Digitaler Zwilling

Einleitung

Diese Seite zum Thema Digitaler Zwilling kann als Wiki2Reveal Folien angezeigt werden. Einzelne Abschnitte werden als Folien betrachtet und Änderungen an den Folien wirken sich sofort auf den Inhalt der Folien aus. Dabei werden die folgenden Teilaspekte im Detail behandelt:

• (1) Digitaler Zwilling - Reale Welt und digitale Welt
• (2) Simulation, Deskription, Vorhersage
• (3) Modellbildungszyklus und Maschinelles Lernen

Zielsetzung

Diese Lernressource in der Wikiversity hat das Ziel, das Grundkonzept des Digitalen Zwillings in den Anwendungsgebieten zu erarbeiten und den Bezug zur Mathematischen Modellbildung und Maschinellem Lernen herzustellen.

Definition - Digitaler Zwilling

Ein digitaler Zwilling (engl. digital twin) ist eine digitale Repräsentanz eines materiellen oder immateriellen Objekts aus der realen Welt in der digitalen Welt. Es ist unerheblich, ob das Gegenstück in der realen Welt bereits existiert oder zukünftig erst existieren wird. Digitale Zwillinge ermöglichen einen übergreifenden Datenaustausch. Sie bestehen aus Modellen des repräsentierten Objekts und können daneben Simulationen, Algorithmen und Services enthalten, die Eigenschaften oder Verhalten des repräsentierten Objekts beschreiben, beeinflussen, oder Dienste darüber anbieten.

Visualisierung

Illustration des Digitalen-Steuerungs-Zwilling

Geschichtliche Einordnung

Dieser Einsatz wird insbesondere seit Anfang der 2010er-Jahre mit der wachsenden Bedeutung des Internets der Dinge deutlich. Die Herstellung von digital gesteuerten und vernetzten Produkten aller Art erlaubt integrierte Dienstleistungen.

Das Digitale-Zwillings-Konzept

Anfang des 21. Jahrhunderts wurde die Idee des digitalen Zwillings durch M. Grieves und J. Vickers zu einem Konzeptmodell des digitalen Zwillings weiterentwickelt, das sich aus drei Hauptteilen zusammensetzt:

• (Realer Raum) den Raum physischen Objekte im „realen Raum“,
• (Virtueller Raum) den virtuellen oder digitalen Objekte im „virtuellen Raum“ und
• (Kommunikation/Verbindung) den Daten- und Informationsverbindungen, die beide miteinander verbinden.

Autonomie eines Fahrzeuges

Signallaufzeiten für einen Marsroboter zwischen Erde und Mars sind zu lang, um Echtzeitregelung von Erde aus vorzunehmen (Autonomie von Fahrzeugen - Digitale Repräsentation der Umgebung und autonome Entscheidungen z.B. für die Probenentnahme).

Digitaler Zwilling einer Rakete als Schaubild

Bild des Digitalen Zwillings-Konzeptes von Grieves und Vickers

Digitaler Zwilling als digitale Abbildung der Wirklichkeit

In der Vergangenheit ging es „nur“ um die digitale Abbildung bzw. Repräsentanz eines realen Objektes oder Prozesses (siehe auch Objektorientierte Mathematische Modellbildung). Durch Messung (Monitoring) im realen Raum werden Daten erhoben und für die Anpassung des digitalen Abbildes verwendet.

Beispiel - ÖPNV-Netzwerke und digitale Abbildung der Wirklichkeit

Echtzeitkarte des ÖPNV-Netzwerkes in Sydney

Kommunikation zwischen realem und virtuellen Objekt

In dem Konzept von Grieves und Vickers geht es auch um die Kommunikation zwischen dem realen und virtuellen Objekt, deshalb sprechen sie auch vom Digitalen-Zwillings-Konzept.

Digitaler Schatten

Die Daten, die von dem realen zum virtuellen Objekt/Prozess fließen werden auch als digital shadow oder digitaler Schatten bezeichnet. In diesem Kommunikationsprozess geht es darum, den virtuellen Raum an die Veränderungen in der realen physischen Welt anzupassen und die digitalen Modelle durch die Monitoringdaten zu aktualisieren.

Beispiel - ÖPNV-Netzwerk - Digitaler Schatten

Im Beispiel des Busnetzwerkes sollen z.B. die digitalen Positionen der Busse nach Möglichkeit in Echtzeit auf einer digitalen Karte angezeigt werden.

