Digital Twin, die digitale Repräsentation eines physischen Assets – so what?
Die Daten werden über die Wertschöpfungskette hinweg nutzbar gemacht, um mittels Technologien rund um Internet of Things (IoT), Cloud und künstliche Intelligenz (KI) bessere Produkte und Services zu entwickeln und Innovation voranzutreiben.
Digital Twin: Maschinen erzählen ihre Geschichte
Die Idee des Digital Twin ist die digitale Darstellung eines physischen Objekts – ein IoT Device ist demnach ein Kandidat für einen solchen Digital Twin.
Ein digitaler Zwilling bietet also die Möglichkeit der virtuellen Repräsentation eines IoT-Geräts inklusive seines dynamischen Verhaltens im Betrieb über den gesamten Lebenszyklus hinweg.
Unter richtiger Anwendung können via einen Digital Twin neue Erkenntnisse über die Leistung und das Verhalten der Geräte unter verschiedenen Feldbedingungen gewonnen werden.
Raus aus den Silos!
Digitale Zwillinge und IoT gehen Hand in Hand. Sie helfen, hochwertige Qualitätsprodukte so effizient wie möglich herzustellen und auf den Kunden abzustimmen. Denn durch die gegenseitige Zurverfügungstellung von wertvollen Informationen aus Forschung und Entwicklung, Fabrikation und Aftermarket-Service führt ein Digital Twin zum Aufbrechen von organisatorischen Silos. Und ermöglicht letztlich eine holistische Sicht auf den Betrieb und den Zustand der Geräte – auch firmenübergreifend.
Liebling der Ingenieure
Die besten Digital Twins ahmen den physischen Zustand ihres realen Gegenstücks nach. Das bedeutet, dass es möglich sein kann, Simulationen auf dem digitalen Zwilling des Assets durchzuführen.
Dies eröffnet Möglichkeiten für «What if»-Analysen, bei denen der digitale Zwilling virtuell auch extremen Belastungen wie zum Beispiel hohen Temperaturen ausgesetzt wird.
Die daraus gewonnenen Erkenntnisse liefern wertvollen Input für die Entwicklung neuer, besserer Geräte, verbunden mit Empfehlungen für optimale Wartungspläne. Damit wird im Betrieb die beste Verfügbarkeit, Leistung und Qualität erreicht (OEE).
Datenlieferant für künstliche Intelligenz (KI)
Ein Digital Twin lernt nicht einfach von sich aus. Dafür muss der digitale Zwilling mit KI-Methoden wie zum Beispiel Machine Learning (ML) kombiniert werden. So kann die Fülle der Daten, die den Digital Twin ausmachen, interpretiert und daraus gelernt werden. Ein Digital Twin stellt die notwendige Datenbasis für die Entwicklung der ML-Modelle zur Verfügung.
Ein Enabler der digitalen Transformation
Digital Twins ermöglichen die Gewinnung von Erkenntnissen darüber, wie sich derselbe Gerätetyp während seines gesamten Lebenszyklus unter unterschiedlichen Betriebsbedingungen bei Kunden tatsächlich verhält. Das sind wertvolle Rückmeldungen an Forschung und Entwicklung sowie Manufacturing, um bessere Produkte anzubieten und sich im Markt einen Wettbewerbsvorteil zu erarbeiten. Darüber hinaus wird eine wichtige Grundlage zur Entwicklung von innovativen, datenbasierten Dienstleistungen bis hin zu neuen, ergebnisorientierten Geschäftsmodellen geschaffen.
Text: René Stäbler, IBM
Fotos: IBM
