Technische Hochschule Ingolstadt - OPUS 4
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Technische Hochschule Ingolstadt
Fakultät Wirtschaftsingenieurwesen
Studiengang Wirtschaftsingenieurwesen
Bachelorarbeit
Thema:
Digitaler Zwilling im Mittelstand – Ein Zukunftsmodell für die Produktionsplanung und
-steuerung?
Vor- und Zuname: Jakob Joseph Lorenz Hartl
ausgegeben am: 07.12.2020
abgegeben am: 01.02.2021
Erstprüfer: Prof. Dr. rer. pol. Andreas Jattke
Zweitprüfer: Prof. Dr.-Ing Martin Bednarz
Erklärung Ich erkläre hiermit, dass ich die Arbeit selbständig verfasst, noch nicht anderweitig für Prüfungszwecke vorgelegt, keine anderen als die angegebenen Quellen oder Hilfsmittel benützt sowie wörtliche und sinngemäße Zitate als solche gekennzeichnet habe. Ingolstadt, 28.01.2021 Vorname Name
Vorwort und Danksagung
Einen besonderen Dank möchte ich an die Firmen DETECON Consulting, DASSAULT Systemes
und DB Systel GmbH richten, welche mir ihre Studien zum Bereich digitale Zwillinge zur
Verfügung gestellt haben.
Ein weiterer Dank gilt meinem betreuenden Professor, Herrn Prof. Dr. rer. pol. Andreas
Jattke, der mir absolute Freiheit hinsichtlich Themenwahl und Herangehensweise in Bezug
auf mein Abschlussprojektes ließ.
III
Inhaltsverzeichnis
Vorwort und Danksagung.......................................................................................................... III
Abkürzungsverzeichnis .............................................................................................................. VI
Abbildungsverzeichnis ............................................................................................................... VI
1. Einleitung ................................................................................................................................ 1
1.1 Motivation ........................................................................................................................ 1
1.2 Ziel .................................................................................................................................... 2
1.3 Struktur der Arbeit ........................................................................................................... 2
2. Theoretische Grundlagen ....................................................................................................... 4
2.1 Definition digitaler Zwilling (DZ) ....................................................................................... 4
2.2 Architektur und Funktion eines DZ .................................................................................. 8
2.3 Voraussetzungen für die Integration eines DZ ............................................................... 11
2.4 Problemstellungen in Bezug auf DZ ............................................................................... 12
2.5 Herausforderung Gesamtsystem ................................................................................... 14
3. Anwendungsszenarien ......................................................................................................... 17
3.1 Einsatzzweck von DZ ...................................................................................................... 17
3.2 Umsetzungsbeispiele...................................................................................................... 17
3.2.1 Anwendung im Engineeringprozess ........................................................................ 17
3.2.2 Maschinenabnahme vor der Fertigstellung ............................................................ 18
3.2.3 Neukonfiguration während des Maschineneinsatzes ............................................. 19
4. Methoden ............................................................................................................................. 20
4.1 Erweiterte SWOT-Analyse .............................................................................................. 20
4.2 Literaturrecherche.......................................................................................................... 20
5. Auswertung und Ergebnisse ................................................................................................. 21
5.1 Erweiterte SWOT-Analyse .............................................................................................. 21
5.2 Einschätzung des Nutzungspotenzials und der Verfügbarkeit von DZ .......................... 24
IV5.3 Empfehlungen beim Einsatz von DZ ............................................................................... 28
5.3.1 Keine isolierte Technologie ..................................................................................... 28
5.3.2 Realistische Einschätzung des Aufwandes und der benötigten Rechenleistung .... 28
5.3.3 DZ als möglicher Treiber und Alleinstellungsmerkmal ........................................... 29
5.3.4 Langfristige Strategie von KMU in Bezug auf DZ ..................................................... 30
5.4 Chancen und Risiken im Überblick bezüglich DZ ........................................................... 31
5.4.1 Chancen ................................................................................................................... 31
5.4.2 Risiken ..................................................................................................................... 31
5.5 Ausgewählte Anbieter von DZ ........................................................................................ 32
5.5.1 Etablierte Anbieter .................................................................................................. 32
5.5.2 Newcomer ............................................................................................................... 36
6. Ausblick und Fazit ................................................................................................................. 39
6.1 Weiterentwicklung und Aussicht des DZ........................................................................ 39
6.2 Momentaner Industriehype oder Zukunftstechnologie ................................................ 40
Literaturverzeichnis .................................................................................................................. 43
VAbkürzungsverzeichnis
BIM ..............................................................................................Building Information Modeling
CPS ......................................................................................................... Cyberphysisches System
DT............................................................................................................................... Digital Twin
DZ....................................................................................................................... Digitaler Zwilling
eCl@ss ......................... Datenstandard für Klassifizierung von Produkten und Dienstleistungen
FMI ................................................................................................ Functional Mock-Up Interface
FMUs................................................................................................... Functional Mock-Up Units
IEC CDD .......................................................................................... IEC Common Data Dictionary
IESE ............................................................... Institut für Experimentelles Software Engineering
IIoT ................................................................................................... Industrial Internet of Things
IoT .....................................................................................................................Internet of Things
KI/AI ............................................................................................................ Künstliche Intelligenz
KMU ........................................................................................ Kleine und mittlere Unternehmen
NASA .................................................................National Aeronautics and Space Administration
PaaS ............................................................................................................ Platform as a Service
PLM ............................................................................................. Product Lifecycle Management
PPS ...................................................................................... Produktionsplanung und -steuerung
SaaS ............................................................................................................ Software as a Service
USP ............................................................................................................... Unique Selling Point
Abbildungsverzeichnis
Abbildung 1: Anteile kleine und mittlere Unternehmen 2018 nach Größenklassen in % ......... 2
Abbildung 2: Strukturelle Voraussetzungen eines digitalen Zwillings ....................................... 9
Abbildung 3: Ontologie zur Definition von Eigenschaften ....................................................... 16
Abbildung 4: Einflussfaktoren und Abhängigkeiten des digitalen Zwillings für KMU (in
Anlehnung des Trendmikrokosmos der DB Systel GmbH) ....................................................... 21
Abbildung 5: Abschätzung von Geschäftswert und Reifegrad der DZ mit ähnlichen Trends . 25
Abbildung 6: Points of Interest (POI) in NavVis Indoor Viewer................................................ 37
Abbildung 7: Etablierung des digitalen Zwillings in Unternehmen .......................................... 39
Abbildung 8: Entwicklung des digitalen Zwillings in Anlehnung an Willow Inc. ...................... 41
VI1. Einleitung
1.1 Motivation
Der technische und digitale Fortschritt eilt in der heutigen Zeit schnell voran. Beim Lesen von
gängigen Fachzeitschriften finden sich immer mehr Artikel zum Thema Industrie 4.0 und
Internet of Things (IoT).1 Diese Themen beziehen sich jedoch zumeist auf spezielle Bereiche
der einzelnen Industriezweige. So verhält es sich auch mit dem Thema, welches in dieser
Arbeit behandelt werden soll. Wer im Jahr 2018 in Google die Suchanfrage für „Digitale
Zwillinge“ auswertete, bekam 2,3 Millionen Ergebnisse. Für die Suchanfrage des englischen
Pendant „Digital Twins“ waren es immerhin schon 316 Millionen Ergebnisse.2 Wurde diese
Suche am Ende des Jahres 2020 wiederholt, so konnte festgestellt werden, dass sich die
Ergebnisse im deutschsprachigen Raum fast verfünffacht haben (11,4 Millionen Ergebnisse)
und die englischsprachigen Ergebnisse um weitere 165 Millionen gewachsen sind.3 Dieser
einfach Vergleich zeigt, dass das Interesse vor allem im deutschsprachigem Raum in den
letzten Jahren deutlich zugenommen hat. Zu bedenken ist dabei die wirtschaftliche Lage in
den Jahren 2019 und 2020, in denen einige MDAX- und TecDAX-notierte Unternehmen
herbe Rückschläge in Kauf nehmen mussten bedingt durch den Ausstieg von Großbritannien
aus der EU, der Schwächung der Handelsbeziehungen mit den USA unter der Präsidentschaft
Trumps sowie den globalen Einschränkungen, unter anderem von Handelsgütern durch die
Corona-Pandemie.4 5 All diese Ereignisse haben der deutschen Industrie, aber vor allem auch
den kleinen und mittleren Unternehmen (KMU), welche mit 2,6 Millionen Unternehmen
(siehe Abb. 1, S. 2) das tragende Fundament der deutschen Wirtschaft sind, gezeigt, wie
wichtig und entscheidend eine schnelle und fokussierte Anpassung an verschiedene
Situationen ist.6 7 Eine vielversprechende und zukunftsweisende Methode, auch im Hinblick
auf die voranschreitende Digitalisierung der weltweiten Wirtschaft, ist die Implementierung
eines Digitalen Zwillings (DZ) oder auch Digital Twin (DT) genannt.
