Moderne Unternehmensabläufe erfordern eine beispiellose Transparenz der Geschäftsabläufe und Möglichkeiten zur Prozessoptimierung. Digitale Zwillinge für Prozesse erfüllen diesen Bedarf durch ausgefeilte virtuelle Nachbildungen, die die betrieblichen Aktivitäten widerspiegeln und Effizienzsteigerungen von bis zu 15 % und Kostensenkungen zwischen 20 und 30 % bei den verschiedenen Implementierungen. Aktuelle Einsatzmuster zeigen, dass 70 % der Führungskräfte im Technologiebereich in großen Unternehmen aktiv nach Digital-Twin-Fähigkeiten suchen und in diese investieren. Die weltweite Marktentwicklung spiegelt diese Dynamik wider: Die jährlichen Wachstumsraten liegen bei fast 60 %, und die Prognosen gehen von 73,5 Milliarden US-Dollar bis 2027.
Diese Marktdynamik unterstreicht die strategische Bedeutung des Verständnisses der Architektur des Prozess-Digital-Twin und ihrer technischen Komponenten. Die Technologie ermöglicht es Unternehmen, präzise virtuelle Abbildungen von Geschäftsprozessen zu erstellen und damit über traditionelle Überwachungsansätze hinaus zu einem vorausschauenden, simulationsgestützten Prozessmanagement zu gelangen. Dieser Blogbeitrag untersucht das gesamte architektonische Rahmenwerk der Prozess-Digital-Twin-Technologie, von den grundlegenden Datenschichten über Integrationssysteme bis hin zu Benutzeroberflächen. Unternehmen, die eine effektive Initiativen zur digitalen Transformation umsetzen möchten, finden hier praktische Anleitungen zum Aufbau robuster virtueller Prozessmodelle, die messbare operative Verbesserungen liefern.
Die Technologie des digitalen Zwillings für Prozesse verstehen
Was ist ein digitaler Zwilling eines Prozesses?
Ein Prozess-Digital-Twin fungiert als umfassendes digitales Modell, das Geschäftsabläufe abbildet, anstatt sich ausschließlich auf die Eigenschaften physischer Anlagen zu konzentrieren. Herkömmliche digitale Zwillinge konzentrieren sich auf die Überwachung von Produktionsanlagen oder einzelnen Produkten, während die Technologie des digitalen Prozesszwillings dynamische, datengesteuerte virtuelle Nachbildungen kompletter Betriebsabläufe erstellt, die die Ressourcenzuweisung, Materialflüsse, Entscheidungslogik und komplexe Interaktionen zwischen Systemkomponenten umfassen.
Laut IBMermöglichen digitale Zwillinge eine kontinuierliche Überwachung, Simulation und Analyse über den gesamten Lebenszyklus hinweg, vom Entwurf bis zur Stilllegung. Das Digital Twin Consortium legt eine technische Definition dieser Technologie als integrierte, datengesteuerte virtuelle Darstellung realer Entitäten und Prozesse fest, mit synchronisierter Interaktion bei einer festgelegten Frequenz und Genauigkeit.
Aus Sicht der praktischen Umsetzung unterscheiden sich Prozess-Digital-Twins durch ihre Datenquellen. Anstatt sich auf IoT-Sensoren zu stützen, die physische Anlagen überwachen, gewinnen sie Betriebsdaten aus Geschäftssystemen anhand von Ereignisprotokollen und Transaktionsaufzeichnungen. Beispielsweise erfasst das virtuelle Modell in einem Order-to-Cash-Prozess jeden Schritt – von der ersten Auftragserteilung bis zum endgültigen Zahlungseingang – und ermöglicht so die Echtzeit-Erkennung von Engpässen und betrieblichen Ineffizienzen.
Virtuelle Darstellung von Geschäftsprozessen
Digitale Zwillinge von Prozessen etablieren einen bidirektionalen Datenfluss zwischen virtuellen Darstellungen und ihren physischen Entsprechungen her. Diese Fähigkeit zur bidirektionalen Kommunikation unterscheidet sie von herkömmlichen Überwachungssystemen, die nur eine einseitige Transparenz bieten. Das virtuelle Modell geht über die passive Beobachtung hinaus und beeinflusst aktiv Entscheidungsprozesse sowie löst automatisierte Aktionen im operativen Geschäftsumfeld aus.
Dieser Unterschied ist entscheidend, da „digitale Schatten“ – virtuelle Modelle, die physische Prozesse ausschließlich zu Überwachungszwecken abbilden, ohne Erkenntnisse in den Betrieb zurückführen zu können – in erster Linie die Überwachung und Beobachtung ermöglichen, während digitale Zwillinge diese Fähigkeiten erweitern, indem sie Muster analysieren, Simulationen durchführen und Entscheidungsprozesse unterstützen, die den physischen Betrieb direkt beeinflussen können. Durch den bidirektionalen Datenfluss entsteht eine kontinuierliche Rückkopplungsschleife, in der sich Änderungen entweder in der virtuellen oder in der physischen Umgebung nahezu in Echtzeit in der jeweils anderen widerspiegeln.
Eine McKinsey-Studie zeigt, dass Unternehmen die Geschwindigkeit der Entscheidungsfindung mithilfe von Erkenntnissen aus digitalen Zwillingen um bis zu 90 Prozent steigern können. Systemzwillinge gehen noch einen Schritt weiter und modellieren die komplexen Wechselwirkungen zwischen physischen und digitalen Prozessen über Fertigungsabläufe, durchgängige Lieferketten und komplette Kundenreisen hinweg.
Echtzeit- vs. Nahe-Echtzeit-Aktualisierungen
Die zeitlichen Eigenschaften der Datensynchronisation haben erhebliche Auswirkungen auf Beispiele für digitale Zwillinge in Prozessen und deren praktische Anwendungsszenarien. Echtzeit-Digital-Twins verarbeiten eingehende Daten sofort oder in Intervallen von weniger als einer Sekunde, spiegeln kontinuierlich den aktuellen Systemzustand wider und ermöglichen sofortige operative Reaktionen. Laut einer Studie in ScienceDirectsind in vielen Anwendungen Reaktionszeiten im Millisekunden- bis Sekundenbereich wünschenswert. In industriellen Fertigungsprozessen, in denen die Echtzeitüberwachung Sicherheit und betriebliche Effizienz gewährleistet, können Reaktionszeiten von 100 Millisekunden oder weniger angestrebt werden.
