Digitaler Zwilling

Industrielle Fertigung von technischen Produkten

Für die Industrie hat der digitale Zwilling^[6] eine besondere Bedeutung.^[7][8] Seine Existenz und Nutzung in den Prozessen der industriellen Wertschöpfung kann für die Unternehmen ein entscheidender Wettbewerbsvorteil sein. Dies gilt insbesondere seit Anfang der 2010er-Jahre, seit das Internet der Dinge die Herstellung von digital gesteuerten und vernetzten Produkten aller Art mit integrierten Dienstleistungen möglich macht.

In der Industrie gibt es digitale Zwillinge beispielsweise für Produkte, Produktionsanlagen, Prozesse und Dienstleistungen. Sie können auch schon vor dem realen Zwilling existieren, zum Beispiel als Designmodelle künftiger Produkte und sie können dazu dienen, Daten aus dem Einsatz der realen Zwillinge zu analysieren und auszuwerten.

Ihr besonderer Wert für die Industrie ergibt sich aus der Einsparung physikalischer Prototypen und der Möglichkeit, Verhalten, Funktionalität und Qualität des realen Zwillings unter jedem relevanten Aspekt zu simulieren. Dieser Wert kann für alle Teile der Wertschöpfung über den gesamten Lebenszyklus von Produkten, Anlagen und Dienstleistungen genutzt werden.

Ein digitaler Zwilling nimmt verschiedenste Formen an. Er kann zum Beispiel beim Design von Systemen mit Hilfe von MBSE die verschiedenen Abstraktionsstufen zur Systemarchitektur durchlaufen, darüber hinaus auf einem Verhaltensmodell der Systementwicklung aufbauen, einem 3D-Modell oder einem Funktionsmodell, das mechanische, elektronische und andere Eigenschaften und Leistungsmerkmale des realen Zwillings im Lauf einer modellbasierten Ausgestaltung möglichst realistisch und umfassend abbildet.

Die unterschiedlichen digitalen Zwillinge können miteinander verknüpft sein und auch eine umfangreiche Kommunikation und Interaktion mit den realen Zwillingen erlauben. Man spricht auch von einem digitalen Faden (digital thread), der sich durch den gesamten Produktlebenszyklus zieht und noch weitere produktrelevante Informationen einschließen kann. Den größten Nutzen hat ein Unternehmen von solch einem durchgängigen digitalen Faden, der die Optimierung über verschiedene Wertschöpfungsprozesse hinweg erlaubt und die Ausschöpfung einer großen Palette von digitalen Geschäftsmodellen für Produkte oder angebotene Dienstleistungen.

Wenn dabei die große Anzahl von Abhängigkeiten zwischen System- und Produktarchitekturen, Varianten, Geschäftsmodellen und Dienstleistungen für das Produktportfolio strukturell und systematisch gehandhabt werden, kann der digitale Faden in den jeweiligen Lebenszyklen seine Leistungsfähigkeit umfassend entfalten für konsistente digitale Zwillinge.

Die Produktionstechnik ist nur eines von vielen industriellen Einsatzfeldern. Digitale Zwillinge bilden Anlagen über den gesamten Lebenszyklus (Design, Erstellung, Betrieb und Wiederverwertung) ab. Schon während der Planung können Ingenieure Simulationsmodelle nutzen, um Abläufe zu optimieren. Ist die Anlage in Betrieb, können die gleichen Simulationsmodelle verwendet werden, um Abläufe weiter zu optimieren und um die Produktion zu wandeln.^[9]

In der Praxis existiert eine Vielzahl von Definitionen der Digitalen Zwillingen in der Produktion. Diese Definitionen richten sich dabei oftmals an verschiedene Zwecke (z. B. Wartungs-Szenarien^[10]) oder spezifische Domänen in der Produktion (z. B. Produktion von Batteriezellen^[11]). Diese Definitionen sind dabei nicht zwangsläufig kompatibel und können widersprüchlich sein.^[12]

