Digital Twins

Wie der Begriff vielleicht schon andeutet, sind digitale Zwillinge digitale Abbilder von physischen Gegenständen, wie industrieller Ausrüstung und Maschinen, Fahrzeugen, aber auch Gebäuden und medizinischen Patientinnen und Patienten. Die im Englischen auch Digital Twins genannten identischen Kopien bieten eine Vielzahl von Möglichkeiten in Industrieanwendungen, die für Unternehmen von Vorteil sind, da sie enorme Ressourcen sparen.

Denn durch die Anwendung eines digitalen Zwillings können Produktionsprozesse optimiert werden und Probleme wie autonomes Fahren anhand existierender Daten erfasst und gelöst werden, bevor sie in der physischen Realität überhaupt entstehen.

Doch wie genau entsteht so ein Digital Twin? Er entsteht, indem Daten über den digital abzubildenden physischen Gegenstand erfasst und in das digitale Modell eingespeist werden. Dies geschieht mithilfe von Sensoren. So kann der digitale Zwilling das Verhalten des Originals in Echtzeit überwachen und die Reaktion in alternativen Szenarien errechnen, oder sogar Prognosen geben, wie sich der Gegenstand in der Zukunft verhalten würde. An Digital Twins von Automobil-Prototypen lassen sich dadurch kleinste Detailänderungen simulieren, um die Auswirkungen auf die Aerodynamik oder den Fertigungsprozess zu testen.

Auch können Auswirkungen von Katastrophen wie Erdbeben oder Überschwemmungen auf einzelne Gebäude und Infrastrukturen großer Städte simuliert werden. Die Anwendungsmöglichkeiten von Digital Twins sind abhängig vom Kontext der Nutzung vielfältig.

In der Industrie 4.0, die eine höhere Automatisierung und Datenaustausch in der Fertigung anstrebt, bieten Digital Twins vielseitige Vorteile. Sie werden zur vorbeugenden Wartung von Maschinen und zur Prozessoptimierung eingesetzt und bei der Daten von Geräten analysiert werden. So kann bestimmt werden, wann die nächste Wartung durchgeführt werden sollte.

Durch die Digitalisierung der Produktionslinie werden zudem Daten aus allen Aspekten der Fertigung gesammelt, was eine Überwachung der Produktionslinie ermöglicht.

Außerdem kann ein digitaler Zwilling in Echtzeit relevante Informationen sammeln, mit denen die finalen Fertigungsprozesse verbessert werden. Konkrete Anwendungsfälle sind zum Beispiel das Vermeiden eines Maschinenausfalls während Spitzenproduktionszeiten, oder Anwendungen des autonomen Fahrens.