Der digitale Zwilling entwickelt sich zunehmend zu einer tragenden Säule der digitalen Transformation industrieller Produktionsprozesse. In Verbindung mit künstlicher Intelligenz und dem Industrial Internet of Things-Infrastrukturen entsteht eine neue Qualität industrieller Steuerungssysteme: Erfahrungswissen von Mitarbeitenden wird mit objektiven Echtzeitdaten aus der Fertigung verknüpft, um eine fundierte Entscheidungsgrundlage zu liefern. Die Fähigkeit, kontinuierliche Rückmeldungen aus dem laufenden Betrieb in Echtzeit zu verarbeiten und daraus unmittelbar handlungsleitende Impulse abzuleiten, ermöglicht Transparenz über Produktionsprozesse hinweg und versetzt Unternehmen in die Lage, flexibel und präzise auf interne wie externe Veränderungen zu reagieren.
Datenmodell und Kontextualisierung
Damit ein digitaler Zwilling effektiv arbeiten kann, benötigt er Zugriff auf ein intelligentes, semantisch strukturiertes Datenmodell. Dieses umfasst sowohl explizite, sensorisch erfasste Datenströme aus Maschinen und Anlagen als auch implizites Wissen aus früheren Entscheidungsprozessen, etwa aus Erfahrungswerten von Mitarbeitenden oder typischen Reaktionsmustern auf Störungen. Die Kombination beider Datenquellen ermöglicht eine kontextuelle Bewertung von Situationen und eine proaktive Steuerung.
Systemarchitektur und Funktionslogik
Die Grundlage für adaptive, digitale Zwillinge in der Fertigungssteuerung bildet eine modulare Systemarchitektur, die aus funktional differenzierten Komponenten besteht:
- Der Observer erfasst kontinuierlich Prozessdaten und Zustände aus dem physischen Produktionsumfeld. Diese Daten werden in strukturierter Form gespeichert und bilden die Basis für alle weiteren Analysen.
- Der Explanator nutzt semantische Informationsmodelle, um auf Basis der Beobachtungsdaten Abweichungen vom erwarteten Systemverhalten zu erklären. Dabei kommen sowohl regelbasierte als auch dynamisch lernende Modelle zum Einsatz, die Ursache-Wirkungs-Zusammenhänge identifizieren.
- Der Evaluator bewertet mögliche Handlungsoptionen, um Abweichungen unter Berücksichtigung von Zielgrößen, Systemgrenzen und vergangenen Entscheidungen zu bewerten. In der Praxis kommen dabei einfache Entscheidungsbäume bis hin zu mehrkriteriellen Bewertungsverfahren zur Anwendung.
- Der Decision Maker wählt aus den bewerteten Alternativen eine geeignete Maßnahme aus. Dabei werden typischerweise Optionen wie ‚Abwarten‘, ‚Parameteranpassung‘, ‚Konfigurationswechsel‘ oder ‚Delegation‘ berücksichtigt. Die Entscheidung kann regelbasiert, heuristisch oder durch KI unterstützt erfolgen.
- Der Executor bereitet die Umsetzung der Maßnahme vor und übergibt sie an den Actuator, der die physische Ausführung innerhalb des Systems realisiert, sei es durch Anpassung von Maschinenparametern oder durch Kommunikation mit übergeordneten oder parallelen Systemen.
Diese Architektur ermöglicht kurzzeitige Anpassungen im laufenden Betrieb – automatisiert und situationsabhängig. Im Zusammenspiel mit digitalen Zwillingen, die verschiedene Konfigurationszustände digital repräsentieren, können Maßnahmen zudem vorab simuliert und hinsichtlich ihrer Wirksamkeit geprüft werden. Damit entstehen lernfähige, selbstoptimierende Systeme, die nicht nur reaktiv, sondern zunehmend auch prädiktiv agieren.
