und stellt wichtige Zusatzfunktionen bereit. Er bietet unter anderem:
- Grafische Markierung wichtiger Bereiche an einem Bauteil, in einem Schaltkasten oder anderen zu wartenden Gerätschaften
- Integration von 3D-Objekten zur Visualisierung von Einbauverfahren, Bauteilgrößen und mehr
- Sprachübertragung zur Problembeschreibung
- Teilen von Dokumenten
- Liveübertragung eines Videofeeds für volle Eins-zu-eins-Unterstützung während der Arbeiten
- Chatfunktion, beispielsweise zur Klärung von technischen Details oder genauen Einstellwerten
- Hands-free-Anleitungen, unterstützt durch nreal-AR-Brillen, bei denen das Wartungspersonal beide Hände zum Arbeiten frei hat und dabei wesentliche Support-Informationen vor den Augen eingeblendet bekommt
Der Mehrwert für Nutzer:innen: Mit dem Vodafone AR Assistant können sie Fahrtkosten sparen, indem der Support einfach aus der Ferne erfolgt. Außerdem lassen sich Ausfallzeiten minimieren, da die Unterstützung sofort und nicht erst nach Stunden geleistet werden kann. Eine solche Lösung ist nicht nur in der fertigenden Industrie von Bedeutung: Auch Logistik- und Transportunternehmen profitieren, wenn Fahrzeuge an Ort und Stelle repariert werden können. Gleiches gilt für Energieversorger und andere Dienstleister: Auch hier kann ein AR-gestütztes Support-Instrument Instruktionen übermitteln, die bei der Montage vor Ort wichtig sind. Die aufwendige Suche nach Handbüchern und lange Telefonate sind so in den meisten Fällen überflüssig.
In einer unverbindlichen Livedemo bekommen Unternehmen mithilfe der Vodafone Berater:innen einen Eindruck davon, was der AR Assistant alles kann – und ob er für die geplanten Einsatzzwecke geeignet ist.
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Digital Thread: Passende Ergänzung zum Digital-Twin-Verfahren
Der Digital Thread (digitaler Faden) ist die digitale Ergänzung zum Digital Twin. An diesem virtuellen roten Faden entlang werden alle Informationen gesammelt, die die Herstellungskette betreffen. Das können Informationen aus der Entwicklung und Fertigung sein, Informationen von Lieferant:innen, Geschäftspartner:innen oder Kund:innen, aber auch von weiteren Stakeholder:innen.
Während der Digital Twin sich über seine Objekteigenschaften definiert, ist der digitale rote Faden eine gedachte Klammer um die Herstellung. Beide Begriffe beschreiben Ordnungsprinzipien, um in den zunehmend größer werdenden Datenbeständen im Unternehmen Struktur zu halten und relevante Informationen leichter zu finden und zu nutzen.
Durch die informationelle Verknüpfung von Digital Twin und Digital Thread erschließt sich das gesamte strategische Wissen zu Entwicklung, Fertigung, Vertrieb und Einsatz eines Produktes.
Vorteile des Digital-Twin-Verfahrens
Digital Twins bieten vielfältigen Nutzen für Unternehmen. Die wichtigsten Vorteile sind im Einzelnen:
- Effizientere Entwicklung durch einen parallelen Entwicklungsverlauf auf physischer und digitaler Ebene: Alle Entstehungs- und Diagnoseschritte können am physischen Objekt oder am Datenmodell vollzogen und überprüft werden – immer dort, wo dies jeweils schneller oder kostengünstiger machbar ist. Auch Mischformen sind möglich.
- Kostenersparnisse durch effizientere Wartung: Da Schwachstellen in der Simulation rechtzeitig erkannt werden, optimiert Predictive Maintenance Wartungsintervalle und reduziert Ausfälle.
- Erleichterte Produktentwicklung durch Nutzung früherer Erfahrungen: Mögliche Fertigungsprobleme oder Kostenrisiken werden in der Entwicklung neuer Produkte früher erkannt. Digitale Zwillinge von Produkten vererben ihre Erfahrungen bereits in der Entwicklungszeit an nachfolgende Produkte. So werden frühere Fehler nicht wiederholt.
- Kostensenkung durch Wegfall der Prototyperstellung: Digitale Zwillinge simulieren viele Produkteigenschaften und sparen so den zeit- und kostenintensiven Bau von Prototypen. Das Team von Entwickler:innen betrachtet die digitalen Zwillinge über Virtual-Reality-Anwendungen (VR) und kann so Änderungen in Echtzeit virtuell umsetzen, ohne hierfür neue Prototypen fertigen zu müssen. Mittels Augmented Reality (AR), also der Verknüpfung von virtueller Welt und realer Darstellung, können die Entwickler:innen digitale Zwillinge sogar in einer echten Umgebung platzieren. So können Kund:innen beispielsweise am geplanten Standort durch ihre neue Fertigungshalle wandern, noch bevor der erste Spatenstich erfolgt ist.
- Einsparung durch Simulationen: Schon vor dem Bau eines ersten Prototyps können Ingenieur:innen dessen Eigenschaften am Computer simulieren: beispielsweise das Fahrverhalten eines Autos bei wechselnden Bodenbeschaffenheiten oder die Funktionalität eines Roboterarms inklusive seiner Sensoren und Aktoren. Diese Informationen werden auch während der späteren Nutzung des fertigen Artikels weiter zusammengetragen und fließen in Weiterentwicklung und Verbesserung des Produkts ein.
- Effizientere Produktentwicklung durch Einsatz künstlicher Intelligenz: Dank der einfachen Kopierbarkeit eines digitalen Zwillings lassen sich in kurzer Zeit Millionen Variationen eines Artikels simulieren. Diese können von einer künstlichen Intelligenz über mehrere Testreihen immer wieder miteinander verglichen werden – bis sich am Ende einige wenige Variationen des Artikels als besonders robust, kostengünstig oder effizient herausstellen.
- Bessere Kundenbetreuung im After-Sales-Bereich: Ist der physische Artikel an Kund:innen ausgeliefert, kann der digitale Zwilling genutzt werden, um bei Rückfragen oder Problemen der Kund:innen einzelne Punkte am Modell zu simulieren. Alle Kundenfragen und Rückmeldungen werden anschließend Teil des Erfahrungsschatzes, der im digitalen Zwilling gespeichert ist.
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Das Wichtigste zum Digital-Twin-Verfahren im Überblick
- Digital-Twin-Verfahren können Produktions- und Planungsprozesse optimieren und vereinfachen.
- Digitale Zwillinge lassen sich für Produktionslinien, geplante Produkte oder Fertigungsstätten an anderen Orten erstellen.
- IoT-Daten und Cloud-Anwendungen helfen dabei, bestehende Prozesse zu optimieren und zu verschlanken – und reduzieren somit Kosten.
- 5G-Netze ermöglichen die Vernetzung mehrerer Standorte.
19.02.2021
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