Im Zusammenhang mit Digitalisierung und Industrie 4.0 taucht immer häufiger der Begriff des digitalen Zwillings auf. Reale Produkte oder Prozesse sollen ein digitales Ebenbild erhalten. Doch was damit genau gemeint ist und welche Vorteile der digitale Zwilling einer Maschine oder Anlage bietet, bleibt oft vage. Der folgende Beitrag führt in diese Thematik ein.

Das Konzept des sogenannten digitalen Zwillings kursiert in der Fachwelt bereits seit etwa 20 Jahren. Sein Ursprung wird auf die NASA zurückgeführt, deren Ingenieure „digital twins“ erstellten, um Objekte, die im All physisch nicht erreichbar waren, virtuell abzubilden. Das Ziel digitaler Ebenbilder ist, das Verhalten von technischen Systemen möglichst realistisch simulieren zu können, um z.B. Störfälle, Updates oder Reparaturen durchzuspielen. Der Film „Apollo 13“ greift diesen Ansatz auf, indem ein krankheitshalber auf der Erde gebliebener Astronaut seine Kollegen in der havarierten Kommandokapsel mithilfe eines Simulators aus einer Notfallsituation rettet.

Reale und virtuelle Ebenen verschmelzen

Der Begriff „Digitaler Zwilling“ ist nicht genormt, eine eindeutige Definition fehlt. Dazu kommt, dass mit „product avatar“, „virtual twin“ oder „digital shadow“ ähnlich klingende Termini kursieren, die das Gleiche meinen oder sich zumindest vage überschneiden. Schaut man sich Definitionsversuche an (einige Beispiele s. Kasten), ergeben sich Gemeinsamkeiten, die das zentrale Konzept verdeutlichen.

Definitionen für „Digitaler Zwilling“

  •  „computergestütztes Modell eines materiellen oder immateriellen Objekts“ (Gabler Wirtschaftslexikon)
  • „vollständiges Abbild eines Assets samt automatischem Austausch von Daten und vollständiger Maschineninterpretierbarkeit“ (Plattform 4.0)
  • „eine digitalisierte (3D-)Abbildung eines zu erstellenden Produkts, in der eine Vielzahl von Parametern und Eigenschaften abgebildet werden können“ (Studie des BMWi)
  • „digitale Reflektion eines physischen Asset“ (ABB)
  • „eine virtuelle Darstellung eines physischen Produkts oder Prozesses, der verwendet wird, um die Leistungsmerkmale des physischen Pendants vorherzusagen“ (Siemens)

Demnach ist ein digitaler Zwilling – vereinfach formuliert – stets eine digitale Kopie eines physischen Objekts oder Prozesses. Dieses virtuelle Ebenbild soll ein reales technisches Objekt – ob Maschine, Anlage oder Gebäude – oder einen realen technischen Vorgang so realistisch wie möglich abbilden und somit Simulationen ermöglichen.

Leistungsfähige Hard- und Software als Treiber

An dieser Stelle könnte man einwenden, dass die Digitalisierung technischer Objekte nichts Neues ist. Von jeder heute konstruierten Maschine liegen digitalisierte Daten in Form von CAD-Zeichnungen, Schaltplänen usw. vor, auch Anlagen oder Gebäude sind mit ihren 3D-Daten, Bauplänen, Schnittstellen, Versorgungsleitungen usw. längst auch in elektronischer Form vorhanden. Als entscheidende neue Komponente, die das Konzept des digitalen Zwillings letztlich erst ermöglicht, kommt jedoch hinzu, dass Hardware wie Software in den letzten Jahren zunehmend leistungsfähiger geworden ist. Hohe Rechenleistungen, riesige und kostengünstigere Datenspeicher sowie kleinere und leistungsfähigere Sensoren ermöglichen es, immer mehr Daten in immer besserer Qualität und in Echtzeit zu erfassen und – unterstützt durch leistungsfähige, intelligente Algorithmen – gezielt auszuwerten.

Der gesamte Produktlebenszyklus wird digital

Bezogen auf eine Maschine besteht der Ansatz des digitalen Zwillings darin, die Digitalisierung nicht mit der Konstruktion abzuschließen, sondern im laufenden Betrieb und über den gesamten Lebenszyklus der Maschine mit weiteren Daten zu ergänzen. Damit wird ein digitaler Zwilling deutlich leistungsfähiger als etwa ein 3D-Modell. Denn zu den Konstruktionsdaten und Parametern der Mechanik und Elektronik usw. kommen die Betriebsdaten hinzu. Das Verknüpfen und Analysieren der wachsenden Datenmengen soll letztlich auf die Konstruktion zurückwirken und das Weiterentwickeln und Optimieren der Maschine schneller und effizienter machen. Der digitale Zwilling ist damit nicht statisch, sondern entwickelt sich fortlaufend weiter und bildet in Feedback-Kreisläufen die echte Maschine über ihren gesamten Lebenszyklus ab.

