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Umfrage: „Alles steht und fällt mit der Qualität der Daten“ Stolpersteine beim Einsatz von Digital Twins

Wir haben Experten gefragt, wo die größten Stolpersteine beim Einsatz von Digital Twins in der Praxis liegen.

Wir haben Experten gefragt, wo die größten Stolpersteine beim Einsatz von Digital Twins in der Praxis liegen.

Bild: Gemini, publish-industry
29.09.2025

Der digitale Zwilling gilt als Schlüsseltechnologie für die industrielle Automatisierung, Produktentwicklung und den Betrieb vernetzter Systeme. Doch zwischen Vision und Realität liegen oft technische, organisatorische und wirtschaftliche Hürden. Wir haben Experten gefragt, wo die größten Stolpersteine beim Einsatz von Digital Twins in der Praxis liegen:

Das sagen die Experten:

Bildergalerie

  • Jan Niestrath, Industry Manager, Autodesk: Eine der größten Herausforderungen bei der Einführung eines digitalen Zwillings einer Fabrik ist die oft unzureichende Datenbasis. Besonders im Bestand fehlen häufig verlässliche und vor allem aktuelle Informationen. Hinzu kommt, dass Veränderungen im realen Produktionssystem oft nicht zeitnah und präzise in den digitalen Modellen nachgezogen werden. Wer jedoch die nötigen Voraussetzungen schafft und die Datenbasis kontinuierlich pflegt, kann mit digitalen Zwillingen nicht nur die Fabrikplanung intelligenter gestalten, sondern auch im laufenden Betrieb erhebliche Potenziale erschließen.

    Jan Niestrath, Industry Manager, Autodesk: Eine der größten Herausforderungen bei der Einführung eines digitalen Zwillings einer Fabrik ist die oft unzureichende Datenbasis. Besonders im Bestand fehlen häufig verlässliche und vor allem aktuelle Informationen. Hinzu kommt, dass Veränderungen im realen Produktionssystem oft nicht zeitnah und präzise in den digitalen Modellen nachgezogen werden. Wer jedoch die nötigen Voraussetzungen schafft und die Datenbasis kontinuierlich pflegt, kann mit digitalen Zwillingen nicht nur die Fabrikplanung intelligenter gestalten, sondern auch im laufenden Betrieb erhebliche Potenziale erschließen.

    Bild: Autodesk

  • Dieter-Friedrich Sauer, Mitglied der Geschäftsleitung und Senior Director, Dassault Systèmes: Erfolgreiche Prozesse stehen und fallen mit der Qualität der Daten. Ohne eine solide Datenbasis lassen sich selbst die besten Modelle nur schwer umsetzen – und dies bremst Innovation, Effizienz und Wettbewerbsfähigkeit. Gerade in Unternehmen, in denen Maschinen und Systeme oft jahrzehntelang im Einsatz sind, ist die Realität jedoch komplex: Viele Informationen sind verstreut, nicht einheitlich strukturiert oder veraltet. Hinzu kommt die Aufgabe, Daten aus unterschiedlichsten Quellen in ein konsistentes Gesamtbild zu integrieren. Unser Ansatz bei Dassault Systèmes: Wir setzen bewusst auf den virtuellen Zwilling, der weit über eine reine CAD-basierte Darstellung hinausgeht. Eingebettet in eine vernetzte, digitale Umgebung wird dieser virtuelle Zwilling auf Basis von Echtzeitdaten kontinuierlich weiterentwickelt und ermöglicht Konfigurationen, Simulationen, Wartungen oder Schulungen. Damit liefert der virtuelle Zwilling eine dynamische Grundlage für fundierte Entscheidungen – über den gesamten Lebenszyklus von Maschinen oder Anlagen hinweg.

    Dieter-Friedrich Sauer, Mitglied der Geschäftsleitung und Senior Director, Dassault Systèmes: Erfolgreiche Prozesse stehen und fallen mit der Qualität der Daten. Ohne eine solide Datenbasis lassen sich selbst die besten Modelle nur schwer umsetzen – und dies bremst Innovation, Effizienz und Wettbewerbsfähigkeit. Gerade in Unternehmen, in denen Maschinen und Systeme oft jahrzehntelang im Einsatz sind, ist die Realität jedoch komplex: Viele Informationen sind verstreut, nicht einheitlich strukturiert oder veraltet. Hinzu kommt die Aufgabe, Daten aus unterschiedlichsten Quellen in ein konsistentes Gesamtbild zu integrieren. Unser Ansatz bei Dassault Systèmes: Wir setzen bewusst auf den virtuellen Zwilling, der weit über eine reine CAD-basierte Darstellung hinausgeht. Eingebettet in eine vernetzte, digitale Umgebung wird dieser virtuelle Zwilling auf Basis von Echtzeitdaten kontinuierlich weiterentwickelt und ermöglicht Konfigurationen, Simulationen, Wartungen oder Schulungen. Damit liefert der virtuelle Zwilling eine dynamische Grundlage für fundierte Entscheidungen – über den gesamten Lebenszyklus von Maschinen oder Anlagen hinweg.

