Was bringt ein digitaler Zwilling?

Digitale Zwillinge sind unverzichtbar für die Digitalisierung. Sie machen "Was-wäre-wenn"-Analysen im virtuellen Raum möglich. Was hinter digitalen Zwillingen steckt, haben wir kompakt erklärt. 

×

Als digitale Zwillinge werden "digitale Repräsentanten von physischen oder nichtphysischen Objekten der realen Welt" bezeichnet, wie es im Nachschlagewerk 350 Keywords Digitalisierung heißt. Dabei ist es unerheblich, ob das Gegenstück in der realen Welt bereits existiert oder zukünftig erst existieren wird. Digitale Zwillinge beinhalten Daten und Algorithmen, häufig Simulationsmodelle, die ihr Gegenstück aus der realen Welt akkurat beschreiben. Sie sind Schlüsselelement für den Informationsaustausch über Unternehmen hinweg.

Weltweit setzt sich die Technologie des digitalen Zwillings immer stärker durch, wie eine aktuelle Umfrage von Altair, an der weltweit mehr als 2.000 Fachleute teilnahmen, herausgefunden hat. Nach Angaben des Unternehmens, das im Bereich Computational Science und künstliche Intelligenz (KI) tätig ist, würden fast drei von vier Unternehmen (69 %) digitale Zwillinge bereits einsetzen. Und zwei von drei Befragten (67 %) erwarten, dass Digital-Twin-Lösungen physische Prototypen in den nächsten sechs Jahren überflüssig machen werden. 

Effizientere Produktentwicklung

Digitale Zwillinge bieten branchenübergreifend eine große Anzahl verschiedenartiger Einsatzmöglichkeiten, wie Porsche und die TU Dresden im Artikel Datenmodell digitaler Zwillinge im Automobil aus der ATZelektronik 9-2021 betonen. Dazu gehören unter anderem Zustandsüberwachung, vorhersagende Analysen, Betriebsoptimierung, virtuelle Validierung, Dokumentation sowie dezentralisierte Steuerung.

Der prominenteste Anwendungsbereich von digitalen Zwillingen ist heute die Produktionstechnik. "Der digitale Zwilling bildet Entwicklung und Fertigung von Produkten oder Produktionsanlagen über den gesamten Lebenszyklus ab und ermöglicht die Vorhersage des Verhaltens, die Optimierung der Nutzung während des Betriebs sowie das Umsetzen von Erkenntnissen aus früheren Design- und Produktionserfahrungen", fasst Urban August von Siemens PLM Software im Kommentar Digitaler Zwilling für mehr Effizienz aus der ATZproduktion 1/2019 die Vorzüge des digitalen Zwillings zusammen. Damit werde er für Produkt, Produktion und Performance unverzichtbar, um das "Digital Enterprise" zu verwirklichen. Wie sich digitale Zwillinge zum Beispiel in der additiven Fertigung einsetzen lassen, erklären Forscher des Fraunhofer ILT im Buchkapitel Digitaler Zwilling im Produktlebenszyklus additiv gefertigter Komponenten aus dem Handbuch Industrie 4.0: Recht, Technik, Gesellschaft. 

Auch in der Automobilindustrie setzt man auf den digitalen Zwilling. Die digitalen Doppelgänger helfen zum Beispiel, die enorme Komplexität der Entwicklung autonomer Fahrzeuge besser zu bewältigen, wie Siemens im Artikel Digitaler Zwilling für die Entwicklung autonomer Fahrzeuge aus der ATZelektronik 3-2021 erklärt. Hersteller könnten mithilfe des digitalen Zwillings die gesamte Plattform für die Entwicklung selbstfahrender Autos durchgängig entwerfen, verifizieren und validieren. In der Batteriezellfertigung bietet der digitale Zwilling vielfältige Optimierungsmöglichkeiten – speziell im Bereich der Produktqualität sowie der Prozessoptimierung. Zudem lassen sich Cybersecurity-Bedrohungen mithilfe des digitalen Zwillings modellieren und so potenzielle Schäden abwenden.

Herausforderung Integration und Datenverständnis

Eine zentrale Herausforderung für die Realisierung von digitalen Zwillingen ist die Integration von Simulationsmodellen einzelner digitaler Zwillinge in eine Simulation des Gesamtsystems, erklärt Thomas Kuhn vom Fraunhofer IESE im Artikel Digitaler Zwilling aus der Informatik Spektrum 5/2017. Das Functional Mockup Interface (FMI) ist eine Technologie, die dies realisiert. Neben der technischen Integration von Simulationsmodellen muss bei der Integration von digitalen Zwillingen sichergestellt sein, dass die ausgetauschten Daten zueinander passen und diese auch von anderen Zwillingen in der gleichen Art verstanden werden. Dafür muss die Bedeutung eines Datenwerts klar definiert sein. Ontologien helfen hierbei und erlauben es, die Bedeutung von Daten maschinenlesbar bereitzustellen.

Für eine praktische Umsetzung im automobilen Umfeld müssen laut Porsche und der TU Dresden noch Herausforderungen hinsichtlich der Datenverfügbarkeit und -synchronität, der Modellgüte, der Kommunikationskanäle sowie der Standardisierung bewältigt werden.

Wie sich der digitale Zwilling in die bisherigen Geschäftsmodelle von Unternehmen integrieren lässt beziehungsweise als Grundlage neuer Geschäftsmodelle dient, haben die Springer-Autoren Robin Klostermeier, Steffi Haag und Alexander Benlian untersucht. Sie kommen in ihrem Essential Geschäftsmodelle digitaler Zwillinge zu dem Schluss, dass sich das Geschäft mit dem digitalen Zwilling noch in einer sehr frühen Phase befindet. Es hätten sich zwar vielseitige Potenziale gezeigt, die jedoch einer Vielzahl an offenen Fragen gegenüber stünden, die es in Zukunft zu beantworten gelte. Die größte Herausforderung für die Entwicklung digitaler Zwillinge sehen die Autoren in fehlenden monetären Argumenten und dem Überwinden von Schnittstellenproblematiken. Gleichzeitig erwarte man große Potenziale im Business to Business-Bereich (B2B) und mittelfristig auch im Business to Customer-Bereich (B2C).