Digitale Zwillinge können einen Blick in die Zukunft ermöglichen.

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Digitaler Zwilling analysiert Produktverhalten Virtueller Vorausblick

29.11.2018

Wer heute über Automatisierung nachdenkt, dem eröffnen sich durch das Konzept des digitalen Zwillings ganz neue Ansatzpunkte. Die ganzheitliche Sicht auf den Produktlebenszyklus und die Rückmeldung von den im Einsatz befindlichen Produkten ordnen Produktionsanforderungen und somit den Herstellungsprozess neu.

Nach Prognosen von IDC werden in knapp zwei Jahren 65 Prozent der produzierenden Unternehmen auf digitale Zwillinge setzen, um damit zum Beispiel Qualitätsprobleme um ein Viertel reduzieren zu können. Auch die Abläufe kritischer Prozesse sollen um bis zu 30 Prozent schlanker werden.

Der digitale Zwilling ist die virtuelle Repräsentation eines physischen Objekts. Er bietet heute die ganzheitliche Sicht auf ein Produkt, von der Entstehung über die Fertigung, sein „Leben“ im Markt bis zur Entsorgung. Je nach Integrationsgrad in die Unternehmens-IT enthält der digitale Zwilling neben Konstruktionsdaten viele weitere Parameter, etwa auch aus dem ERP-System. Aber vor allem ist er mit seiner echten, physischen Repräsentation über Sensoren in Echtzeit vernetzt. Nun lässt sich der Zwilling im gesamtbetrieblichen Kontext zum Leben erwecken.

Der digitale Zwilling gleicht ständig mit dem physischen Produkt oder Asset seine virtuellen, physikalischen und sowie kommerziellen Daten ab. Moderne digitale Zwillinge arbeiten in der Regel mit künstlicher Intelligenz, maschinellem Lernen sowie Analysesoftware und erstellen auf der Grundlage von Echtzeitinformationen digitale Modelle. Das Konzept des digitalen Zwillings ermöglicht Unternehmen neue Möglichkeiten – und damit auch neue Services, Produkte und disruptive Ansätze.

Digitale Zwillinge vernetzen

Noch genauer gedacht, steht nicht ein (virtueller) digitaler Zwilling einer Serie von Produkten oder Assets gegenüber, sondern es sind tatsächlich Pärchen: jedes physikalische Ding hat seinen eigenen digitalen Zwilling. SAP geht hier aber noch einen Schritt weiter und „erweitert“ den Zwilling zum Network of Digital Twins. Dabei arbeiten individuelle aber miteinander verbundene digitale Zwillinge miteinander in einem System oder einem Produkt und bringen die unterschiedlichen Definitionen – von virtuell über physisch hin zu kommerziell – von Assets und Produkten zusammen. Damit lassen sich Innovationen weiter beschleunigen, Anforderungen vorhersagen oder sie helfen bei der Entscheidungsfindung. Das Netzwerk der Zwillinge ermöglicht damit also eine bessere Zusammenarbeit zwischen Herstellern, Lieferanten und Dienstleistungsunternehmen.

Einsatzszenarien erkennen

In einem Showcase hat SAP beispielsweise zusammen mit Schunk einen digitalen Zwilling eines Robotergreifwerkzeugs realisiert. Die Daten, die aus dem Feld von den physikalischen Greifern zurückkamen, zeigten beispielsweise, dass der Greifer stärker zupacken konnte, als dies in der Praxis erforderlich war. Dies führte dann zur Produktoptimierung.

Ein weiteres Beispiel für den Einsatz von digitalen Zwillingen findet sich in Norwegens nördlichster Windfarm Arc­tic Wind. Die Überwachung dieser Anlagen ist rund um die Uhr erforderlich und aufgrund der eisigen Temperaturen und der langen Dunkelperioden mit extremen Herausforderungen verbunden. Die Windkraftanlagen sind mit Sensoren ausgestattet, deren Daten an ein knapp 2.000 km entferntes Rechenzentrum übertragen werden. Ein digitaler Zwilling liefert hierzu Daten – beispielsweise zur derzeitigen Auslastung – in Echtzeit. Das Unternehmen kann damit Prognosen zur Wartung oder dem Verhalten der Windkraftanlagen bei unterschiedlichen Wetterlagen erstellen. Anhand dieser Analysen lassen sich bereits im Vorfeld Entscheidungen treffen, wenn es den Windrädern zu stürmisch wird und die Anlagen abgeschaltet werden müssen.

