MBSE Mit MBSE den digitalen Zwilling effizient implementieren

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Ein digitaler Zwilling stellt ein physisches Objekt in der digitalen Welt genau dar. Kosten- und Zeit werden damit im Entwicklungsprozess eingespart. Doch wie implementiert man einen digitalen Zwilling in sein System? Mit Model-Based-Systems-Engineering.

Noch vor einigen Jahren unterstützten Prototypen und Labortests die Produktentwickler, Konstrukteure und Designer bei ihrer Entwicklungsarbeit. Heute dominiert die Digitalisierung. Der Wandel spart Kosten- und Zeit im Entwicklungsprozess, weil Problemstellen deutlich früher erkannt und behoben werden können: So stellt der digitale Zwilling ein physisches Objekt in der digitalen Welt möglichst genau dar. Um diese Zwillingstechnologie grafisch und visuell zu implementieren, kann das Model-Based-Systems-Engineering (MBSE) helfen.

Der digitale Zwilling enthält alle Daten und Algorithmen des Produktes und ermöglicht damit, Abläufe entlang der gesamten Wertschöpfungskette zu optimieren: Von der Anforderung über den Entwurf und die Fertigung bis hin zum ausgelieferten und gewarteten Produkt. Simulationen geben zudem Rückschlüsse auf diejenigen Daten, die nicht direkt gemessen werden können. Die Produkteigenschaften sollen sich so vereinfacht verifizieren lassen. Doch nicht nur funktionale Eigenschaften, auch Design-Varianten seien mit nur wenig Aufwand im digitalen Zwilling darstellbar.

Der digitale Zwilling – Chance und Herausforderung zugleich

Doch wie geht man an einen digitalen Zwilling heran? Zunächst einmal ist es ratsam, sich über die zukünftige Prozess- und Produktarchitektur klar zu werden, bevor man mit der Umsetzung beginnt. Mindestens genauso wichtig ist es, den digitalen Zwilling vorab verstehen zu lernen. Denn es werden die folgenden drei Elemente benötigt:

• 1. Das abzubildende reale Objekt,

• 2. einen virtuellen Darstellungsraum und

• 3. Daten- und Informationsverbindungen, die beide miteinander vereinen.

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Doch wie setzt sich das Ganze nun zusammen? Der digitale Zwilling kombiniert verschiedene Datenquellen, die sich in zwei Kategorien einordnen lassen: Zunächst gibt es einen digitalen Master, der als Basis die Stammdaten des Produktes enthält. Dazu gehören beispielsweise CAD-Pläne, Stücklisten oder weitere Informationen der Entwicklungsphase. Dieser digitale Master repräsentiert das virtuelle Ebenbild als „Soll“.

Der digitale Schatten hingegen beinhaltet die über den Lebenszyklus des Produktes gewonnenen Daten, wie Fertigungstoleranzen oder Schwankungen, und erfasst, ergänzt und aktualisiert diese Informationen kontinuierlich. Werden beide Kategorien zusammengeführt, entsteht der digitale Zwilling.

Anwendungsfälle des digitalen Zwillings wie Predicitve Maintenance, integrierte Serviceleistungen und Produktoptimierungen benötigen dabei eine durchgängige Prozesskette, welche die in dem jeweiligen Anwendungsfall benötigten Informationen schnell, zuverlässig und automatisiert bereitstellt. So sollten bereits frühzeitig in der Konzeption alle Anforderungen an das Produkt berücksichtigt werden.

Mit MBSE den digitalen Master gekonnt implementieren

Wird Model-Based-Systems-Engineering frühzeitig im Entwicklungsprozess eingesetzt, unterstützt es die Analyse der Zusammenhänge sowie die Interaktion der verschiedenen Teilsysteme und hilft so bei der Identifikation von Abhängigkeiten. Die Anforderungen und Systemmodelle stellen somit eine Grundlage für die spätere Konzeptionierung des digitalen Zwillings dar. MBSE hilft dem Produktentwickler zudem, im virtuellen Raum sämtliche produktrelevanten Informationen zu überwachen, zu ermitteln und zu visualisieren. Mit den geeigneten Methoden sowie Prozessen wird die Datenkonsistenz gesichert und Auswirkungsanalysen von Veränderungen lassen sich schneller durchführen, da kritische Punkte frühzeitig identifiziert werden können.