1
(Rüsche, 2020)
2
(Köhler, 2018)
3
(Google Scholar, 2020)
4
(finanzen.net, 2015 - 2020)
5
(LYNX, Dividendenkalender, MDAX, TecDAX, 2019 - 2020)
6
(Statistisches Bundesamt, 2020)
7
(von Elm, 2020)
1Abbildung 1: Anteile kleine und mittlere Unternehmen 2018 nach Größenklassen in % 8
1.2 Ziel
Diese Arbeit soll die primären Merkmale und die dazugehörigen Entwicklungsmöglichkeiten
aufzeigen, welche eine Integration eines digitalen Zwillings in die Produktion,
Produktionsplanung sowie -steuerung von kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) mit
sich bringt. Ein besonderer Fokus wird dabei auf die Fachbereiche Anlagen- und
Maschinenbau gelegt. Ferner soll diese Arbeit als Anhaltspunkt und Entscheidungsgrundlage
dienen und die KMU dabei unterstützen, sich mit dem Themengebiet „digitale Zwillinge“ und
deren Interaktion mit der Industrie 4.0 auseinanderzusetzen. So können neue
Geschäftsmodelle wahrgenommen und innovative Aufgabenfelder sowie optimierte
Produktionsprozesse für zukünftige Projekte oder Handlungsentscheidungen entwickelt
werden.
1.3 Struktur der Arbeit
In dem nachfolgenden Kapitel „Theoretische Grundlagen“ wird zunächst erläutert, was der
Begriff „digitaler Zwilling“ bedeutet und auf welchem strukturellen Aufbau er sich bewegt.
Außerdem wird auf Funktionsweise und Anforderungen für die Integration in ein
8
(Statistisches Bundesamt, 2020)
2bestehendes System eingegangen, genauso wie auf mögliche Problemstellungen und die
nicht zu unterschätzende Herausforderung, mehrere digitale Zwillinge so einzusetzen, dass
sie ein Teil des bereits vorhandenen Gesamtsystems werden. In Kapitel 3 werden mögliche
Anwendungsszenarien z.B. Einsatzzweck und verschiedene Umsetzungsbeispiele aufgezeigt.
Ab dem Kapitel 4 werden die angewendeten Methoden kurz erläutert und anschließend die
hervorgebrachten Erkenntnisse aufgeschlüsselt und wiedergegeben. Des Weiteren werden
in Kapitel 5 Empfehlungen sowie ausgewählte Anbieter von digitalen Zwillingen behandelt.
Zum Schluss sind mögliche Ausblicke bezüglich Weiterentwicklung des digitalen Zwillings und
das Fazit dieser Arbeit zu lesen.
32. Theoretische Grundlagen
2.1 Definition digitaler Zwilling (DZ)
Diese Arbeit kann mit einer Besonderheit begonnen werden, denn bis jetzt gibt es noch
keine einheitliche Definition des Begriffs „digitaler Zwilling“. Anwender und Experten sind
sich nur in dem Punkt einig, dass der digitale Zwilling oder auch digital Twin genannt das
Abbild eines Produktes oder auch eines Prozesses der realen Abbildung ist, wobei beides
noch nicht einmal existieren muss.9
Eine der ersten Definitionen und Grundanwendungen eines digitalen Zwillings tauchte im
Programmbericht der National Aeronautics and Space Administration (NASA) auf. Im Jahr
2012 veröffentlichte die NASA mit dem Titel „Technology Area 11 – Modeling, Simulation,
Information – Technology & Processing Roadmap“ eine Möglichkeit, zukünftige Projekte im
Vorfeld digital zu simulieren und weitere Parameter einfließen zu lassen. Somit verband die
NASA eine bestimmte Aufgabenstellung mit einer möglichen Herangehensweise und setzte
damit einen wichtigen Grundstein des zukünftigen digitalen Zwillings.10
Nach Meinung von Herrn Dr. Thomas Kuhn, der Division Manager Embedded Systems im
Fraunhofer IESE (Institut für Experimentelles Software Engineering) ist, ist ein digitaler
Zwilling, im Gegensatz zu früheren Revolutionen von einzelnen neuen Technologien, ein viel
bahnbrechenderer Wandel, da alle Fertigungsprozesse durchgehend digitalisiert werden
können. In Zukunft sollen die digitalen Zwillinge alle relevanten Produkte, Werkstücke und
Geräte einer Industrie 4.0-Produktion beschreiben.11 Prof. Dr.-Ing. Rainer Stark vom
Frauenhofer-Institut für Produktionsanlagen und Konstruktionstechnik (IPK) geht davon aus,
dass in Zukunft jede Fabrik zweimal existieren wird. Durch das zweite digitale Abbild könnten
Produktionsplaner, Produktenwickler und noch andere beteiligte Schnittstellen ein genaues
Bild der Produktionslinie erstellen und somit bevorstehende Probleme frühzeitig erkennen
und gegebenenfalls lösen. Des Weiteren wird zum ersten Mal ein „digitaler Schatten“ der
einzelnen Produkte erwähnt, welcher durch Betriebs-, Zugangs- und Prozessdaten erzeugt
wird. Durch eine intelligente Verbindung, die aus einem Simulationsmodell, verschiedenen
Algorithmen, einer Wechselbeziehung der einzelnen Komponenten und weiteren
9
(Klostermeier, Haag, & Benlian, 2018)
10
(Shafto, et al., 2012)
11
(Dr. Kuhn & Schnicke, Digitale Transformation: Aufbau der Industrie 4.0-IT-Infrastruktur, 2020)
4Bestandteilen besteht, wird diese intelligente Verbindung zu12 „[…] einer einzigartigen
Instanz eines universalen digitalen Vorlagemodells und dessen individuellem digitalem
Schatten.“13
Um die Bedeutungen dieser Definitionen eines digitalen Zwillings mit dessen digitalen
Schatten zu verdeutlichen, nahm Prof. Dr. Frank T. Piller ein Beispiel aus dem Alltag. Wer
eine Geschäftsreise plant und herausfinden möchte, wo der Zielort liegt und wie lange die
Reise dorthin dauert, nimmt wohl kaum noch eine Landkarte oder einen Stadtplan heraus.