Echtzeitreaktion in der Lernfabrik
Ein Beispiel für die Umsetzung bietet ein in einer Lernfabrik entwickeltes cyber-physisches Produktionssystem. Die Architektur gliedert sich in aufeinander abgestimmte Module, die gemeinsam eine geschlossene Steuerungsschleife bilden. Der Observer erfasst kontinuierlich Betriebsdaten, der Explanator analysiert Abweichungen vom Sollzustand und der Evaluator prüft mögliche Handlungsoptionen unter Berücksichtigung vorheriger Entscheidungen und aktueller Parameter. Der Decision Maker wählt auf dieser Basis die optimale Strategie und überträgt diese an Executor und Actuator, die die Umsetzung in der Anlage übernehmen. In einem konkreten Anwendungsfall an einer Mensch-Roboter-Arbeitsstation identifizierte das System beispielsweise eine abfallende Leistungskennzahl, analysierte semantisch relevante Einflussgrößen wie Ermüdung oder Störung und veranlasste eine automatische Anpassung des Arbeitstakts. Die neue Konfiguration wurde ohne manuelles Eingreifen umgesetzt. Dieses Beispiel verdeutlicht die Stärke des digitalen Zwillings, operative Prozesse nicht nur zu beobachten, sondern aktiv zu gestalten.
Während IIoT-Plattformen vor allem der Aggregation und Verfügbarkeit von Daten dienen, stellt der digitale Zwilling die semantische Ebene bereit, die für eine sinnvolle Interpretation und operative Nutzung dieser Daten notwendig ist. Die Kombination beider Elemente eröffnet neue Möglichkeiten der Fertigungssteuerung: Rückmeldungen aus dem laufenden Betrieb werden in Echtzeit erfasst, bewertet und direkt in Steuerungsentscheidungen überführt. Daraus entsteht eine adaptive Systemarchitektur, die sich an veränderte Anforderungen, schwankende Auslastungen oder technische Abweichungen eigenständig anpassen kann. Unternehmen erhalten so die Möglichkeit, ihre Produktionsprozesse kontinuierlich zu verbessern, Engpässe frühzeitig zu erkennen und Optimierungspotenziale auszuschöpfen. Gleichzeitig unterstützt der digitale Zwilling dabei, aus jedem Zyklus zu lernen und dieses Wissen in zukünftige Prozessentscheidungen einfließen zu lassen.
Strategische Relevanz
Auch vor dem Hintergrund des demografischen Wandels und der sich verändernden Arbeitswelt erhält der digitale Zwilling strategische Relevanz. Gehen Mitarbeitende in Rente, geht Erfahrungswissen verloren. Digitale Zwillinge bieten hier einen Ansatz, um dieses Wissen strukturiert zu erfassen, zu sichern und über Systemgrenzen hinweg verfügbar zu halten. Durch die enge Verzahnung von Echtzeitdaten mit Erfahrungswissen entsteht eine lernfähige Steuerungsebene, die flexibel auf Unwägbarkeiten reagieren kann und gleichzeitig als Wissensspeicher dient.
Die Entwicklung hin zu selbststeuernden, adaptiven Fertigungssystemen wird entscheidend durch die Verfügbarkeit semantisch angereicherter Datenmodelle und die Fähigkeit zur Echtzeitanalyse geprägt. Der digitale Zwilling fungiert dabei als Bindeglied. Seine Fähigkeit, Datenkontexte herzustellen, menschliche Entscheidungslogiken nachzuvollziehen und diese in aktuelle Situationen zu überführen, macht ihn zu einer Schlüsselkomponente im zukünftigen Produktionsumfeld. Besonders dort, wo hohe Komplexität und variable Anforderungen aufeinandertreffen, zeigt sich sein Potenzial: etwa bei der schnellen Umrüstung von Anlagen, der individuellen Anpassung von Lieferketten oder der Simulation von Produktionsalternativen im Rahmen strategischer Entscheidungsfindung.
Autor:
Prof. Dr. Günter Bitsch ist
Gesellschafter und Geschäftsführer bei
der Becos GmbH.