Digitaler Impuls

Die Informationen, die vom virtuellen zum realen Objekt/Prozess fließen, werden auch als digital trigger bzw. digitaler Impuls bezeichnet.

Beispiel - ÖPNV-Netzwerk - Digitaler Impuls

Im Beispiel des Busnetzwerkes können z.B. aus den digitalen Positionen der Busse abgelesen, wenn fahrplanmäßige Position und die aktuelle Position Abweichungen aufweisen. Wenn diese z.B. durch eine massive Verkehrstörung erzeugt wurden und fahrplanmässige Transportdienstleistungen nicht mehr möglich sind, könnte der digitale Impuls z.B. eine Umleitung anderer Busse um die Verkehrstörung erfolgen oder man könnte Busse als Ersatzverkehr umleiten.

Planung, Abweichung und Regelungsaktivitäten

Aus dem Vergleich und der Analyse der Abweichungen zwischen den realen und virtuellen Objekten können die realen Objekte wieder aneinander angepasst und die Prozesse entsprechend reguliert werden.

Regelkreise - Steuerung

In diesem Digitalen Zwillings-Konzept kann das virtuelle Objekt bzgl. der Steuerung dominierend sein und dem das reale Objekt muss den Regelungen des digitalen Zwillings folgen. Der digitale Zwilling kann aber auch nur eine Entscheidungsunterstützung für das reale Objekt sein, dessen Regelung weiterhin eine Autonomie besitzt.

Bespiel - Regelung Dominanz virtueller Zwilling

Für ein Bewässerungssystem wird über Bodensensoren, Temperaturfühler und Feuchtigkeitsmesser ein digitaler Zwilling für ein Gewächshaus erstellt. Das virtuelle Objekt des Gewächshauses mit dem Bewässerungssystems regelt die Bewässerung in Abhängigkeit von Wasservorrat und den Sensordaten.

Bespiel - Regelung als Entscheidungsunterstützung

In Bus mit menschlicher Fahrpersonal wird die Autonomie der Regelung nicht völlig dem digitalen Zwilling überlassen. Eine vorgeschlagene Verkehrsumleitung muss dann nicht gefolgt werden, wenn z.B. die Busfahrerin noch erste Hilfe am Unfallort leistet und daher die vorgeschlagene Busroute nicht realisiert wird.

Aufgabe - Beispiele im eigenen Umfeld identifizieren

Identifizieren Sie bei sich Entscheidungsprozesse, die von digitalen Repräsentationen der realen physischen Welt abhängen!

Abweichungen und Nachjustierung

Bei technischen Anlagen kann aus den auftretenden Abweichungen eine Nachjustierung einer Anlagenkomponente oder bspw. auch eine vorausschauende Instandhaltung (predictive maintenance) abgeleitet werden.

Echtzeitdaten

Bei Prozessen oder sich bewegenden Objekten können die Abweichungen durch die Veränderung der Steuerungsgrößen (s. a. Stellgröße) und/oder der Eingabeparameter entsprechend wieder angeglichen werden. Damit umfasst die Definition des Digitalen Zwillings mittlerweile auch die Steuerung auf Basis von Echtzeitdaten,.

Typen von Digitalen Zwillingen

• Basic Digital Twin
• Enriched Digital Twin
• Autonomous Control Twin
• Enhanced Autonomous Control Twin
• Exhaustive Twin

Basic Digital Twin

Digitale Repräsentation eines Objektes oder Systems mit internem Speicher und Datenverarbeitung

Enriched Digital Twin

Digitaler Zwilling mit Einbindung benachbarter Datenströme (Upstream)

Autonomous Control Twin

Autonomes cyber-physisches System mit Mensch-Maschine-Schnittstelle (z. B. Dashboard) zur Interaktion und Eingriffsmöglichkeit.

Enhanced Autonomous Control Twin

Autonomous Control Twin mit Daten-Downstream in nachgeordnete Systeme

Exhaustive Twin

Autonomes, interoperables System, das Usern volle Eingriffsmöglichkeit gewährt und sowohl eingehende Daten einbindet als auch ausgehende sendet. Man erhält damit bidirektionale Regelkreise vom digitalen zum physischen Raum und umgekehrt.

Anwendungsbereiche

Der digitale Zwilling kann für unterschiedliche Zwecke entwickelt und in unterschiedlichen Bereichen eingesetzt werden.

