Mit dem Digital Thread verbindet Siemens Daten und Informationen über den gesamten Produkt- und Produktionslebenszyklus hinweg und schafft damit die Grundlage für durchgängige digitale Prozesse. Mit der Integration von Industrial AI entwickelt Siemens den Digitalen Zwilling konsequent weiter und erschließt neue Möglichkeiten für Entwicklung, Engineering, Fertigung und Prozessoptimierung.
Mit der zunehmenden Genauigkeit, Aktualität und Kontexttiefe Digitaler Zwillinge entsteht die Grundlage für das Training, die Validierung und den vertrauenswürdigen Einsatz von Industrial AI-Anwendungen. Gleichzeitig beschleunigt Industrial AI Entwicklungs-, Simulations- und Fertigungsprozesse, unterstützt fundiertere Entscheidungen und erhöht den Nutzen sowie die Anpassungsfähigkeit digitaler Modelle kontinuierlich. Dadurch verstärken sich Digitaler Zwilling und Industrial AI gegenseitig und schaffen die Basis für eine neue Generation datengetriebener Innovationen.
Industrial AI und Digitaler Zwilling im Duett
Der Digitale Zwilling und Industrial AI sind Technologien, die sich gegenseitig ergänzen und verstärken. Der Digitale Zwilling stellt eine realitätsnahe digitale Umgebung bereit, in der KI-Modelle mit realen und synthetisch erzeugten Daten (synthetic data) trainiert sowie KI-generierte Ergebnisse verifiziert und validiert werden können. Indem physikbasierte Modelle, Engineering-Wissen und Betriebsdaten verknüpft werden, liefert der Digitale Zwilling den notwendigen Kontext für leistungsfähige Industrial AI-Anwendungen. Künftige Industrial AI-Copiloten und KI-Agenten für Entwicklung, Engineering und Betrieb werden den Digitalen Zwilling als verlässliche Referenz nutzen. Auf dieser Grundlage können sie Empfehlungen generieren, Alternativen bewerten und Designs validieren. Gleichzeitig ermöglicht der Digitale Zwilling die Verifizierung und Absicherung von Industrial AI-generierten Ergebnissen.
Siemens integriert bereits heute KI-gestützte Assistenten in verschiedene Engineering- und Operations-Workflows und unterstützt so Anwender bei komplexen Aufgaben. Gleichzeitig erweitert Industrial AI die Leistungsfähigkeit des Digitalen Zwillings erheblich. Sie ergänzt ihn um Analyse-, Lern- und Prognosefunktionen, beschleunigt Simulationen und unterstützt Anwender direkt in ihren täglichen Arbeitsabläufen. Darüber hinaus hilft die Technologie dabei, Daten schneller mit dem Digitalen Zwilling zu verknüpfen und damit einen langjährigen Engpass zu beseitigen, der viele Unternehmen bislang daran gehindert hat, das volle Potenzial ihrer Daten zu nutzen.
Künftige Entwicklungen werden die Erstellung und Verwaltung von Datenpipelines zunehmend automatisieren und dafür sorgen, dass Digitale Zwillinge mit umfassenden, aktuellen und kontextbezogenen Informationen versorgt werden. Diese wechselseitige Beziehung hat direkte Auswirkungen auf Investitionsentscheidungen. Unternehmen erzielen deutlich größere Vorteile, wenn sie Digitalen Zwilling und Industrial AI gemeinsam einsetzen, anstatt beide Technologien isoliert zu betrachten. Wer die digitale Transformation vorantreibt, sollte daher beide Technologien als zentrale Bausteine seiner Strategie berücksichtigen.
Konstruktion und Simulation beschleunigt
Industrial AI kann Entwicklungs- und Simulationsprozesse auf vielfältige Weise beschleunigen. Integrierte Industrial AI-Copiloten und KI-Agenten automatisieren wiederkehrende Aufgaben, die Ingenieure und Entwickler häufig viel Zeit kosten. Mithilfe natürlicher Sprache lassen sich Routineaufgaben ausführen, beispielsweise Spannungs-Dehnungs-Analysen erstellen und auswerten, um zu bewerten, wie sich ein Bauteil unter Belastung verhält und ob die Konstruktion die Anforderungen an Festigkeit und Sicherheit erfüllt, oder Produktoptimierungen bewerten. Darüber hinaus kann Industrial AI dabei helfen, Automatisierungscode zu erstellen und Fehlercode zu beheben oder wichtige Anforderungen aus umfangreichen Dokumentationen zu extrahieren. Gleichzeitig können KI-gestützte Reduced Order Models (ROMs) komplexe Simulationen erheblich beschleunigen. Dabei handelt es sich um vereinfachte Modelle, die das Verhalten eines Systems auf Basis zuvor durchgeführter Simulationen oder realer Messdaten erlernen. Dadurch lassen sich Ergebnisse innerhalb von Sekunden anstelle von Stunden oder Tagen berechnen.