Dies bedarf nicht nur der Rohdaten selbst, sondern auch ihrer Verknüpfung in leistungsfähigen Daten- und Informationsmodellen. So können bei einer Maschine – entsprechende Sensorik vorausgesetzt – alle relevanten Daten zu Drehmomenten, Drücken, Temperaturen usw. aber auch zu Durchsatz und Zykluszeiten erfasst und analysiert werden. Der Ingenieur, Konstrukteur und Produktentwickler erhält Feedback, wie sich sein Produkt im realen Betrieb verhält oder wie der Kunde das Produkt nutzt. Der Werkleiter kann jederzeit den Zustand einer Anlage abfragen. Der Servicetechniker wird per Fernwartung informiert und sieht vorab, wann er wo eingreifen muss, und die Geschäftsleitung hat in Echtzeit einen aktuellen Überblick über die Performance. So und ähnlich lauten die Versprechungen.

Maschinen am digitalen Zwilling vorab virtuell testen

Nicht nur einzelne Produkte bzw. Maschinen, sondern auch komplette Produktionsanlagen, Prozesse und Dienstleistungen können digital erstellt und in Zwillingsform virtualisiert werden. Damit sollen sich Abläufe simulieren und – mithilfe mathematischer Modellierungen auf Basis künstlicher Intelligenz – z.B. Störungen voraussagen lassen. Die sogenannte Predictive Maintenance (vorausschauende Instandhaltung) deutet diese Entwicklung bereits an.

Ein besonderer Clou dabei ist, dass das reale Produkt nicht zwangsläufig bereits vorhanden sein muss, um einen digitalen Zwilling zu generieren. Im Gegenteil, ein Motor, eine Turbine oder ein Triebwerk kann wie nahezu jeder andere technische Gegenstand digital nachgebildet und mit all seinen Parametern und Prozessen als virtuelles Modell geprüft und optimiert werden, bevor auch nur die erste Schraube angezogen wird. Somit soll es möglich werden, schon in der Entwicklungs- und Konstruktionsphase Abläufe und Prozesse zu simulieren und dem Kunden passgenaue Lösungen zu liefern.

Statt an physischen Prototypen herumzuschrauben sollen Entwickler mehr und mehr Konstruktionsvarianten oder unterschiedliche Nutzungsbedürfnisse vorab am digitalen Zwilling der Maschine ressourcen- und zeitschonend austesten. Dies soll die Zeit von der Idee bis zu Markteinführung verkürzen. Auch Risikoabschätzungen, etwa zu den Einsatzgrenzen bei unterschiedlichen Umgebungsparametern, soll ein digitaler Zwilling ermöglichen. Je komplexer ein technisches Produkt und je mehr unterschiedliche Bauteile und Parameter berücksichtigt und feinjustiert werden müssen, desto eher spielt ein „Digital Twinning“ seine Vorteile aus.

Anwendungsbeispiele digitaler Zwillinge

Noch bestehen viele digitale Zwillinge eher in Form von Ideen und Konzepten, als sich im praktischen Einsatz bewährt zu haben. Doch immer mehr konkrete Anwendungsfelder zeichnen sich ab. So hat z.B. die Deutsche Bahn kürzlich angekündigt, künftig digitale Zwillinge zu nutzen, um ihre Zuverlässigkeit zu verbessern. Dafür werden in Zusammenarbeit mit einem Hersteller für Schienenfahrzeuge digitale Abbilder von Nahverkehrszügen erstellt. Der virtuelle Zwillinge soll dann in Echtzeit Daten aus den realen Zügen erfassen und auswerten, um Schäden und Ausfälle vorhersagen zu können. Die Fahrgäste sollen von Ärgernissen wie gestörten Türen oder defekten Klimaanlagen verschont bleiben, weil die künstliche Intelligenz des digitalen Zwillings rechtzeitig eine notwendige Prüfung oder Wartung signalisiert. Die Instandhaltung muss dann nicht mehr nach einem starren Schema mit festen Prüffristen erfolgen, sondern je nachdem, was Temperatursensoren und Einsatzzeiten melden. Auch weitere hier relevante Daten wie Prognosen zu Fahrgastaufkommen und Auslastung, Ferientermine, Wettervorhersagen usw. könnten in die Modellierung der digitalen Zugzwillinge einfließen, um den realen Zugverkehr effizienter und leistungsfähiger zu organisieren.