Nein, er gibt in Google Maps den Namen ein und lässt sich die Route anzeigen. Das digitale
Abbild der Karte in Google Maps ist sozusagen der digitale Zwilling (die simulierte Karte). Das
ist schon seit einigen Jahren Standard sowohl im Unternehmensbereich als auch im privaten
Bereich. Der Unterschied ist aber, in Google Maps werden in der Suchanfrage Echtzeitdaten
einkalkuliert, sprich die momentane Verkehrslage zu einer bestimmten Uhrzeit, Baustellen,
alternative Routen usw., was in diesem Beispiel der digitale Schatten ist. Und genau dieser
Schatten, diese reale Verknüpfung mit Bewegdaten des digitalen Abbilds (in diesem Fall die
Landkarte) führt zur Bereicherung der Anwender.14
Es spielt letztendlich keine Rolle, ob ein digitaler Zwilling für personenbezogene oder
maschinelle Einsatzzwecke Anwendung findet, in beiden Fällen steht das Ziel einer
effizienteren Gestaltung einer bestimmten Situation. Gerade im Anlagen- oder
Maschinenbau sind effiziente Arbeitsschritte notwendig, da die einzelnen Bereiche
beginnend von der Konstruktion bis hin über die Planung einzelner Schaltvorgänge oder der
Steuerungsentwicklung jeweils zeitlich getaktet sind und Hand in Hand ineinandergreifen
müssen. Jedes Unternehmen, das z.B. ein neues Produkt in die bestehende Fertigungsline
aufnehmen möchte, muss im Vorfeld wissen, wie kompatibel dieses Produkt in der Linie
fährt und mit welchen einzelnen Zeiten (Durchlaufzeit des Produktes oder auch Taktzeiten)
in den verschiedenen Stationen zu rechnen ist. Auch ein nicht zu unterschätzendes Thema in
der Produktionsplanung und -steuerung (PPS) ist die Einplanung der Instandhaltung
einzelner Anlagen oder Maschinen. Eine Instandhaltung sollte einen Fertigungsprozess so
wenig wie möglich aufhalten oder sogar blockieren. Doch zu oft fallen vor allem in KMU
Anlagenteile oder Maschinen unerwartet und nicht kalkuliert aus. Dies führt dann zu
12
(Prof. Dr.-Ing. Stark, 2017)
13
(Prof. Dr.-Ing. Stark, 2017)
14
(Prof. Dr. Piller, 2020)
5zeitlichen Engpässen des Auftrages und im schlimmsten Fall zu Strafzahlungen des
Unternehmens. Die Instandhaltungsplanung konfrontiert auch hier das Fachpersonal immer
wieder mit neuen Herausforderungen. Des Weiteren hat die schnellstmögliche
Inbetriebnahme von Fertigungslinien eine hohe Bedeutung nicht nur für den Maschinenbau,
sondern auch für den Anlagenbauer. So möchte jeder Anlagenbauer, dass seine Anlage
schnellstmöglich und fehlerfrei in Betrieb genommen wird. In all diesen Fällen kann ein
digitaler Zwilling unterstützen und ein wertvoller Begleiter in der Planung und
Planungsdurchführung sein. Der digitale Zwilling ermöglicht es, die verschiedenen Bereiche
und deren verbundene Ziele, wie z.B. Terminierung, Kapazitätsauslegung oder
mengenbezogene Auslegung miteinander zu vernetzen und so eine ineinandergreifende
Planung zu gewährleisten.
Prof. Dr. Rainer Stark vom Frauenhofer-Institut für Produktionsanlagen und
Konstruktionstechnik brachte es in einem Interview zum Thema: „Die DNA des digitalen
Zwillings“ auf den Punkt und sagte: „Bislang fand die Wertschöpfung ausschließlich in der
realen Welt statt. Der digitale Zwilling legt nun den Grundstein dafür, dass Unternehmen
Informationen aus dem wahren Produktleben zurückgespiegelt bekommen und diese
weiterverarbeiten können. Damit erhalten Modelle, die bislang lediglich am Beginn der
Entwicklungskette standen, einen neuen Wertschöpfungsanteil und begleiten ein Produkt
über den gesamten Lebenszyklus hinweg.“15
Noch zu erwähnen ist das „Mittelstand 4.0-Kompetenzzentrum Hannover“, das unter
anderem vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi) gefördert wird und ein
Teil der Förderinitiative „Mittelstand 4.0 – Digitale Produktions- und Arbeitsprozesse“ mit
dem Schwerpunkt „Mittelstand-Digital – Strategien zur digitalen Transformation der
Unternehmensprozesse“ ist. Das Zentrum Mittelstand 4.0 hat sich darauf spezialisiert,
digitale Zwillinge für die Produktionsplanung in KMU umzusetzen und betont die Vorteile. So
lassen sich im Vorfeld Optimierungspotenziale für die Produktion einschätzen, ebenso die
zusätzlichen Anwendungsmöglichkeiten der Materialflussanalyse auf Investitions- und
15
(Koesling & Pfeiffer, 2018)
6Kapazitätsplanung.16 Eine weitere zu erwähnende Initiative des Bundesministeriums für
Bildung und Forschung ist das Programm „InnoSentriS – Ein Innovationsforum Mittelstand“,
welches das Potenzial der digitalen Zwillinge für KMU erkennt. Ferner ist die Förderinitiative
ein zentrales Element des Zehn-Punkte-Programms „Vorfahrt für den Mittelstand“, in dem
die Innovationsdynamik im deutschen Mittelstand weiter gestärkt werden soll. Weiter heißt
es in der Publikation: „Der Digitale Zwilling revolutioniert die Entwicklung, die Fertigung und
den Betrieb von Produkten und Anlagen. Insbesondere die fertigende Industrie in
Deutschland (Wertschöpfungsanteil 2018: 25,8 Prozent) muss diese Entwicklung anführen,
um ihre weltweiten Spitzenpositionen zu verteidigen. Das Innovationsforum InnoSentriS stellt
eine branchenübergreifende und nachhaltige Plattform für die verschiedenen Spezialisten aus
Wirtschaft und Wissenschaft zur Verfügung .“17 Ein Hauptziel dieser Plattform ist es, dass sich
KMU mit dem Thema „digitaler Zwilling“ auseinandersetzen und sich zugleich mit anderen
