Bei einem digitalen Zwilling handelt es sich um ein virtuelles Abbild eines physischen Produkts, Systems oder Prozesses, das mit Echtzeitdaten aus Sensorik und vernetzten Geräten (‚IoT‘) gespeist wird. Diese dynamischen Modelle ermöglichen es Unternehmen, verschiedene Szenarien zu simulieren, Optimierungsmöglichkeiten zu testen und Vorhersagen zu generieren – ohne dafür reale Abläufe unterbrechen zu müssen. So wird die physische Welt in einem digitalen Spiegelbild nachvollziehbar und unterstützt datenbasierte Entscheidungen mit hoher Genauigkeit.
Anwendung in der Linie
In alternden Produktionsumgebungen verschleißen Komponenten, was sich negativ auf die Effizienz auswirken kann. Digitale Zwillinge tragen zur Weiterentwicklung von Wartungskonzepten und Prozessoptimierungen innerhalb von Produktionslinien bei, indem sie Betriebsabläufe analysieren, auf Basis umfassender Daten verbessern und in zahlreichen Einsatzbereichen auch Einsparpotenziale erschließen. Die Technologie ermöglicht Echtzeiteinblicke in Produktionsprozesse und unterstützt die Optimierung der sogenannten ‚Operativen OEE‘ (Overall Equipment Effectiveness) durch Gegenüberstellung geplanter und tatsächlich umgesetzter Produktionskennzahlen (‚As-Planned‘ vs. ‚As-Manufactured‘). Solche Einblicke dienen sowohl der Identifikation von Fehlerquellen als auch bei der Ursachenanalyse etwaiger Qualitätsprobleme.
Im Dienst der Sustainability
Darüber hinaus kann der Einsatz digitaler Zwillinge nachhaltigkeitsbezogene Verbesserungen unterstützen. Beispiele hierfür sind die Senkung des Energie- und Wasserverbrauchs oder eine Reduktion von Abfällen. Zugleich kann die Anlagenführung zur erhöhten Betriebssicherheit beitragen – etwa durch Echtzeitüberwachung kritischer Parameter. Durch digital zugängliche Betriebsdaten ist zudem eine nachvollziehbare Dokumentation regulatorischer Anforderungen gegeben, was die Auditierbarkeit unterstützt.
KI und Cloud-Technologie
Digitale Zwillinge erzeugen große Datenmengen, deren Analyse durch den Einsatz künstlicher Intelligenz eine zentrale Rolle für den praktischen Nutzen spielt. Deep Learning-Ansätze ermöglichen es nun, Zusammenhänge aus Zeitreihendaten zu extrahieren und dabei sowohl strukturierte Daten (wie Sensordaten) als auch unstrukturierte Daten (beispielsweise Wartungsprotokolle) einzubeziehen. Auf Geräteeebene kommen sogenannte Knowledge Reasoner zum Einsatz, die Problemfelder identifizieren, während generative KI-Mechanismen der Verbesserung dieser Verfahren dienen. Diese Kombination aus digitalem Zwilling und KI unterstützt sowohl Echtzeitanalysen als auch anspruchsvolle Simulationsprozesse, etwa zur vorausschauenden Prozessoptimierung. Cloud-Plattformen bilden eine Grundlage für diese Funktionsweise, indem sie Speicherkapazitäten und Rechenleistung bereitstellen.
Mehr als nur Geld sparen
Digitale Zwillinge werden nicht nur im Kontext von Effizienzsteigerung oder Kostensenkung betrachtet, sondern finden auch Anwendung in Schulungs- und Sicherheitsfragen. Beispielsweise lassen sich realitätsnahe und risikoarme Lernumgebungen schaffen, in denen Bedienpersonal spezifische Fähigkeiten trainieren kann, ohne dass Produktionsprozesse davon betroffen sind. Gleichzeitig kann durch die fortlaufende Kontrolle technischer Zustände in Echtzeit die Betriebssicherheit erhöht und die Einhaltung regulatorischer Vorgaben unterstützt werden. Auch virtuelle Standortbegehungen und Inspektionsverfahren lassen sich so durchführen – was insbesondere für international tätige Unternehmen mit verteilten Produktionsstandorten eine potenzielle Vereinfachung darstellen kann.
