AI-gesteuerte digitale Zwillinge: Exponentiale Betriebsgewinne freisetzen

Was sind digitale Zwillinge?

Das Konzept des digitalen Zwillings geht auf die NASA während des Weltraumrennens in den 1960er Jahren zurück, obwohl der Begriff “Digitaler Zwilling” wurde erst im Jahr 2002 von Michael Grieves bei einem Vortrag bei der NASA. Ein digitaler Zwilling ist im Wesentlichen ein digitales Spiegelbild eines realen Prozesses, einer Maschine oder eines Vorgangs. Sein Zweck ist es, die Simulation und Analyse zu verbessern, indem er zeigt, wie das gespiegelte System unter verschiedenen Szenarien und Bedingungen reagieren würde.

Ursprünglich wurden digitale Zwillinge verwendet, um zu untersuchen, wie sich Raketen unter verschiedenen Umständen verhalten. Heute werden sie häufig eingesetzt, um die operative Leistung zu verbessern und werden zu einem der Vorzeigekonzepte der Industrie 4.0, vielleicht sogar zu einem Eckpfeiler der Industrie 5.0.

Die Das Ziel eines digitalen Zwillings ist die Verwendung von Echtzeit-data von Anlagen, Prozessen oder Systemen, um eine digitale Version davon zu erstellen.. Diese Version kann Bedingungen simulieren, Reaktionen vorhersagen, Veränderungen modellieren und AI zur Verbesserung der Ergebnisse nutzen. Im Wesentlichen ermöglicht es den Betrieben, eine parallele Spiegelung ihrer selbst zu betreiben, kontinuierlich zu lernen und neue Möglichkeiten zu testen.

Ein gängiges Beispiel ist die Fertigung. Ein digitaler Zwilling kann messen, wie sich die Qualität von Rohstoffen auf die Maschinenleistung auswirkt, den Lebenszyklus und Ausfälle von Maschinen vorhersagen oder beurteilen, wie verschiedene Bediener in bestimmten Szenarien reagieren. In einem größeren Maßstab, bei dem Sensoren, Echtzeit data, ERPs und fortschrittliche Modelle integriert werden, sind die Möglichkeiten praktisch unbegrenzt.

Zwillinge, Simulationen und künstliche Intelligenz

Digitale Zwillinge werden oft mit Simulationen oder isolierten AI-Anwendungsfällen verwechselt, aber die drei sind unterschiedlich, obwohl sie eng miteinander verbunden sind.

• Simulationen: Eine Simulation ist im Wesentlichen eine statische Momentaufnahme, wie ein Szenario ablaufen könnte. Parameter können angepasst und mehrere Szenarien getestet werden, aber Simulationen passen sich nicht an data in Echtzeit an. Sie arbeiten mit “data von gestern”.”
• Künstliche Intelligenz: AI Anwendungsfälle können dynamisch auf reale Szenarien reagieren und sich mit der Zeit anpassen. Sie sind jedoch oft eng gefasst und befassen sich mit bestimmten Prozessen oder Problemen, ohne dass sie in das gesamte System integriert werden.
• Digitale Zwillinge: Ein digitaler Zwilling bringt diese Elemente zusammen. Er nutzt historische data, integriert AI für Prognosen und Optimierung und nutzt Echtzeit-data aus komplexen Systemen. Am wichtigsten ist, dass er eine zweiseitige Interaktion schafft: Der Zwilling analysiert nicht nur data, sondern gibt auch direktes Feedback an den Betrieb, so dass Anpassungen in Echtzeit möglich sind.

Bei der Herstellung von Glasflaschen zum Beispiel ist die Kühlung ein entscheidender Schritt. Viele Faktoren beeinflussen diesen Prozess, wie z.B. die Kühlmethode, der Zeitpunkt, die Feuchtigkeit, die Temperatur und das Produktionsvolumen. Ein digitaler Zwilling kann zu jedem Zeitpunkt das optimale Kühltempo bestimmen und dabei ein Gleichgewicht zwischen Qualität, Energie und Ressourcenverbrauch herstellen. Wenn sich die Rohstoffe ändern und sich auf die Kühlung auswirken, passt sich der Zwilling sofort an, übermittelt neue Anweisungen an den Betrieb und hält die Effizienz aufrecht. Diese Integration macht isolierte Anpassungen überflüssig und sorgt für schnellere, kostengünstigere und effektivere Abläufe.

Wo wird es verwendet?