Betrachten wir den Unterschied in der Praxis: Eine Fertigungslinie, die Vibrationen an Anlagen erkennt, die auf einen drohenden Ausfall hindeuten, benötigt eine Echtzeitverarbeitung, um kostspielige Schäden zu vermeiden. Umgekehrt kann ein Digitaler Zwilling in der Lieferkette, der Lieferrouten optimiert, mit stündlichen Datenaktualisierungen effektiv arbeiten, da Routenentscheidungen keine Präzision im Bruchteil einer Sekunde erfordern. Der Schlüssel liegt darin, die Synchronisationsfrequenz an die geschäftliche Kritikalität anzupassen.
Echtzeitsysteme erweisen sich als unverzichtbar für kritische Abläufe, bei denen Verarbeitungsverzögerungen Betriebsrisiken oder finanzielle Verluste verursachen. Industrielle Sicherheitssysteme, autonome Betriebsabläufe und die Optimierung von Ampelsystemen erfordern eine sofortige Datenverarbeitung und Reaktionsfähigkeit. Nahe-Echtzeit-Ansätze eignen sich gut für die Überwachung der Anlagenleistung, Stadtplanungssysteme und die Wartungsplanung, wo Entscheidungen keine Reaktionszeiten im Bruchteil einer Sekunde erfordern.
Ein ausgewogener Ansatz erweist sich bei Unternehmensimplementierungen oft als am praktischsten: Dabei werden Echtzeit-Aktualisierungen für geschäftskritische Abläufe genutzt, während für Planungs- und Optimierungsfunktionen eine Nahe-Echtzeit-Verarbeitung zum Einsatz kommt. Diese hybride Strategie gewährleistet die Skalierbarkeit des Systems, ohne dass übermäßige Infrastrukturkosten entstehen. Echtzeitsysteme erfordern hohe Bandbreite, geringe Latenz und skalierbare Verarbeitungskapazitäten, was die Anforderungen an die Infrastruktur und die betriebliche Komplexität erheblich erhöht.
Das Verständnis dieser betrieblichen Überlegungen liefert wichtige Rahmenbedingungen für die Architektur von digitalen Zwillingen. Die Fähigkeit, Echtzeit-Reaktionsfähigkeit, Skalierbarkeit und Komplexität in Einklang zu bringen, beeinflusst direkt, wie Systeme über Daten-, Geschäftslogik- und Infrastrukturebenen hinweg strukturiert sind.
Architekturebenen: Die vollständige Struktur
Die Technologie der digitalen Prozesszwillinge funktioniert über mehrere miteinander verbundene Architekturebenen, die zusammenwirken, um funktionale virtuelle Darstellungen zu erstellen. Stellen Sie sich diese Schichten wie ein Gebäude vor: das Fundament (Infrastruktur), das Gerüst (Datenverarbeitung), die inneren Systeme (Geschäftslogik) und die sichtbare Außenhülle (Benutzeroberflächen), die durchgehend durch Sicherheitsmaßnahmen geschützt sind. Auch wenn verschiedene Implementierungen unterschiedliche architektonische Tiefen aufweisen, bleibt die grundlegende schichtbasierte Struktur über alle Plattformen für digitale Prozesszwillinge hinweg konsistent.
Präsentationsschicht
Die Präsentationsschicht umfasst alle Benutzeroberflächen und Visualisierungsmodule, die die Interaktion des Menschen mit Digital-Twin-Systemen ermöglichen. In der Forschung veröffentlichte Arbeiten zu Architektur digitaler Zwillinge veröffentlichte Forschungsergebnisse zeigen, dass diese Schicht komplexe Analyseergebnisse in verständliche Grafiken, Warnmeldungen und Berichte für die Geschäftsführung umwandelt. Zu den Kernkomponenten gehören Echtzeit-Dashboards, KPI- und Leistungsansichten, Warn- und Benachrichtigungssysteme sowie Analyseberichte, die es den Bedienern ermöglichen, Leistungsmuster von Prozessen nachzuvollziehen.
Interaktive Dashboard-Systeme präsentieren die vom Digital Twin generierten Erkenntnisse in Formaten, die auf verschiedene Rollen im Unternehmen zugeschnitten sind – vom Außendiensttechniker bis zur Geschäftsleitung. Das Visualisierungsmodul verwaltet die Datenbereitstellung für Endnutzer und stellt sicher, dass die Dashboard-Funktionalität und die Ausführung von Befehlen zuverlässig funktionieren. Diese Präsentationsschicht schlägt im Wesentlichen eine Brücke zwischen rohen analytischen Prognosen und menschlichen Entscheidungsfähigkeiten und schafft so eine nahtlose Interaktion zwischen virtuellen Modellen und physischen Abläufen.
Geschäftslogik-Ebene
Die Geschäftslogik-Ebene berücksichtigt die Anforderungen der Nutzer und stellt Kernfunktionen über strukturierte API-Frameworks bereit. Diese Komponente interpretiert eingehende Datenströme und wandelt sie mithilfe von Geschäftsregeln, Simulationsmodellen oder Algorithmen der künstlichen Intelligenz in umsetzbare Erkenntnisse um. Funktionen zur Mustererkennung, Anomalieerkennung und Leistungsprognose basieren auf spezifischen geschäftlichen Anforderungen und betrieblichen Zielen.
Workflow-Systeme und API-Strukturen erleichtern den Datenaustausch zwischen verschiedenen Quellen und gewährleisten die Synchronisation zwischen virtuellen Modellen und ihren physischen Entsprechungen. Die Service-Schicht koordiniert die Zusammenarbeit mit Zugriffskontrollkomponenten, die den Datenfluss über sichere Gateway-Systeme regeln. Dieser architektonische Ansatz stellt sicher, dass digitale Zwillinge von Prozessen angemessen auf Anforderungen der Geschäftslogik reagieren und gleichzeitig eine kontrollierte Kommunikation zwischen den Schichten gewährleisten.
Datenverarbeitungsschicht
Die Datenschicht verwaltet die Erfassung und Organisation von Informationen aus physischen Umgebungen und führt Datenbereinigung, Synchronisation und strukturelle Formatierung durch, um eine zuverlässige Systemnutzung zu gewährleisten. Laut Plattformdokumentation umfasst diese Schicht Funktionen für Daten-Governance, Integration, Visualisierung, Modellierung, Konnektivität und Steuerung.
