In der sich schnell entwickelnden Industrielandschaft von heute hat sich die Digital Twin-Technologie zu einer entscheidenden Fähigkeit für Unternehmen entwickelt, die einen Wettbewerbsvorteil anstreben. Dieser ausgefeilte Ansatz zur virtuellen Modellierung stellt einen grundlegenden Wandel in der Art und Weise dar, wie Unternehmen ihre physischen Ressourcen und Prozesse verstehen, überwachen und optimieren. Der Markt für den Digitalen Zwilling spiegelt diese strategische Bedeutung wider. Er erfährt branchenübergreifend ein explosives Wachstum und soll bis 2030 von 21,14 Milliarden US-Dollar auf 149,81 Milliarden US-Dollar ansteigen, was einer bemerkenswerten CAGR von 47,9 % entspricht.

Hinter dieser beträchtlichen Marktexpansion steht eine perfekte Konvergenz von technologischem Fortschritt und praktischen Geschäftsanwendungen. Die Verbreitung von IoT-verbundenen Geräten – bis 2025 wird erwartet, dass sie das Dreifache der Weltbevölkerung erreichen – liefert die wesentliche Echtzeit-Datengrundlage, die effektive Digital Twin-Implementierungen ermöglicht. Vorausschauende Unternehmen haben erkannt, dass diese datengesteuerten Betriebsmodelle greifbare Wettbewerbsvorteile bringen und Digital Twins zu unverzichtbaren Assets für Organisationen machen, die sich für Innovation und Effizienz einsetzen.

Was Digital Twins von herkömmlichen Modellierungsansätzen unterscheidet, ist ihre beispiellose Genauigkeit und Effizienz. Diese dynamischen virtuellen Repliken modellieren physische Ressourcen und Prozesse mit außergewöhnlicher Präzision und arbeiten bis zu 1.000 Mal effizienter als herkömmliche Methoden. Dieser Leistungssprung ermöglicht es Unternehmen, Abläufe genauer zu planen, den Arbeitsvorrat (WIP) erheblich zu reduzieren und die betriebliche Effizienz und den Durchsatz deutlich zu steigern – was sich in messbaren Umsatzsteigerungen und Kosteneinsparungen im gesamten Unternehmen niederschlägt.

Die praktischen Anwendungen gehen über die theoretischen Vorteile hinaus. Durch die Erstellung eines detaillierten, datengenerierten und datengesteuerten virtuellen 3D-Prozessmodells einer Anlage oder eines Industriesystems entfällt für Unternehmen die Notwendigkeit, vor Ort zu planen und zu disponieren, was eine zentralisierte und sogar automatisierte Ausführung ermöglicht. Abteilungsübergreifende Teams erhalten durch diese realitätsgetreuen digitalen Prozessmodelle einen umfassenden Überblick, was eine verbesserte funktionsübergreifende Zusammenarbeit fördert und eine fundiertere strategische und taktische Entscheidungsfindung ermöglicht.

Laut einer Studie von McKinsey werden digitale Zwillinge bald branchenübergreifend in den Mittelpunkt der Prozessoptimierung und der strategischen Planung rücken, da Unternehmen bestrebt sind, ihre Effizienz und Innovation zu maximieren. Dieser Leitfaden bietet eine umfassende Anleitung für die erfolgreiche Entwicklung und Nutzung von Digitalen Zwillingen, unabhängig davon, ob Sie bei Null anfangen oder bestehende Implementierungen verbessern möchten. Durch einen strukturierten Ansatz für die Erstellung von Digitalen Zwillingen kann Ihr Unternehmen gemeinsam mit Branchenführern diese leistungsstarke Technologie nutzen, um nachhaltige Wettbewerbsvorteile zu erzielen.

Prozessverständnis Digitale Zwillinge für Einsteiger

Vor dem Aufbau eines Digitalen Zwillings ist es wichtig, seine grundlegende Natur zu verstehen. Digitale Zwillinge haben sich von einfachen Visualisierungstools zu hochentwickelten Systemen zur Entscheidungsunterstützung entwickelt.

Wodurch unterscheidet sich ein Digitaler Zwilling von einem 3D-Modell?

Digital Twins werden zwar oft mit ausgefeilten 3D-Modellen verwechselt, stellen aber einen grundlegend anderen Ansatz für die virtuelle Darstellung dar. Herkömmliche 3D-Modelle bieten lediglich visuelle Details und statische Ansichten, die einen einzigen Zeitpunkt darstellen. Das entscheidende Merkmal, das Digital Twins über einfache Modelle hinaushebt, ist die Integration dynamischer Daten – so entstehen lebendige, reaktionsfähige virtuelle Einheiten und keine statischen 3D-Darstellungen.

Digitale Zwillinge fungieren als aktive virtuelle Replikate, die mit den physischen Ressourcen und Prozessen synchronisiert sind und kontinuierlich aktualisiert werden, um reale Veränderungen widerzuspiegeln. Sie erfassen nicht nur physische Merkmale, sondern replizieren auch Verhaltensweisen, Prozesse und Abläufe nahezu in Echtzeit und bieten eine vollständige funktionale Darstellung der physischen Ressourcen oder des Systems.

Die wahre Stärke von Digital Twins liegt in ihren bidirektionalen Kommunikationsmöglichkeiten mit dem physischen System. So entsteht eine risikofreie digitale Laborumgebung zum Testen von Entwürfen, Szenarien und betrieblichen Änderungen. Die ausgeklügelte Rückkopplungsschleife ermöglicht eine autonome Anpassung ohne manuelles Eingreifen, so dass sich die Systeme auf der Grundlage realer Bedingungen und Leistungsdaten selbst optimieren können.

Physisch-virtuelle Integration

Digitale Zwillinge zeichnen sich dadurch aus, dass sie physische und digitale Domänen miteinander verbinden. Industrielle Implementierungen arbeiten an der Konvergenz von Betriebstechnologie (OT), Informationstechnologie (IT) und Ingenieurtechnologie (ET) und schaffen so eine einzigartige dreigliedrige Verbindung.

