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Einführung

Ein Digitaler Zwilling repräsentiert ein reales Objekt in der digitalen Welt. Es kann sich um materielle oder immaterielle Objekte handeln. Die Digitalen Zwillinge sind aus Daten und Algorithmen aufgebaut und können über Sensoren mit der realen Welt gekoppelt sein. Für die Prozesse der Industrie 4.0 stellen Digitale Zwillinge die Basis dar

Zum aktuellen Stand

Durch die schnell voranschreitende Weiterentwicklung Digitaler Zwillinge lässt sich seit 2017 ein ansteigender Trend in der industriellen Verbreitung erkennen. Vor allem große Firmen haben bereits digitale Zwillinge eingeführt oder planen die Implementierung dieser in ihren Unternehmen. Auch für kleine und mittlere Unternehmen zeichnet sich ein Wachstumstrend ab.

Aktuelle Herausforderungen bei der Umsetzung Digitaler Zwillinge sind sowohl auf rein technischer, wie auch auf sozio-technischer Seite zu finden. Nebenläufige Entwicklungsthemen, wie z.B. Künstliche Intelligenz, IT-Sicherheit oder das Model Based Systems Engineering auf denen der Erfolg Digitaler Zwilling aufbauen sind noch nicht abgeschlossen und in allen Unternehmen verankert.

Technologieverbreitung

Prototypen und Demonstratoren vorhanden
Branchenübergreifender Einsatz
KMU geeignet?

Technologiebeschriebung

Elemente eines Digitalen Zwillings

Mögliche Einsatzszenarios

Die umfassende Repräsentation komplexer Systeme in allen Bereichen des Produktlebenszyklus erfordert eine Unterscheidung Digitaler Zwillinge in “Produkt-Zwilling”, “Produktions-Zwilling” und “Service-Zwilling”. Die Abbildung realer Objekte auf Grundlage erhobener Daten ermöglicht dabei ein umfassendes Anwendungsspekturm.

Ein Anwendungsfeld besteht in der kontinuierlichen Produktanpassung und -weiterentwicklung durch Nutzung realer Daten. Ergänzend dazu werden schon heute Digitale Zwillinge im Bereich des Service eingesetzt. Erfasste Daten dienen zur realitätsnahen Beschreibung des Ist-Zustandes des Systems. Unter Nutzung von Simulationsmodellen oder Vorhersagealgorithmen können Wartungsarbeiten prädiktiv anstatt wie bisher üblich präventiv durchgeführt werden.

Chancen für KMU

Zeitersparnis im Entwicklung- und Produktionsprozess

Optimierte abteilungs- und unternehmensübergreifende Zusammenarbeit

Vorausschauende Wartung durch Prognosen

Nutzung realer Felddaten für die Produktentwicklung

Schrittweise Einführung einer

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