Bei der Datenspeicherung kommen hybride Ansätze zum Einsatz, um zwei Ziele zu erreichen: Zeitreihendatenbanken (wie InfluxDB) erfassen hochfrequente Sensordaten und Betriebskennzahlen, während Data-Lake-Lösungen (wie Snowflake oder Databricks) umfangreiche historische Datensätze für Trendanalysen und das Training von Modellen für maschinelles Lernen speichern. Diese Architektur unterhält heterogene Datenrepositorien, die Informationen über Datenquellen, Ontologien, Benutzerprofile und wesentliche Metadaten enthalten – und schafft so im Wesentlichen ein umfassendes Informationsökosystem, das sowohl Echtzeitüberwachung als auch Langzeitanalysen unterstützt.
Infrastrukturebene
Die Infrastrukturebene stellt physische oder virtuelle Serverumgebungen sowie unterstützende Rechenressourcen bereit, die die grundlegende Plattform bilden. Aus der technischen Dokumentation geht hervor, dass hybride Infrastrukturkonfigurationen Cloud- und On-Premise-Elemente kombinieren, um Workflows für kontinuierliche Integration und Bereitstellung zu unterstützen. Diese Konfiguration ermöglicht die Entwicklung und das Training von Modulen für maschinelles Lernen unter Einhaltung der erforderlichen Leistungsstandards.
Cloud-Dienste verwalten Analysevorgänge und speichern umfangreiche Datenmengen, die von digitalen Zwilling-Systemen erzeugt werden. Zu den Komponenten der physischen Infrastruktur gehören Netzwerkrouter, Aktoren, IoT-Sensorfelder und Edge-Computing-Server, die die Hardware-Grundlage bilden. Die Infrastruktur muss eine hochfrequente Datenübertragung unter Verwendung von Messaging-Protokollen wie MQTT, OPC UA oder Apache Kafka ermöglichen, um Telemetriedaten in das digitale Ökosystem zu streamen.
Sicherheitsschicht
Die Sicherheitsschicht implementiert wesentliche Sicherheitsmaßnahmen über alle Architekturebenen hinweg. Zugriffskontrollsysteme umfassen Gateway-Komponenten, die den Datenfluss zwischen den Ebenen regeln. Aus der Dokumentation zur Plattformarchitektur geht hervor, dass das Governance- und Betriebsmodul die Datenstrukturierung und die Verfügbarkeit auf Abruf gewährleistet und dabei angemessene Sicherheitsprotokolle einhält.
Diese Ebene befasst sich mit zwei Sicherheitsaspekten: dem Schutz der digitalen Zwillinge selbst und der Gewährleistung von Sicherheit durch die von den Zwillingen generierten Erkenntnisse. Mechanismen zur Stärkung der Cybersicherheit, Protokollierung, Überwachung, Erkennung und Reaktion bilden integrale Gestaltungselemente während des gesamten Systemlebenszyklus. Die Sicherheitsarchitektur schützt sensible Prozessdaten und ermöglicht gleichzeitig autorisiertem Personal den Zugriff auf Erkenntnisse aus den digitalen Zwillingen für operative Entscheidungen.
Datenkomponenten: Das Fundament
Die Wirksamkeit von Prozess-Digital-Twins hängt vollständig von vier grundlegenden Datenkomponenten ab, die gemeinsam präzise virtuelle Abbildungen ermöglichen. Die Datenqualität entscheidet darüber, ob diese ausgefeilten Modelle umsetzbare betriebliche Erkenntnisse liefern oder als ungenutzte Analyseartefakte in den Technologieumgebungen von Unternehmen verbleiben.
Ereignisprotokolle und Transaktionsdaten
Ereignisprotokolle dienen als primäre Datenquelle für Prozess-Digital-Twinsund erfassen systematisch jede Aktivität, die innerhalb von Geschäftsabläufen stattfindet. Digitale Prozesszwillinge extrahieren Informationen aus Ereignisprotokollen und Transaktionsdatensätzen von Geschäftsdatenobjekten und unterscheiden sich damit von physischen digitalen Zwillingen, die auf IoT-Sensoren zur Überwachung von Fertigungsanlagen basieren.
Jedes Ereignis in diesen Protokollen wird durch drei Kernattribute definiert: Fallkennungen, die verschiedene Prozessinstanzen unterscheiden, Aktivitätsnamen, die die zur Erreichung von Geschäftszielen durchgeführten Schritte angeben, und Zeitstempel, die den Zeitpunkt des Ereignisses markieren. Zu den zusätzlichen optionalen Attributen können Ressourcenzuweisungen für die Ausführung von Aktivitäten oder Abteilungszuordnungen für die Erledigung von Aufgaben gehören.
Die Definition des Fallbegriffs erfordert während des Extraktionsprozesses sorgfältige Überlegungen. Ereignisse mit identischen Fallkennungen bilden Ausführungsabläufe oder Geschäftsprozessinstanzen. Beim traditionellen Process Mining werden diese Protokolle aus Unternehmensdatenbanken und Data Warehouses extrahiert. ERP-Systeme generieren zeitgestempelte Ereignisprotokolle, die Aktivitätsnamen, Zeitstempel, Fall-IDs und optionale Attribute enthalten, die tatsächliche Prozessabläufe, Engpässe und Abweichungen von Compliance-Vorgaben aufzeigen.
Allerdings sind nicht alle Prozessdaten bereits mit einem geschäftlichen Kontext versehen. Wenn Unternehmen physische Überwachung in digitale Zwillinge von Prozessen integrieren, stehen sie vor einer grundlegend anderen Herausforderung.
Sensordaten stellen besondere Herausforderungen bei der Extraktion dar, da Sensoren kein explizites Verständnis von Prozesskonzepten wie Aktivitätsnamen und Ausführungsinstanzen haben. Unternehmen müssen Sensordaten mit bestimmten Prozessinstanzen korrelieren und dabei die Ausrichtung auf die Geschäftsziele gewährleisten.
Historische Leistungsdaten
Algorithmen des maschinellen Lernens, die prädiktive Funktionen ermöglichen, benötigen umfassende historische Daten als Grundlage für ihr Training. Digitale Zwillinge von Prozessen sammeln umfangreiche Betriebshistorien, die Gesamtbetriebsstunden, kumulierte Zyklen, Wartungsmaßnahmen, Ausfallereignisse und Reparaturaufzeichnungen umfassen. Diese historische Grundlage ermöglicht die Berechnung der verbleibenden Nutzungsdauer und die Modellierung der Ausfallwahrscheinlichkeit.