Firmen vernetzen, um so einen zukunftsträchtigen Innovationsverbund für KMU zu bilden.18
Der Schluss dieses Kapitels soll sich mit den ersten Zahlen und den ersten Prognosen
befassen. So spiegeln einige große Technologiekonzerne, z.B. Siemens die Ergebnisse des IT-
Analyse- und Marktforschungsinstitut Gartner wieder, welches behauptet, „dass bereits
2021 die Hälfte der größeren Industrieunternehmen den digitalen Zwilling einsetzen und ihre
Effektivität so um zehn Prozent steigern können.“19 Auch eine Umfrage von McKinsey ergab,
dass die befragten Unternehmen mit der Implementierung von künstlichen Intelligenzen (KI)
explizit in der Umfrage für die Bereiche des Supply-Chain-Management und der Fertigung
von Kosteneinsparungen von über 25 Prozent ausgehen.20
16
(Mittelstand 4.0-Kompetenzzentrum Hannover, 2020)
17
(Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF), 2019)
18
(Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF), 2019)
19
(Siemens, 2018)
20
(McKinsey & Company, 2019)
72.2 Architektur und Funktion eines DZ
Ein weiterer Grund, weshalb die Einführung eines digitalen Zwillings für KMU immer
interessanter wird, ist, dass ein digitaler Zwilling mit einfacher und auch preiswerter Sensorik
erzeugt werden kann. So braucht es z.B. für die virtuelle Darstellung eines Prozessflusses nur
eine Stereokamera, eine Handykamera mit Tiefensensor oder einen Laserscanner, um ein
3D-Punktwolkenmodell darzustellen.21 Sonstiges ist für die virtuelle Wiedergabe eines
Produktes in diesem Beispiel nicht nötig. Eine weitere und nicht zu unterschätzende
Komponente des digitalen Zwillings sind die virtuellen Sensoren. Ein virtueller Sensor
ermöglicht es, Daten zu erfassen, die ein realer Sensor in einem Modell nur kostenintensiv
oder gar nicht bekommen würde. Schon allein diese Komponente erzeugt eine beobachtbare
Effizienzsteigerung. Dies wird ermöglicht durch die modellhafte Abbildung des digitalen
Zwillings und dessen Umgebung. Durch z.B. das oben genannte 3D-Punktwolkenmodell kann
der virtuelle Sensor mit realen Informationen aus seiner Umwelt versorgt werden. Ein reales
Beispiel ist der digitale Zwilling einer Schmierstoffpumpe einer CNC-Fräse. Wenn
Informationen von Flüssigkeitsdichte und Geschwindigkeit gegeben sind, lassen sich die
Reaktionen innerhalb der Pumpe simulieren und geben den Systemzustand sowie das
Verhalten der Pumpe an einer bestimmten Position wieder. Dadurch lassen sich eine
Darstellung und eine Analyse an einem bestimmten Punkt wiedergeben, was mit realen
Sensoren nicht möglich wäre. Somit kann der digitale Zwilling eine verbesserte Kontrolle des
Pumpenverhaltens der realen Pumpe ermöglichen und z.B. die richtige Schmierstoffmenge
zu der gewünschten Bearbeitungsmethode fördern, damit das zu bearbeitende Werkstück
optimal gekühlt wird, ohne unnötige Ressourcen zu verschwenden (ähnlich verhält es sich
z.B. bei dem Mischen von flüssigen oder halbflüssigen Medien unter Berücksichtigung der
Menge bzw. des Gewichtes).22 Kurz gesagt, ein digitaler Zwilling besteht aus Daten und
Algorithmen, die wiederum durch Sensoren aus der realen Welt gefüttert werden. Durch die
Vernetzung des physischen Objekts mit dem digital erzeugten Objekt können beide
gleichförmig weiterentwickelt werden. All das basiert auf dem Grundgedanken des Internet
of Things, Big Data und maschinellem Lernen. Der weitere Einsatz einer künstlichen
Intelligenz (KI) hilft, um z.B. Datenmengen zu sortieren und diese miteinander in Verbindung
21
(Prof. Dr.-Ing. Denkena, Storawa, Sommer, Dr. Stjepandic, & von Soden, 2020)
22
(Klostermeier, Haag, & Benlian, 2018)
8zu stellen und gegebenenfalls auszuwerten (siehe unten,
Abb. 2).23
Abbildung 2: Strukturelle Voraussetzungen eines digitalen Zwillings24
Im Anlagenbau oder speziell bei komplexen Produktionsanlagen gibt es die Möglichkeit,
digitale Zwillinge als modulare Konzepte zu verwenden. Hierbei besteht ein digitaler Zwilling
aus mehreren einzelnen digitalen Zwillingen. Im Fall einer Produktionsanlage und deren
Planung können drei grundlegende Zwillinge unterteilen werden:
• Digitaler Produktzwilling (als CAD- oder 3D-Modell)
• Digitaler Produktionszwilling (Maschine, Werkzeug und Programme)
• Digitaler Leistungs- oder Ausführungszwilling (Produktions- bzw.
Qualitätskennzahlen, Lieferzeiten und Produktionszeiten)
Nicht in jedem Fall macht es Sinn, mehrere digitale Zwillinge speziell in KMU einzuführen, da
vor allem berücksichtigt werden muss, dass bei komplexen Modellen einzelner digitaler
Zwillinge auch große Datenmengen benötigt werden. Dementsprechend müssen
Datenbanken (aus dem Big-Data-Umfeld) zum Einsatz kommen, welche wiederum mit
zusätzlichen Serviceleistungen verbunden sind. In KMU kann es durchaus hilfreich sein, wenn
„nur“ einzelne Anlagenbereiche oder -teile mit einem digitalen Zwilling digital geschaffen
werden.25
23
(Heil, 2019)
24
(Klostermeier, Haag, & Benlian, 2018)
25
(Dipl.-Ing. (FH) Luber & Litzel, 2018)
9Die Ausgabe der Informationen eines digitalen Zwillings kann im klassischen Sinn geschehen
durch die Wiedergabe einfacher Listen oder die selektive Darstellung von Kennzahlen durch
ein Cockpit. Bei Anlagen mit externen Schnittstellen kann auch der Einsatz von Panels bzw.
Tablets hilfreich sein, um bildhafte Darstellungen für externes oder internes
Wartungspersonal zu generieren und so den notwendigen Zeitaufwand zu reduzieren.