Diese Integration funktioniert durch:

• IoT-Geräte und Sensoren, die Betriebsdaten übermitteln
• Echtzeit-Updates, die Änderungen des physischen Zustands widerspiegeln
• Bidirektionaler Datenfluss, der eine gegenseitige Beeinflussung zwischen physischen und virtuellen Elementen ermöglicht

Ein Digitaler Zwilling steht während des gesamten Lebenszyklus der Ressource mit seinem physischen Gegenstück oder Prozess in Verbindung. Nach Angaben der Defense Acquisition University stellt ein Digitaler Zwilling „eine integrierte multiphysikalische, multiskalige, probabilistische Simulation eines Prozesses oder Systems im Ist-Zustand dar, die optimale Modelle, Sensoreingaben und Betriebsdaten nutzt, um Aktivitäten/Leistungen während der gesamten Lebensdauer des physischen Zwillings abzubilden und vorherzusagen.“

Stiftung für Echtzeit-Daten

Qualitativ hochwertige Echtzeitinformationen bilden den Grundstein für effektive Digital Twins. SAS bezeichnet diese als „Datengrundlagen“. Diese umfassen Sensor-/IoT-Messwerte, Unternehmenssysteme (ERP/MES/LMS/PM), historische Aufzeichnungen, Spezialdatenbanken und zusätzliche betriebliche Metriken.

Physische Ressourcen und Prozesse sind mit IoT-Sensoren ausgestattet, die kontinuierlich Daten an ihre digitalen Gegenstücke liefern. Auf diese Weise entsteht das, was Branchenexperten als „digitalen Fußabdruck“ bezeichnen, der von der Planung bis zum Betrieb reicht. Echtzeitdaten ermöglichen Vorhersagefähigkeiten und zukunftsgerichtete Entscheidungshilfen.

Die IBM-Forschung betont, dass ein Digitaler Zwilling eine virtuelle Darstellung einer Ressource oder eines Systems über den gesamten Lebenszyklus hinweg ist, die durch Echtzeit-Datenströme aktualisiert wird und Simulation, maschinelles Lernen und Schlussfolgerungen zur Unterstützung der Entscheidungsfindung nutzt. Die Effektivität von Digitalen Zwillingen hängt von der Aufrechterhaltung hochwertiger Datenströme von physischen Ressourcen und Systemen ab.

Fähigkeiten zur Entscheidungsunterstützung

Digitale Zwillinge verbessern die Entscheidungsfindung durch mehrere Mechanismen:

• Sie bieten eine umfassende Datenvisualisierung über Dashboards und Business-Intelligence-Plattformen, die es Fachleuten ermöglichen, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen.
• Mithilfe von KI und fortschrittlicher Analytik erkennen die Digital Twins Muster in komplexen Datensätzen, die Menschen nicht ohne Weiteres verarbeiten können. Experten bezeichnen dies als„Entscheidungserweiterung“ – die Generierung von Erkenntnissen, die berücksichtigt werden müssen.

Digitale Zwillinge ermöglichen es Managern, verschiedene Szenarien in virtuellen Umgebungen zu bewerten, was eine frühzeitige Risikoerkennung und eine robustere Strategieentwicklung erleichtert. Die Fähigkeit, verschiedene Bedingungen zu testen und Ergebnisse vorherzusagen, ohne den physischen Betrieb zu beeinträchtigen, macht Process Digital Twins besonders wertvoll.

Planung Ihrer Prozess-Digital-Twin-Strategie

Nachdem ein klares Verständnis der Grundlagen von Digital Twin geschaffen wurde, beginnt die erfolgreiche Implementierung mit der strategischen Planung. Trotz erheblicher Investitionen gelingt es vielen Unternehmen nicht, den vollen Nutzen aus Digital Twin-Initiativen zu ziehen, wenn sie nicht entsprechend vorbereitet sind. Ein gut strukturierter Planungsansatz erhöht die Erfolgswahrscheinlichkeit erheblich.

Prozess-Auswahl Methodik

Der erste strategische Schritt besteht darin, die Prozesse zu ermitteln, die am meisten von Digital Twinning profitieren werden. Anstatt eine umfassende Digitalisierung anzustreben, sollten Sie sich auf die Bereiche konzentrieren, in denen hohe Kosten anfallen und ein großes Umsatzpotenzial besteht.

Zu den wichtigsten Auswahlkriterien für die Implementierung von Digital Twin gehören:

• Komplexitätsgrad – Konzentration auf bestimmte komplexe oder dynamische Umgebungen, in denen herkömmliche Methoden Schwierigkeiten haben, Ineffizienzen zu erkennen oder die Ausführung zu planen.
• Kritische Engpässe – Priorisieren Sie Bereiche mit wiederkehrenden Engpässen oder Qualitätsproblemen, die die Gesamtproduktion und den Durchsatz beeinträchtigen.
• Hochwertige Anlagen – Denken Sie an Maschinen, bei denen Ausfallzeiten erhebliche Kosten verursachen oder die Produktion beeinträchtigen.
• Strategische Bedeutung – Wählen Sie Produktionslinien mit erheblichem Einfluss auf den Gesamtdurchsatz oder kritische Produkte und Kunden.

In dieser Phase ist eine gründliche Dokumentation oder funktionale Anforderungsspezifikation (FRS) Ihrer geschäftlichen Anforderungen, bestehenden Prozesse und betrieblichen Probleme unerlässlich. Untersuchungen zeigen, dass die Einführung eines strukturierten Bewertungsrahmens zur Beurteilung von Chancen auf der Grundlage von Wichtigkeit und Zufriedenheitsmetriken Ihre Auswahlmethodik verbessern kann.

Zielgerichtete Planung

Nachdem Sie geeignete Prozesse identifiziert haben, sollten Sie klare Ziele für Ihre Digital Twin-Implementierung festlegen. Viele Unternehmen haben Probleme, weil sie keine umfassende „Data-to-Value“-Strategie haben, die die Datenerfassung mit bestimmten Geschäftsergebnissen verbindet.

