IoT und Digital Twin: Die Verbindung erklärt

Anmerkung der Redaktion: Dieser Blog wurde ursprünglich im Januar 2020 veröffentlicht und im Februar 2024 mit neuen Informationen aktualisiert.

Das Internet der Dinge (IoT) und Digital Twins haben die Art und Weise verändert, wie die digitale und die physische Welt interagieren. Das IoT bietet eine Verbindung zu Informationen in der physischen Welt, durch Scanner, Chips und Smart Connected Products. Dies ist für sich genommen schon beeindruckend, aber in Verbindung mit Digital Twins, d. h. virtuellen Abbildern von physischen Produkten, Prozessen, Menschen oder Orten, die ihre physischen Gegenstücke in Echtzeit widerspiegeln und messen, kann das IoT den Wert und die Rendite für seine Nutzer wirklich steigern.

Auch in Zukunft muss das IoT eine wichtige strategische Überlegung sein, um das Potenzial digitaler Twins von physischen Produkten, Standorten, Betriebsabläufen oder Aufgaben von Personen besser auszuschöpfen. Diese Erfahrungen aus der physischen Welt, die oft am besten durch Sensoren erfasst werden, sind eine Grundvoraussetzung für einen echten digitalen Zwilling.

Was ist ein Digital Twin?

Es gibt viele verschiedene Arten von Digital Twins, die jedoch alle die gleiche Funktionalität aufweisen. Das Hauptmerkmal, das digitale Twins von anderen virtuellen Darstellungen, wie z. B. Simulationen, unterscheidet, ist die kontinuierliche Datenmessung in Echtzeit, die immer im physischen Aspekt verankert ist. Die Simulation eines Motors zum Beispiel könnte anfangs über dieselben Basisdaten verfügen wie der digitale Zwilling. Im Laufe der Zeit ist es jedoch wahrscheinlich, dass sich Unstimmigkeiten ergeben, da die Simulation in einer rein hypothetischen, virtuellen Welt arbeitet.

Wie funktioniert ein Digital Twin?

Die genaue Funktionsweise eines digitalen Zwillings variiert je nach Typ, aber die Grundsätze bleiben gleich. IoT-Sensoren, intelligente Produkte und andere Computergeräte erfassen die angeforderten Informationen und speisen sie dann in eine digitale Schnittstelle ein. Je nach Anwendung können diese Daten mit Hilfe von KI analysiert werden, um schnell Erkenntnisse abzuleiten und die zu diesem Zeitpunkt wichtigsten Informationen zu priorisieren.

Auch hier ist das wichtigste Merkmal die Konsistenz. Damit ein digitaler Zwilling richtig funktionieren kann, muss der Datenstrom konstant bleiben. Für Unternehmen ohne geeignete IoT-Infrastruktur wird es schwierig, wenn nicht gar unmöglich sein, effektive Digital Twins zu erstellen.

Komponenten-Zwillinge verstehen

Digitale Komponentenzwillinge spiegeln, wie ihr Name schon sagt, einzelne Teile eines Produkts wider. Denken Sie an einen Motor, der aus zahlreichen Zahnrädern, Schrauben und anderen Systemteilen besteht, die alle zusammenarbeiten. Nicht jedes Teil benötigt jedoch einen Komponentenzwilling, und die Teams konzentrieren sich in der Regel auf die Teile, die enormen Belastungen, Temperaturschwankungen oder intensiver Nutzung ausgesetzt sind.

Komponentenzwillinge werden verwendet, um diese speziellen Teile zu messen und besser zu verstehen, damit sie in späteren Iterationen des Produktdesigns und der Verfeinerung verbessert werden können. Nichts hindert ein Unternehmen jedoch daran, für jedes einzelne Teil des zu entwickelnden Produkts einen Komponentenzwilling zu erstellen, sofern es über die entsprechenden Ressourcen verfügt.

"Asset Twins" verstehen

Ein Asset Twin ist einfach eine andere Bezeichnung für einen digitalen Zwilling eines Produkts. Als solcher konzentriert sich dieser Zwillingstyp auf die Darstellung des gesamten Produkts und nicht nur einzelner Komponenten. Digitale Zwillinge von Produkten spezialisieren sich oft auf die Analyse der Interaktionen zwischen all diesen Komponenten, damit der Endnutzer besser verstehen kann, wie genau die Anlage im Laufe der Zeit funktioniert.

