AI digitale Zwillinge: Exponentieller Betriebsgewinn

Was sind digitale Zwillinge?

Das Konzept des digitalen Zwillings geht auf die NASA während des Weltraumrennens der 1960er Jahre zurück, obwohl der Begriff„Digital Twin“erst 2002 vonMichael Grieves in einem Vortrag bei der NASAgeprägt wurde.Ein digitaler Zwilling ist im Wesentlichen ein digitales Abbild eines realen Prozesses, einer Maschine oder eines Vorgangs. Sein Zweck besteht darin, Simulationen und Analysen zu verbessern, indem er aufzeigt, wie das abgebildete System unter verschiedenen Szenarien und Bedingungen reagieren würde.

Ursprünglich wurden digitale Zwillinge eingesetzt, um das Verhalten von Raketen unter verschiedenen Bedingungen zu untersuchen. Heute finden sie breite Anwendung zur Verbesserung der betrieblichen Leistung undentwickeln sich zu einem der Leitkonzepte von Industrie 4.0, vielleicht sogar zu einem Eckpfeiler von Industrie 5.0.

DasZiel eines digitalen Zwillings besteht darin, anhand data Anlagen, Prozessen oder Systemen eine digitale Version davon zu erstellen. Diese Version kann Zustände simulieren, Reaktionen vorhersagen, Veränderungen modellieren und AI die Ergebnisse AI . Im Wesentlichen ermöglicht sie es dem Betrieb, ein paralleles Spiegelbild seiner selbst zu betreiben, das kontinuierlich lernt und gleichzeitig neue Möglichkeiten erprobt.

Ein gängiges Beispiel findet sich in der Fertigung. Ein digitaler Zwilling kann messen, wie sich die Qualität der Rohstoffe auf die Maschinenleistung auswirkt, die Lebensdauer und Ausfälle von Anlagen vorhersagen oder bewerten, wie verschiedene Bediener in bestimmten Szenarien reagieren. In größerem Maßstab, durch die Integration von Sensoren, data, ERP-Systemen und fortschrittlichen Modellen, sind die Möglichkeiten nahezu unbegrenzt.

Zwillinge, Simulationen und Artificial Intelligence

Digitale Zwillinge werden oft mit Simulationen oder isolierten AI verwechselt, doch diese drei Bereiche unterscheiden sich voneinander, sind jedoch eng miteinander verbunden.

• Simulationen: Eine Simulation ist im Wesentlichen eine statische Momentaufnahme dessen, wie sich ein Szenario entwickeln könnte. Parameter können angepasst und mehrere Szenarien getestet werden, doch Simulationen passen sich nicht an data an. Sie basieren auf data von gestern“.
• Artificial Intelligence:AI können dynamisch auf reale Szenarien reagieren und sich im Laufe der Zeit anpassen. Allerdings sind sie oft in ihrem Anwendungsbereich begrenzt und befassen sich mit spezifischen Prozessen oder Schwachstellen, ohne in das übergeordnete System integriert zu sein.
• Digitale Zwillinge: Ein digitaler Zwilling vereint diese Elemente. Er nutzt historische data, integriert AI Prognosen und Optimierungen und greift auf data komplexen Systemen zurück. Vor allem aber schafft er eine wechselseitige Interaktion: Der Zwilling analysiert nicht nur data liefert auch direktes Feedback an den Betrieb, wodurch Anpassungen in Echtzeit möglich werden.

Beispielsweise ist die Kühlung bei der Herstellung von Glasflaschen ein entscheidender Schritt. Viele Faktoren beeinflussen diesen Prozess, darunter die Kühlmethode, der Zeitpunkt, die Luftfeuchtigkeit, die Temperatur und das Produktionsvolumen. Ein digitaler Zwilling kann zu jedem Zeitpunkt das optimale Kühlungstempo ermitteln und dabei Qualität, Energieverbrauch und Ressourceneinsatz in Einklang bringen. Wenn sich die Rohstoffe ändern und sich dies auf die Kühlung auswirkt, passt sich der Zwilling sofort an, übermittelt neue Anweisungen an den Betrieb und sorgt so für anhaltende Effizienz. Diese Integration macht isolierte Anpassungen überflüssig und sorgt für schnellere, kostengünstigere und effektivere Abläufe.

Wo wird es eingesetzt?