ROMs beschleunigen nicht nur die Bewertung von Produktdesignvarianten, sondern auch die Analyse, Validierung und Optimierung industrieller Prozesse. So können beispielsweise Produktionsparameter, Energieverbrauch oder Prozessabläufe schnell untersucht und unterschiedliche Szenarien bewertet werden. Obwohl ROMs die physikalischen Simulationen nicht ersetzen, ermöglichen sie eine deutlich schnellere Entscheidungsfindung und erweitern den praktischen Nutzen des Digitalen Zwillings über den gesamten Produkt- und Produktionslebenszyklus hinweg.
Ein Beispiel ist die Optimierung eines Bioreaktors. Hier müssen Sauerstoffgehalt, Energieverbrauch und Scherkräfte gleichzeitig berücksichtigt werden. Bereits die Optimierung weniger Variablen wie Rührerdrehzahl, Konfiguration und Belüftungsrate kann Hunderte von CFD-Simulationen (Computational Fluid Dynamics) erfordern, von denen jede mehrere Stunden Rechenzeit benötigt. Ein ROM, das auf denselben Anwendungsfall trainiert wurde, liefert Ergebnisse innerhalb von Sekunden und benötigt deutlich weniger Rechenressourcen. ROMs werden zwar nicht alle Simulationsfälle ersetzen, können jedoch sowohl die Exploration von Designvarianten als auch die Analyse, Validierung und Optimierung von Produktions- und Betriebsprozessen erheblich beschleunigen.
Für eine sichere Entwicklungsumgebung
Produktionsumgebungen stellen hohe Anforderungen an Sicherheit, Qualität und Verfügbarkeit. Fehler können zu kostspieligen Stillständen, Ausschuss, Anlagenschäden oder Sicherheitsrisiken führen. Der Digitale Zwilling bietet eine sichere Umgebung, in der Industrial AI-Anwendungen mit synthetischen Daten trainiert, auf seltene Grenzfälle vorbereitet und anhand bekannter physikalischer Zusammenhänge validiert werden können. Dadurch können Hersteller schrittweise Industrial AI auf dem Shopfloor einführen. Die Entwicklung und Erprobung in der digitalen Welt schafft Vertrauen in neue Lösungen, bevor diese in der realen Produktion eingesetzt werden. Gleichzeitig lassen sich Risiken reduzieren und Innovationen schneller in die Praxis überführen.
Simulation auf dem Shopfloor
Der ausführbare Digitale Zwilling (Executable Digital Twin, xDT) stellt eine bedeutende Weiterentwicklung dar. Dabei handelt es sich um ein kompaktes, physikbasiertes Simulationsmodell, das direkt in der Produktionsumgebung eingesetzt werden kann, um Ingenieuren und Industrial AI-Anwendungen modellbasierte Einblicke und Entscheidungshilfen nahezu in Echtzeit bereitzustellen.
Ein ausführbarer Digitaler Zwilling kann gemeinsam mit Industrial AI Daten aus unterschiedlichen Quellen verarbeiten, Zusammenhänge zwischen Variablen modellieren und auf Basis aktueller Betriebsdaten Optimierungspotenziale identifizieren. Dadurch lassen sich Echtzeit-Einblicke und Handlungsempfehlungen bereitstellen, die eine kontinuierliche Verbesserung von Prozessen unterstützen. Siemens sieht im ausführbaren Digitalen Zwilling (Executable Digital Twin) einen wichtigen Baustein, um Simulationsergebnisse direkt in die operative Produktion zu überführen und den Informationsfluss zwischen Entwicklung, Planung und Betrieb weiter zu stärken.