Systemzwillinge verstehen

Wenn viele Komponenten in einem Produkt zusammenarbeiten, so arbeiten auch viele Produkte in einem System zusammen. Digitale Systemzwillinge (manchmal auch Unit Twins genannt) stellen diese Interaktionen dar. In einer Fertigungslinie beispielsweise arbeiten in der Regel zahlreiche Hardwaretypen zusammen, um ein Produkt herzustellen. Ein Systemzwilling würde diese Interaktionen messen und aufzeichnen und den Endbenutzern helfen, besser zu verstehen, wo und wie sie in Optimierungen investieren sollten, um die Effizienz zu verbessern.

Prozess-Zwillinge verstehen

Noch eine Ebene höher spiegelt ein Prozess-Zwilling die Daten wider, die in all diesen Systemen im Zusammenspiel entstehen. Prozess-Zwillinge gehören in der Regel zu den komplexesten digitalen Twins, die es gibt, und erfordern eine beeindruckende digitale Infrastruktur, um höchste Effizienz zu erreichen. Ein robuster digitaler Prozess-Zwilling kann die Arbeit einer ganzen Produktionsstätte widerspiegeln, sowohl in Bezug auf verschiedene Hardware als auch auf das Verhalten der Mitarbeiter.

Digital Twins - Anwendungsfälle

Angesichts ihrer Variabilität überrascht es nicht, dass digitale Twins eine Fülle von Anwendungsfällen haben. Unabhängig von den Umständen, unter denen der Zwilling eingesetzt wird, möchten wir die Leser daran erinnern, dass die Prinzipien konstant bleiben - und stets von der IoT-Infrastruktur abhängen. Digital Twins sind keine einfache Einstiegsinitiative in die digitale Transformation und sind nur dann effektiv, wenn die richtige Grundlage geschaffen wurde. Der Versuch, das IoT zu umgehen, ist so, als würde man mit verbundenen Augen Auto fahren: Sie werden nie wirklich wissen, was vor sich geht, und Sie können jeden Moment einen Unfall bauen.

Digital Twins in der Fertigung

Digital Twins können in der Fertigung vielfältig eingesetzt werden, von groß angelegten Prozess-Zwillingen, die eine ganze Fabrik verfolgen und darstellen können, bis hin zu Komponenten-Zwillingen, die einzelne Teile in einer Maschine analysieren. Unabhängig davon, welche Art von digitalem Zwilling eingesetzt wird, ist das gewünschte Ergebnis in der Regel dasselbe: die Steigerung der Produktivität.

Digital Twins in der Fertigung tragen dazu bei, Kosten und Ausfallzeiten zu reduzieren, indem sie den Herstellern vorausschauende Informationen darüber liefern, welche Maschinen wann ausfallen werden. So können Probleme behoben werden, bevor sie eskalieren und zum Stillstand der Produktionslinien führen.

Digital Twins in der Automobilindustrie

Digitale Twins können auch nach der Markteinführung von Produkten unglaublich hilfreich sein. In der Automobilindustrie können digitale Twins den Fahrzeugen Feedback geben, sobald sie auf der Straße sind, und genau zeigen, wie die verschiedenen Systeme mit den Fahrbedingungen umgehen.

Digital Twins im Gesundheitswesen

Digital Twins sind in zahlreichen Aspekten des Gesundheitswesens präsent. Einige Unternehmen (Apple, Google usw.) verwenden IoT-Scanner in Wearables, um rudimentäre menschliche Zwillinge zu schaffen, die bestimmte Gesundheitsaspekte wie Herzfrequenz und Schlafmuster verfolgen. Die Auswirkungen gehen jedoch darüber hinaus und betreffen auch die medizinischen Geräte selbst. Maschinenausfälle können im Gesundheitswesen buchstäblich über Leben und Tod entscheiden. Die durch die Nutzung digitaler Zwillinge ermöglichten prädiktiven Analysen helfen medizinischen Dienstleistern, Probleme in medizinischen Geräten nicht nur zu erkennen, sondern auch zu beheben, bevor die Situation lebensbedrohlich wird.