Transportwirtschaft

Im Bereich der Transportwirtschaft und des Lagerwesens entwickeln Internationale Logistikunternehmen wie die DHL oder UPS laufend neue Anwendungen für den digitalen Zwilling wie Track and Trace oder die intelligente Steuerung von Lagerhäusern oder ganzen Hafenanlagen (s. Weblinks) und Software-Hersteller wie SAP oder Oracle erweitern ihre ERP-Systeme und bieten neue IT-Lösungen als Digital Supply Chain für das Supply Chain Management^[13] an.

Produktions- und Auftragssteuerung

Das Konzept des digitalen Zwillings wird zunehmend auch in der Produktionssteuerung, der Logistik und der Beschaffung angewendet^[14]. Dadurch kann dieses Konzept eng mit den Methoden und Mitteln der Steuerungstechnik und der Regelungstechnik verbunden werden. Inzwischen wird dieses Konzept auch für die auftragsbezogene Fertigungssteuerung in der Automobilindustrie bei Mercedes Benz eingesetzt.

Medizin

Die Idee des digitalen Zwillings findet auch in der Medizin zunehmend Verbreitung in Form eines Abbilds eines Patienten^[15][16] und lässt sich dem Bereich der personalisierten Medizin zuordnen. Es lassen sich dabei folgende zwei Ansätze/Herangehensweisen unterscheiden:

Stadtentwicklung

Urbane Digitale Zwillinge basieren oft auf modernen Geoinformationssystemen (GIS) sowie urbanen Datenplattformen und versprechen, unterschiedliche digitale Ressourcen und Datenquellen einer Stadt zusammenführen.^[22][23] Häufig wird das Konzept mit digitalen 3D-Stadtmodellen und Sensordaten in Verbindung gebracht, wobei auch Teile der urbanen Realität ohne entsprechende Datenquellen in Zwillingen abgebildet werden können.^[24] Das Konzept ist eng mit Smart-City-Bestrebungen verbunden^[25] und soll eine stärker integrierte und nachhaltige Entwicklung der Städte in der Zukunft zu ermöglichen.^[26] Durch Urbane Digitale Zwillinge erhält außerdem das Thema Simulation in weite Bereiche der Stadtplanung Einzug.^[27] Städte wie Barcelona und Zürich versprechen sich hiervon, Infrastruktur effizienter instand halten und Bürgerbeteiligung enger mit evidenzbasierten Verwaltungsmaßnahmen zusammenführen zu können.^[28][29] Auch wenn die Adaption des Paradigmas vielversprechende Potentiale auftut, wird das wohl nicht einlösbare Versprechen einer vollständigen digitalen Abbildbarkeit urbaner Systeme wissenschaftlich problematisiert.^[30] Verschiedene Wissenschaftler befürworten daher das Konzept von „multiplen Modellen“^[31] und „verschiedenen Arten von Zwillingen“^[32].

Immobilienwirtschaft

In der Immobilien‑ und Bauwirtschaft gelten digitale Zwillinge als vielversprechender Ansatz, um den gesamten Lebenszyklus eines Gebäudes effizienter zu gestalten. Sie ermöglichen Verbesserungen in der Planung und Visualisierung, der Überwachung von Bauabläufen, der Koordination zwischen Projektbeteiligten sowie im Sicherheits‑ und Risikomanagement. Darüber hinaus unterstützen sie ein präziseres Gebäude‑ und Lieferkettenmanagement, erleichtern Wartungsprozesse und erlauben eine datengestützte Analyse zur Optimierung von Abläufen. Diese Anwendungen können sich positiv auf Kosten, Bauzeiten, Ausführungsqualität und Arbeitssicherheit auswirken und gleichzeitig Emissionen reduzieren.

