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Digital Twin für Organisationen

Der Datenzwilling eines Unternehmens

| Autor/ Redakteur: Andreas Dangl / Jürgen Ehneß

Das von der Gartner Group 2018 vorgestellte Konzept eines Digital Twin für Organisationen (DTO) verspricht eine optimale und umfassende Planung aller Prozesse im Unternehmen. Software-Lösungen, die aus der Cloud bezogen werden, liefern schon heute wichtige Bausteine für die Verwirklichung dieser Vision. Storage-Anforderungen erfüllt am besten ein Cloud-Speicher.

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Digitaler Zwilling: das Datengegenstück zum physischen Objekt.
Digitaler Zwilling: das Datengegenstück zum physischen Objekt.
(Bild: Fabasoft)

Ein digital twin ist per Definition „das elektronisch vorliegende Abbild eines realen oder virtuellen Objekts, etwa eines Produkts oder einer logischen Organisation“ (Wikipedia). Es ist dabei unerheblich, ob das Gegenstück in der realen Welt bereits existiert oder zukünftig erst existieren wird.

Digitale Zwillinge ermöglichen einen übergreifenden Datenaustausch, so dass jede Änderung, welche die Sensoren registrieren und senden, widergespiegelt wird: Jede Änderung des Produkts oder der Organisation wird interaktiv und in Echtzeit im Digital Twin reflektiert. Das bedeutet, dass fortan die Datenerfassung aus den Tests und der Erprobung eines Produktes direkt in die Simulationen und Auswertungen Eingang findet. Bei einer Organisation betrifft dies die Prozesse, die intern ablaufen oder mit Zulieferern verknüpft sind.

Nicht nur Daten

Digitale Zwillinge sind indes mehr als reine Daten, sondern können auch Modelle, Simulationen und Algorithmen enthalten, die ihr Gegenstück aus der realen Welt und dessen Eigenschaften und Verhalten beschreiben. Wo Ingenieure mit physischen Objekten hantieren und am Rechner Prototypen entwerfen, da können Data-Scientists Kundenreaktionen auswerten und sie für künftige Versionen im Digital Twin durchspielen. Dabei kann ein solcher Zwilling überall auf der Welt existieren und folglich auch von zahlreichen Usern verwendet werden, im Gegensatz zu einem physischen Objekt.

Wie in einer verteilten DevOps-Umgebung sollte dabei der Aspekt der Governance für Überblick sorgen, damit der Leiter des Projekts weiß, welche Version die geeignete ist und wo sie sich befindet. In jeder einzelnen Version werden große Menge von Daten verwendet, deren Umfang mit der Komplexität des Originals korreliert. Bei einem Airbus A380 wurde die Datenmenge von mehr als einem Terabyte publik gemacht – pro Flug. Diese Nutzungsdaten müssen gespeichert und möglichst auch zeitnah ausgewertet werden, damit die Zwecke der prädiktiven Wartung und Instandhaltung sowie der Einsatz- und Investitionsplanung berücksichtigt werden können. Eine ganze Reihe von Speichertypen kann dabei beteiligt sein: von „langlebigen“ Daten, die auf Tape archiviert werden, bis zu „kurzlebigen“, die auf Flash-Memory abgelegt werden. Ein Storage Service Provider wie etwa AWS mit S3 sollte diese unterschiedlichen Speicheranforderungen unterstützen.

Digital Twin einer Organisation

Was bei physischen Objekten wie etwa Werkstücken oder Maschinen aller Art, vom Rennrad bis zum Expresszug, digitalisiert werden kann, erzeugt den Digital Twin. Doch wie die eingangs erwähnte Definition berücksichtigt, kann ebenso auch eine Organisation als Digital Twin erfasst, repräsentiert und analysiert werden.

Der Digital Twin für Organisationen (DTO) erlaubt es, verschiedene Entscheidungsszenarien zu simulieren und ihre Folgen zu bewerten, beispielsweise in der kritischen Phase vor einer Firmenübernahme. Analysten der Gartner Group haben es inzwischen als realisierbar bezeichnet, eine komplette Organisation in einem Digital Twin abzubilden. Der DTO müsste indes so detailliert sein, dass damit komplette Entscheidungs-, Arbeits- und Veränderungsprozesse eines Unternehmens durchgespielt werden können – egal, ob real oder fiktiv. So könnten potentielle Fehler oder Risiken vorab erkannt werden, bevor sie in der Realität Schaden verursachen. Das ist für die Aspekte der Servicequalität einer Organisation von höchster Bedeutung.

Wie man einen DTO baut

Es gibt verschiedene Wege, einen DTO zu erschaffen. Wie schon erwähnt, sind historische, Betriebs- und Stammdaten ebenso nötig wie etwa analytische Werkzeuge und Machine Learning, um ein solches Modell zu kreieren. Dieser Weg ist jedoch mühselig, fehleranfällig und zeitraubend. Es gibt einen kürzeren Weg: die automatische Erfassung der Organisationsstrukturen zwecks Prozessmodellierung. Denn jede Organisation baut auf ihren Prozessen auf, die ihren Mehrwert generieren, sei es in einem Forschungsinstitut, einem Krankenhaus, einer Behörde oder einem Wirtschaftsunternehmen.

Ausgangspunkt jeder Prozessmodellierung ist die Erstellung der Aufbauorganisation, die aus Abteilungen und Rollen sowie Business-Units einer Organisation besteht. Entweder legt der Administrator der Cloud-Anwendung diese Entitäten und ihre Funktionen (Freigabe, Weitergabe und so weiter) selbst in der Lösung an, oder die Informationen werden über eine Schnittstelle aus einem ERP-System importiert. Auf diesem Weg wird auch gleich ein stimmiges, umfassendes Datenmodell geliefert. Es wird zweckmäßigerweise in einem Cloud-Speicher abgelegt und verwaltet.

Die Aufbauorganisation wird anschließend in eine Cloud-Lösung importiert, welche die gesamte Organisation abbildet, verwaltet und ihre Daten speichert. Auf diese Weise können beispielsweise Freigaben nicht nur von bestimmten Personen eingeholt, sondern über flexibel gestaltbare Rollen geregelt werden. Damit müssen die Prozesse nicht jedes Mal angepasst werden, wenn sich die Aufbauorganisation ändert. Das DTO-Modell wächst mit und spiegelt die Realität getreu wider, selbst wenn das Original sich über die ganze Welt erstreckt und an vielen Orten lokalisiert ist. Nun steht es bereit, um damit Simulationen, Planspiele sowie Kontrollfunktionen zu realisieren.

Dieser Beitrag erschien zuerst auf unserem Partnerportal www.it-business.de

* Andreas Dangl ist Business Unit Executive für Cloud-Services bei Fabasoft

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