Die Prognosegenauigkeit steht in direktem Zusammenhang mit sauberen, vollständigen historischen Daten, die vielfältige Betriebsbedingungen abdecken. Vorhersagemodelle benötigen adäquate historische Aufzeichnungen, die verschiedene Szenarien abdecken, um Referenzpunkte für genaue Prognosen zu etablieren. Die gesammelten Lebenszyklusdaten verknüpfen die aktuellen Zustände des virtuellen Modells mit etablierten Leistungsmustern.
Echtzeit-Sensordaten
Physikalische Sensoren liefern Echtzeit-Datenströme zum Zustand die den aktuellen Zustand des virtuellen Modells kontinuierlich aktualisieren. Temperaturwerte, Druckmessungen, Schwingungsmuster, Stromaufnahme, Zykluszeiten und Betriebszustandsdaten fließen von IoT-Geräten in digitale Darstellungen ein. Einzelne Windkraftanlagen generieren täglich über 5 GB Daten aus Hunderten von Sensoren. Anlagen mit 200 Turbinen produzieren Terabyte an Daten, die kontinuierlich erfasst, validiert und synchronisiert werden müssen, was oft eine Latenzzeit von unter einer Sekunde erfordert.
IoT-Sensoren erfassen vielfältige Betriebssignale, darunter GPS-Koordinaten, Energieverbrauchsdaten und Indikatoren zum Gerätestatus. Hersteller integrieren Sensor- und Konnektivitätsfunktionen direkt in intelligente Objekte. Echtzeit-Datenebenen liefern sofortige Antworten zum aktuellen Prozessverhalten und zu den Betriebszuständen.
Metadaten und Kontextinformationen
Die semantische Ebene, die Rohmesswerte in aussagekräftige Informationen umwandelt, basiert auf umfassenden Metadaten. Kontextinformationen stellen Verbindungen zwischen Messwerten und bestimmten Komponenten, Betriebsbedingungen sowie historischen Leistungstrends her. Anlagenkennungen, Standortmarkierungen und Verweise auf Dokumentationen werden in Modelle eingebettet, um eine korrekte Interpretation der Live-Datenströme zu gewährleisten.
Datenqualitätsvereinbarungen legen spezifische Anforderungen hinsichtlich Aktualität, Vollständigkeit und Genauigkeitsstandards fest. Abtastraten, Methoden zur Zeitsynchronisation und Richtlinien für fehlende Daten gewährleisten einheitliche Messintervalle über alle Anlagen und Standorte hinweg. Metadatenschemata standardisieren die Definitionen der digitalen Zwillinge, einschließlich Lebenszyklusstatus, geschäftlicher Zuständigkeit, zeitlicher Abdeckung und Festlegung der Kontrollbefugnisse.
Digitale Zwillinge erreichen ihre Genauigkeit nur durch hochwertige Dateneingaben. Verspätete Daten, Messungen von schlechter Qualität oder widersprüchliche Anlagen-Datensätze in den Unternehmenssystemen machen virtuelle Nachbildungen unzuverlässig, was zu fehlerhaften Erkenntnissen und kostspieligen betrieblichen Entscheidungen führt. Zentralisierte, hochwertige Daten, die den gesamten Lebenszyklus einer Anlage abdecken, bilden die einzige verlässliche Informationsquelle, aus der wertvolle digitale Prozesszwillinge entstehen.
Komponenten der Prozessmodellierung und -simulation
Fortschrittliche Modellierungsfunktionen wandeln rohe Betriebsdaten in prädiktive Simulationen um, die es Unternehmen ermöglichen, potenzielle Änderungen zu bewerten, bevor Ressourcen für die Umsetzung bereitgestellt werden. Prozess-Mining bildet die analytische Grundlage für diese Funktionen und gewinnt durch die systematische Identifizierung von Engpässen, Ineffizienzen und Einschränkungen im Arbeitsablauf verwertbare Erkenntnisse aus den Geschäftsabläufen. Diese Analysewerkzeuge haben ihren Anwendungsbereich von traditionellen Fertigungsumgebungen auf umfassende Anwendungen für das Geschäftsprozessmanagement und die Optimierung von Arbeitsabläufen ausgeweitet.
Tools zur Prozesserkennung
Automatisierte Process-Mining-Software extrahiert Betriebsparameter direkt aus hochgeladenen Ereignisprotokollen und erfasst dabei Fallankunftsraten, Aktivitätsdauern, Weiterleitungswahrscheinlichkeiten und Anforderungen an die Ressourcenzuweisung. Diese Automatisierung erspart die wochenlange manuelle Konfiguration, die typischerweise für die Implementierung herkömmlicher Geschäftsprozesssimulationen erforderlich ist.
Erkennungsalgorithmen decken Kontrollflussmodelle auf, die durch etablierte Frameworks wie Petri-Netze, Prozessbäume und BPMN-Modelle dargestellt werden. Die Abgleichung von Ereignisdaten mit diesen Kontrollflussmodellen ermöglicht eine Analyse aus verschiedenen Perspektiven, die zeitliche, finanzielle, ressourcenbezogene und entscheidungsbezogene Dimensionen einbezieht. Die Funktionen zur Prozesserkennung gehen über rein analytische Aufgaben hinaus und ermöglichen die Simulation der Auswirkungen von End-to-End-Prozessen in verschiedenen Betriebsszenarien.
Digitale Prozessmodelle
Zentralisierte Wissensrepositorien erfassen umfassende Systembeschränkungen, Geschäftsregeln und Betriebslogik innerhalb integrierter Simulationsmodelle. Dieser einheitliche Referenzansatz gewährleistet die genaue Nachbildung komplexer, geschäftskritischer Abläufe über einzelne Standorte oder verteilte Systeme mit mehreren Standorten hinweg.
Die intelligente Datenintegration erfasst, validiert und standardisiert automatisch Informationsströme aus Sensornetzwerken, Unternehmenssystemen und manuellen Dateneingaben. Diese automatisierte Integration reduziert die Komplexität der Implementierung und stellt gleichzeitig sicher, dass die „Digital Twin“-Abläufe stets Zugriff auf vollständige, validierte Informationen haben. Die Gestaltung des Prozessmodells legt fest, welche betrieblichen Funktionen und Aktivitäten aus physischen Prozessen in die virtuelle Darstellung einfließen. Die Designspezifikationen umfassen interne organisatorische Abteilungen, Systemschnittstellen, Materialeigenschaften, räumliche Konfigurationen und Anforderungen an den Gesamtaufbau des Systems.