Digital Twins im Kontext der Nachhaltigkeit

Die Auswirkungen von Digital Twins auf die Nachhaltigkeit sind vielfältig. Durch die Optimierung von Fertigungsprozessen wird die Entstehung von Abfall verringert und die Lebensdauer von Maschinen verbessert, so dass weniger neue Teile benötigt werden. Doch das ist nur die Oberfläche

Außerhalb der Fertigung können digitale Twins Reaktionen auf die Umwelt besser vorhersagen und den Energieverbrauch senken. Das Konzept der intelligenten Stadt beispielsweise ist in Wirklichkeit ein groß angelegter digitaler Zwilling eines komplexen Standorts. Durch die Erstellung eines digitalen Zwillings einer ganzen Stadt können die Nutzer den Energiefluss besser lenken, die Pendlermuster verstehen und die Infrastruktur entsprechend optimieren sowie den Materialverbrauch nach Möglichkeit einschränken.

Die Beziehung zwischen Digital Twins und dem IIoT

Die digitale Transformation hat viele Aspekte, und das Internet der Dinge kann als eine grundlegende Initiative zur digitalen Transformation betrachtet werden. Durch den Einsatz von Sensoren und die Entwicklung intelligenter Connected Products können Unternehmen auf Informationen zugreifen, die sonst nicht erfasst werden könnten. Diese Daten können auf vielfältige Weise genutzt werden, u. a. als Grundlage für viele Arten von Digital Twins. Es handelt sich dabei um ein Szenario, bei dem der digitale Zwilling (der Wagen) erst durch das Pferd (IoT) nutzbar gemacht wird, da beide zusammen einen enormen Wert für den Endnutzer darstellen.

Was sind die Vorteile von Digital Twins im IIoT?

Der digitale Zwilling kann als Strukturgeber des IoT verstanden werden. Das IoT an sich ist nützlich, aber die schiere Menge an Daten kann überwältigend sein. Digital Twins gliedern die Informationen in verständliche Kategorien - Menschen, Produkte, Orte, Prozesse -, die sofort klar und verständlich sind. Die Gruppierung der Daten ist ein solider erster Schritt, um verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen, aber oft wird noch mehr Hilfe benötigt - daher nutzen viele Digital Twins-Programme KI in Form von fortgeschrittenen Analysen, um dem Nutzer besser priorisierte Informationen und Anzeigen zu liefern. Die Kategorisierung ist jedoch nicht der einzige Vorteil von Digital Twins und IoT. Wie viele Aspekte der digitalen Transformation bieten auch diese Investitionen zahlreiche Wettbewerbsvorteile.

Reduzierung von Ausfallzeiten

Predictive Maintenance ist ein entscheidender Vorteil für Hersteller, da sie es Unternehmen ermöglicht, Probleme schneller zu erkennen und zu beheben, manchmal bevor es zu Ausfallzeiten kommt. Digital Twins sind für jedes Unternehmen, das sich aktiv um Predictive Maintenance bemüht, wichtig, da sie eine umfassende Datenanalyse darüber liefern, wie genau die ausgewählte Komponente, Anlage, Einheit oder der Prozess funktioniert. Probleme zu erfahren, bevor sie auftreten, bedeutet, Ausfallzeiten zu reduzieren, Fabriken länger in Betrieb zu halten und die Rentabilität zu verbessern. 

Senkung der Wartungskosten

Die Vorteile der Predictive Maintenance gehen noch weiter. Es werden nicht nur Ausfallzeiten reduziert, sondern das frühzeitige Erkennen eines Problems bedeutet oft, dass weniger drastische Maßnahmen ergriffen werden müssen. Eine Schraube kann verstärkt werden, anstatt sie auszutauschen, oder eine ganze Maschine kann gerettet werden, wenn sie vorher einen katastrophalen Ausfall gehabt hätte.

Bei der Predictive Maintenance und der vorbeugenden Wartung geht es darum, Probleme proaktiv zu stoppen, bevor sie wirklich entstehen, anstatt nur auf die Situation zu reagieren. In jeder Branche ist es besser, vorausschauend zu handeln. In der Fertigung führt dies zu geringeren Ausfallzeiten und allgemein niedrigeren Kosten für die Wartung.

Verbesserung der Qualität

Digital Twins sind nicht nur bei der Wartung hilfreich. Sie bieten einen unglaublichen Einblick in das, was sie nachbilden sollen. Der Nutzer verfügt nun über mehr Informationen und Wissen als je zuvor und kann dies zur Optimierung der Gesamtqualität nutzen. Bei Prozess-Zwillingen bedeutet dies eine erhebliche Verbesserung der Produktionszeit durch die Beseitigung verschwenderischer Verhaltensweisen oder die Umlenkung des Energieverbrauchs. Bei Produktzwillingen könnte dies bedeuten, dass die Daten nach dem Verkauf genutzt werden, um die Leistung eines Produkts besser zu verfolgen, etwaige Probleme zu korrigieren und dann das Design für bessere Iterationen entsprechend zu ändern.