    Bild: Dassault Systèmes

  • Dr. Christian Mosch, Geschäftsführer, IDTA: Die größte Herausforderung beim Einsatz von Digital Twins liegt weniger in der Technologie selbst als in den unterschiedlichen Daten- und Modellwelten der Unternehmen. Ein standardisiertes Grundmodell ist notwendig, damit Informationen über den gesamten Lebenszyklus fließen und Produkte mit einem digitalen Produktpass ausgestattet werden können. Mit der Asset Administration Shell (AAS) schaffen wir die Basis, um ein skalierbares Ökosystem über Unternehmensgrenzen hinweg zu ermöglichen.

    Dr. Christian Mosch, Geschäftsführer, IDTA: Die größte Herausforderung beim Einsatz von Digital Twins liegt weniger in der Technologie selbst als in den unterschiedlichen Daten- und Modellwelten der Unternehmen. Ein standardisiertes Grundmodell ist notwendig, damit Informationen über den gesamten Lebenszyklus fließen und Produkte mit einem digitalen Produktpass ausgestattet werden können. Mit der Asset Administration Shell (AAS) schaffen wir die Basis, um ein skalierbares Ökosystem über Unternehmensgrenzen hinweg zu ermöglichen.

    Bild: VDMA

  • Beate Freyer, CEO, Machineering: Die Einführung von Digital Twins wirkt zunächst kostspielig: Software, Hardware, Personal und Know-how erfordern Investitionen. Doch werden die Fehlerkosten im Feld berücksichtigt, amortisieren sich die Ausgaben meist schon im ersten Jahr. Damit dies gelingt, muss das Management hinter der Entscheidung stehen, Kosten und Nutzen bewerten und den Weg in der Organisation ebnen. Nur so lässt sich Skepsis überwinden, da der Nutzen oft erst in Produktion oder beim Kunden sichtbar wird. Der Einsatz gleicht einem Lauftraining: Der Anfang ist schwer, mit jedem Projekt steigt jedoch Routine und Leistungsfähigkeit. Rückschläge oder dringende andere Projekte können zurückwerfen – wichtig ist, dranzubleiben, um langfristig erfolgreich zu sein Ein weiterer Stolperstein ist der Schutz sensibler Prozess- und Anlagedaten. Gerade hier bietet machineering Lösungen, die das Modell nutzbar machen, ohne Einblick in vertrauliche Details zu gewähren.

    Beate Freyer, CEO, Machineering: Die Einführung von Digital Twins wirkt zunächst kostspielig: Software, Hardware, Personal und Know-how erfordern Investitionen. Doch werden die Fehlerkosten im Feld berücksichtigt, amortisieren sich die Ausgaben meist schon im ersten Jahr. Damit dies gelingt, muss das Management hinter der Entscheidung stehen, Kosten und Nutzen bewerten und den Weg in der Organisation ebnen. Nur so lässt sich Skepsis überwinden, da der Nutzen oft erst in Produktion oder beim Kunden sichtbar wird. Der Einsatz gleicht einem Lauftraining: Der Anfang ist schwer, mit jedem Projekt steigt jedoch Routine und Leistungsfähigkeit. Rückschläge oder dringende andere Projekte können zurückwerfen – wichtig ist, dranzubleiben, um langfristig erfolgreich zu sein Ein weiterer Stolperstein ist der Schutz sensibler Prozess- und Anlagedaten. Gerade hier bietet machineering Lösungen, die das Modell nutzbar machen, ohne Einblick in vertrauliche Details zu gewähren.