Wie rasant Digitalisierung und Vernetzung technische Prozesse und Produkte schon heute verändern, zeigt sich z.B. in der Logistik. Die bequeme Sendungsverfolgung per Mausklick – vor einigen Jahren kaum vorstellbar – ist längst alltäglich geworden. Über eine codierte und maschinenlesbare Etikettierung, meist mit einem Barcode und einer Ziffernfolge, können – je nach System – der Absender, der ausliefernde Dienstleister wie auch der Empfänger verfolgen, wo sich ein bestimmtes Paket gerade in der Transportkette befindet.

Gleichzeitig dienen die Daten neben der Überwachung – und auch dieser Aspekt ist analog für den Maschinebau hochinteressant – der Optimierung von Versandprozessen und Lieferdiensten. Eine künstliche Intelligenz wertet Daten von Millionen von Paketen aus, erfasst Zustelltage, Uhrzeiten und Lieferdauern. Aus diesem wachsenden und stetig verfeinerten Datenfundus kann das System unter Berücksichtigung von Verkehrsprognosen, GPS-Daten der Kurierfahrzeuge, saisonalen Effekten usw. immer besser voraussagen, wann eine bestimmte Sendung beim Empfänger ankommen wird.

Auch komplette Gebäude sollen künftig einen digitalen Zwilling erhalten. Einerseits um das Bauwerk vorab energetisch zu optimieren, andererseits um später im laufenden Betrieb die Heizung, Lüftung, Klimaanlage, Jalousien usw. optimal und abgestimmt auf die Bedürfnisse der Nutzer intelligent zu steuern. Die Zuverlässigkeit der Wettervorhersage oder der Stauprognosen und Umfahrungsvorschläge unserer Navigationsgeräte zeigt – von einzelnen Aussetzern mal abgesehen – wie leistungsfähig Simulationen und Vorausberechnungen werden können, sobald große Mengen an Daten („Big Data“) schnell und mobil verfügbar sind. Eine hohe Datenverfügbarkeit ist auch für maschinelle Prozesse absehbar. Somit lassen sich in analoger Weise digitale Repräsentationen von industriellen Anlagen und Prozessen erstellen, die von den physikalischen Daten einer Werkhalle und ihren technischen Einrichtungen bis zu den Betriebsparametern der einzelnen Module einer Fertigungsstraße alle relevanten Parameter aktuell verwalten. Ob Verkehr, Wetter, Gebäude, Maschine oder Anlage, das Ziel besteht letztlich stets in möglichst exakten Voraussagen und verbesserten Prognosen für einen Gewinn an Effizienz und Leistungsfähigkeit.

Ein digitaler Zwilling des Planeten Erde

Auch wenn man sich bewusst ist, dass die inflationäre Verwendung des Begriffs digitaler Zwilling zu einem guten Teil marketinggetrieben ist, kann man davon ausgehen, dass immer mehr Unternehmen ganz unterschiedlicher Branchen von digitalen Zwillingen profitieren werden. Das reicht von der Luft- und Raumfahrt über die Logistik, den Maschinen- und Anlagenbau, die Energiebranche, das Gesundheitswesen, Architektur oder Pharmaindustrie bis hin zur Landwirtschaft. Aufgrund dieser Breite gibt es nicht den einen digitalen Zwilling, sondern eine Vielzahl von Ansätzen. Wie groß das Spektrum ist, zeigt ein besonders ehrgeiziges Projekt, welches das Europäische Zentrum für mittelfristige Wettervorhersagen (ECMWF) kürzlich gemeinsam mit der Europäischen Weltraumorganisation (ESA) und weiteren Partnern gestartet hat. Deren Ziel lautet schlicht, den gesamten Planeten in Form einer digitalen Erde abzubilden.

Die Verwaltungsschale als Umsetzung des digitalen Zwillings für Industrie 4.0

Ein Kernbegriff des Konzepts des digitalen Zwillings ist die sogenannte Verwaltungsschale, in der Fachliteratur oft als „Asset Administration Shell“ (AAS) bezeichnet. Dabei ist mit Asset im weitesten Sinne jeder Gegenstand gemeint, der für eine Industrie 4.0-Lösung einen „Anschluss“ benötigt, so die Definition der Plattform Industrie 4.0. Dieses Anschließen, die in vielen Technologiefeldern altbekannte Schnittstellenproblematik, zeigt sich als eine der größten Herausforderungen bei der Entwicklung digitaler Zwillinge.

Wenn in einer Produktionsumgebung Systeme und Module auf allen Instanzen digital abgebildet werden sollen, stellt sich sofort die Frage nach der Kompatibilität. Die Komponenten unterschiedlicher Hersteller und Zulieferer müssen miteinander kommunizieren und Daten austauschen können. Je nach Unternehmen müssen möglicherweise sogar „nicht-intelligente“ ältere Maschinen im Bestand in das Modell des digitalen Zwillings eingebunden werden. Dazu bedarf es eines einheitlichen Standards und diesen soll die Verwaltungsschale branchen-, plattform- und länderübergreifend sicherstellen. In der Industrial Digital Twin Association (IDTA) haben sich im Herbst 2020 in der Digitalisierung führende Verbände und Unternehmen zusammengeschlossen. Ziel ist, gemeinsam solche Standards als Open Source zu entwickeln und in die internationalen Normungsprozesse einzubringen.