Die vollständige Spezifikation und Traceability der Anforderungen ist am Anfang die Basis für den digitalen Master. Mithilfe von modellbasierten Arbeiten wie SysML-Modellen lassen sich darauf aufbauend erste Simulationen erstellen und das Verhalten des Systems validieren. Dafür können Tools wie beispielsweise Cameo Systems Modeler oder IBM Rational Rhapsody eingesetzt werden.MBSE verkürzt zudem Kommunikationswege und schafft ein schnelleres Verständnis über das System. Kritische Punkte im System lassen sich außerdem deutlich schneller identifizieren.

Digitaler Zwilling hilft Drohne zu lokalisieren

In komplexen interdisziplinären Projekten können digitaler Zwilling und MBSE ihre Vorteile voll ausspielen. Ein Beispiel hierfür ist eine selbstfliegende Drohne. Der digitale Zwilling kann neben der Position, sprich Höhe und Koordinaten auch die Sicht der Kamera abbilden sowie live Daten zum Wetter übermitteln. Ohne einen digitalen Zwilling könnte die Drohne beispielsweise bei einem Absturz nicht lokalisiert werden.

Der Arbeitsaufwand einer solchen Realisierung des digitalen Zwillings mit MBSE hängt dabei vom verwendeten System sowie der gewünschten Detailtreue ab. Dabei stehen die Herausforderungen, die im Zuge der Einführung neuer digitaler Lösungen einhergehen, im Zusammenhang mit dem Know-how. Welches Wissen muss also bei den Mitarbeitern für die Umsetzung eines solchen Projektes vorhanden sein und noch aufgebaut werden? Doch auch die Arbeitsprozesse und Strukturen bedürfen einer Anpassung an die Digitalisierung und teils auch an die – digitale – Firmenkultur, die je nach Unternehmen anders ausfallen kann.

Entwicklungsmethode

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MBSE verlinkt digitalen Master und digitalen Schatten

Beim Beispiel der Drohne unterstützt MBSE bereits bei der Entwicklung dabei, die Parameter zwischen den unterschiedlichen Teil-Systemen wie Kamera und Motoren sowie den Kontext des Systems, also Wind, Position oder Temperatur zu berücksichtigen und zu simulieren. Die von Beginn an richtig definierten Anforderungen führen in der Automatisierung zu einem Vorteil: ein zusammenhängender Datenaustausch zwischen den Schnittstellen.

Doch auch über die Entwicklung und Absicherung hinaus ermöglicht MBSE eine durchgängige Systemmodellierung mit offenen Schnittstellen – es optimiert die Produktentstehung. Der digitale Schatten lässt damit effizienter aufbauen, da die durchgängige modellbasierte Darstellung Teile der Datenkontextualisierung übernimmt und somit bereits Schnittstellen und Verlinkung zwischen digitalem Schatten und digitalem Master bietet. Veränderungen von Parametern werden also kontinuierlich aktualisiert, was über den gesamten Lebenszyklus hinweg eine durchgängige Datensicherheit gewährleistet.

MBSE im Digitalen Zwilling korrekt anwenden

Um den digitalen Zwilling vollfunktional mit MBSE zu implementieren, bieten die Systems-Engineering-Experten von Invenio ein Coaching an. Darin werden zunächst die Methoden und Prozesse des MBSE sowie alle entwicklungsrelevanten Tätigkeiten vermittelt, die für die spätere Entwicklung des digitalen Zwillings die Basis darstellt. Im Anschluss werden die Architekturumfänge wie Interface-Spezifikationen, Funktionsmodellierungen oder der Systemkontext implementiert. Invenio begleitet Unternehmen dabei, die gelernten Methoden und Prozesse umzusetzen, damit der Digitalen Zwilling die Produktentwicklung unterstützt. Die Systems-Engineering-Experten beraten dabei toolunabhängig und fokussieren sich auf den Kenntnisstand des Kunden.

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