Leistungsbenchmarking legt operative Basiskennzahlen fest, um die aktuelle Systemleistung zu bewerten und genaue Prognosen für Produktionsstätten und Lieferkettennetzwerke zu erstellen. Unternehmen können Schlüsselkennzahlen anhand festgelegter Benchmarks überwachen, um operative Abweichungen zu erkennen und Verbesserungsmöglichkeiten sofort zu bewerten. Anpassbare Metrik-Frameworks ermöglichen es Unternehmen, Leistungskennzahlen zu definieren und zu verfolgen, die auf spezifische betriebliche Anforderungen und Geschäftsziele abgestimmt sind.
Simulationsengines
Diskrete Ereignissimulation bildet den Systembetrieb durch die Modellierung aufeinanderfolgender Ereignisse über definierte Zeiträume nach. Jedes simulierte Ereignis findet zu festgelegten Zeitpunkten statt und führt zu entsprechenden Veränderungen des Systemzustands. Dieser mathematische Modellierungsansatz ermöglicht es den Beteiligten, genaue Abbildungen komplexer Systeme zu erstellen und potenzielle Änderungen zu bewerten, ohne den tatsächlichen Betrieb zu stören.
Prozesssimulations-Engines führen Tausende virtueller Prozessinstanzen anhand etablierter Modelle durch und berücksichtigen dabei tatsächliche Zeitverteilungen, Kapazitätsbeschränkungen der Ressourcen sowie Daten zu Ankunftsmustern. Teams erhalten quantitative Prognosen zu Zykluszeiten, Durchsatzraten, Ressourcenauslastungsgraden und Betriebskosten, bevor sie Änderungen in der Praxis umsetzen. Simulationsplattformen unterstützen Standard-Wahrscheinlichkeitsverteilungen, darunter Normal-, Exponential-, Gleichverteilung, Dreiecks- und Log-Normal-Verteilungen.
KI-gestützte Ressourcenoptimierungsmodelle ermitteln optimale Zuweisungsstrategien, Planungsparameter und Durchsatzkapazitäten durch kontinuierliches Lernen aus historischen und Echtzeit-Betriebsmustern.
„Was-wäre-wenn“-Szenario-Tests
Unbegrenzte Szenariosimulationen ermöglichen das Testen von Prozessänderungen, Anlagenumstellungen und Personalanpassungen vor der tatsächlichen Umsetzung[4]. Unternehmen können umfassende Stresstests durchführen, ohne die Produktionssysteme zu stören[4]. Szenariobasierte Optimierung entwickelt und vergleicht mehrere betriebliche Ansätze, um optimale Strategien zur Bewältigung sich ändernder Anforderungen und betrieblicher Einschränkungen zu ermitteln[4].
Anwendungen mit digitalen Prozesszwillingen ermöglichen eine Risikoanalyse durch virtuelle Modellierung von Lieferunterbrechungen, Lagerengpässen und Marktvolatilitätsszenarien[1]. Die Auswirkungsmodellierung hilft Unternehmen dabei, die konkreten Schritte zu verstehen, die erforderlich sind, um die betriebliche Widerstandsfähigkeit zu erhöhen und Servicestandards aufrechtzuerhalten[1]. Prozesssimulationsanwendungen erstrecken sich über verschiedene Geschäftsbereiche, darunter Finanzabteilungen, die Cashflow-Szenarien modellieren, Beschaffungsabteilungen, die Schwankungen bei den Einkaufspreisen prognostizieren, und Auftragsverwaltungssysteme, die Anforderungen an die Bearbeitungszeit analysieren[3].
Integrations- und Konnektivitätskomponenten
Die Fragmentierung von Unternehmensdaten stellt das größte Hindernis für die Implementierung von digitalen Prozesszwillingen dar. Unternehmensdaten sind verstreut über Dutzende von nicht miteinander verbundenen Systemen verteilt, darunter CRM-Plattformen, Lieferketten-Datenbanken, Lohnabrechnungssysteme und Produktnutzungsprotokolle. Herkömmliche Ansätze zur Konsolidierung dieser Informationsfragmente erforderten einen enormen, maßgeschneiderten Entwicklungsaufwand, der nur Unternehmen mit umfangreichen technischen Ressourcen zugänglich war.
Unternehmenssystem-Konnektoren
Die „Digital Thread“-Technologie bewältigt Herausforderungen bei der Konnektivität durch bidirektionale Synchronisation, die eine kontinuierliche Abstimmung zwischen physischen und virtuellen Umgebungen gewährleistet. Unternehmenssystem-Konnektoren dienen als grundlegende Schnittstellenschicht und erfassen Betriebsdaten aus ERP-, CRM-, IoT- und Cloud-Systemen sowie aus betrieblichen Quellen. Diese Konnektoren stellen den primären Kommunikationsweg zwischen der bestehenden Unternehmensinfrastruktur und virtuellen Prozessdarstellungen her.
Datenintegrationsschichten übernehmen umfassende Funktionen zur Erfassung, Anreicherung und Speicherung von Daten und stellen gleichzeitig sicher, dass die digitalen Zwillinge der Prozesse strukturierte, historische und Echtzeit-Informationsströme erhalten. Wissensgraphen verarbeiten sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Datenquellen und extrahieren Informationen aus Datenbanken, IoT-Geräten, APIs und Geschäftssystemen, um ein semantisches Verständnis zu schaffen. Diese intelligente Verarbeitungsschicht wandelt Rohdaten in aussagekräftige, miteinander verknüpfte Wissensmodelle um, die die Abbildung von Beziehungen und Schlussfolgerungsfähigkeiten über Unternehmenssysteme hinweg ermöglichen.
Hochgeschwindigkeits-Datenpipelines unterstützen Anforderungen an die Echtzeit-Datenerfassung und stellen die erforderlichen Transportmechanismen bereit, um Betriebsdaten von physischen Anlagen in virtuelle Modelle zu übertragen – mit einer Latenz von unter 100 ms. Unter diesen Leistungsanforderungen werden Authentifizierungsprotokolle für Gateways unverzichtbar. Authentifizierungs-Gateways stellen eine Verbindung zu IoT-Domänen her und verwalten die Datenerfassung oder das Routing für Geräte wie HLK-Anlagen, Heizkessel und Luftentfeuchter. Direkte Geräteverbindungen übertragen ihre eigenen Telemetrie-Datenströme, während indirekte Verbindungen sowohl Telemetriedaten als auch Befehle über die Gateway-Infrastruktur leiten.