Der Betrieb geht über die Fertigung hinaus und umfasst auch Planung, Beschaffung, Lagerhaltung und Logistik. Digitale Zwillinge können in der gesamten Wertschöpfungskette eingesetzt werden:

• Planung: Verbesserung von S&OP und S&OE durch die Kombination von Echtzeit-Fertigung, Vertrieb und Markt data mit AI-Prognose- und Optimierungsmodellen. Wenn sich beispielsweise die Nachfrage in einer Region verlangsamt, kann der Zwilling den S&OP-Bereich anpassen, die Bestände reduzieren und die Produktionsplanung aktualisieren.
• Beschaffung: Bewertung der Auswirkungen von Rohstoffen und Verpackungsmaterialien. Durch die Kombination von Sensor data, Laborergebnissen und Produktionsinformationen können Zwillinge erkennen, ob die Qualität der Rohstoffe die Effizienz, die Gewinnspanne oder die Sicherheit beeinträchtigt. So können beispielsweise Sojabohnen mit hohem Feuchtigkeitsgehalt den Prozess verlangsamen, Verluste verursachen und Maschinen beschädigen.
• Fertigung: Die traditionellste Anwendung, bei der digitale Nachbildungen von Produktionsanlagen Überwachung, Sollwertanpassungen und prädiktive Modellierung ermöglichen. So können Sensoren beispielsweise die Bierfarbe während des Brauens vorhersagen und den Einsatz von Röstmalz optimieren.
• Lagerhaltung: Nutzen Sie die Lagerverwaltung data, um Lagerbestände zu optimieren und Prozesse zu rationalisieren. Digitale Zwillinge können einen Kontrollturm schaffen, um alle Aktivitäten wie Kommissionierung und Verpackung zu überwachen, Ineffizienzen zu erkennen und Kosten zu senken.
• Logistik: Nutzung von Telemetrie, GPS und RFID data zur Optimierung von Liefer- und Transportvorgängen. Beispiele hierfür sind die 3D-Optimierung der Lkw-Ladung, die Routenplanung und die Abstimmung von Lkw, Fahrern und Aufträgen bei gleichzeitiger Minimierung der Kosten.

Vorteile der digitalen Zwillinge

Digitale Zwillinge liefern messbare Verbesserungen im gesamten Betrieb:

1. Optimierung der Leistung: Sie bieten ein dynamisches Echtzeit-Abbild der Prozesse und ermöglichen eine kontinuierliche Überwachung, die Identifizierung von Engpässen und das sichere Testen von Verbesserungen vor der Implementierung.
2. Fehlervermeidung und Kostenreduzierung: Vorausschauende Wartung minimiert Ausfallzeiten, reduziert Reparaturkosten, vermeidet Abfall und verlängert die Lebensdauer der Geräte.
3. Verbesserte Entscheidungsfindung: Echtzeit-Analysen verwandeln rohe data in umsetzbare Erkenntnisse, die es Entscheidungsträgern ermöglichen, Szenarien zu testen, Risiken zu bewerten und mit Zuversicht zu handeln.
4. Ganzheitliche betriebliche Sichtweise: Durch die Integration von Überwachung, Vorhersage und Optimierung in einer einzigen Plattform steigern digitale Zwillinge die Effizienz, senken die Kosten und verbessern die Anpassungsfähigkeit an Markt- oder Betriebsveränderungen.

Herausforderungen bei der Implementierung

Die Implementierung digitaler Zwillinge ist zwar leistungsfähig, bringt aber auch Herausforderungen mit sich, insbesondere aus Sicht der Betriebstechnologie (OT):

• IT-OT-Integration: Ein bidirektionaler data-Datenfluss in Echtzeit zwischen Anlagen, cloud-Plattformen und operativen Ebenen erfordert eine sichere, interoperable und robuste Infrastruktur.
• High-Granularity Instrumentation: Die Erfassung von data mit feiner Auflösung, wie z.B. Mikrovibrationen oder schnellen Umgebungsänderungen, erhöht die Genauigkeit, treibt aber die Kosten, die Komplexität der Installation und den Wartungsbedarf in die Höhe.
• Data Qualität und Verlässlichkeit: Raue industrielle Umgebungen können die Integrität des data beeinträchtigen. Die Gewährleistung der Genauigkeit erfordert Kalibrierung, Redundanz und Validierungsprozesse.
• Integration von Altsystemen: Viele Anlagen arbeiten mit älteren SPS-, SCADA- oder DCS-Systemen, die nicht für moderne Konnektivität ausgelegt sind. Die Integration dieser Systeme erfordert oft kostspielige Nachrüstungen, Middleware oder Konverter.

Diese Hindernisse machen deutlich, warum die Einführung des digitalen Zwillings schrittweise und strategisch gesteuert werden sollte.