Datenschätze wecken Begehrlichkeiten

Wo viele Daten anfallen, wächst das Bedürfnis, diese kommerziell zu nutzen. Auch Daten aus industriellen Produktionsprozessen und die daraus gewonnenen Erkenntnisse aus dem laufenden Betrieb einer Maschine oder Anlage dürften Begehrlichkeiten wecken. Diskussionen, wie Datenschützer sie heute bezogen auf Amazon, Facebook oder Google führen, wird sich auch die Industrie 4.0 stellen müssen. Denn der Datenschatz digitaler Zwillinge wird Begehrlichkeiten wecken. Am Beispiel von Kraftfahrzeugen wird dies bereits deutlich. Jeder Pkw erfasst heute deutlich mehr Daten als sein Vorgängermodell. Das reicht von technischen Parametern wie Reifenluftdruck über den Füllstand der Kühlflüssigkeit und Verbrauchsdaten bis hin zu personenbezogenen Daten aus der Fahrzeugortung und dem Fahrverhalten. Die Interessen der unterschiedlichen Akteure wie Automobilhersteller, Kfz-Werkstatt oder Fahrzeugbesitzer am Auswerten und Nutzen dieser Daten sind keineswegs zwingend deckungsgleich.

Auch bei vielen anderen technischen Geräten, Maschinen, Anlagen und Prozessen werden zunehmend Daten erfasst und gespeichert. Digitale Zwillinge werden diese Datenflüsse verbreitern und beschleunigen, vor allem vor dem Hintergrund weiterer Industrie 4.0-Konzepte wie der umfassenden Vernetzung physischer und virtueller Objekte im Internet of Things (IoT) oder dem Speichern von Daten in Clouds. Wo befinden sich welche Daten, wer hat darauf Zugriff und darf sie nutzen? Die Kontroversen zwischen kommerziellen Interessen und dem Schutzbedürfnis von Individuen aber auch Unternehmen, werden durch digitale Zwillinge nicht abnehmen, im Gegenteil.

Wo „wohnt“ der digitale Zwilling einer Maschine und wem gehört er?

Auch bei digitalen Abbildern von Maschinen oder der Produktionsumgebung stellen sich viele Fragen: Wo soll der der digitale Zwilling sein „Zuhause“ haben? In einer Cloud, auf einem Server des Maschinenherstellers, im Intranet des Maschinenbetreibers oder bei einem Dienstleister für Big-Data-Analysen? Wer hat Zugriff auf die Daten und mit welchen Nutzungsrechten? Wie sollen die Eigentumsrechte an Maschinendaten – etwa beim Predictive Maintenance – zwischen dem Hersteller der Maschine und dem Betreiber aufgeteilt werden? Wie wird ein Ausspähen von Maschinendaten verhindert und wie lässt sich das Zurückfließen von Daten an den Maschinenhersteller regeln? Wo der Gesetzgeber sich bei solchen Fragen zurückhält, könnte auf die Rechtsabteilungen betroffener Unternehmen viel Arbeit zukommen.

Denn bleibt ein Hersteller – gemäß dem Konzept des digitalen Zwillings – mit der realen Maschine im laufenden Betrieb verbunden, sind durchaus Konflikte denkbar, z.B. hinsichtlich Datenhoheit, Gewährleistungspflichten, Diskussionen zur bestimmungsgemäßen Nutzung oder den Bedingungen von Wartungsverträgen. Das beginnt schon bei der Frage, ob der digitale Zwilling im Kaufpreis der realen Maschine inbegriffen ist oder separat zugekauft werden muss. Wird es künftig womöglich Leasing-Verträge geben oder Abo-Modelle für die Auswertung der Daten eines Maschinenparks?

Es wird spannend bleiben zu beobachten, auf welche Weise ein unternehmensübergreifendes Nutzen von Maschinen- und Produktionsdaten geregelt werden kann. Dazu kommt last, but not least, dass mit zunehmender Digitalisierung und breitem Einsatz digitaler Zwillinge auch die Anforderungen an Datenschutz und Datensicherheit wachsen. Gerade weil digitale Zwillinge sehr mächtige Werkzeuge sein können, ergeben sich Abhängigkeiten und man wird die virtuellen Maschinenzwillinge – analog zu ihren realen Gegenstücken – sorgsam vor Manipulationen, Fehlbedienung, Diebstahl, Sabotage und auch Spionage schützen müssen.

Alle relevanten Informationen zum Thema „künstliche Intelligenz“ finden Sie hier.

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