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Industry of Things

Wie digitale Doppelgänger den Maschinen- und Anlagenbau revolutionieren

| Autor / Redakteur: Maurizio Canton / Matthias Back

Das Digital-Twin-Konzept ist keinesfalls neu; erste Vorläufer wurden von der Universität von Michigan schon 2001 vorgestellt. Zum Durchbruch verhalfen ihm jedoch erst jüngste Fortschritte bei der industriellen Vernetzung und der maschinellen Intelligenz.
Das Digital-Twin-Konzept ist keinesfalls neu; erste Vorläufer wurden von der Universität von Michigan schon 2001 vorgestellt. Zum Durchbruch verhalfen ihm jedoch erst jüngste Fortschritte bei der industriellen Vernetzung und der maschinellen Intelligenz. (Bild: gemeinfrei)

In fünf Jahren könnte ein Großteil der Welt von Geräten und Anlagen gelenkt werden, die über ihr privates Internet der Dinge vernetzt sind. Ihre Zahl könnte in die Milliarden gehen, und sie alle hätten einen virtuellen Doppelgänger. Ein Horrorszenario aus einem Science Fiction? Keinesfalls, wie die folgenden Erläuterungen zeigen.

Bis vor kurzem ließ sich die Performance von Produktionsanlagen nur überwachen, indem die von ihnen erzeugten Produkte physisch überprüft wurden. Dies hatte viele Nachteile. Es war nicht nur mühsam und zeitaufwendig – problematisch und teuer wurde es insbesondere dadurch, dass die Konstrukteure kaum eine Chance zur Nachbesserung ihrer Prototypen hatten, bevor sie das fertige Produkt in Händen hielten. Was auf dem Weg vom Ausgangsmaterial zum Endprodukt passierte, blieb im Wesentlichen verborgen.

Heute ist dies anders: Mikrosensoren und Spezialsoftware gestatten ein feinmaschiges Management von Fertigungsstraßen, mit ebenso signifikanten wie viel gepriesenen Effizienzgewinnen. Möglich wurde dies durch ein Konzept, bei dem jeder noch so kleine Aspekt eines Objekts erfasst und anhand dieser Daten in der Cloud in digitaler Form nachgebildet wird. Die Softwarerepräsentation des Objekts wird als Digital Twin, digitaler Doppelgänger, bezeichnet.

Event-Tipp der Redaktion Im siebten Jahr seines Bestehens entwickelt sich der Digital Plant Kongress zum Smart Process Manufacturing Kongress weiter und begleitet ab sofort als erste deutsche Netzwerkplattform den digitalen Transformationsprozess der deutschen Prozessindustrie in seiner vollen fachlichen Breite. Weitere Informationen zur Veranstaltung am 11./12. Oktober 2017 finden Sie auf unserer Eventseite.

Das Digital-Twin-Konzept ist keinesfalls neu; erste Vorläufer wurden von der Universität von Michigan schon 2001 vorgestellt. Zum Durchbruch verhalfen ihm jedoch erst jüngste Fortschritte bei der industriellen Vernetzung und der maschinellen Intelligenz. Mittlerweile haben Digital Twins das Internet der Dinge erobert und entwickeln sich schnell zur bevorzugten Technologie für die Digitalisierung der physischen Welt. Vereinfacht ausgedrückt werden dabei Daten zu Struktur, Kontext und Verhalten eines physischen Objekts mit einer Schnittstelle kombiniert, die Einblicke in Vergangenheit und Gegenwart sowie Vorhersagen zur Zukunft erlaubt.

Messbarer Nutzen von der Planung bis zur Produktion

Die digitale Kopie eines Produkts kann während des gesamten Entstehungsprozesses nach Belieben getestet, modifiziert und optimiert werden. Wenn das Produkt dann tatsächlich in die industrielle Fertigung geht, zeichnet es sich durch maximale Effizienz aus. Damit nicht genug: Indem der digitale Doppelgänger über die gesamte Produktlebensdauer wichtige Rückmeldung gibt, senkt er nicht die Prototyping- und Konstruktionskosten, sondern ermöglicht auch eine effektive Fehlervorhersage, geringere Wartungskosten und weniger Ausfallzeiten.

Das Digital-Twin-Konzept erlaubt Effizienzgewinne innerhalb der gesamten Produktionskette. Als Beispiel soll hier ein Windpark dienen, bei dem sämtliche Anlagen durch einen Digital Twin gedoppelt sind. Anhand der digitalen Abbilder kann jedes Windrad vor der Beschaffung und Montage präzise konfiguriert werden. Im laufenden Betrieb können die virtuellen Windräder dann anhand der Daten ihrer realen Gegenstücke die Stromerzeugung der Gesamtanlage optimieren, indem sie kleine Änderungen an Parametern wie Generatormoment oder Flügeldrehzahl vornehmen.

Die Vorteile von Digital Twins erschöpfen sich jedoch keinesfalls in der Optimierung von Produktionsprozessen – letztendlich können sie jeden Ablauf im Unternehmen effizienter gestalten. Komplexe Prozesse und Systeme erzeugen in der Regel große Datenmengen. Wenn mehrere dieser Prozesse oder Systeme z. B. über das Internet miteinander verknüpft werden, steigt die Anzahl der Daten exponentiell an. Mithilfe von Analytics-Software können diese Daten für prädiktive Aussagen genutzt werden, während eine Regelengine die Aussagen in konkrete Handlungen umsetzt.

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