API-Gateways und Schnittstellen
API-basierte Architekturansätze ermöglichen es Unternehmen, digitale Zwillinge unter Nutzung der bestehenden Systeminfrastruktur zu implementieren und gleichzeitig einen einheitlichen Datenzugriff über einzelne Schnittstellenpunkte bereitzustellen. Prozess-Digitale Zwillinge arbeiten mit modularen Softwareblöcken, die spezifische Funktionen implementieren und über definierte Schnittstellen zusammenarbeiten. Jeder Funktionsblock stellt Dienste über APIs bereit, auf die über Data-Link-Komponenten zugegriffen wird. Diese fungieren als Nachrichtenvermittler zwischen den Blöcken und ermöglichen die Verfügbarkeit von Diensten über das Internet.
API-Gateways bieten den praktischen Implementierungsrahmen für diese Vermittlerfunktionen und leiten HTTP-Nachrichten an die entsprechenden Softwareblöcke weiter. Dieses Architekturmuster folgt den Prinzipien der Microservices, bei denen einzelne Softwareblöcke diskrete Funktionen des digitalen Zwillings implementieren. API-Gateways dienen als zentralisierte Orchestrierungspunkte für die Verwaltung mehrerer APIs über Authentifizierungs- und Routing-Protokolle, die eine sichere Kommunikation zwischen den Microservices gewährleisten.
Workflow-Management und API-Koordination erleichtern den Datenaustausch zwischen verschiedenen Quellen für den Aufbau digitaler Zwillinge und gewährleisten die Synchronisation zwischen virtuellen Darstellungen und ihren physischen Entsprechungen. Diese Module verwalten operative Workflows, Prozesse und ereignisgesteuerte Abläufe, die eine kontinuierliche Konnektivität zwischen virtuellen und physischen Betriebsbereichen aufrechterhalten.
Datenumwandlungs-Engines
Eine effektive Umsetzung von Prozess-Digital-Twin-Lösungen hängt von zentralisierten Data-Fabric-Architekturen ab, die den gesamten Informationslebenszyklus in heterogenen Umgebungen verwalten. Diese Komponenten bündeln Telemetriedaten von IoT-Geräten, historische Aufzeichnungen und Daten aus ERP-Systemen zu einheitlichen Informationsquellen. Protokolle zur Gewährleistung von Datenintegrität und -konsistenz ermöglichen es Unternehmen, durchgängige digitale Verknüpfungen aufrechtzuerhalten, die Anlagen vom ersten Entwurf über den operativen Einsatz bis hin zur endgültigen Außerbetriebnahme nachverfolgen.
Bidirektionale Synchronisation stellen sicher, dass die Konnektivität über die einseitige Datenerfassung hinausgeht. Fortschrittliche Digital-Twin-Architekturen ermöglichen es virtuellen Modellen, über Regelkreismechanismen Anweisungen an physische Anlagen zurückzusenden. Wenn Digital Twins betriebliche Ineffizienzen identifizieren, lösen sie Parameteranpassungen an physischen Systemen aus und schaffen so direkte Wege von digitalen Erkenntnissen zu operativen Maßnahmen. Protokolle zur kontinuierlichen Datenintegration ermöglichen eine dauerhafte Echtzeitkommunikation zwischen digitalen Zwillingen und ihren physischen Entsprechungen durch automatisierte Austauschprozesse.
Komponenten für Visualisierung und Benutzererfahrung
Effektive Visualisierungskomponenten wandeln komplexe Prozessanalysen von Digital Twins in umsetzbare betriebliche Erkenntnisse um. Selbst die ausgefeiltesten virtuellen Modelle bieten nur begrenzten Nutzen, wenn ihre Erkenntnisse für Entscheidungsträger, die Echtzeit-Transparenz über die Prozesse benötigen, nicht zugänglich sind.
Interaktive Dashboards
Die Gestaltung von Dashboards erfordert eine sorgfältige Auswahl von Komponenten, die es Unternehmen ermöglichen, aussagekräftige Erkenntnisse aus den Ergebnissen des Digitalen Zwillings zu gewinnen. Effektive Implementierungen umfassen sechs wesentliche Elemente: Prozessvisualisierung zur Darstellung dynamischer Workflow-Zustände, Leistungsindikatoren, die prädiktive Erkenntnisse widerspiegeln, Warnsysteme, die ein proaktives Management ermöglichen, Tools zum Szenariovergleich zur Bewertung von Alternativen, interaktive Steuerelemente zur Untersuchung von „Was-wäre-wenn“-Fragen sowie rollenbasierte Anpassungen, die auf die Verantwortlichkeiten der Beteiligten zugeschnitten sind.
Erweiterte Dashboard-Konfigurationen können Verwirrungsmatrizen für jeden Digitalen Zwilling, die in Anlagenmanagementsysteme integriert sind, in denen KPIs kontinuierlich überwacht werden. Benutzerdefinierte Berichte verfolgen die Entwicklung der Verwechslungsmatrizen, um den Digital Twin kontinuierlich zu verbessern und Prozessabweichungen zu erkennen, wenn sich Produktionsumgebungen ändern. Diese Überwachungssysteme ermöglichen es Endnutzern, die Genauigkeit der Leistungsdaten zu bewerten und festzustellen, wann virtuelle Modelle neu kalibriert werden müssen.
Visualisierungen von Prozessabläufen
Dynamische visuelle Darstellungen vermitteln über Echtzeitanzeigen den Status von Arbeitsabläufen, die Ressourcenauslastung und die Entstehung von Engpässen. Farbcodierungen, Animationen und Größenunterschiede liefern unmittelbare Indikatoren für den Prozesszustand. Dashboards für digitale Zwillinge in der Fertigung können Produktionslinien beispielsweise so darstellen, dass Grün für einen reibungslosen Betrieb, Gelb für sich abzeichnende Engpässe und Rot für kritische Engpässe steht, die sofortige Aufmerksamkeit erfordern.
Umfassende Übersichtsanzeigen fassen mehrere Kontrollbildschirme zu einheitlichen Monitoren zusammen und sorgen so für eine verbesserte Transparenz im Betrieb. Bediener erhalten die Möglichkeit, verschiedene Prozesse gleichzeitig zu überwachen und gleichzeitig Zusammenhänge zwischen verschiedenen Prozessschritten zu erkennen. In einer Studie wurde ein Fall dokumentiert, in dem Bediener anhand umfassender Trendanzeigen Veränderungen im vorderen Bereich identifizierten, die zu Verunreinigungs Problemen im hinteren Bereich führten.