Der Digitale Zwilling schafft bereits heute die Grundlage, um Erkenntnisse aus der digitalen Welt für Entscheidungen in der realen Produktion nutzbar zu machen. Der ausführbare Digitale Zwilling erweitert diese Möglichkeiten, indem Simulationsmodelle direkt in der operativen Umgebung eingesetzt werden können. Dadurch werden Zusammenhänge zwischen digitaler und realer Welt noch enger verknüpft und modellbasierte Entscheidungen nahezu in Echtzeit unterstützt. In Kombination mit Industrial AI entstehen so adaptive Produktionssysteme, die Prozesse kontinuierlich optimieren und Unternehmen dabei unterstützen, Effizienz, Flexibilität und Produktivität weiter zu steigern.
Ergebnisse statt Programmierung
Traditionelle Automatisierungssysteme führen vorab programmierte Abläufe aus. Änderungen am Produktionssystem erfordern häufig umfangreiche manuelle Anpassungen und machen solche Systeme vergleichsweise unflexibel. Da Marktveränderungen und neue Anforderungen immer schneller auftreten, werden Verzögerungen bei der Anpassung zunehmend kostspielig.
Mit der zielorientierten Automatisierung verfolgt Siemens einen Ansatz, bei dem gewünschte Ergebnisse statt detaillierter Programmierung im Mittelpunkt stehen. Dadurch können Automatisierungssysteme flexibler auf Veränderungen reagieren und sich schneller an neue Anforderungen anpassen. Anstatt jeden einzelnen Prozessschritt vorab festzulegen, definiert der Mensch das gewünschte Ziel. Das Automatisierungssystem nutzt anschließend verfügbare Informationen, um Maschinen, Fördertechnik und Robotik entsprechend zu konfigurieren und den optimalen Weg zur Zielerreichung zu bestimmen. Soll beispielsweise eine Roboterzelle von einem Produkt auf ein anderes umgestellt werden, muss heute häufig ein Techniker vor Ort den Roboter neu programmieren und die Änderungen validieren. In einem zielorientierten System, das die Geometrie- und Handhabungsanforderungen unterschiedlicher Produkte versteht, könnte diese Umstellung weitgehend automatisiert erfolgen. Dadurch lassen sich Umrüstzeiten verkürzen und Produktionssysteme flexibler nutzen.
In Kombination mit dem Digitalen Zwilling und Industrial AI eröffnet die zielorientierte Automatisierung neue Möglichkeiten für adaptive Produktionssysteme. Diese können auf veränderte Randbedingungen reagieren und unterstützen Unternehmen dabei, Effizienz, Flexibilität und Produktivität kontinuierlich zu verbessern.
Kleine Schritte schaffen die Grundlage
Auch wenn die Kombination aus Industrial AI und Digitalem Zwilling immer leistungsfähiger wird, bleibt die Rolle des Menschen entscheidend. Aufgaben, die Urteilsvermögen, Kreativität und Erfahrung erfordern, werden auch künftig von Ingenieuren und Fachexperten übernommen. Dazu zählen beispielsweise die Entscheidung, welche physikalischen Effekte ein xDT berücksichtigen soll, die Abwägung zwischen Modellgüte und Aufwand oder die Entwicklung innovativer Lösungen für komplexe Herausforderungen.
Industrial AI erweitert die Fähigkeiten von Experten, indem sie repetitive und zeitaufwendige Aufgaben unterstützt und mehr Raum für Innovation, Problemlösung und fundierte Entscheidungen schafft. Für Siemens bilden menschliche Expertise, Industrial AI, der Digitale Zwilling und der Digital Thread gemeinsam die Grundlage für die nächste Entwicklungsstufe des Digital Enterprise.
Die rasante Entwicklung von KI- und Simulationstechnologien bedeutet, dass die Möglichkeiten in wenigen Jahren deutlich weiterreichen werden als heute. Unternehmen, die bereits jetzt Erfahrungen sammeln und erste Anwendungsfälle umsetzen, bauen wertvolles Wissen sowie die notwendigen Daten- und Prozessgrundlagen auf. Mit zunehmender Reife der Technologien steigt auch der Nutzen dieser Investitionen. Unternehmen, die frühzeitig Kompetenzen und Erfahrungen aufbauen, schaffen die Voraussetzungen, um zukünftige Potenziale von Industrial AI und Digitalem Zwilling schneller zu erschließen und erfolgreich in die Praxis zu überführen.