Ferner kann das externe Wartungspersonal die benötigten Informationen im Vorfeld abrufen
oder sich zusenden lassen, wodurch unnötige Verzögerungen z.B. durch
Ersatzteilbeschaffung minimiert werden. Eine weitere Möglichkeit der Visualisierung des
digitalen Zwillings kann mit Hilfe einer Augmented Reality Umgebung erfolgen. Durch den
Einsatz spezieller 3D-Brillen oder ganzer 3D-Räume/Umgebung wird die Anlage, ein
Anlagenteil oder verschiedene Maschinenkomponenten detailliert visualisiert und somit ein
Einblick unabhängig vom eigenen Standpunkt gewonnen.26
Die Hauptaufgabe eines digitalen Zwillings ist es, ein „[…] realitätsnahes Modell zum
Anfassen [zu erzeugen und …] simuliert nicht nur das geometrisch korrekte Aussehen,
sondern auch das tatsächliche Verhalten aller vorhandenen Anlagen.“27 Als Ziel soll die
Realität mit der Virtualität der Anlage oder Maschine verschmelzen und dadurch
Transparenz innerhalb komplexer Vorgänge geschaffen werden. Darüber hinaus ist der
digitale Zwilling einer der wichtigsten Werkzeuge, um cyberphysische Systeme kurz CPS in
der Entwicklung zu forcieren.28 Ein cyberphysisches System ist ein Verbund aus
informatischen und softwaretechnischen Komponenten unter Verwendung von
mechanischen sowie elektronischen Teilen. Durch die Vernetzung der Teile sind sie
imstande, eigenständige Entscheidungen zu treffen und sich gegenseitig Anweisungen zu
geben. Die Basis der Entscheidungen sind Informationen, die letztendlich von digitalen
Zwillingen getroffen werden. Das ist auch der große Nutzen für Prozesssteuerungs- und
Automationssysteme, da es nicht nur möglich ist, einzelne Bestandsteile abzubilden, sondern
auch ganze Produktionslinien.29 Dies ermöglicht, dass digitale Zwillinge bereits weit vor dem
ersten Produktionsschritt eingesetzt werden können, um zu prüfen, ob die geplante Anlage
ein z.B. neu geplantes Produkt fahren kann oder auch, ob veränderte Anlagen bzw.
26
(Virtual Reality Magazin, 2020)
27
(Prof. Dr.-Ing. Stark, 2017)
28
(Prof. Dr.-Ing. Stark, 2017)
29
(Produktion, 2012)
10Fertigungsstellen z.B. durch Modernisierung einer Fräsmaschine oder der Schweißanlage
virtuell in Betrieb genommen werden können. Hierbei sollten Ausfallzeiten und
Rekonfigurationen möglichst gering gehalten werden. Die Vernetzung der gesamten Anlage
mit den einzelnen Komponenten ermöglicht nicht nur, dass die gesamte Prozesskette
abgebildet und somit unterstützt wird, sondern auch die Einhaltung der Qualitätsparameter
oder die Planung und Einhaltung von Fertigungssequenzen.30
2.3 Voraussetzungen für die Integration eines DZ
Um das volle Potenzial eines digitalen Zwillings zu nutzen, gibt es einige Voraussetzungen bei
der Integration des Zwillings in der Produktion. Die Basis für die Implementierung eines
digitalen Zwillings sind IoT-Plattformen, die sicherstellen, dass die Echtzeitdaten den
virtuellen Wegbegleiter zum Leben erwecken. Die IoT-Plattform, die oft auch von
Serviceanbietern als Cloudservice angeboten wird, ist die Basis, auf der der digitale Zwilling
entworfen, entwickelt, getestet, eingesetzt und verwaltet wird. Es ist zu beachten, dass alle
Veränderungen, welche am realen Produkt oder System stattfinden, sich wieder im digitalen
Abbild spiegeln, damit beide Varianten gleichartig sind.31 Um ein Informationsmodell zu
erstellen, welches für ein digitales Abbild notwendig ist, werden alle bekannten
Informationen über den gesamten Lebenszyklus benötigt. Damit dies gewährleistet wird,
gibt es die Möglichkeit, den digitalen Zwilling in die gewünschte Anlage oder Maschine zu
integrieren und dadurch die benötigten Informationen zu erhalten. Ein weiterer Pluspunkt
für die Erstellung eines Informationsmodells ist, dass das Grundgerüst des Planungsmodells
schon vorgegeben ist, welches für die Betriebsanlage bzw. Maschine erstellt wird. Das
Planungsmodell dient als eine Art Blaupause der realen Anlage und verschwindet nicht nach
Einrichtung des digitalen Zwillings in der „Schublade“, sondern dient als Grundlage für alle
weiteren Anpassungen. Alle Informationen, die aus einem Planungsmodell gewonnen
werden, werden auch „Asset“ genannt. Assets können aber auch z.B. herzustellende
Produkte, Werkstücke oder Geräte sein. Der digitale Zwilling kumuliert die in der physischen
Umgebung erzeugten Daten und ermöglicht so das Experimentieren mit diesen. Dadurch
30
(Prof. Dr.-Ing. Stark, 2017)
31
(Heil, 2019)
11werden Einblicke möglich, die als verbesserte Konfiguration der realen Maschine oder
Anlage zurückgespiegelt werden können. Somit spielt die Pflege von Assets, z.B. das
physikalische Asset des Anlageninformationsmodells, eine wichtige Rolle. Denn dadurch ist
es möglich, dauerhaft Anlagen oder Maschinen zu optimieren und Daten aufeinander
abzustimmen.32
2.4 Problemstellungen in Bezug auf DZ
Nur die reine Einführung eines digitalen Zwillings-Konzepts reicht nicht aus. Um das volle
Potenzial zu nutzen, wird eine zu jedem Aufgabengebiet passende IT-Infrastruktur benötigt.
So macht es bei manchen Anlagen Sinn, dass der digitale Zwilling komplett in einer Cloud
gespeichert wird, aber nur dann, wenn Daten nicht häufig aktualisiert werden müssen.
Werden regelmäßig mehrere Datenpakete von verschiedenen Anlagenteilen in einer Cloud
gespeichert, um diese innerhalb kurzer Zeit wieder für andere Anwendungen zur Verfügung
zu stellen, wird dies, auch abhängig von der Datengröße, zu einem enormen Datenverkehr
führen. Dieser Aufwand kann leicht zur Überlastung der Kommunikationsinfrastruktur der
Anlage führen und im schlimmsten Fall einen Ausfall erzeugen. Im umgekehrten Beispiel
reicht es, wenn ein Datenabgleich von statischen oder weniger akuten Anforderungen in
größeren regelmäßigen Abständen in einer Cloud gespeichert und dann bei Bedarf
abgerufen werden kann. So muss z.B. die Füllstandshöhe von Ausgleichs- bzw.
Vorratsbehältern von Gleitringdichtungen nicht sekündlich mit dem Server vor Ort erfasst
werden, sondern bei laufendem Prozess in etwa fünfminütigen Abständen. Die dritte
Möglichkeit ist ein hybrides Szenario zwischen Cloud und Serverspeicherung, wobei in
diesem Fall der Ansatz von verteilten digitalen Zwillingen und der passenden Infrastruktur
vorhanden sein muss.
Eine weitere Problemstellung in Bezug auf digitale Zwillinge ist die nicht einheitliche
Definition des Anlagenlebenszyklus. Es werden dabei unterschiedliche und auch
unabhängige Anlagenzyklen unterschieden. So gibt es den Prozess-Lebenszyklus, den
Anlagenstruktur-Lebenszyklus und zum Schluss den Asset-Lebenszyklus der Anlage bzw. der
32
(Schnicke & Dr. Kuhn, 2020)
12Maschine/n. In einer Anlage kann der ausgeführte Prozess geändert werden, ohne dabei die
Anlagenstruktur zu verändern. Wie vorangehend erwähnt, sind die Zyklen der Anlage bzw.