Anzeige von Leistungskennzahlen
Erweiterte Kennzahlen vermitteln Einblicke in das Prozessverhalten und ermöglichen Vorhersagen, anstatt lediglich aktuelle KPIs anzuzeigen. Moderne Dashboards zeigen beispielsweise den „Durchsatztrend mit 4-Stunden-Prognose“ oder die „Kapazitätsauslastung mit Engpasswahrscheinlichkeit“ anstelle von einfachen Messwerten wie dem „aktuellen Durchsatz“. Diese erweiterten Kennzahlen ermöglichen es den Anwendern, die Leistungsentwicklung und Risikofaktoren über die aktuellen Bedingungen hinaus zu verstehen.
Alarm- und Benachrichtigungssysteme
Frühwarnmechanismen ermöglichen ein proaktives Management, indem sie aufkommende Probleme erkennen, bevor diese den Betrieb beeinträchtigen. Alarmhierarchien unterscheiden zwischen routinemäßigen Schwankungen, sich abzeichnenden Problemen und kritischen Situationen, die ein sofortiges Eingreifen erfordern. Eine progressive Alarmeskalierung nutzt dezente visuelle Hinweise für geringfügige Abweichungen, auffällige Warnungen für sich anbahnende Probleme und dringende Benachrichtigungen für kritische Situationen. Rollenspezifische Warnmeldungen stellen sicher, dass die Beteiligten den für sie angemessenen Detaillierungsgrad erhalten: Während Außendiensttechniker auf Schritt-für-Schritt-Anleitungen zur Reparatur zugreifen, sehen Führungskräfte zusammengefasste Übersichten mit Angaben zu Kosten und Zeitplänen.
Grundpfeiler für Governance und Sicherheit
Sensible Betriebsdaten und geistiges Eigentum innerhalb von digitalen Prozesszwillingen ziehen naturgemäß Cyberangriffe an, wobei bis zu 79 % der Unternehmen die Cybersicherheit bei der Implementierung dieser Technologie als zentrales Anliegen betrachten. Die Technologie der digitalen Prozesszwillinge erfordert robuste Governance- und Sicherheitsrahmen, die direkt in die Architektur integriert und nicht erst nachträglich hinzugefügt werden.
Zugangskontrollsysteme
Die rollenbasierte Zugriffskontrolle (RBAC) schränkt den Systemzugriff basierend auf spezifischen Benutzerrollen ein und gewährleistet so die Nachvollziehbarkeit in Digital-Twin-Umgebungen. Laut Esri können Unternehmen Daten nach ihrer Sensibilität klassifizieren und den Zugriff durch detaillierte, rollenbasierte Ansätze steuern. Betrachter erhalten Lesezugriff zur Überprüfung von Richtlinien, Mitwirkende erhalten eingeschränkte Bearbeitungsrechte für abteilungsspezifische Aufgaben, Außendienstmitarbeiter greifen auf aufgabenspezifische mobile Daten zu, und Ersteller erstellen Karten innerhalb zugewiesener Grenzen.
Die Blockchain-Technologie bietet eine dezentrale Zugriffsverwaltung durch programmierbare Smart Contracts. Diese selbstausführenden Verträge setzen Zugriffsregeln basierend auf Benutzerrollen automatisch durch und stellen so sicher, dass nur autorisierte Personen auf digitale Zwillinge zugreifen oder diese bearbeiten können. Smart Contracts automatisieren zudem den Entzug von Zugriffsrechten, wenn sich Rollen ändern oder Benutzer Projekte verlassen, wodurch manuelle Fehler vermieden werden, die unbefugte Zugriffspunkte offen lassen.
Datenschutz
Unternehmen müssen mehrere Sicherheitsebenen implementieren, insbesondere End-to-End-Verschlüsselung bei allen Datenübertragungen sowie eine Multi-Faktor-Authentifizierung (MFA) für den Zugriff auf Digital-Twin-Systeme. Regelmäßige Sicherheitsaudits in Verbindung mit Penetrationstests decken Schwachstellen auf, bevor Angreifer diese ausnutzen können.
Die Einhaltung von Datenschutzvorschriften stellt insbesondere bei Anwendungen im Gesundheitswesen eine Herausforderung dar, bei denen personenbezogene Daten gemäß den Anforderungen der DSGVO oder des HIPAA verarbeitet werden. Organisationen müssen einen Ausgleich zwischen umfassender Datenerfassung und Datenschutzvorgaben finden. Die Datenverschlüsselung erfolgt sowohl bei der Übertragung mittels TLS 1.2+ als auch im Ruhezustand mittels AES 256. Die Einhaltung von Standards wie ISO 27000 und FedRAMP bietet strukturierte Ansätze für die Informationssicherheit.
Laut KPMGmüssen Governance-Rahmenwerke klare Rollen, Verantwortlichkeiten, Regeln und Prozesse definieren, um einen kontrollierten und nachweisbaren Betrieb über digitale Systeme hinweg zu gewährleisten. Unternehmen sollten regulatorische Anforderungen frühzeitig in Architektur, Datenmodelle und Schnittstellen integrieren, anstatt die Compliance später mit erheblichen Kosten nachzurüsten.
Mechanismen zur Protokollierung
Jede Aktion, die an einem digitalen Zwilling eines Prozesses durchgeführt wird, wird aufgezeichnet, wodurch unveränderliche Prüfpfade entstehen, die einen transparenten Verlauf von Zugriffen, Änderungen und Systemanpassungen liefern. Diese Rückverfolgbarkeit gewährleistet die Nachvollziehbarkeit und schützt die Integrität des digitalen Zwillings. Unternehmen können detaillierte Berichte über Benutzerzugriffe, die Durchsetzung von Richtlinien und Sicherheitsvorfälle erstellen, die aus der Digital-Twin-Umgebung abgeleitet werden. Diese umfassenden Aufzeichnungen erweisen sich bei behördlichen Prüfungen und bei der Überprüfung der Compliance als unverzichtbar.
Erstellen Ihres ersten digitalen Prozess-Zwilling
Der Weg vom architektonischen Verständnis zur praktischen Umsetzung erfordert eine systematische Methodik, die kostspielige Fehltritte und Ressourcenverschwendung verhindert. Unternehmen müssen die Entwicklung eines digitalen Prozesszwillings in strukturierten Phasen angehen, die auf bereits etablierten grundlegenden Datenkomponenten und Integrationsfähigkeiten aufbauen.
