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Vor nicht allzu langer Zeit war der Begriff "digitaler Zwilling" noch ein rein akademisches Konzept. Doch heute sind digitale Zwillinge in fast jeder Branche zu finden: in der Fertigung, im Einzelhandel, im Energiesektor, im Gesundheitswesen und in vielen anderen Bereichen... und bringen Vorteile wie höhere Produktivität, kürzere Markteinführungszeiten und höhere Kundenzufriedenheit. Tatsächlich ist jeder Anwendungsfall, der mit data-gesteuerten Erkenntnissen und Entscheidungsfindungen in der heutigen vernetzten Welt der physischen Objekte, Prozesse oder Systeme zu tun hat, mit dem Begriff digitaler Zwilling verbunden.
Im Großen und Ganzen sind digitale Zwillinge virtuelle Darstellungen von Objekten (eine Turbine, ein Auto, eine Person), Prozessen (Lieferkette oder Fertigungsstraße) oder ganzen Systemen (ein Stromnetz, ein Krankenhaus, eine Stadt). Der gemeinsame Nenner? Die zugrunde liegende data bezieht sich auf physikalische und reale Messungen.
Was genau sind digitale Zwillinge? Was bewirken sie?
Digitale Zwillinge machen sich heute in allen Bereichen der Industrie bemerkbar, von der Fertigung über den Einzelhandel, die Automobilindustrie, den Energiesektor, das Gesundheitswesen, die Städte und die Forschung - die Liste ließe sich fortsetzen. Die Anwendungsfälle und Anwendungen für digitale Zwillinge sind sogar noch breiter gefächert: data Überwachung und Visualisierung, Effizienzsteigerung, Optimierung, Szenarioanalyse, Simulation, Vorhersage zukünftiger Zustände. Bei einem so breiten Spektrum an Branchen und Anwendungen ist es nicht verwunderlich, dass der Begriff "digitaler Zwilling" nicht eindeutig definiert ist und für jeden etwas anderes bedeuten kann.
In diesem Artikel erläutern wir die wichtigsten Merkmale digitaler Zwillinge, damit Sie künftige Gespräche besser verstehen und steuern können. Wir erklären auch die Unterschiede zwischen den beiden Archetypen digitaler Zwillinge, die jeweils durch unterschiedliche data Anforderungen, Modellierungsbemühungen, Teamfähigkeiten und Anwendungsfälle motiviert sind.
Mit diesem Wissen sind Sie in der Lage, die Vorteile dieses Konzepts für Ihre spezielle Branche und Ihren Anwendungsfall leichter zu erkennen und zu nutzen.
Digitaler Zwilling Archetyp A: Visualisierung und Analytik in einem data Zwilling
Archetyp A visualisiert die aufgenommenen Daten data und liefert Erkenntnisse durch die Analyse der gemessenen Daten data. In anderen Branchen und Prozessen könnte dieser Archetyp allgemeiner als Business Intelligence beschrieben werden, mit der Nuance, dass der digitale Zwilling in der Regel live data visualisiert. Einige Unternehmen bezeichnen diesen Archetyp als "data twin".
Der Hauptvorteil eines data Zwillings ist die Verfügbarkeit von bereinigten data an einem einzigen Ort, so dass sie für eine breite audience zugänglich sind und einen ganzheitlichen Blick auf das betreffende Objekt, den Prozess oder das System ermöglichen. Die Transparenz und der Zugang zu bereinigten data, ohne AI oder fortgeschrittene Algorithmen für maschinelles Lernen, bietet den Nutzern dennoch eine Fülle von Informationen und einen erheblichen Wert. Zusätzlicher Wert wird durch Anwendungsfälle wie Überwachung, Problemerkennung und Alarmierung generiert, und das Hinzufügen von menschlicher Interaktion und Feedback wie Aufgabenmanagement oder Ticket-Erstellung macht den data -Zwilling zu einem Teil eines integrierten Workflow-Management-Systems. Fortschrittlichere Anwendungen nutzen die eingehenden data , um Erkenntnisse über die vorausschauende Wartung zu gewinnen, indem sie bestimmen, wann ein Gerät oder eine Maschine gewartet werden muss, und den Wartungszyklus auf der Grundlage der gemessenen data anpassen.
Beispiele für eine Visualisierung und Analytik data twin:
Die größten Herausforderungen bei der Erstellung eines hochwirksamen data Zwillings liegen in der Kombination des Geschäftswissens des Nutzers und des technologischen Fachwissens zur Erstellung des data Zwillings. Mit bereinigtem und kategorisiertem Input data wie im vorigen Schritt beschrieben, ist der Schlüssel zum Erfolg, aus der Nutzerperspektive mit einem nutzerzentrierten Designansatz zu beginnen. Basierend auf klar definierten User Stories entwerfen wir die grafische Oberfläche und leiten die technischen Anforderungen für die data Verfügbarkeit ab. Die richtige Balance zwischen der Visualisierung der minimal erforderlichen data und der Bereitstellung eines vollständigen End-to-End-Bildes sorgt für das richtige Maß an Klarheit, das Einblicke und Wert schafft.
