Digitaler Zwilling

Der Digitale Zwilling – die Schlüsselkomponente für Industrie 4.0

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Bei jedem der oben beschriebenen Schritte werden vorhandene Teilmodelle ergänzt oder neue Teilmodelle für das Anwendungsszenario hinzugefügt.

Der digitale Zwilling als Schlüsselelement für Industrie-4.0-Anwendungen

Mithilfe eines digitalen Zwillings können verschiedene Anwendungsszenarien auf effizientere Weise realisiert werden. Im Folgenden sollen einige Beispiele beschrieben werden:

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Integriertes Engineering, integrierter Betrieb, integrierte Wartung

Informationsdimensionen, die während der Lebenszyklusphasen eines Geräts in den digitalen Zwilling einfließen können (basierend auf [4]).
Informationsdimensionen, die während der Lebenszyklusphasen eines Geräts in den digitalen Zwilling einfließen können (basierend auf [4]).
(Bild: ABB)

Im Laufe des Lebenszyklus eines Produkts werden verschiedene Informationsquellen, Modelle und Tools relevant. Allerdings ist der Informationsfluss innerhalb bzw. zwischen den einzelnen Lebenszyklusphasen derzeit meist unterbrochen. So können Informationen der Wartungsphase zum Beipspiel nicht ohne Weiteres in die Engineering-Phase zurückgeführt werden, um eine bessere Abstimmung der Parameter eines Geräts zu ermöglichen. Dieser unterbrochene Informationsfluss führt nicht nur zu einer Zerstreuung oder gar zum Verlust von Informationen, sondern erschwert auch den Zugang zu den richtigen Informationen.

Ein digitaler Zwilling fungiert als Container zur Integration von Informationen aus verschiedenen Quellen in unterschiedlichen Lebenszyklusphasen. Die darin enthaltenen Informationen können in unterschiedlichen Formaten vorliegen, von verschiedenen Tools stammen und müssen nicht notwendigerweise an einem zentralen Ort gespeichert sein. Ein digitaler Zwilling hilft dabei, den erforderlichen Aufwand für Informationszugriff und -verwaltung zu reduzieren. So kann beispielsweise vermieden werden, dass Veränderungen während des Betriebs vor Ort manuell in Engineering-Dokumente eingepflegt werden müssen. Die im digitalen Zwilling enthaltenen Informationen können außerdem genutzt werden, um das aktuelle Leistungsverhalten von Assets zu analysieren und Bemessungsdaten für zukünftige Systeme abzuleiten.

Prädiktives Produktdesign, prädiktive Fertigung und prädiktive Analyse

Derzeit ist es nicht möglich, Informationen über Unternehmen hinweg nahtlos auszutauschen. So erfährt der Konstrukteur eines von ABB verkauften Produkts in der Regel nur dann etwas über das Verhalten des Produkts in der Kundenumgebung, wenn der Kunde Gewährleistungsansprüche stellt, Serviceberichte teilt oder dem Anbieter – z. B. über einen Vertriebsmitarbeiter – explizit Rückmeldung gibt. Alle diese Quellen sind jedoch unvollständig und möglicherweise ungenau, d. h. dem Produktdesigner stehen nur beschränkte und ungewisse Informationen für die Konstruktion der nächsten Generation des Produkts zur Verfügung.

Buchtipp

Das Buch „Industrie 4.0: Potenziale erkennen und umsetzen“ bietet einen umfassenden und praxisorientierten Einblick in die Digitalisierung von Fertigung und Produktion. Zahlreiche Experten aus Industrie und Wissenschaft beleuchten in Einzelbeiträgen die Chancen und Risiken des digitalen Wandels und sprechen konkrete Handlungsempfehlungen aus.

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Der digitale Zwilling wird als Schlüsselelement für den Informationsaustausch über Unternehmen hinweg gesehen. So können beispielsweise ausgewählte Betriebs- und Wartungsinformationen zu einem Asset im digitalen Zwilling verwaltet werden und auf geeignete Weise mit externen Beteiligten ausgetauscht werden. Insbesondere die in einem digitalen Zwilling enthaltenen Prozessdaten, Modelle und Ergebnisse von Echtzeit-Simulationen helfen dabei, Anforderungen vorherzusagen und das Design für die nächsten Generationen von Asset-Typen zu verbessern. Prädiktive Analysen helfen Herstellern dabei, zukünftige Herausforderungen sicher vorauszuberechnen. In diesem Anwendungsszenario ermöglicht das Konzept des digitalen Zwillings eine kontinuierliche Verbesserung des Designs von Asset-Typen auf der Grundlage realer Daten.

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