Ihren Planungsansatz zu stärken:

• Definieren Sie verschiedene Wertkategorien, die auf die strategischen Prioritäten Ihres Unternehmens abgestimmt sind.
• Identifizierung von Werttreibern – spezifische Möglichkeiten, wie Stakeholder Wert schaffen (z. B. verbesserte Produktivität)
• Verbinden Sie diese Werttreiber mit Ihren geplanten Digital Twin-Anwendungen
• Bewertung des erwarteten Nutzens durch eine detaillierte Nutzen-Aufwands-Analyse

Denken Sie daran, dass Digital Twins optimal für wiederkehrende Umgebungen geeignet sind, da sie für die wiederholte Optimierung multivariabler Szenarien konzipiert sind. Für einmalige Optimierungsaufgaben sind einfachere Modellierungsansätze möglicherweise besser geeignet.

Entwicklung von Anwendungsfällen

Gut definierte Anwendungsfälle sind die Grundlage für den Erfolg von Digital Twin. Ein Digitaler Zwilling für Prozesse zeigt seinen wahren Wert, indem er über szenariobasierte Simulationen eine Optimierung und Steuerung nahezu in Echtzeit ermöglicht.

Ihr Digitaler Zwilling kann verschiedenen Interessengruppen dienen:

• Betriebsteams können Materialflüsse und Nutzungszeiten von Geräten vorhersagen
• Das Planungspersonal erhält Einblicke in die Maschinen- und Personalauslastung sowie in mögliche Einschränkungen oder Engpässe.
• Führungskräfte können künftige Ausführungsstrategien in einer virtuellen Umgebung entwickeln

Eine umfassende Bewertung potenzieller Anwendungen erfordert die Untersuchung von drei Schlüsseldimensionen: technische Fähigkeiten (einschließlich digitaler Kompetenz und Infrastruktur), organisatorische Bereitschaft und spezifische Risikofaktoren für die Umsetzung. Diese Bewertung hilft bei der Priorisierung von Anwendungsfällen, die einen maximalen Nutzen bei minimalen Implementierungshindernissen bieten.

Simio Digital Twin Implementierungspfad

Sobald die Ziele und Anwendungsfälle definiert sind, planen Sie Ihre Implementierungsreise. Die Simio-Plattform für die Entwicklung intelligenter adaptiver digitaler Zwillinge verwendet einen strukturierten Ansatz mit vier grundlegenden Dimensionen, die als integrierter Prozess funktionieren.

Dieser Durchführungsrahmen umfasst:

• Ein umfassender Wissensspeicher, der Systembeschränkungen, Geschäftsregeln und detaillierte Prozesslogik in einem vereinheitlichten Simulationsmodell erfasst
• Prozessleistungskennzahlen für die Bewertung aktueller Vorgänge und die Vorhersage künftiger Ergebnisse
• Ausführbare Pläne und Zeitpläne unter Berücksichtigung aller Ressourcen-, Material- und Zeitbeschränkungen
• Umfassende Szenarioanalysen zur Ermittlung optimaler Ansätze für die Erfüllung dynamischer Anforderungen

Der Digitale Zwilling wird zu einem datengesteuerten Referenzmodell, das den aktuellen Zustand Ihres Prozesses während der Implementierung und des laufenden Prozesslebenszyklus widerspiegelt. Dieses lebende Modell ermöglicht genaue Vorhersagen der zukünftigen Leistung und unterstützt laufende Transformationsinitiativen.

Richten Sie automatisierte Datenflüsse ein, die Ihren Digitalen Zwilling über eine direkte Integration oder eine cloudbasierte Dateninfrastruktur mit Unternehmenssystemen verbinden. Dadurch wird sichergestellt, dass Ihr Digitaler Zwilling mit den physischen Abläufen synchronisiert bleibt und über seinen gesamten Lebenszyklus hinweg einen nachhaltigen Wert liefert.

Vorbereitung auf die Implementierung des Digitalen Zwillings im Prozess

Der Aufbau eines Digitalen Zwillings für Prozesse erfordert gute Vorarbeit und Vorbereitung. Untersuchungen zeigen, dass unzureichende Grundlagenarbeit selbst gut durchdachte Digital Twin-Initiativen untergraben kann. Die National Academies of Sciences betonen, dass die Datenqualität ein entscheidender Faktor für die Zuverlässigkeit des Digitalen Zwillings ist. Die Schaffung von robusten Rahmenbedingungen von Anfang an ist für den Erfolg entscheidend.

Methoden der Datenerhebung

Qualitativ hochwertige Daten sind der Eckpfeiler einer effektiven Implementierung des Digitalen Zwillings. Die Teams müssen zunächst den Umfang festlegen und eine zuverlässige Datengrundlage schaffen. Beachten Sie diese bewährten Strategien zur Datenerfassung:

• IoT-Sensoren und -Geräte – Installieren Sie Sensoren, um Echtzeit-Betriebsdaten von physischen Geräten zu erfassen.
• Unternehmenssysteme – Extrahieren Sie relevante Informationen aus bestehenden Plattformen für Enterprise Resource Planning (ERP), MES (Manufacturing Execution System), Customer Relationship Management (CRM) und Supply Chain Management (SCM).
• 3D-Scantechnologien – Nutzen Sie 3D-Grafiktools und Laserscanner sowie Drohnen zur Erfassung von physischen Abmessungen und Anlagenlayouts.
• Manuelle Überprüfung – Bei unvollständigen oder mehrdeutigen Datenpunkten ist eine menschliche Validierung erforderlich.

Daten bilden die Grundlage der Digital Twin-Architektur. Das Sammeln von genauen Echtzeitdaten aus verschiedenen Quellen stellt sicher, dass das digitale Modell sein physisches Gegenstück genau widerspiegelt. Ihr Erfassungsansatz sollte sowohl statische Stammdaten (Materialien, Arbeitspläne, Arbeitsplätze) als auch dynamische Transaktionsdaten (Arbeitsaufträge, Ressourcenstatus, Bestandspositionen) umfassen.