Digitaler Zwilling Archetyp B: Simulationen durch einen dynamischen Zwilling
Archetyp B, der "dynamische" digitale Zwilling, erzeugt ein vollständiges digitales Abbild der Realität, indem er dynamisch Informationen und data an allen bisher ungemessenen Stellen generiert. Der dynamische digitale Zwilling verwendet die im data Zwilling verfügbaren data und generiert zusätzliche Informationen, um eine ganzheitliche End-to-End-Ansicht des gesamten Objekts, Systems oder Prozesses zu erstellen.
Das Herzstück eines dynamischen digitalen Zwillings sind Berechnungsmethoden, die die Lücken füllen können, für die es keine data gibt. Die Methoden zur Erzeugung zusätzlicher data sind vielfältig und reichen von Modellen auf der Grundlage physikalischer Gleichungen, die die gesamte Dynamik des Systems im Detail erfassen, über vereinfachte Heuristiken und statistische Beziehungen wie Parametrisierungen bis hin zu fortgeschrittenen AI und maschinellen Lernansätzen. Diese Methoden werden nicht nur verwendet, um die Lücken im aktuellen Zustand zu füllen, sondern sind der leistungsstarke Motor, der dynamisch alternative Zustandsausgaben generiert, die für die Szenarioanalyse und -optimierung verwendet werden, wie im Abschnitt Anwendungsfälle unten beschrieben.
Der größte Wert dynamischer digitaler Zwillinge liegt in der Möglichkeit, ihre dynamische Berechnungsmaschine zu nutzen, um zu untersuchen und zu verstehen, wie die Anlage, der Prozess oder das System auf Veränderungen reagiert. Das Durchspielen alternativer Szenarien, die Durchführung von Was-wäre-wenn-Analysen und das Verständnis der Auswirkungen dieser Änderungen auf das System sind leistungsstarke Anwendungsfälle für die Verbesserung des Produktdesigns, die Optimierung von Abläufen, die Verbesserung der Planung und die Gewährleistung der Versorgungssicherheit. Ein paar Beispiele:
Während die Vorteile dynamischer digitaler Zwillinge unbestritten sind, liegt die größte Herausforderung für einen dynamischen digitalen Zwilling in den verschiedenen Methoden, die den Kern des digitalen Zwillings bilden. In vielen Fällen ist eine einfache Heuristik oder Parametrisierung die beste Lösung, in anderen Fällen sind fortschrittlichere statistische Verfahren wie das maschinelle Lernen besser geeignet. Die genaueste Methode ist nach wie vor die Verwendung von physikalischen Gleichungen, um die Lücken zu füllen und zu bestimmen, wie das System auf Veränderungen reagiert. Die Kriterien für die Beurteilung, welche Methode die richtige Wahl ist, hängen von der Verfügbarkeit von data für das Training und den Einsatz von Modellen, den Anwendungsfällen, dem Grad der Ausgabegenauigkeit und der Rechenleistung für Live-Berechnungen ab.
Wie man mit einem digitalen Zwilling anfängt
Eine der größten Herausforderungen bei der Verwirklichung des Wertes digitaler Zwillinge besteht darin, ein sehr weit gefasstes Konzept in die Praxis umzusetzen, um durch einen konkreten Anwendungsfall Wert zu schaffen. Drei Aspekte sind in der Anfangsphase der Entwicklung des digitalen Zwillings entscheidend:
Während die Vorteile dynamischer digitaler Zwillinge unbestritten sind, liegt die größte Herausforderung für einen dynamischen digitalen Zwilling in den verschiedenen Methoden, die den Kern des digitalen Zwillings bilden. In vielen Fällen ist eine einfache Heuristik oder Parametrisierung die beste Lösung, in anderen Fällen sind fortschrittlichere statistische Verfahren wie das maschinelle Lernen besser geeignet. Die genaueste Methode ist nach wie vor die Verwendung von physikalischen Gleichungen, um die Lücken zu füllen und zu bestimmen, wie das System auf Veränderungen reagiert. Die Kriterien für die Beurteilung, welche Methode die richtige Wahl ist, hängen von der Verfügbarkeit von data für das Training und den Einsatz von Modellen, den Anwendungsfällen, dem Grad der Ausgabegenauigkeit und der Rechenleistung für Live-Berechnungen ab.
Zusammengefasst: Schaffen Sie Wert aus physischen data durch digitale Zwillinge
Digitale Zwillinge haben sich von einem akademischen Konzept zu einem transformativen Werkzeug entwickelt, das in verschiedenen Branchen erfolgreich eingesetzt wird. In der heutigen vernetzten Welt der physischen Messungen bieten digitale Zwillinge virtuelle Darstellungen von physischen Objekten, Prozessen oder Systemen, um data-gesteuerte Einblicke und Entscheidungen zu ermöglichen. Mit zwei Hauptarchetypen, (A) data Zwillinge für Visualisierung und Analyse und (B) dynamische Zwillinge für Simulationen und Szenarioanalysen, sind digitale Zwillinge für verschiedene Anwendungen und Branchen geeignet. Wenn Unternehmen spezifische Anwendungsfälle identifizieren, können sie sich einen Wettbewerbsvorteil sichern, indem sie digitale Zwillinge zur Steigerung der Produktivität, zur Optimierung von Abläufen und zur Verbesserung der Planung einsetzen.