Maschinenparts unabhängig voneinander. So verhält es sich auch mit den Assets der
einzelnen Anlagen oder Maschinen. Ein Asset richtet sich danach, wie gut es der
Anforderung der Anlagen- bzw. Maschinenstruktur gerecht wird. Wird zum Beispiel eine
Komponente einer Maschine oder einer Anlage ausgetauscht, so besitzt diese neue
Komponente ihr eigenes Asset sowie ihren eigenen Lebenszyklus (z.B. von Haltbarkeit des
Ersatzteils bis hin zur Leistungskurve usw.) und wird aufgrund dieses passenden Assets als
geeignete Komponente in der Anlage/Maschine ausgewählt. Eine Veränderung der Struktur
von Anlage bzw. Maschine wird nicht gewünscht.
Oft wird nicht richtig wahrgenommen, dass bei der erstmaligen Planung einer Anlage oder
bei Abläufen von Vorgängen eine Methode oder Modell als Referenz zur Anwendung kam.
Ein oder mehrere digitale Zwillinge müssen bestmöglich zu diesem Modell passen. Einen
digitalen Zwilling als Gesamtmodell in das vorhandene Modell bzw. in eine vorhandene
Struktur zu integrieren, ist in den meisten Fällen sehr aufwendig und führt selten zum
gewünschten Ergebnis bei den vorhandenen Teilmodellen. Hier kann der Ansatz von
Objektverknüpfungen auf Datenebene oder Dienstsysteme hilfreich sein, wie es manche
Start-Ups oder andere Firmen anbieten (siehe Kap. 5.5, S. 32). Um den digitalen Zwilling
überhaupt anwenden zu können, werden selbstverständlich auch Werkzeuge benötigt,
welche die passenden Schnittstellen besitzen, um die vorliegenden Informationen
weiterzugeben. Das ist zu beachten, wenn z.B. Mikrofräswerkzeuge von unterschiedlichen
Herstellern vorhanden sind. So sollen diese die passenden Schnittstellen zur eigenen
Maschine haben, ansonsten müssten zusätzliche Implementierungen erarbeitet oder
zugelegt werden, die den Informationsfluss unterstützen. Dieser zusätzliche Schritt ist mit
Extrakosten verbunden, die meist durch den Kauf von passenden Werkzeugen reduziert
werden können.
Ein nicht zu unterschätzendes Thema ist die Sicherheit bei dem Einsatz von digitalen
Zwillingen bzw. allgemein von Themen, welche sich rund um digital vernetzte Anlagen und
Maschinen in Unternehmen handeln. Im Dezember 2020 hat das US-Sicherheits-
unternehmen „Forescout“ einen Bericht veröffentlicht, in dem es eine Reihe von
gravierenden Sicherheitslücken bei vernetzten Steueranlagen, Medizingeräten und anderen
13vernetzten Geräten entdeckte. Weiter heißt es: „Von den Schwachstellen, die unter dem
Namen „Amnesia:33“ zusammengefasst werden, seien Organisationen und Unternehmen auf
der ganzen Welt betroffen […].“33 Ein Hauptgrund der Sicherheitslücken ist ein fehlerhaft
umgesetztes technisches Internet-Protokoll TCP/IP, welches die Übertragung und den
Austausch von Datenpaketen regelt.34 Dabei sind ca. 150 Anbieter weltweit betroffen und
rund 14 Anbieter in Deutschland. In der Forschungsarbeit stellte die Firma Forescout 33
neue Schwachstellen fest, davon seien vier als kritisch zu sehen. Das Fatale an den
Sicherheitslücken ist, dass Unbefugte sich Zugriff auf firmeninterne Daten erschleichen oder
schlimmer noch, das vorhandene System verwenden können, um Anlagen zu überlasten
oder Kontrolle über einzelne Maschinen zu übernehmen. Laut dem Bundesamt für Sicherheit
(BSI) konnten alle Unternehmen, welche sich auf diese Hinweise rückmeldeten, die
Schwachstellen beheben.35 Hierbei ist auch zu beachten, dass es nicht immer möglich ist,
Sicherheitsupdates sofort anzuwenden, da diese in einer laufenden Fertigung zu
ungewollten Problemen oder Veränderungen führen können. Im Ganzen betrachtet ist das
Aufkommen und das Beseitigen von Fehlern ein kontinuierlicher und sich durch Anwendung
stetig verbessernder Prozess. Das gilt auch bei der Integration von digital vernetzten
Maschinen und Anlagen. Letztendlich nützen die daraus resultierenden Vorteile mehr, als
dass sie schaden.
Ein weiteres Problem ist, dass ein digitaler Zwilling allein als Geschäftsmodell keinen
Mehrwert liefert bzw. nicht zur Wertschöpfung beiträgt. Nur wenn der digitale Zwilling in ein
vorhandenes System implementiert wird, trägt er durch die Analyse und Selektion der
notwendigen Daten sowie der Simulation einen Mehrwert im Unternehmen bei. Der
Mehrwert des digitalen Zwillings ist aber immer vom Prozess bzw. vom Produkt abhängig.
Dadurch kann keine einheitliche Definition des sogenannten digitalen Mehrwertes bestimmt
werden.36
2.5 Herausforderung Gesamtsystem
Ein nicht zu unterschätzender Aufwand ist zum Ersten die Integration mehrerer digitaler
Zwillinge in einem System und zum Zweiten die Vereinheitlichung passender Schnittstellen.
33
(Dernbach, 2020)
34
(Elektronik-Kompendium, 2020)
35
(Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik, 2020)
36
(Klostermeier, Haag, & Benlian, 2018)
14Die fertigende Industrie wird durch Anwendung und Anpassung der vorliegenden Prozesse
die Implementierung und Entwicklung übergreifender Schnittstellen fordern und mit
Austausch aufkommender Start-Ups geeignete Lösungen finden. Mögliche Unternehmen
sowie Dienstleister im Bereich digitaler Zwillinge folgen im Kap. 5.5, S. 32. Damit
verschiedene digitale Zwillinge, auch evtl. von verschiedenen Anbietern, miteinander
kooperieren können, wurde das „Functional Mock-Up Interface“ (FMI) aufgebaut. Durch FMI
ist es möglich, dass Co-Simulationen von Modellen und der Austausch von Modellen in
verschiedenen Entwicklungs- sowie Planungsszenarien stattfinden. Das FMI ist als
unabhängiger Industriestandard entwickelt worden, wodurch verschiedene
Simulationssoftware miteinander gekoppelt werden kann, die auch als Functional Mock-Up
Units (FMUs) bezeichnet werden. Als nahtloser Funktionsbaustein kann das FMI bei der
Integration und der Umsetzung von mehreren digitalen Zwillingen zu einer Einheit dienen.