Rahmen für die Datenqualität

Die Wiedergabetreue und Genauigkeit Ihres Digitalen Zwillings steht in direktem Zusammenhang mit dem Detailgrad und der Qualität der Daten. Laut dem Digital Twin Consortium sind innerhalb der virtuellen Darstellung des Digitalen Zwillings Verifizierung und Validierung entscheidend für den Aufbau von Vertrauen, während die Quantifizierung der Unsicherheit die Vorhersagequalität misst.

Implementieren Sie klare Datenqualitätsstandards, die auf Genauigkeit, Vollständigkeit, Konsistenz und Aktualität ausgerichtet sind. Regelmäßige Überwachung hilft bei der Erkennung von Qualitätsproblemen, da sich die Datenqualität im Laufe der Zeit natürlich verschlechtert – in der Regel mit einer Tendenz zu geringerer Qualität.

Zu den wesentlichen Komponenten Ihres Datenqualitätsrahmens gehören:

• Datenbereinigungsprotokolle zur Beseitigung neuer Datenfehler.
• Metriken und Schwellenwerte für die Qualitätsmessung.
• Verfahren zur Ursachenanalyse, um den Ursprung oder die Ursachen fehlerhafter Daten zu ermitteln.
• Standardisierte Datenumwandlungsprozesse für kontinuierliche Datenkonsistenz.

Alle Daten, die für die Darstellung bestimmt sind, müssen bestimmte Qualitätsschwellenwerte erfüllen. Die Veröffentlichung von Qualitätsprozessen und -metriken zusammen mit den Daten stärkt das Vertrauen in die Ergebnisse des Digitalen Zwillings.

Integrationsfähige Architektur

Physische Ressourcen und ihre digitalen Entsprechungen erfordern einen integrierten Datenfluss. Das Digital Twin Consortium Platform Stack Architectural Framework unterstreicht, dass Interoperabilität austauschbare und kompatible Daten erfordert.

Die Integration von IT/OT-Systemen ist von entscheidender Bedeutung, da die Datendienste des Digitalen Zwillings als Subsysteme innerhalb eines Ökosystems des Digitalen Zwillings funktionieren, um einen Mehrwert zu schaffen. Eine ordnungsgemäße Integrationsarchitektur und -speicherung ermöglicht eine sichere Datenverwaltung und -freigabe.

Ihre Synchronisierung kann Veröffentlichungs-/Abonnementmuster mit DDS-, MQTT- oder AMQP-Protokollen oder webbasierte Ansätze mit RESTful- oder GraphQL-APIs nutzen. Diese Tools und Methoden helfen dabei, den Abgleich zwischen dem digitalen Zwilling und der physischen Realität aufrechtzuerhalten.

Entwicklung von Governance-Strukturen

Ein robuster Governance-Rahmen ist unerlässlich, wird aber oft übersehen. Das Business Maturity Model for Digital Twins bewertet, wie effektiv Unternehmen Digital Twin-Funktionen implementieren und nutzen können. Dieses umfassende Modell untersucht drei Hauptsäulen: digitale Infrastrukturfähigkeiten, Datenverwaltungspraktiken und Mitarbeiterkompetenzen.

Studien, die sich auf Urban Digital Twins konzentrieren, zeigen, dass „die institutionelle Dimension Vorrang vor anderen Nachhaltigkeitsaspekten in der UDT-Governance hat“. Ihr Governance-Rahmen sollte klar umrissen sein:

• Klare Entscheidungshierarchien und Eskalationsprotokolle
• Umfassende Richtlinien zum Dateneigentum und Mechanismen zur Zugriffskontrolle
• Strategisches Stakeholder-Engagement und Anpassungsansätze
• Strukturierte Fahrpläne für die Entwicklung technischer Fähigkeiten

Eine gut durchdachte Governance gewährleistet konsistente Sicherheit, Schutz der Privatsphäre, Vertrauen und Zuverlässigkeit während des gesamten Lebenszyklus Ihres digitalen Zwillings.

Integration von Industriestandards

Mit der zunehmenden Reifung der Digital Twin-Technologie entstehen Industriestandards, die die Implementierung leiten. Die ISO 23247 – Digital Twin Framework for Manufacturing bietet strukturierte Richtlinien für Entwicklungsmethodik und Implementierungsprotokolle. In ähnlicher Weise hebt der NIST Internal Report 8356 Sicherheitsüberlegungen, Vertrauensrahmen und Interoperabilitätsanforderungen hervor, die für den Einsatz des Digitalen Zwillings auf Unternehmensebene unerlässlich sind.

Die Einhaltung dieser Standards stellt sicher, dass Ihre Digital Twin-Implementierung die Interoperabilität mit anderen Systemen aufrechterhält und etablierte Best Practices für Sicherheit und Datenmanagement befolgt. Unternehmen, die Digital-Twin-Initiativen planen, sollten diese Standards in ihren Governance-Rahmen einbeziehen, um den langfristigen Wert zu maximieren und zukünftige Integrationsprobleme zu minimieren.

Diese grundlegenden Vorbereitungsschritte schaffen eine solide Plattform für die erfolgreiche Implementierung des Digitalen Zwillings.

Aufbau eines digitalen Prozesszwillings in 4 Phasen mit Simio

Nach einer gründlichen Planung sind Sie bereit, Ihren digitalen Prozesszwilling zu konstruieren. Ein methodischer Vier-Phasen-Ansatz hilft, konzeptionelle Pläne in ein funktionierendes virtuelles Abbild umzuwandeln und zu erhalten.

Die erfolgreiche Implementierung des Digitalen Zwillings folgt einem bewährten Vier-Phasen-Rahmen, der messbare Ergebnisse liefert. Unternehmen, die diesen Rahmen umsetzen, haben Produktivitätssteigerungen von 30-60 %, eine Verringerung des Materialabfalls um 20 % und eine Verkürzung der Markteinführungszeit um bis zu 50 % festgestellt. Jede Phase baut auf der vorhergehenden auf, um eine umfassende digitale Darstellung zu schaffen, die sich parallel zu Ihren physischen Prozessen entwickelt.