    Bild: machineering

  • Gabriele Eder, General Manager, Manufacturing Germany, Microsoft: Digitale Zwillinge verbinden Maschinenbaukompetenz mit Cloud- und KI-Technologien - und ermöglichen so den bidirektionalen Austausch zwischen realer und digitaler Welt. In der Praxis bremsen fehlende Datenstandards, mangelnde Interoperabilität, hohe Implementierungskosten und organisatorische Fragmentierung. Die Integration heterogener Maschinen und Datensilos ist zweifelsohne komplex - aber offene Schnittstellen, eine klare Datenstrategie und skalierbare Plattformen helfen, diese technischen Hürden zu überwinden. Ebenso entscheidend ist der Faktor Mensch: Digitale Kompetenzen, Weiterbildung, eine offene Kultur und eine enge Zusammenarbeit zwischen IT und Produktion sind zentrale Erfolgsfaktoren. Alle Hürden sind letztlich überwindbar - und damit der Weg frei, um in Chancen zu denken.

    Gabriele Eder, General Manager, Manufacturing Germany, Microsoft: Digitale Zwillinge verbinden Maschinenbaukompetenz mit Cloud- und KI-Technologien - und ermöglichen so den bidirektionalen Austausch zwischen realer und digitaler Welt. In der Praxis bremsen fehlende Datenstandards, mangelnde Interoperabilität, hohe Implementierungskosten und organisatorische Fragmentierung. Die Integration heterogener Maschinen und Datensilos ist zweifelsohne komplex - aber offene Schnittstellen, eine klare Datenstrategie und skalierbare Plattformen helfen, diese technischen Hürden zu überwinden. Ebenso entscheidend ist der Faktor Mensch: Digitale Kompetenzen, Weiterbildung, eine offene Kultur und eine enge Zusammenarbeit zwischen IT und Produktion sind zentrale Erfolgsfaktoren. Alle Hürden sind letztlich überwindbar - und damit der Weg frei, um in Chancen zu denken.

    Bild: Google

  • Benedikt Rauscher, Senior Manager External Collaboration, Pepperl+Fuchs: Digitale Zwillinge sind für die Automatisierung hochinteressant, da sie präzise Echtzeit-Simulationen auch von komplexen Prozessen versprechen. Doch zwischen Vision und Realität liegen zahlreiche Herausforderungen. Technisch müssen Daten aus unterschiedlichsten Quellen integriert und kontinuierlich aktualisiert werden, was hohe Anforderungen an Infrastruktur und Datenqualität stellt. Während digitale Zwillinge meist in proprietären Systemen laufen, bietet die Asset Administration Shell (AAS) hingegen eine strukturierte und standardisierte Methode zur Abbildung von Asset-Daten und stellt so vor allem die Interoperabilität zwischen Systemen verschiedener Hersteller sicher. Pepperl+Fuchs nutzt diese Technologie bereits und stellt für die meisten Produkte eine AAS bereit, womit die Integration und langfristige Nutzung in heterogenen vernetzten Systemen erleichtert wird.

    Benedikt Rauscher, Senior Manager External Collaboration, Pepperl+Fuchs: Digitale Zwillinge sind für die Automatisierung hochinteressant, da sie präzise Echtzeit-Simulationen auch von komplexen Prozessen versprechen. Doch zwischen Vision und Realität liegen zahlreiche Herausforderungen. Technisch müssen Daten aus unterschiedlichsten Quellen integriert und kontinuierlich aktualisiert werden, was hohe Anforderungen an Infrastruktur und Datenqualität stellt. Während digitale Zwillinge meist in proprietären Systemen laufen, bietet die Asset Administration Shell (AAS) hingegen eine strukturierte und standardisierte Methode zur Abbildung von Asset-Daten und stellt so vor allem die Interoperabilität zwischen Systemen verschiedener Hersteller sicher. Pepperl+Fuchs nutzt diese Technologie bereits und stellt für die meisten Produkte eine AAS bereit, womit die Integration und langfristige Nutzung in heterogenen vernetzten Systemen erleichtert wird.

    Bild: Pepperl+Fuchs

  • Dr. Florian Harzenetter, Global Advisor Industrials, PTC: Der größte Stolperstein ist die Datenbasis. Denn ein Digital Twin ist – wie auch KI – nur so gut wie die Daten, auf denen er basiert. Unternehmen haben die nötigen Daten, aber in nicht integrierten Systemen und Dokumenten, Formaten und Qualitäten, aka Silos. Unternehmen müssen deshalb einen integrierten Ansatz etablieren, der auf Produktdaten basiert und alle relevanten Systeme über den gesamten Produktlebenszyklus hinweg verbindet. Damit verfügen sie über eine einzige, zuverlässige Datenquelle als Basis für Digital Twins von Produkten und Prozessen. Und mehr noch: Sie ermöglichen durchgängige, effiziente Prozesse und Rückverfolgbarkeit, sie gewinnen Transparenz und eine unternehmensweite Entscheidungsgrundlage auf Basis korrekter und aktueller Daten.

