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Digital Twins

Ein digitaler Zwilling ist ein virtuelles Modell oder Abbild eines realen Vermögenswerts oder einer Produktionsanlage in der industriellen Welt. Diese virtuelle Kopie wird verwendet, um das Verhalten und die Leistung des realen Objekts in einer digitalen Umgebung zu simulieren und zu analysieren. Der Begriff „Digitaler Zwilling“ wird häufig in verschiedenen Industriezweigen verwendet, z. B. in der Fertigung, der Automobilindustrie, der Luft- und Raumfahrt und im Smart Home. Das Konzept des Digitalen Zwillings gewinnt im Rahmen von Industrie 4.0 zunehmend an Bedeutung, da es die Simulation des gesamten Lebenszyklus eines Produkts oder einer Anlage ermöglicht. Digitale Zwillinge werden für verschiedene Zwecke eingesetzt, vom Engineering über die autonome Produktion bis hin zum Asset Management.

Mithilfe eines digitalen Zwillings können Unternehmen ihre Effizienz steigern, Kosten senken und Prozesse optimieren. Das Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA hat maßgeblich zum Einsatz von Digital Twins in der Praxis beigetragen. Durch die Verknüpfung mit dem Internet der Dinge (IoT) können Digitale Zwillinge auch Daten aus der realen Welt in Echtzeit sammeln und so noch genauere Simulationen ermöglichen. Durch den Einsatz digitaler Zwillinge können Unternehmen ihre Effizienz steigern, indem sie den Zustand und die Leistung ihrer Anlagen in Echtzeit überwachen. So können sie frühzeitig auf Probleme reagieren und die Wartung optimieren. Digitale Zwillinge können beispielsweise helfen, Ausfallzeiten zu reduzieren und die Verfügbarkeit von Anlagen zu verbessern. Darüber hinaus bieten digitale Zwillinge viele Vorteile während des gesamten Produktlebenszyklus, von der Entwicklung bis zur Entsorgung.

Wie funktioniert es?

Ein Digitaler Zwilling funktioniert durch die Integration von Daten und Modellen. Physische Objekte oder Systeme werden mit Sensoren ausgestattet, die kontinuierlich Daten erfassen. Diese Daten werden in Echtzeit an die digitale Nachbildung übertragen. Durch die Nutzung von Algorithmen und Modellen können Unternehmen die gesammelten Daten analysieren und Prognosen über das Verhalten und die Leistung des realen Objekts erstellen. Diese Modelle basieren oft auf physikalischen Gesetzen, statistischen Methoden und maschinellem Lernen.

Die Erstellung eines Digitalen Zwillings umfasst mehrere Schritte:

  1. Datenintegration: Erfassung von Echtzeitdaten über Sensoren.
  2. Modellierung: Erstellen eines digitalen Modells basierend auf den erfassten Daten.
  3. Simulation: Verwendung des Modells, um das Verhalten und die Leistung des physischen Objekts zu simulieren.
  4. Analyse: Auswertung der Simulationsergebnisse zur Optimierung und Vorhersage.

Wer braucht einen Digitalen Zwilling?

Digitale Zwillinge sind vielfältig und bieten viele Vorteile in der digitalen Welt. Wer benötigt einen Digitalen Zwilling? Dieses Schlüsselkonzept, auch bekannt als Digitaler Zwilling, kann ein virtuelles Abbild eines materiellen oder immateriellen Objekts oder Vermögenswerts modellieren, z.B. im Anlagenbetrieb oder im Produktlebenszyklus. Die Technologie des Digitalen Zwillings ermöglicht es, Ausfallzeiten zu minimieren und einen vollständigen digitalen Überblick über ein Objekt zu erhalten. Unternehmen, die von Fraunhofer entwickelte Digitale Zwillinge wie die Asset Administration Shell einsetzen, profitieren von einer durchgängigen digitalen Abbildung und zahlreichen Anwendungsfeldern, z.B. im Bereich Industrie 4.0. Digitale Zwillinge werden in vielen Branchen und Anwendungen eingesetzt, u.a:

Industrie und Fertigung:
Unternehmen in der Fertigungsindustrie nutzen Digitale Zwillinge, um Produktionsprozesse zu optimieren, Wartungsbedarfe vorherzusagen und die Effizienz zu steigern. Durch die Simulation von Produktionslinien können Engpässe identifiziert und behoben werden, bevor sie auftreten.

Automobil- und Luftfahrtindustrie:
In der Automobil- und Luftfahrtindustrie werden Digitale Zwillinge verwendet, um Prototypen zu testen, ohne physische Modelle zu erstellen. Dies reduziert die Entwicklungskosten und die Zeit, die benötigt wird, um neue Produkte auf den Markt zu bringen.

Smart Home:
Im Bereich Smart Home können Digitale Zwillinge verwendet werden, um die Effizienz und den Komfort von Haushaltsgeräten zu optimieren. Ein Digitaler Zwilling eines Smart Homes kann die Nutzung von Energie, Heizung, Kühlung und Beleuchtung simulieren, um den Energieverbrauch zu minimieren und den Komfort zu maximieren.

Stadtplanung und Bauwesen:
Digitale Zwillinge helfen bei der Planung und Verwaltung von städtischen Infrastrukturen. Durch die Simulation von Verkehrsflüssen, Energieverbrauch und Umweltauswirkungen können Städte effizienter und nachhaltiger gestaltet werden.

Gesundheitswesen:
Im Gesundheitswesen ermöglichen Digitale Zwillinge die personalisierte Medizin, indem sie virtuelle Modelle von Patienten erstellen. Diese Modelle können verwendet werden, um Behandlungspläne zu testen und vorherzusagen, wie ein Patient auf eine bestimmte Therapie reagieren wird.

Energie:
Energieversorger verwenden Digitale Zwillinge, um die Leistung von Kraftwerken und Stromnetzen zu überwachen und zu optimieren. Dies hilft, Ausfälle zu vermeiden und die Energieeffizienz zu verbessern.

Vorteile

Ein Digitaler Zwilling bietet zahlreiche Vorteile, darunter:

  • Verbesserte Effizienz: Durch die Analyse und Optimierung von Prozessen können Unternehmen ihre Effizienz steigern und Kosten senken.
  • Vorhersage und Prävention: Digitale Zwillinge ermöglichen die Vorhersage von Wartungsbedarfen und die Vermeidung von Ausfällen, bevor sie auftreten.
  • Schnellere Produktentwicklung: In der Produktentwicklung können Digitale Zwillinge dazu beitragen, den Entwicklungsprozess zu beschleunigen und Kosten zu senken, indem virtuelle Prototypen anstelle physischer Modelle verwendet werden.
  • Nachhaltigkeit: Durch die Optimierung von Prozessen und Systemen können Digitale Zwillinge dazu beitragen, den Ressourcenverbrauch zu reduzieren und nachhaltigere Praktiken zu fördern.

Anwendungsfälle im Smart Home

Im Smart Home können Digitale Zwillinge vielfältige Anwendungen finden:

  • Energieverwaltung: Optimierung des Energieverbrauchs durch Simulation und Analyse von Nutzungsverhalten.
  • Geräteoptimierung: Überwachung und Steuerung von Haushaltsgeräten, um deren Effizienz zu maximieren.
  • Sicherheit: Simulation von Sicherheitsbedrohungen und Entwicklung von Strategien zu deren Abwehr.
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