Phase 1: Erstellung eines Prozess-Blueprints

Ein umfassender Blueprint ist die wesentliche Grundlage für jeden Digitalen Zwilling. In dieser ersten Phase werden die erforderlichen Funktionen des Zwillings definiert und klare Entwicklungsgrenzen festgelegt. Ihr Prozess-Blueprint sollte:

• Dokumentieren Sie alle Prozessschritte, Benutzeranforderungen, physischen Einschränkungen, Geschäftsregeln und Entscheidungslogik
• Entwicklung einer detaillierten funktionalen Anforderungsspezifikation, die den Projektumfang umreißt
• Identifizierung der wichtigsten Interessengruppen, kritischer Prozesse und Festlegung von Erfolgsmaßstäben

Die Blueprint-Phase erfordert eine gründliche Datenbewertung, die alle relevanten Unternehmensdatenquellen abdeckt. Die Daten des Unternehmenssystems, zu denen oft auch Excel- und CSV-Dateien gehören, sind entscheidende Komponenten. Die frühzeitige Überprüfung der Datenqualität, -zugänglichkeit und -vollständigkeit gewährleistet eine effiziente Modellentwicklung und zuverlässige Was-wäre-wenn-Simulationen nach der Implementierung.

Ihre Datenpipeline-Architektur sollte die Konnektivität des Digitalen Zwillings mit Unternehmenssystemen ermöglichen. Sowohl die direkte Systemintegration als auch Cloud-Plattform-Infrastrukturansätze sind praktikabel. Diese Pipeline schafft die entscheidende Verbindung zwischen physischen Systemen und Abläufen und ihren digitalen Gegenstücken durch verbundene und automatisierte Datenflüsse.

Phase 2: Entwicklung des Basismodells

Die nächste Phase umfasst den Aufbau Ihres datengesteuerten, objektorientierten Simulationsmodells. Die Modellierungsfunktionen von Simio helfen bei der Umwandlung von Betriebswissen in eine dynamische digitale Darstellung, die sowohl offline als auch online genutzt werden kann.

Das Basismodell enthält die Betriebslogik, Einschränkungen und Entscheidungsregeln, wobei in der Regel historische Daten zur Validierung der Modellgenauigkeit verwendet werden. Simio Factory Digital Twin modelliert detaillierte Einschränkungen für Ausrüstung, Arbeit, Werkzeuge, Transport und Material. Geschäftsregeln, die den Betrieb regeln, wie z. B. Bestandsrichtlinien, Arbeitsrichtlinien und Mindestbestellmengen (MOQs), müssen ebenfalls berücksichtigt werden.

Dies hilft bei der Erstellung eines umfassenden Wissensspeichers, der alle Systemeinschränkungen, Geschäftsregeln und detaillierte Entscheidungslogik in einem einheitlichen Simulationsmodell des End-to-End-Prozesses erfasst. Die Erfassung dieser Wissensgrundlage ermöglicht zukünftige intelligente Entscheidungen durch Ihren Digitalen Zwilling.

Phase 3: Datenintegration in Echtzeit

In dieser Phase wird Ihr Digitaler Zwilling durch dynamische Integration von Unternehmenssystemen aktiviert. Ihr validiertes Simulationsmodell ist nun nahtlos mit Live-Betriebsdatenströmen aus ERP-, MES- und IoT-Plattformen verbunden. Durch diese Integration kann der Zwilling sofortige Entscheidungsunterstützung durch prädiktive und präskriptive Analysen bieten.

Die kontinuierliche Überwachung der Datenqualität und der Modellgenauigkeit ist entscheidend für eine optimale Leistung. Diese Echtzeit-Verbindung zwischen den physischen Geräten und Systemen mit dem digitalen Zwilling ermöglicht es den Fertigungsteams, die End-to-End-Vorgänge in einer zentralisierten virtuellen Umgebung zu analysieren.

Ihr Modell entwickelt sich zu einem voll funktionsfähigen digitalen Zwilling mit prädiktiven und präskriptiven Fähigkeiten. Er prognostiziert proaktiv die Produktionsleistung und die Lieferfristen. Der Zwilling generiert dann auch detaillierte Betriebspläne, komplett mit Ressourcenzuweisungsplänen und Materialanforderungen.

Phase 4: Kontinuierliche Verbesserung

Digitale Zwillinge entwickeln sich durch iterative Planungsprozesse kontinuierlich weiter. Sie werden auf der Grundlage neuer und detaillierterer Dateneingaben und veränderter Betriebsbedingungen ständig aktualisiert. Dieser dynamische Ansatz stellt sicher, dass die digitalen Modelle mit den physischen Abläufen synchronisiert bleiben, wenn sich die Fertigungsumgebung verändert.

Ihr Digitaler Zwilling verfeinert seine Vorhersagefähigkeiten, indem er aus den tatsächlichen Betriebsergebnissen lernt. So entsteht ein kontinuierlicher Verbesserungszyklus, bei dem jede Modellversion dazu beiträgt, zukünftige Abläufe auf der Grundlage der aktuellen Analyse zu informieren und zu verbessern.

Diese vierstufige Implementierung mit Simio bietet mehr als nur eine statische Simulation. Sie schafft einen intelligenten digitalen Begleiter, der sich mit Ihren physischen Prozessen weiterentwickelt und durch Optimierung und strategische Erkenntnisse einen Mehrwert schafft.

Nutzung der erweiterten Funktionen von Simio

Ihre Process Digital Twin-Reise beginnt mit einem grundlegenden Modellrahmen. Die hochentwickelten Funktionen von Simio verwandeln diese Grundlage in ein umfassendes System zur Entscheidungsunterstützung. Diese fortschrittlichen Funktionen maximieren den Wert Ihrer Digital Twin-Investition während des gesamten Betriebslebenszyklus.