    Dr. Florian Harzenetter, Global Advisor Industrials, PTC: Der größte Stolperstein ist die Datenbasis. Denn ein Digital Twin ist – wie auch KI – nur so gut wie die Daten, auf denen er basiert. Unternehmen haben die nötigen Daten, aber in nicht integrierten Systemen und Dokumenten, Formaten und Qualitäten, aka Silos. Unternehmen müssen deshalb einen integrierten Ansatz etablieren, der auf Produktdaten basiert und alle relevanten Systeme über den gesamten Produktlebenszyklus hinweg verbindet. Damit verfügen sie über eine einzige, zuverlässige Datenquelle als Basis für Digital Twins von Produkten und Prozessen. Und mehr noch: Sie ermöglichen durchgängige, effiziente Prozesse und Rückverfolgbarkeit, sie gewinnen Transparenz und eine unternehmensweite Entscheidungsgrundlage auf Basis korrekter und aktueller Daten.

    Bild: PTC

  • Dale Tutt, VP Global Industry Strategy, Siemens Digital Industries Software: Hersteller stehen bei der Einführung des digitalen Zwillings vor erheblichen Herausforderungen, darunter fragmentierte Daten, die Integration von Altsystemen, kultureller Widerstand und mangelhafte Datenverwaltung. Einige dieser Herausforderungen lassen sich durch die Einrichtung einheitlicher Datenarchitekturen und den Einsatz von Middleware zur Überbrückung alter Systeme bewältigen, aber die entscheidende Frage ist, wo man anfangen soll. Die digitale Transformation ist schließlich ein langer Weg. Es ist zwar wichtig, das Ziel zu kennen, aber es braucht Zeit, um dorthin zu gelangen. Ich empfehle, klein anzufangen mit einem gezielten Anwendungsfall, der eine zentrale Herausforderung des Unternehmens angeht. Dieser Anwendungsfall kann den ROI demonstrieren und so dazu beitragen, kulturelle Widerstände zu überwinden und Innovationen in den Teams zu fördern, was einen reibungsloseren Weg zur vollständigen Digitalisierung gewährleistet.

    Dale Tutt, VP Global Industry Strategy, Siemens Digital Industries Software: Hersteller stehen bei der Einführung des digitalen Zwillings vor erheblichen Herausforderungen, darunter fragmentierte Daten, die Integration von Altsystemen, kultureller Widerstand und mangelhafte Datenverwaltung. Einige dieser Herausforderungen lassen sich durch die Einrichtung einheitlicher Datenarchitekturen und den Einsatz von Middleware zur Überbrückung alter Systeme bewältigen, aber die entscheidende Frage ist, wo man anfangen soll. Die digitale Transformation ist schließlich ein langer Weg. Es ist zwar wichtig, das Ziel zu kennen, aber es braucht Zeit, um dorthin zu gelangen. Ich empfehle, klein anzufangen mit einem gezielten Anwendungsfall, der eine zentrale Herausforderung des Unternehmens angeht. Dieser Anwendungsfall kann den ROI demonstrieren und so dazu beitragen, kulturelle Widerstände zu überwinden und Innovationen in den Teams zu fördern, was einen reibungsloseren Weg zur vollständigen Digitalisierung gewährleistet.

    Bild: Siemens

  • Dr. Axel Zein, CEO, WSCAD: Die größte Hürde bei Digital Twins ist nach wie vor die Haltung: ‚Das haben wir schon immer so gemacht‘. Im Zeitalter der Künstlichen Intelligenz geht es jedoch darum, schnell und entschlossen zu handeln. Digital Twins sind die Grundlage des modernen Engineerings und unverzichtbar für einen effizienten Produktentstehungsprozess. Sie bilden die Basis, um mit KI die Produktivität auf ein völlig neues Niveau zu heben. Was wir jetzt brauchen, ist Change Management in Lichtgeschwindigkeit.

    Dr. Axel Zein, CEO, WSCAD: Die größte Hürde bei Digital Twins ist nach wie vor die Haltung: ‚Das haben wir schon immer so gemacht‘. Im Zeitalter der Künstlichen Intelligenz geht es jedoch darum, schnell und entschlossen zu handeln. Digital Twins sind die Grundlage des modernen Engineerings und unverzichtbar für einen effizienten Produktentstehungsprozess. Sie bilden die Basis, um mit KI die Produktivität auf ein völlig neues Niveau zu heben. Was wir jetzt brauchen, ist Change Management in Lichtgeschwindigkeit.

    Bild: WSCAD

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