Die Betriebsabläufe gehen über die Fertigung hinaus und umfassen auch Planung, Beschaffung, Lagerhaltung und Logistik. Digitale Zwillinge können entlang der gesamten Wertschöpfungskette eingesetzt werden:

• Planung: Verbesserung von S&OP und S&OE durch die Kombination data Fertigung, Vertrieb und Markt data AI und Optimierungsmodellen. Wenn beispielsweise die Nachfrage in einer Region nachlässt, kann der Zwilling den Umfang des S&OP anpassen, Lagerbestände reduzieren und die Produktionsplanung aktualisieren.
• Beschaffung: Bewertung der Auswirkungen der Eigenschaften von Roh- und Verpackungsmaterialien. Durch die Kombination von data, Laborergebnissen und Fertigungsinformationen können digitale Zwillinge erkennen, ob die Qualität der Rohstoffe die Effizienz, die Margen oder die Sicherheit beeinträchtigt. So können beispielsweise Sojabohnen mit hohem Feuchtigkeitsgehalt Prozesse verlangsamen, Verluste verursachen und Maschinen beschädigen – Erkenntnisse, die ein digitaler Zwilling erkennen und entsprechend darauf reagieren kann.
• Fertigung: Der klassischste Anwendungsbereich, in dem digitale Nachbildungen von Produktionsanlagen die Überwachung, die Anpassung von Sollwerten und die Erstellung von Vorhersagemodellen ermöglichen. So können Sensoren beispielsweise die Bierfarbe während des Brauvorgangs vorhersagen und so den Einsatz von geröstetem Malz optimieren.
• Lagerhaltung: Nutzung data Optimierung der Lagerbestände und data Rationalisierung von Prozessen. Digitale Zwillinge können als Kontrollzentrum dienen, um alle Aktivitäten wie Kommissionierung und Verpackung zu überwachen, Ineffizienzen aufzudecken und Kosten zu senken.
• Logistik: Nutzung von Telemetrie-, GPS- und data Optimierung data Liefer- und Transportabläufen. Beispiele hierfür sind die 3D-Ladungsoptimierung für Lkw, die Routenplanung sowie die Abstimmung von Lkw, Fahrern und Aufträgen bei gleichzeitiger Kostenminimierung.

Vorteile von Digital Twins

Digitale Zwillinge sorgen für messbare Verbesserungen in allen Betriebsabläufen:

1. Leistungsoptimierung: Siebieten eine dynamische Echtzeit-Replik von Prozessen, die eine kontinuierliche Überwachung, die Erkennung von Engpässen und das sichere Testen von Verbesserungen vor deren Umsetzung ermöglicht.
2. Ausfallvermeidung und Kostensenkung:Vorausschauende Instandhaltung minimiert Ausfallzeiten, senkt Reparaturkosten, vermeidet Verschwendung und verlängert die Lebensdauer der Anlagen.
3. Verbesserte Entscheidungsfindung:Echtzeitanalysen wandeln data verwertbare Erkenntnisse um, sodass Entscheidungsträger Szenarien durchspielen, Risiken bewerten und sicher handeln können.
4. Ganzheitliche betriebliche Sichtweise: Durchdie Integration von Überwachung, Prognose und Optimierung in einer einzigen Plattform steigern digitale Zwillinge die Effizienz, senken die Kosten und verbessern die Anpassungsfähigkeit an Markt- oder betriebliche Veränderungen.

Herausforderungen bei der Umsetzung

Obwohl Digital Twins sehr leistungsfähig sind, bringt ihre Implementierung Herausforderungen mit sich, insbesondere aus Sicht der Betriebstechnik (OT):

• IT-OT-Integration: data bidirektionale data in Echtzeit zwischen Anlagen, cloud und operativen Ebenen erfordert eine sichere, interoperable und robuste Infrastruktur.
• Instrumentierung mit hoher Auflösung: Die Erfassunghochauflösender data Mikrovibrationen oder schneller Umgebungsänderungen erhöht zwar die Genauigkeit, führt jedoch zu höheren Kosten, einer komplexeren Installation und einem höheren Wartungsaufwand.
• Data und -zuverlässigkeit:Raue industrielle Umgebungen können data beeinträchtigen. Um die Genauigkeit zu gewährleisten, sind Kalibrierungs-, Redundanz- und Validierungsprozesse erforderlich.
• Integration von Altsystemen: VieleAnlagen nutzen ältere SPS-, SCADA- oder DCS-Systeme, die nicht für moderne Konnektivität ausgelegt sind. Ihre Integration erfordert oft kostspielige Nachrüstungen, Middleware oder Konverter.

Diese Hindernisse verdeutlichen, warum die Einführung von Digital Twins schrittweise erfolgen und strategisch gesteuert werden sollte.