Des Weiteren werden Verhaltensmodelle, welche zur Steuerung und Regelung verwendet
werden, von FMI unterstützt. So besteht z.B. die Möglichkeit, mit der Integration von
Simulink und auch Stateflow die Mehrkörpersimulation darzustellen. Die meisten FMI
werden als „Plug and Model“ Modell angeboten und unterstützen dabei Bereiche, wie z.B.
die virtuelle Inbetriebnahme, Maschinenauslegung, Entwicklung komplexer
Softwarestrukturen, Emulation kritischer Anlagenteile (Hardware in the loop) oder auch
statistische Datenauswertung usw.37
Weiterhin ist zu beachten, dass der Datenaustausch von dem technisch Integrierten Modell
auch zu dem integrierten digitalen Zwilling passt. FMI Standards gewährleisten zwar eine
werkzeugunabhängige und durchgängige Simulation, doch kann eine solche Umsetzung
durch den fehlenden Datenaustausch der einzelnen Simulationen scheitern. Bei digitalen
Zwillingen ist die oberste Priorität, dass erstens alle notwendigen Daten vorhanden sind und
zweitens diese von allen vorhandenen Zwillingen/Modellen gleich interpretiert werden. Dies
ist nur möglich, wenn alle Daten einheitlich definiert werden. Um dies sicherzustellen, wird
ein semantisches Verständnis der vorhandenen Daten benötigt. Einen möglichen
Lösungsansatz bieten die Ontologien. Unter Ontologie ist der Versuch zu verstehen, Daten
für Maschinen „lesbar“ zu machen, damit Maschinen mithilfe bestimmter Datenbanken, z.B.
aus deren bestehenden Wissensbeständen Informationen extrahieren oder dadurch neue
37
(B&R, 2020)
15Instanzen von Informationen generieren. Zwei der geläufigsten Varianten sind eCl@ss und
das IEC Common Data Dictionary (IEC CDD). Beide stellen den fehlerfreien Austausch von
Daten zwischen verschiedenen Herstellersystemen sicher. Die Ontologie spielt soweit eine
wichtige Rolle, da sie die bereitgestellten Daten des digitalen Zwillings vergleicht und diese
auf Elemente der Ontologie festsetzt (siehe unten, Abb. 3). Dabei wird ermöglicht, dass
einzelne Elemente miteinander verglichen und auch weitere Eigenschaften der Elemente
festgehalten werden können. Nur durch den Abgleich der Elemente mit verschiedenen
Ontologien können Ähnlichkeiten der Elemente festgestellt werden, da es bis jetzt keine
Ontologie gibt, die alle Eigenschaften von vorgegebenen Elementen beschreibt.38
Abbildung 3: Ontologie zur Definition von Eigenschaften39
38
(Dr. Kuhn, Digitaler Zwilling, 2017)
39
(Dr. Kuhn, Digitaler Zwilling, 2017)
163. Anwendungsszenarien
3.1 Einsatzzweck von DZ
Wie zum Teil in dem vorangegangenen 2. Kapitel „Theoretische Grundlagen“ beschrieben
wurde, bietet der digitale Zwilling vielfältige Einsatzzwecke in den Bereichen der
Produktionsplanung, Anlagenentwicklung mit der verbundenen Steuerung sowie
Produktentwicklung, Logistikplanung und der Qualitätssicherung bis hin zur digitalen
Absicherung von Produkten und Anlagen. Der Grundansatz eines jeden digitalen Zwillings
verfolgt dabei immer zwei Punkte, erstens die Unterstützung der Entwicklung oder der
Planung und zweitens die Wiedergabe eines oder mehrerer Prozesse durch eine Simulation.
Mit der ständigen Weiterentwicklung und den technischen Möglichkeiten wurde der digitale
Zwilling immer leistungsstärker. Eine weitere Errungenschaft bei der Anwendung von
digitalen Zwillingen ist der Einsatz im Bereich des Product Lifecycle Management kurz PLM.
Kurz gesagt, beschäftigt sich das PLM mit der durchgehenden Analyse, Optimierung sowie
der ständigen Kontrolle der Produktlebenszyklen. Der digitale Zwilling ist bestens geeignet,
diese virtuell abzubilden und kann somit eine Hilfestellung für KMU sein bei der neuen oder
weiterführenden Planung in den Bereichen der Produktion, Produktdesign bis hin zu
Serviceleistungen von Produkten oder Maschinen.
3.2 Umsetzungsbeispiele
Im Folgenden sollen Einsatzmöglichkeiten von digitalen Zwillingen exemplarisch aufgeführt
werden.
3.2.1 Anwendung im Engineeringprozess
Mithilfe des digitalen Zwillings einer geplanten Maschine oder Fertigungsanlage können im
Vorfeld durch Bereitstellung bzw. Vergleich von produktspezifischen Daten die
Ablaufsequenzen der einzelnen Fertigungsschritte simuliert und auch gleich optimiert
werden. Somit ist es möglich, auf die Erstellung der ersten Prototypen (von Maschinen oder
Maschinenteile) zu verzichten. Dies bringt nicht nur Einsparungen von Ressourcen, sondern
auch Zeitersparnisse, da einzelne Schritte der realen Optimierung wegfallen
(z.B. Zwischenprobeläufe nach Anpassungen usw.). Durch die im Vorfeld erfolgten
17Anpassungen und Optimierungen können auch neue Erkenntnisse abgeleitet werden, die
möglicherweise schon bei vorherigen Prozessschritten (z.B. in der Konstruktion)
berücksichtigt werden können. Ein mögliches Ziel eines KMU kann sein, dass die reale
Prototypenentwicklung komplett vermieden wird und nur noch im digitalen Rahmen
stattfindet.40
3.2.2 Maschinenabnahme vor der Fertigstellung
Eine gängige Praxis für Werkzeugmaschinenhersteller ist es, dass Werkzeugmaschinen,
zumindest Teile davon, individuell für den Betreiber entwickelt werden. Um die Maschine für
die gewünschten Anwendungsprozesse optimal auszulegen, sind einige Gespräche und
Anpassungen mit dem zukünftigen Betreiber unumgänglich. Damit der Maschinenhersteller
seine möglichen Umsetzungen nach den Wünschen des Auftraggebers im Vorfeld zeigen und
zugleich darstellen kann, hilft auch ihm der Einsatz eines digitalen Zwillings. Durch den
Zwilling ist es möglich, die virtuell konstruierte Maschine im Vorfeld z.B. in den
Ablaufprozessen des Kunden zu integrieren und abzunehmen. So wird ersichtlich, ob die
gewählten Ansätze der Umsetzung den Anforderungen des Kunden gerecht werden. Der
Hersteller kann mithilfe der visuellen Präsentation seiner simulierten Umgebung zugleich
sein Pflichtenheft mit dem Kunden durchgehen und anstehende Fragen diesbezüglich klären.