Die Einführung digitaler Zwillinge im Bauwesen befindet sich jedoch noch in einer frühen Phase, da bauspezifische Rahmenbedingungen und die hohe Komplexität von Projekten die Digitalisierung erschweren. Als Grundlage hat sich im Hochbau Building Information Modeling (BIM) etabliert, das digitale Gebäudemodelle während Planung und Ausführung fortlaufend mit realen Daten ergänzt. In vielen Ansätzen wird BIM daher als Vorstufe oder Bestandteil eines digitalen Zwillings verstanden. Erweiterte Konzepte verbinden BIM‑Modelle mit Simulationen und Echtzeitdaten, um Prognosen zu ermöglichen oder Bauprozesse gezielt zu steuern.^[33]

Für die praktische Umsetzung werden typischerweise mehrere Schritte benötigt: die Erfassung relevanter Daten, deren Aufbereitung und Übertragung, die digitale Modellierung des Gebäudes oder Prozesses sowie die Nutzung dieser Informationen zur Entscheidungsunterstützung. In der Immobilienwirtschaft können solche Modelle beispielsweise eingesetzt werden, um Materialflüsse zu simulieren, Betriebsabläufe zu optimieren oder Wartungsstrategien datenbasiert zu verbessern.^[33]

Anwendung in der Gebäudetechnik

In der Gebäudeautomation kann das Konzept des digitalen Zwillings eingesetzt werden, um die Steuerungsstrategie für die Beladung thermischer Speicher in Kombination mit Wärmepumpen bereits vor der realen Inbetriebnahme zu entwickeln und zu validieren. Bei Anlagen mit mehreren Wärmepumpen und mehreren Speichern bildet der digitale Zwilling das thermodynamische Verhalten des Gesamtsystems nach und ermöglicht es, verschiedene Regelstrategien – etwa die Priorisierung einzelner Speicher, die Schaltlogik der Wärmepumpen oder die Berücksichtigung von Netzsperrzeiten – unter realistischen Lastprofilen und Betriebsbedingungen zu erproben. Abweichungen zwischen dem simulierten und dem realen Anlagenverhalten können nach der Inbetriebnahme genutzt werden, um die Steuerungsparameter kontinuierlich nachzujustieren – entsprechend dem Prinzip des digitalen Schattens (digital shadow), bei dem Messdaten der realen Anlage fortlaufend in das virtuelle Modell zurückfließen.^[34]

Überwachung und Monitoring von Solaranlagen

Ein weiteres Anwendungsfeld des digitalen Zwillings in der Gebäudetechnik ist die Überwachung und das Monitoring von Solaranlagen. Der digitale Zwilling bildet dabei das reale Verhalten der Anlage – etwa Ertragswerte, Modultemperaturen oder Wechselrichterzustände – kontinuierlich im virtuellen Modell ab. Abweichungen zwischen dem erwarteten und dem tatsächlich gemessenen Anlagenverhalten können so frühzeitig erkannt und als Grundlage für eine vorausschauende Instandhaltung (Predictive Maintenance) genutzt werden. Bei größeren Anlagen mit mehreren Generatorfeldern oder in Kombination mit thermischen Speichern und Wärmepumpen ermöglicht der digitale Zwilling zudem eine gesamtheitliche Betrachtung und Optimierung des Energieflusses im Gebäude.^[35]

Umweltforschung und Politikberatung

In der Umweltforschung und Politikberatung werden digitale Zwillinge genutzt, um komplexe Daten aus verschiedenen wissenschaftlichen Disziplinen zu integrieren, zu synthetisieren und für Entscheidungsprozesse aufzubereiten. Ein Projekt wendet Methoden der digitalen Zwillinge an, um Modelle zu erstellen, die in Workshops und Dialogveranstaltungen genutzt werden, damit Stakeholder mögliche Szenarien verstehen und politische Optionen prüfen können. Solche Initiativen zeigen, wie digitale Zwillinge evidenzbasierte Wissenschafts‑ und Politikinteraktionen unterstützen.^[36][37]