Prozess-Simulationswerkzeuge

Die Prozesssimulationsplattform von Simio bildet die zentrale Grundlage für effektive Digital Twins. Sie ermöglicht die detaillierte Modellierung komplexer Fertigungsumgebungen mit außergewöhnlicher Präzision. Der objektorientierte Ansatz der Plattform ermöglicht den Aufbau von Modellen mit Hilfe von anpassbaren, vorgefertigten Komponenten und Vorlagen, die auf Ihre spezifischen Anforderungen abgestimmt sind.

Die Plattform nutzt intelligente Objekte mit eingebauter Logik für verschiedene Fertigungsressourcen und -szenarien. Dieser Ansatz in Kombination mit anwendungsspezifischen Datenvorlagen beschleunigt die Entwicklung des Digitalen Zwillings durch:

• Verwendung wiederverwendbarer Komponenten zur Verkürzung der Entwicklungszyklen
• Ermöglichung der Modellierung komplexer Systeme durch Daten
• Unterstützung der hierarchischen Modellierung für das Komplexitätsmanagement
• Gleichzeitige 2D- und 3D-Visualisierungsfunktionen

Die Simio-Plattform erleichtert die Entwicklung präziser virtueller Replikationen physischer Prozesse. Die ereignisdiskrete Simulations-Engine verarbeitet diese Modelle, um das Systemverhalten im Laufe der Zeit zu prognostizieren und dabei die Variabilität, die Einschränkungen und die komplexen Beziehungen zwischen den einzelnen Komponenten zu berücksichtigen.

Risikobasierte Analyse

Fertigungsprozesse sind von Natur aus mit Unsicherheiten und Schwankungen behaftet. Die Risikoanalysefunktionen von Simio helfen Ihnen, diese Unsicherheiten in Ihrem System zu quantifizieren und zu verwalten. Dieser analytische Rahmen steigert die Leistung Ihres Systems unter Berücksichtigung spezifischer Unsicherheits- und Variabilitätsparameter.

Die Risikoanalyse erfolgt durch:

• Simulationstechniken, die Tausende von Szenarien bewerten
• Wahrscheinlichkeitsverteilungen, die die Variabilität in der realen Welt widerspiegeln
• Statistische Analysewerkzeuge, die das Vertrauensniveau der Ergebnisse angeben
• Risikoprofile zur Identifizierung potenzieller Probleme mit Ihrer Lieferleistung

Die Analyse bietet tiefere Einblicke als nur einfache Durchschnittswerte. Anstatt beispielsweise eine Prozesszeit als Durchschnitt von 45 Minuten zu verwenden, können Sie die Auswirkungen der Variabilität verstehen, indem Sie eine Zeitverteilung mit 45 Minuten als Durchschnitt der ausgewählten Verteilung verwenden, die detaillierte Wahrscheinlichkeitsmuster für Prozessabschlusszeiten auf der Grundlage des Auftragsfälligkeitsdatums liefert.

Rahmen für Szenario-Tests

In Verbindung mit der Risikoanalyse ermöglicht das Simio-Szenario-Testing-Framework die Bewertung verschiedener Betriebskonfigurationen ohne Unterbrechung der physischen Prozesse. Diese Fähigkeit erleichtert eine vorausschauende Entscheidungsfindung durch virtuelle Experimente.

Der Szenariomanager unterstützt die betriebliche Entscheidungsfindung durch:

• Durchführen systematischer Vergleiche mehrerer Entwurfsalternativen
• Durchführung von automatisierten Experimenten mit zahlreichen Variablen
• Einsatz von Optimierungsalgorithmen zur Ermittlung idealer Parameter
• Ermöglichung proaktiver Problemlösungen durch umfassende Was-wäre-wenn-Analysen

Mit diesem Rahmenwerk lassen sich optimale Lösungen für komplizierte Fertigungsszenarien finden, die andernfalls möglicherweise unentdeckt bleiben. Sie können Änderungen an der Zuweisung von Arbeitskräften, Anlagenkonfigurationen, Geschäfts- und Planungsregeln oder Materialhandhabungssystemen und -automatisierung innerhalb Ihrer virtuellen Umgebung bewerten, bevor Sie physische Änderungen vornehmen.

Ergebnis-Visualisierung Merkmale

Komplexe analytische Erkenntnisse erfordern eine effektive Visualisierung, um Mehrwert zu schaffen. Die Ergebnisvisualisierungsfunktionen von Simio verwandeln komplexe Ausgabedaten durch leicht zugängliche visuelle Darstellungen in umsetzbare Erkenntnisse. Diese Funktionen machen die Erkenntnisse Ihres Digitalen Zwillings für Stakeholder mit unterschiedlichem technischen und organisatorischen Hintergrund verfügbar.

Simio bietet mehrere Visualisierungsoptionen:

• Immersive 3D-Modelle, die physische Einrichtungen darstellen
• Echtzeit-Dashboards zur Anzeige der wichtigsten Leistungsindikatoren
• Konfigurierbare Berichte zur Hervorhebung wichtiger Metriken
• Detaillierte Gantt-Diagramme zur Ressourcenauslastung und Zeitplanung
• Visualisierungen zur Ermittlung von Engpässen und Überlastungsgebieten

Diese Visualisierungstools integrieren historische Leistungsdaten mit Zukunftsprognosen. So entsteht eine umfassende betriebliche Übersicht über Zeiträume hinweg, die sowohl reaktive als auch proaktive Managementstrategien ermöglicht.

Die fortschrittlichen Funktionalitäten von Simio verwandeln Ihren Digitalen Zwilling von einer statischen Darstellung in ein dynamisches Entscheidungsunterstützungssystem. Es generiert kontinuierlich Wert durch verbesserte operative Leistung, Risikominderung und strategische Planungsfunktionen.

Messprozess Digitaler Zwilling Vorteile

Die Quantifizierung des Nutzens Ihrer Process Digital Twin-Implementierung zeigt die Rentabilität Ihrer Investition. Ein effektiver Messrahmen hilft, betriebliche Verbesserungen über mehrere Dimensionen hinweg zu verfolgen.