Hilfe bei der Prognose und Umsetzung

Ob es sich nun um eine positive oder negative Vorhersage handelt, Digital Twins bieten ein Fenster in die Zukunft - eine, die aufgrund des kontinuierlichen Datenfeedbacks fast immer genauer ist als eine Simulation. Klarere Zukunftsvisionen ermöglichen es Organisationen, sich besser anzupassen und sich für die Verbesserungen und den Erfolg zu positionieren, den sie zu erfahren hoffen. Ebenso sollten die allgemeinen Leistungsstandards steigen, auch wenn dies ebenfalls Maßnahmen auf Seiten der Nutzer erfordert. Digital Twins werden lediglich die Daten anzeigen, die sie anzeigen sollen. Die Entscheidung darüber, was mit diesen Informationen geschehen soll, liegt nach wie vor in den Händen der Endnutzer, da selbst Digital Twins mit KI-Analysefähigkeiten ohne menschliches Eingreifen keine drastischen Entscheidungen treffen werden.

Verkürzung der Markteinführungszeit

Um eine Beschleunigung zu erreichen, ist es hilfreich, die Ausgangssituation genau zu kennen und zu verstehen. Wenn die aktuellen Produktionsraten beispielsweise nur 85% der Produktivität ausschöpfen, während vorher davon ausgegangen wurde, dass jede Maschine zu 100% ausgelastet ist, gibt es plötzlich unmittelbaren Raum für Wachstum. Maschinen, die effizienter betrieben werden können und gleichzeitig den Bedienern einen Einblick geben, ob und wann Ausfallzeiten auftreten könnten, werden schneller produzieren - und damit die Zeit bis zur Markteinführung und die Zeit bis zur Wertschöpfung für den Hersteller verkürzen.

3 Wege, wie das IIoT Digital Twins verbessert

Industrielles Internet der Dinge (IIoT) ist einfach ein Begriff, der den Fokus auf IoT in professionellen, industriellen Bereichen ausdrückt. Die beiden Begriffe werden oft austauschbar verwendet, und es ist eigentlich Sache der Nutzer, wie sie ihre IoT-Aktivitäten beschreiben möchten. Unabhängig davon, wie man IIoT ausdrückt, ist nicht zu leugnen, dass es zahlreiche Verbesserungen für Digital Twins mit sich bringt:

• Digital Twin von Produkten: IoT bietet Einsicht in den gesamten Produktlebenszyklus

Smart Connected Products haben Annahmen durch Fakten ersetzt; reale IIoT-Daten schließen die Feedback-Schleife mit Produktnutzungsdaten, die dann Informationen für zukünftige Iterationen liefern - und sogar für Änderungen des Geschäftsmodells, einschließlich Product-as-Service. Die Produkttelemetrie liefert Ingenieuren und Produktdesignern auch Verhaltenseigenschaften von eingesetzten Produkten oder Produktflotten. Die Bereitstellung eines Referenzrahmens zum Vergleich der Produktnutzung im Ist-Zustand mit der Nutzung im Ist-Zustand ist eine äußerst leistungsstarke IIoT-gestützte Erkenntnis, die die Entwicklung zukünftiger Produktiterationen beeinflussen kann. Die Anwendbarkeit kann vom Ersetzen oder Ändern bestimmter Funktionen bis hin zu detaillierten Einblicken in die spezifische Leistung eines Teils oder mehrerer Teile reichen. Die Erweiterung der Produkttransparenz durch funktionsübergreifende Zusammenarbeit kann auch zu Effizienzsteigerungen in den nachgelagerten Bereichen führen. Dazu gehört das Change Management in der Fertigung und im Service, das Ausschuss, Nacharbeit und Durchlaufzeiten senkt.

Ein Beispiel aus der Praxis: Whirlpool erreicht ein datengesteuertes Design, indem es die eingesetzten Geräte über das IIoT vernetzt und Betriebsleistungskennzahlen (Drehmoment, Trommeldrehzahl, Motortemperatur usw.) über Produktflotten hinweg analysiert, um zukünftige Iterationen zu verbessern.