Künftige Entwicklungen
Zunehmend rücken digitale Zwillinge und KI-getriebene Verfahren in das Zentrum industrieller Weiterentwicklungen. Zu den derzeit diskutierten Entwicklungen zählen vorausschauende Wartungskonzepte, adaptive Prozesssteuerung und die Nutzung hochauflösender Simulationen zur Verbesserung technischer Planung und Umsetzung. Beispielsweise lassen sich durch verbesserte Diagnoseverfahren und selbstregulierende technische Systeme Ausfallzeiten weiter verringern. In der Echtzeit-Optimierung kann KI dazu beitragen, Betriebsabläufe flexibel auf veränderte Produktionsbedingungen hin anzupassen. Gleichzeitig wird auf der Simulationsseite der Einsatz sogenannter High-Fidelity-Modelle beobachtet, die eine höhere Genauigkeit und bessere Prognosefähigkeit bieten. Auch Ansätze zur durchgängigen Steuerung von Lieferketten auf digitaler Basis finden vermehrt Anwendung, da sie Transparenz und Ausfallsicherheit in komplexen Versorgungsnetzen erhöhen können. Weitere Innovationslinien betreffen die automatisierte Qualitätskontrolle, bei der Inspektionen und Qualitätssicherung auf Basis prädiktiver Modelle durchgeführt werden, sowie die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine – etwa mithilfe von Schulungstechnologien wie Augmented oder Virtual Reality sowie sogenannter kollaborativer Robotik.
Hebel für Mass Customization
Im Kontext nachhaltiger Produktion werden digitale Zwillinge und KI vermehrt eingesetzt, um energetische Verbräuche zu optimieren und kreislaufwirtschaftliche Prinzipien in der Praxis umsetzbar zu machen. Die Möglichkeit, auf spezifische Kundenbedürfnisse mit individualisierten Systemen zu reagieren, wird unter dem Schlagwort Massenanpassung (Mass Customization) diskutiert – unterstützt durch flexible Fertigungsstrukturen. Zunehmend spielen datenbasierte Entscheidungsprozesse eine Rolle, bei denen Automatisierungssysteme zur Beschleunigung von Planungs- oder Steuerungsvorgängen beitragen. Dies erfordert mitunter tiefgreifende Integrationen in bestehende IT- und Sicherheitsarchitekturen – vor allem im Hinblick auf Cybersicherheit, die im digitalen Kontext der Produktion eine zentrale Schutzfunktion einnimmt. Für die Industrie 4.0 wird anhand des Reifegradmodells ein vierstufiger Entwicklungsverlauf skizziert: Sichtbarkeit, Transparenz, Vorhersagbarkeit und Implementierung. KI gilt als technologische Grundlage insbesondere für die letzten drei Entwicklungsstufen. Verfahren wie Knowledge Engineering, Machine Learning oder Deep Learning unterstützen digitale Zwillinge dabei, historische Daten zu nutzen und deren Modelle weiter zu präzisieren. Generative KI (GenAI) spielt dabei eine zunehmende Rolle: Sie kombiniert strukturierte und unstrukturierte Informationen – etwa Sensordaten – und soll dazu beitragen, kontextbasierte Analysen zu verbessern und benutzerfreundlichere Schnittstellen zu gestalten. Der Trend zur Verarbeitung solcher Anwendungen direkt am Endgerät (GenAI on Edge) gewinnt an Dynamik. Gleichwohl bedarf es weiterer Fortschritte bei Rechen- und Speicherressourcen, um diese Verfahren wirtschaftlich in breiten Anwendungskontexten umsetzbar zu machen. Das Zusammenspiel aus digitalen Modellen und intelligenten Technologien markiert eine relevante Entwicklungsperspektive für die Industrieproduktion der kommenden Jahre.