Metriken zur Betriebseffizienz

Process Digital Twins liefern messbare betriebliche Auswirkungen. Unternehmen, die diese Technologie implementieren, erzielen in der Regel eine Verbesserung der betrieblichen Effizienz um 15 %. Diese Gewinne resultieren aus der Fähigkeit des Zwillings, Engpässe zu identifizieren, Arbeitsabläufe zu optimieren und Echtzeitdaten für eine verbesserte Ressourcenzuweisung zu nutzen.

Digitale Zwillinge ermöglichen schnelle Prozesstests, Workflow-Anpassungen und die Identifizierung von Verbesserungen vor der physischen Implementierung. Fertigungsanlagen erfahren spürbare Durchsatzsteigerungen und eine Verringerung der Prozessvariationen.

Analyse der Kostenreduzierung

Metriken zur Kostenreduzierung zeigen, dass die Einführung des Digitalen Zwillings einen überzeugenden Nutzen bringt. Untersuchungen zeigen, dass Unternehmen nach der Einführung von Digitalen Zwillingen Kosteneinsparungen von 20 % erzielen. Bei einigen Anwendungen sind die Einsparungen sogar noch größer: Sie senken die Betriebskosten um bis zu 30 %.

Unternehmen, die Digital Twins effektiv nutzen, berichten von einer Senkung der Transport- und Arbeitskosten um bis zu 10 %. Die verbesserte Transparenz der Lieferkette durch die Implementierung des Digitalen Zwillings ermöglicht auch eine bessere Bestandsoptimierung.

ROI-Berechnungsrahmen

Ein umfassender ROI-Rahmen für Digital Twin-Implementierungen muss sowohl quantifizierbare Kennzahlen als auch strategische Vorteile bewerten, um Investitionen zu rechtfertigen. Die Analyse von McKinsey zeigt, dass Digital Twins die Lieferzuverlässigkeit um bis zu 20 % verbessern und die Produktentwicklungszeiten um 50 % verkürzen. Über diese unmittelbaren betrieblichen Verbesserungen hinaus umfasst eine effektive ROI-Bewertung auch die Risikobewertung, das Wachstumspotenzial und die Überwachung der Compliance. Dieser mehrdimensionale Ansatz gewährleistet eine nachhaltige Wertschöpfung über den gesamten Lebenszyklus des Digitalen Zwillings, indem er sowohl direkte Kosteneinsparungen als auch indirekte Vorteile erfasst, die andernfalls möglicherweise nicht quantifiziert werden. Unternehmen, die diese umfassende Bewertungsmethodik anwenden, sind besser in der Lage, den strategischen Wert ihrer Investitionen in das digitale Zwillingssystem gegenüber den wichtigsten Interessengruppen zu demonstrieren.

Gemeinsame Herausforderungen bei der Implementierung und Lösungen

Für eine erfolgreiche Implementierung von Process Digital Twins müssen mehrere typische Hindernisse überwunden werden. Im Folgenden finden Sie einen Überblick über die wichtigsten Herausforderungen und Strategien zur Abhilfe.

Hürden bei der Datenintegration

Die Datenintegration ist nach wie vor eine der größten Herausforderungen bei der Entwicklung von Digital Twin. Felddaten sind oft nicht standardisiert und weisen Qualitätsprobleme auf. Unterschiedliche Integrationsplattformen stellen Informationen uneinheitlich dar. Das Fehlen einheitlicher Datenbanken erschwert die Integration zusätzlich.

Fertigungsunternehmen stehen vor einzigartigen Integrationsproblemen. Ihre Digitalen Zwillinge müssen Daten von Sensoren, Datenbanken und Unternehmenssystemen einbeziehen. Jede Quelle verwendet unterschiedliche Formate, Protokolle und Strukturen. Außerdem arbeiten die Abteilungen in der Regel mit unterschiedlichen Software-Tools, die zusammenhängend integriert werden müssen.

Der Schlüssel liegt in der Übernahme von standardisierten Datenprotokollen und -formaten wie MQTT oder RESTful APIs. Intelligente Datenintegrationsplattformen können den Prozess ebenfalls rationalisieren. Diese Plattformen nutzen die Möglichkeiten des maschinellen Lernens, um die Datenerfassung und -bereinigung zu automatisieren.

Modellgetreue Balance

Das Erreichen einer optimalen Modelltreue stellt eine große Herausforderung dar. Ein zu hoher Detaillierungsgrad führt zu unhandlichen Digitalen Zwillingen, die schwer zu pflegen sind, während ein zu geringer Detaillierungsgrad die Effektivität beeinträchtigt. Branchenexperten betonen, dass die Implementierung ungeeigneter Prozessmodell-Treuegrade oft zu einer Verschwendung von Ressourcen und Zeit führt.

Die Komplexität der Entwicklung von Digitalen Zwillingen nimmt bei komplizierten Systemen erheblich zu. Viele Implementierungsteams gehen fälschlicherweise davon aus, dass digitale Zwillinge jeden Aspekt des Prozesses nachbilden müssen. Der Schwerpunkt sollte jedoch weiterhin auf der Erfassung der wesentlichen Elemente liegen, die die Entscheidungsfindung vorantreiben.

Der empfohlene Ansatz besteht darin, mit dem grundlegenden Prozess zu beginnen und schrittweise Details auf der Grundlage der spezifischen Bedürfnisse hinzuzufügen.

Strategien zur Ausrichtung auf die Interessengruppen

Eine effektive Kommunikation mit den Stakeholdern ist entscheidend für den Erfolg, zumal Digital Twins für die verschiedenen Stakeholder unterschiedliche Bedeutungen haben. Die Forschung hat 28 verschiedene Kommunikationsherausforderungen identifiziert, die in menschenzentrierte und organisatorische Kategorien fallen.

Sowohl das Betriebspersonal als auch das Management leisten häufig Widerstand gegen Veränderungen, was den Fortschritt bei der Einführung von Digital Twin behindert. Neuartige Technologien wecken oft entweder unrealistische Erwartungen oder Bedenken hinsichtlich der Implementierungskosten.