• Digitaler Zwilling von Prozessen: IoT eröffnet umfassendere operative Informationen

Viele Betriebsprozesse werden von zwei Faktoren geplagt: uneinheitliche und unübersichtliche Informationsquellen. Das IIoT erschließt diese unbekannten Erkenntnisse und verknüpft sie mit verschiedenen Quellen sowohl in Echtzeit als auch in historischen Aufzeichnungssystemen. Die Zwillinge dieser vernetzten Anlagen und Mitarbeiter und wie sie interagieren, sind entscheidend für die Konstruktion einer Prozesslinse - im Wesentlichen eine systemweite Sicht auf eine industrielle Umgebung. IIoT durch eine Prozesslinse kann kritische KPIs in der Fertigung vorantreiben. So kann beispielsweise die Verbesserung der Betriebszeit einer einzelnen Anlage in einer Fabrikhalle durch IIoT-gesteuerte Vorhersageerkenntnisse den Durchsatz drastisch erhöhen, während ein Zwilling einer Produktionslinie Engpässe durch verbesserte Betriebstransparenz reduzieren kann. Diese vernetzte betriebliche Intelligenz aus verschiedenen Anlagen schafft die 360-Grad-Transparenz in Echtzeit, die Hersteller benötigen, um flexibel und agil zu sein - eine Notwendigkeit in den heutigen sich wandelnden Märkten und sich ändernden Kundenanforderungen.

Ein Beispiel aus der Praxis: Woodward gewinnt an operativer Transparenz, indem es seine Technologien und Mitarbeiter durch das IIoT in seinen Fabriken integriert. Eine IIoT-Plattform kontextualisiert unzählige Informationsquellen in den Produktionsanlagen, darunter vernetzte Geräte (Drehmomentschlüssel, Pressen usw.), Manufacturing Execution Systems (MES) und produktzentrierte Software (CAD, PLM), um eine durchgängige betriebliche Übersicht zu erhalten.

• Digitaler Zwilling des Service: Das IoT optimiert die Wartung

Ein Großteil des Betriebszustands und der Leistung eines Produkts in der Umgebung des Endnutzers war für den Hersteller oder Kunden bisher nicht zugänglich. Da Wartung und Service kritische Funktionen sind, um Ausfallzeiten von Anlagen zu reduzieren und Angebote zu differenzieren, können Digital Twins mit IoT diese Kennzahlen drastisch verbessern und neue Einnahmequellen erschließen.

Digital Twins können IIoT-Anwendungsfälle unterstützen, bei denen Software-Updates, Patches oder Reboots für eingesetzte Anlagen die Entsendung eines Technikers vor Ort überflüssig machen. Die Flexibilität des IIoT kann es unternehmenskritischen Systemen ermöglichen, Daten im Sekundentakt abzufragen, um Dienste zu informieren, oder weniger häufig, um Ressourcen zu optimieren - je nach Anwendungsfall des Digital Twins.

Telemetriedaten können auch in den digitalen Zwilling der eingesetzten Anlage eingespeist werden, um eine Grundlinie des Zustands zu erhalten und die nächste Generation von Predictive Maintenance-Modulen anzuwenden, die maschinelles Lernen und physikbasierte Simulationstechniken kombinieren. Die Simulation historischer Muster der Maschinenleistung mit den Konstruktionserwartungen anhand von Echtzeit-Sensordaten reduziert ungeplante Ausfallzeiten und fügt eine weitere Ebene der Intelligenz hinzu, die die Anlagenauslastung weiter maximiert.

Ein Beispiel aus der Praxis: Howden verhilft seinen Kunden mit dem Programm "Data Driven Advantage" zum Erfolg. Im Rahmen dieser Initiative wurden IIoT-gesteuerte Erkenntnisse in die Service- und Wartungsabläufe der Kunden eingebettet, um ungeplante Ausfallzeiten in Millionenhöhe zu vermeiden und Geschäftsrisiken zu reduzieren.

Den Digital Twin zum Leben erwecken

Die volle Realitätstreue eines Digital Twins wird verfügbar, wenn die Produkte, Prozesse und Menschen eines Unternehmens mit dem IIoT verbunden werden. Diese "Live"-Daten werden auch als Einstieg für Anwendungsfälle der nächsten Generation dienen, da sie einen lukrativen Input für physikbasierte Simulationen, künstliche Intelligenz und Computer-Vision-Anwendungen darstellen.

Es ist jetzt an der Zeit, mit einer Digital Twins-Strategie zu beginnen; erfahren Sie hier mehr.