Das alles führt erstens zu einer wesentlich transparenteren Absprache und zweitens ist das
finanzielle Risiko des Maschinenherstellers für eine Fehlentwicklung auf ein Minimum
beschränkt. Ein weiterer Pluspunkt liegt in der Terminierung der Erstellung und Übergabe
des Auftrags, da dieser durch die Verfolgung der einzelnen Prozessschritte wesentlich
genauer geplant und bestimmt werden kann. Es wird angenommen, dass eine Zeitersparnis
von bis zu 25% für die Inbetriebnahme gesamter Anlagen erreicht werden kann. Dies alles
ermöglicht dem Anbieter, sich weiter von der Konkurrenz abzuheben und beschert dessen
Kunden einen möglichen weiteren Unique Selling Point (USP).41
40
(Siemens, 2019)
41
(MDF & Co Magazin, 2020)
183.2.3 Neukonfiguration während des Maschineneinsatzes
Um den Einsatz von einer Maschine in der Fertigung anzupassen, muss diese gestoppt
werden, um sie neu zu programmieren. Die Anpassung bzw. die Programmierung der
Maschine durch den zuständigen Mitarbeiter kann dabei einige Stunden dauern. Durch die
Einführung eines virtuellen Abbilds wird diese Unproduktivität umgangen. Der digitale
Zwilling bildet den Arbeitsprozess der Maschine digital ab und ermöglicht es somit,
Anpassungen im virtuellen Rahmen durchzuführen und zu simulieren. Somit verrichtet die
Maschine ihre Arbeit und wird gleichzeitig durch den Maschinenbediener angepasst. Durch
die „virtuelle Maschine“ werden auch mögliche Grenzen bei der Fertigung sofort ersichtlich.
Die Anwendung des digitalen Zwillings kann eine Produktivitätssteigerung im laufenden
Betrieb von bis zu 10% und eine Zeitersparnis beim Aufstellen bzw. beim Einrichten der
realen Maschine von bis zu 80% ermöglichen.42 43
42
(Siemens, 2019)
43
(Obermaier, 2019)
194. Methoden
4.1 Erweiterte SWOT-Analyse
Die erweiterte SWOT-Analyse wurde in dieser Arbeit angewendet, um dem Leser mit einem
Blick das Gesamtbild des momentanen Ist-Zustandes im Bereich des digitalen Zwillings zu
vermitteln. Im Fokus steht die Anwendung in Produktionsprozessen, wie z.B. Planung,
Steuerung und Handhabung von Unerwartetem in KMU. Es werden Stärken, Schwächen
sowie Chancen und Bedrohungen unter Berücksichtigung verschiedener
Rahmenbedingungen aufgezeigt. Dadurch können anwendungsspezifische Maßnahmen,
auch unabhängig von den hier aufgezeigten Ergebnissen, abgeleitet werden.
4.2 Literaturrecherche
Da das Thema digitaler Zwilling in der Großindustrie vor allem in Verbindung mit IoT und
Industrie 4.0 in den letzten Jahren immer mehr als Grundlage von Diskussionen und
Fachartikeln war, führten einige Marktforschungsunternehmen diesbezüglich Studien und
Umfragen durch. Das war auch der Anlass für diese Arbeit, sich auf die Auswertung und
genauere Recherche in Bezug des digitalen Zwillings für KMU hauptsächlich in den Bereichen
Maschinen- und Anlagenbau zu beziehen, sich damit auseinanderzusetzen und zu
hinterfragen. Bei der Recherche und Auswertung wurden hauptsächlich Studien, Berichte,
Fachartikel und Zeitungsartikel aus diversen Datenbanken (z.B. Wiso oder Key Technologies
in Bavaria usw.) oder Druckmedien verwendet. Durch die Auswertung der vorhandenen
Medien war es möglich, eine bessere Einschätzung des Nutzungspotenzials sowie die
Verfügbarkeit von digitalen Zwillingen hinsichtlich KMU abzuleiten. Des Weiteren kann
dadurch der digitale Zwilling als eventueller neuer Technologietrend für den Einsatz im
Maschinen- bzw. Anlagenbau besser eingeordnet und Chancen wie Risiken dargelegt
werden. Letztendlich wird durch das Herausarbeiten von etablierten und auch neuen
Anbietern von digitalen Zwillingen, je nach Anwendungsgebiet und -verfahren, dem Leser
eine Strategie für den Umgang sowie Empfehlungen in Bezug auf digitale Zwillinge und deren
Anwendung gegeben.
205. Auswertung und Ergebnisse
5.1 Erweiterte SWOT-Analyse
Abbildung 4: Einflussfaktoren und Abhängigkeiten des digitalen Zwillings für KMU (in Anlehnung des Trendmikrokosmos der
DB Systel GmbH)44
44
(DB Systel GmbH, 2020)
21Die direkte Beziehung des realen Objekts und des digitalen Zwillings bezüglich auf den
Lebenszyklus ermöglicht die durchgehende Steuerung und Optimierung von komplexen
Anlagen, Maschinen sowie Systemen bis hin zu Unternehmensprozessen. Der digitale
Zwilling könnte sich in den nächsten Jahren in einigen Industrien zu einem kritischen
Erfolgsfaktor (z.B. in der Wartung und Instandhaltung) entwickeln. Die Möglichkeit der
Echtzeitüberwachung und das dadurch verbundene zeitige Erkennen von Problemen oder
Störungen bestimmter Komponenten bietet eine nicht zu unterschätzende Zeit- und
Kostenersparnis. Eines der wichtigsten Ziele der KMU ist es, deren Leistungsfähigkeit und die
damit verbundene Kapitaleffizienz zu steigern. Eine Analyse von Gartner geht davon aus,
dass bereits bis zum Ende des Jahres 2021 die Hälfte der großen Industrien digitale Zwillinge
im Einsatz haben werden und dadurch eine Effizienzsteigerung von 10% erreicht werden
wird.45 Mit der Simulation von physischen Objekten durch exakte Echtzeitdatenmodellierung
wird gewährleistet, dass z.B. keine kritischen Ressourcen benötigt werden. Außerdem
können in einem laufenden Prozess Veränderungen von relevanten Parametern angepasst
bzw. deren Auswirkungen zeitnah als Ergebnisse dargestellt werden. Probeläufe und
Versuche sind durch die reine Simulation in Verbindung mit den Umgebungsdaten bzw.
Echtzeitdaten wesentlich einfacher durchzuführen. Dies gilt besonders für den Zeitaufwand
und die damit verbundenen Kosten von Personal und Maschinenanpassung. Auch kleine
Unternehmen, die ihr Changemanagement outgesourct haben, können von der Einführung
eines digitalen Zwillings profitieren. Der digitale Zwilling unterstützt und optimiert bezüglich
der Planung nicht nur die Ressourcennutzung, sondern auch die Steuerung und Planung von
Lieferketten sowie der Durchlaufzeiten. Dadurch können die verschiedenen Prozesse so
materialschonend und störungsfrei wie möglich gestaltet werden.
Ein weiteres Effizienzpotential hat der digitale Zwilling in der Kombination mit künstlicher
Intelligenz und Human Machine Interfaces. So besteht die Möglichkeit einer erhöhten
Nutzereffizienz von bis zu fünf Prozent in einem Zeitraum von 10 bis 15 Jahren. Dies wird
abgeleitet durch die damit erreichte intelligentere und leichtere Entscheidungsunterstützung
und die Reduzierung von Fehlentscheidungen z.B. durch digitale Assistenten. Der digitale
Assistent könnte in Verbindung mit dem digitalen Zwilling z.B. die simulierte Darstellung
einer Werkstattfertigung mit den einzelnen benötigten Arbeitsschritten ermöglichen.
45
(Kerremans, Burke, Cearley, & Velosa, 2019)
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