Unternehmen, die Digital Twins erfolgreich einführen, befolgen in der Regel die folgenden Schlüsselschritte:

1. Definition klarer Ziele zu Beginn des Projekts
2. Schrittweise Umsetzung der Änderungen durch stufenweise Einführung
3. Kontinuierliche Einbeziehung der Stakeholder während der gesamten Entwicklung
4. Frühe Erfolge zeigen, um Vertrauen aufzubauen
5. Schaffung eines klaren Governance-Rahmens

Technisches Fachwissen Entwicklung

Heutige Unternehmen sind häufig mit Lücken bei den technischen Fähigkeiten konfrontiert. Die rasche Entwicklung von Expertenrollen verwässert das Wissen und führt zu Kompetenzdefiziten. Die Implementierung des digitalen Zwillings erfordert Personal mit Fachkenntnissen in Datenanalyse und neuen Technologien.

Schließen Sie Qualifikationslücken durch umfassende Schulungsprogramme und strategische Partnerschaften mit externen Experten. Machen Sie kontinuierliches Lernen zu einer organisatorischen Priorität. Instrumente wie das Skills and Competency Framework helfen dabei, rollenspezifische Qualifikationsanforderungen zu ermitteln. Initiativen zur Verbesserung der Fähigkeiten entwickeln wesentliche Kompetenzen für eine effektivere Übernahme neuer Technologien.

Der Erfolg bei der Umsetzung beruht auf der frühzeitigen Erkennung und dem proaktiven Umgang mit diesen Herausforderungen.

Schlussfolgerung

Digitale Zwillinge stehen an der Spitze der industriellen Evolution und markieren einen entscheidenden Wandel vom Zeitalter des statischen und reaktiven Managements hin zu einer Ära des vorausschauenden und automatisierten Unternehmensmanagements. Im Gegensatz zu ihren statischen 3D-Modellen stellen diese hochentwickelten virtuellen Replikate durch kontinuierliche Datenströme, Echtzeit-Updates und bidirektionale Kommunikation eine lebendige Verbindung mit physischen Ressourcen her. Dabei handelt es sich nicht nur um einen technologischen Fortschritt, sondern um eine grundlegende Neukonzeption der Art und Weise, wie Unternehmen ihre physische Welt verstehen, mit ihr interagieren und sie optimieren, um ihre Leistung zu optimieren.

Der Weg zur Beherrschung des Digitalen Zwillings führt über einen klaren Weg. Unternehmen, die erfolgreich sind, beginnen mit der methodischen Auswahl von Prozessen mit hoher Wirkung, legen konkrete Ziele fest, die mit den Geschäftsergebnissen übereinstimmen, und entwickeln spezifische Anwendungsfälle, die einen messbaren Wert liefern. Die strukturierte Vier-Phasen-Methodik von Simio – von der Erstellung eines detaillierten Blueprints über die Entwicklung eines Basismodells bis hin zur Unternehmensintegration in Echtzeit, gefolgt von einer kontinuierlichen Verbesserung – bietet einen bewährten Rahmen, der abstrakte Konzepte in die betriebliche Realität umsetzt. Dieser methodische Ansatz hat zu dokumentierten Ergebnissen geführt: Effizienzsteigerungen von 15 %, Kostensenkungen von 20 % und 25 % weniger Verzögerungen bei der Synchronisierung in verschiedenen Branchen.

Bis 2030 werden wir erleben, dass Digital Twins für den Geschäftsbetrieb genauso wichtig werden wie heute die Unternehmenssoftware. Das prognostizierte Wachstum des Marktes auf 149,81 Milliarden Dollar spiegelt diese Unvermeidbarkeit wider. Stellen Sie sich Fertigungshallen vor, in denen sich die Produktionslinien in Echtzeit selbst optimieren, Gesundheitsumgebungen, in denen sich Behandlungsprotokolle an die individuellen Reaktionen der Patienten anpassen, bevor Symptome auftreten, und städtische Zentren, in denen Verkehrs-, Energie- und Ressourcenmanagementsysteme in perfekter Harmonie arbeiten. Die Integration von Extended Reality wird die Grenzen zwischen physischer und digitaler Realität auflösen und immersive Umgebungen schaffen, in denen Ingenieure komplexe Systeme mit intuitiven Gesten bedienen und Teams aus der Ferne zusammenarbeiten, als wären sie physisch anwesend.

Die Unternehmen, die in dieser neuen Landschaft erfolgreich sein werden, sind diejenigen, die Digital Twins nicht als isolierte technologische Implementierungen betrachten, sondern als zentrale Nervensysteme, die alle Aspekte ihres Betriebs miteinander verbinden. Sie werden digitale Ökosysteme aufbauen, in denen Daten nahtlos zwischen Systemen fließen, Erkenntnisse automatisch generiert werden und die Entscheidungsfindung über die derzeitigen menschlichen Fähigkeiten hinaus beschleunigt wird. Der Wettbewerbsvorteil wird denjenigen gehören, die diese neue Intelligenz beherrschen – die Marktveränderungen vorhersehen, Reaktionen simulieren und Lösungen mit noch nie dagewesener Geschwindigkeit und Präzision einsetzen können.

Digitale Zwillinge stellen nichts weniger als eine grundlegende Veränderung der organisatorischen Intelligenz dar. Sie ermöglichen es Unternehmen, ein institutionelles Gedächtnis, ein prädiktives Bewusstsein und adaptive Reaktionen zu entwickeln, die zuvor unmöglich waren. Die Frage, die sich zukunftsorientierten Führungskräften stellt, ist nicht, ob sie die Technologie des Digitalen Zwillings implementieren sollen, sondern wie schnell sie ihr volles Potenzial ausschöpfen können, um ihre Konkurrenten, die noch in statischen, reaktiven Betriebsmodellen gefangen sind, zu überholen. Die Zukunft gehört denjenigen, die sie sehen können, bevor sie eintrifft – und Digital Twins bieten genau diese Superkraft.