Auswahl des richtigen Prozesses
Die Prozessauswahl ist die entscheidende erste Entscheidung, die über den Erfolg der Umsetzung bestimmt. Unternehmen sollten Prozesse mit klaren Zielen und messbaren Ergebnissen ins Visier nehmen. Der anfängliche Fokus sollte auf der Festlegung konkreter Leistungsziele liegen, sei es die Minimierung von Ausfallzeiten durch vorausschauende Instandhaltung oder die Optimierung des Patientenflusses in Gesundheitseinrichtungen. Der Einstieg über die Überwachung einfacher Komponenten oder einzelner IoT-Geräte bietet wichtige praktische Erfahrungen, bevor auf größere, komplexere Systeme ausgeweitet wird.
Eine erfolgreiche Prozessauswahl erfordert die Bewertung der Datenverfügbarkeit, der Einbindung der Beteiligten und der potenziellen geschäftlichen Auswirkungen. Prozesse mit klar definierten Grenzen, bestehenden Mechanismen zur Datenerfassung und eindeutigen Leistungskennzahlen bieten die höchste Wahrscheinlichkeit für eine erfolgreiche Umsetzung des Digital Twin.
Definition der Datenanforderungen
Die Datenarchitektur bildet die Grundlage, auf der genaue virtuelle Abbildungen beruhen. Unternehmen müssen Rahmenbedingungen schaffen, um Informationen von Sensoren, Betriebssystemen und Umgebungsmonitoren zu erfassen, zu validieren und zu integrieren. Diese Phase erfordert eine sorgfältige Planung der Protokolle für die Datenvorverarbeitung, -bereinigung und -synchronisation. Echtzeit-Datenströme enthalten häufig Rauschen, fehlende Werte oder zeitliche Inkonsistenzen, die von den Rahmenwerken behoben werden müssen, bevor die Informationen an virtuelle Modelle. Erfolgreiche digitale Zwillinge sind auf eine gründliche Datenerfassung aus verschiedenen Quellen angewiesen, um ihre Genauigkeit zu gewährleisten.
In der Phase der Datenanforderungsdefinition sollten Qualitätsvereinbarungen festgelegt werden, die Standards hinsichtlich Aktualität, Vollständigkeit und Genauigkeit vorgeben. Abtastraten, Methoden zur Zeitsynchronisation und Richtlinien zum Umgang mit fehlenden Daten gewährleisten einheitliche Messintervalle über alle überwachten Anlagen und Standorte hinweg.
Auswahl des Technologie-Stacks
Bei der Technologieauswahl sollte Interoperabilität im Vordergrund stehen, damit verschiedene Systeme Daten ohne Informationsverlust austauschen können. Die Auswahl der Komponenten muss die tatsächlichen Geschäftsziele unterstützen und sich gleichzeitig in bestehende Unternehmenssysteme wie ERP- oder CRM-Plattformen integrieren lassen. Unternehmen sollten fortlaufende Schulungen in den Bereichen maschinelles Lernen, IoT-Integration und fortgeschrittene Analysefunktionen einplanen.
Bei der Entscheidung für einen Technologie-Stack muss ein Gleichgewicht zwischen aktuellen betrieblichen Anforderungen und zukünftigen Skalierbarkeitsanforderungen gefunden werden. Cloud-native Architekturen bieten oft die für die iterative Entwicklung erforderliche Flexibilität und unterstützen gleichzeitig die hochfrequente Datenübertragung, die für den Echtzeitbetrieb von Digital Twins notwendig ist.
Validierung und Feinabstimmung
Die Modellvalidierung anhand historischer Daten legt Genauigkeitsrichtwerte für virtuelle Darstellungen fest. Simulationen sollten das tatsächliche Systemverhalten innerhalb akzeptabler Fehlergrenzen vorhersagen. Bei Abweichungen zwischen virtueller und physischer Leistung müssen Unternehmen ihre Modelle so lange verfeinern, bis diese den realen Betriebsabläufen zuverlässig entsprechen.
Die Validierungsphase erfordert systematische Tests in verschiedenen Betriebsszenarien, um eine robuste Modellleistung sicherzustellen. Mechanismen zur kontinuierlichen Überwachung und Anpassung ermöglichen eine fortlaufende Kalibrierung, während sich Geschäftsprozesse weiterentwickeln und neue Datenmuster entstehen.
Fazit
Die Architektur des Prozess-Digital-Twins stellt ein ausgeklügeltes und dennoch leicht zugängliches technologisches Rahmenwerk dar, sobald Unternehmen deren grundlegende Bausteine verstehen. Die miteinander vernetzten Schichten – von den Datengrundlagen über die Modellierungskomponenten bis hin zu den Benutzeroberflächen – arbeiten zusammen, um virtuelle Darstellungen zu schaffen, die quantifizierbare operative Verbesserungen liefern.
Eine erfolgreiche Umsetzung beginnt mit einer gezielten Prozessauswahl und klaren Leistungszielen. Die Datenqualität bildet dabei die entscheidende Grundlage, da virtuelle Modelle nur dann zuverlässige Erkenntnisse liefern können, wenn sie mit präzisen, gut strukturierten Informationsströmen gespeist werden. Bei der Technologieauswahl sollte die Kompatibilität mit bestehenden Unternehmenssystemen im Vordergrund stehen, damit Unternehmen auf ihren aktuellen Infrastrukturinvestitionen aufbauen können, anstatt umfassende Plattformwechsel vornehmen zu müssen.
Die hier untersuchten Architekturkomponenten – die von der Datenerfassung über Verarbeitungsschichten und Simulations-Engines bis hin zu Sicherheitsframeworks reichen – bieten den Leitfaden für Unternehmen, die bereit sind, die 15-prozentigen Effizienzsteigerungen und 20–30-prozentigen Kostensenkungen zu realisieren, die durch den Einsatz digitaler Zwillinge ermöglicht werden. Das Verständnis dieser Bausteine versetzt Entscheidungsträger in die Lage, fundierte Technologieentscheidungen zu treffen, die mit den betrieblichen Anforderungen und den Unternehmenszielen im Einklang stehen.
Unternehmen, die Prozess-Digital-Twins nach diesen Architekturprinzipien aufbauen, erschließen sich die Vorhersagemöglichkeiten und betrieblichen Erkenntnisse, die in der heutigen datengesteuerten Geschäftswelt Wettbewerbsvorteile schaffen. Da die Technologie immer ausgereifter wird und Integrationsrahmenwerke zunehmend standardisiert werden, sinken die Einstiegshürden weiter – sodass jetzt der ideale Zeitpunkt ist, um Ihre Reise in die Welt der Digital Twins zu beginnen.
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