AI digitale Zwillinge: Exponentiale betriebliche Gewinne 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" erst 2002 von Michael Grieves in einem Vortrag bei der NASA geprägt wurde . Ein digitaler Zwilling ist im Wesentlichen ein digitales Spiegelbild eines realen Prozesses, einer Maschine oder eines Vorgangs. Sein Zweck ist es, Simulationen und Analysen 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 in großem Umfang zur Verbesserung der betrieblichen Leistung eingesetzt und entwickeln sich zu einem der Vorzeigekonzepte der Industrie 4.0, vielleicht sogar zu einem Eckpfeiler der Industrie 5.0.

Das Ziel eines digitalen Zwillings ist es, data von Anlagen, Prozessen oder Systemen zu nutzen, um eine digitale Version davon zu erstellen. Diese Version kann Bedingungen simulieren, Reaktionen vorhersagen, Änderungen modellieren und AI zur Verbesserung der Ergebnisse einsetzen. Im Wesentlichen ermöglicht es den Betrieben, ein paralleles Spiegelbild 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, die Lebensdauer und Ausfälle von Anlagen vorhersagen oder beurteilen, wie verschiedene Bediener in bestimmten Szenarien reagieren. In einem größeren Maßstab, bei dem Sensoren, data, ERPs und fortschrittliche Modelle integriert werden, sind die Möglichkeiten praktisch unbegrenzt.

Zwillinge, Simulationen und Artificial Intelligence

Digitale Zwillinge werden oft mit Simulationen oder isolierten AI 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 lassen sich nicht an data anpassen. Sie arbeiten mit " data von gestern".
• Artificial Intelligence: AI können dynamisch auf reale Szenarien reagieren und sich mit der Zeit anpassen. Sie sind jedoch oft eng gefasst und befassen sich mit spezifischen Prozessen oder Problemen ohne Integration in das gesamte System.
• Digitale Zwillinge: Ein digitaler Zwilling bringt diese Elemente zusammen. Er nutzt historische data, integriert AI für Prognosen und Optimierung und nutzt data aus komplexen Systemen. Vor allem aber schafft er eine zweiseitige Interaktion: Der Zwilling analysiert nicht nur data , sondern gibt auch direktes Feedback an den Betrieb und ermöglicht so Anpassungen in Echtzeit.

Bei der Herstellung von Glasflaschen zum Beispiel ist die Kühlung ein kritischer 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, gibt neue Anweisungen an den Betrieb weiter und hält die Effizienz aufrecht. Diese Integration macht isolierte Anpassungen überflüssig und sorgt für schnellere, kostengünstigere und effektivere Abläufe.

Wo wird es eingesetzt?

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 Kombination von Echtzeit-Fertigungs-, Vertriebs- und data mit AI und Optimierungsmodellen. Wenn beispielsweise die Nachfrage in einer Region nachlässt, kann der Zwilling den S&OP-Bereich anpassen, die Bestände reduzieren und die Produktionsplanung aktualisieren.
• Beschaffung: Bewertung der Auswirkungen von Roh- und Verpackungsmaterialien. Durch die Kombination von data, Laborergebnissen und Fertigungsinformationen können Zwillinge erkennen, ob die Qualität des Rohmaterials die Effizienz, die Gewinnspanne oder die Sicherheit beeinträchtigt. So können beispielsweise Sojabohnen mit hohem Feuchtigkeitsgehalt Prozesse 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: Nutzung von data zur Optimierung von Lagerbeständen und Rationalisierung von Prozessen. 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 data zur Optimierung von Liefer- und Transportvorgängen. Beispiele hierfür sind die 3D-Optimierung der Lkw-Beladung, die Routenplanung und die Abstimmung von Lkw, Fahrern und Aufträgen bei gleichzeitiger Minimierung der Kosten.

Vorteile der digitalen Zwillinge

Digitale Zwillinge liefern messbare Verbesserungen in allen Bereichen:

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. Bessere Entscheidungsfindung: Echtzeit-Analysen verwandeln data in verwertbare Erkenntnisse, die es den Entscheidungsträgern ermöglichen, Szenarien zu testen, Risiken zu bewerten und mit Zuversicht zu handeln.
4. Ganzheitliche betriebliche Sicht: 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 Umsetzung

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 in Echtzeit zwischen Anlagen, cloud und betrieblichen Ebenen erfordert eine sichere, interoperable und robuste Infrastruktur.
• Instrumente mit hoher Granularität: Die Erfassung von data mit feiner Auflösung, wie z. B. Mikrovibrationen oder schnelle Umweltveränderungen, erhöht zwar die Genauigkeit, aber auch die Kosten, die Komplexität der Installation und den Wartungsbedarf.
• Data und -zuverlässigkeit: Raue industrielle Umgebungen können die data beeinträchtigen. Zur Gewährleistung der Genauigkeit sind Kalibrierungs-, Redundanz- und Validierungsprozesse erforderlich.
• Integration älterer Systeme: 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 erfolgen und strategisch gesteuert werden sollte.