Die Einsatzszenarien für digitale Zwillinge können so vielfältig sein wie Unternehmensabteilungen. Ein Ursprung eines digitalen Zwillings ist sicher die 3D-Konstruktion. Denn es liegt nahe, aus Konstruktionsdaten das virtuelle Produkt zu entwickeln und für das anschließende PLM (Product-Lifecy­cle-Management) bereit zu stellen.

Voraussetzungen in der IT

Wo ein Unternehmen ansetzt, ist eigentlich gleichgültig. Wichtig ist allerdings, dass in der IT-Architektur des Unternehmens insgesamt die nötigen Voraussetzungen geschaffen sind. Die verwendeten Software-Lösungen müssen zum einen Cloud-fähig und zum anderen bei der Verarbeitung von Sen­sordaten sehr schnell sein. Denn die Daten des physischen Produkts werden als digitaler Zwilling letztlich in der Cloud einsehbar und auswertbar. Zugang dazu bekommen Kunden von SAP über das SAP Asset Intelligence Network, bei dem der Hersteller auch Dokumentationen, Zertifikate, aber auch Instandhaltungsanleitungen hinterlegen kann. Über diese Plattform teilen Hersteller, Dienstleister und Anlagenbetreiber Daten miteinander. Zum Beispiel kann ein Hersteller auch Stammdaten für ein bestimmtes Modell zur Verfügung stellen und Kunden, die dieselbe Maschine nutzen, können diese einfach übernehmen und mit ihren bereits vorhandenen Daten verbinden – die Daten bleiben so stets auf dem aktuellsten Stand.

Es geht nicht einfach darum, ein gutes 3D-Modell eines neuen (oder alten) Produkts zu erhalten. Es geht vielmehr um eine 3D-Simulation, die auch die physikalischen Parameter korrekt abbildet. Dazu hat SAP mit dem Simulationsspezialisten Ansys zusammengearbeitet und SAP Predictive Engineering Insights enabled by Ansys entwickelt, das auf der SAP Cloud Platform läuft. Die Vorteile sind enorm, wenn Unternehmen die riesigen Datenmengen nutzen, die durch Simulationen erzeugt und von Sensoren an den Anlagen übermittelt werden. Durch Verknüpfung dieser verschiedenen Datensätze können die Ingenieure wertvolle Einblicke in das Produktverhalten gewinnen. So lassen sich künftige Entwicklungen verbessern und Innovationen vorantreiben. Darüber hinaus haben sie die Möglichkeit, Hybridmodelle zu entwickeln, die maschinelles Lernen mit physikalischen Simulationsmodellen verbinden.

Vorteile in der Produktion

Kunden profitieren von den Echtzeit­einblicken und können über den gesamten Produktlebenszyklus hinweg verfolgen, wie Anlagen konzipiert, erstellt, betrieben und gewartet werden. Mittels SAP Predictive Maintenance kann da­rüber hinaus die zeitabhängige Instandhaltung industrieller Anlagen durch vorausschauende Wartung ersetzt und optimiert werden. Die Cloud-basierte IoT-Lösung für die Industrie ermöglicht genaue Einblicke, indem sie Daten aus Echtzeit- und Vorhersage-Analysen kombiniert.

Unternehmen haben dank digitaler Zwillinge heute vielfältige Möglichkeiten, ihre Produktion zu optimieren und weiter zu individualisieren. Einmal im Einsatz helfen digitale Zwillinge dabei, vorausschauende Wartung zu betreiben. Gleichzeitig liefern sie einen permanenten Datenstrom, der bei richtiger Analyse grundlegende Erkenntnisse und Verbesserungsmöglichkeiten für die künftigen Produktgenerationen zur Verfügung stellen kann.

Bildergalerie

  • Die digitalen Zwillinge aus virtueller und physikalischer Repräsentation stehen online und in Echtzeit miteinander in Verbindung, die zusammen das SAP Enterprise Digital Twin Network bilden.

    Bild: SAP

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