• Industrielle Fertigung von technischen Produkten z.B. Kühlschränke, die Entnahme von Lebensmitteln überwachen und selbst fehlende Lebensmittel nachbestellt.
• Transportwirtschaft z.B. Optimierung von Transportprozessen und Maximierung der Auslastung bzw. Minimierung von Leerfahrten
• Medizin z.B. Nutzung eines digitalen Zwillings von Patienten für die Operationsplanung
• Stadtentwicklung z.B. Nutzung des städtischen Raumes verbessern

Industrielle Fertigung von technischen Produkten

Für die Industrie hat der digitale Zwilling eine besondere Bedeutung. Seine Existenz und Nutzung in den Prozessen der industriellen Wertschöpfung kann für die Unternehmen ein entscheidender Wettbewerbsvorteil sein.

Nachhaltigkeit

Durch den Digitalen Zwilling kann man Prozesse, die mit Echtzeitdaten trainiert wurden (siehe Maschinelles Lernen), für Simulationen verwenden und abschätzen, welche Konsequenzen Veränderungen von Systemparametern auf den Ressourcenverbrauch und Materialeinsatz haben. Simulationsergebnisse können dann wieder in Entscheidungsprozesse im realen physischen System einfließen.

Rückkopplung - Regelkreise

Eine Implementation einer Simulation im realen physischen Raum verlaufen nicht immer wie vorhergesagt, daher können die Sensorinformationen im realen Raum wieder als Eingabedaten für die Regelung verwendet werden und z.B. durch die weitere Anpassung den Ressourcenverbrauch weiter zu optimieren.

Produkt, Produktionsanlage, Prozesse, Dienstleistungen

In der Industrie gibt es digitale Zwillinge beispielsweise für Produkte, Produktionsanlagen, Prozesse und Dienstleistungen. Sie können auch schon vor dem realen Zwilling existieren, zum Beispiel als Designmodelle künftiger Produkte und sie können dazu dienen, Daten aus dem Einsatz der realen Zwillinge zu analysieren und auszuwerten.

Einsparungspotential

Ihr besonderer Wert für die Industrie ergibt sich aus der Einsparung physikalischer Prototypen und der Möglichkeit, Verhalten, Funktionalität und Qualität des realen Zwillings unter jedem relevanten Aspekt zu simulieren. Dieser Wert kann für alle Teile der Wertschöpfung über den gesamten Lebenszyklus von Produkten, Anlagen und Dienstleistungen genutzt werden.

Modellbasiertes Systems Engineering

Ein digitaler Zwilling nimmt verschiedenste Formen an. Er kann zum Beispiel beim Design von Systemen mit Hilfe von MBSE die verschiedenen Abstraktionsstufen zur Systemarchitektur durchlaufen, darüber hinaus auf einem Verhaltensmodell der Systementwicklung aufbauen, einem 3D-Modell oder einem Funktionsmodell, das mechanische, elektronische und andere Eigenschaften und Leistungsmerkmale des realen Zwillings im Lauf einer modellbasierten Ausgestaltung möglichst realistisch und umfassend abbildet.

Beispiel - Autonomes Fahren

Betrachtet man autonom fahrende Fahrzeuge, so benötigen diese ein digitales Abbild der physischen Umgebung, um auf evtl. unerwartete Störungen oder Hindernisse (z.B. Personen oder Tiere auf der Fahrbahn) reagieren zu können. Die unterschiedlichen digitalen Zwillinge können miteinander verknüpft sein und auch eine umfangreiche Kommunikation und Interaktion mit den realen Zwillingen erlauben.

Optimierungsziel der Vernetzung - Verkehr

Ein Optimierungsziel der Vernetzung von digitalen Zwillingen könnte im Verkehr z.B. ein möglichst störungsfreien Verkehrfluss bzw. eine hohe Transportkapazität des Verkehrraumes pro Zeitfenster definineren.

Digital Thread - Digitale "roter" Faden

Man spricht auch von einem digitalen Faden (digital thread), der sich durch den gesamten Produktlebenszyklus zieht und noch weitere produktrelevante Informationen einschließen kann. Den größten Nutzen hat ein Unternehmen von solch einem durchgängigen digitalen Faden, der die Optimierung über verschiedene Wertschöpfungsprozesse hinweg erlaubt und die Ausschöpfung einer großen Palette von digitalen Geschäftsmodellen für Produkte oder angebotene Dienstleistungen.

Design und Betrieb von Produkten

Wenn dabei die große Anzahl von Abhängigkeiten zwischen System- und Produktarchitekturen, Varianten, Geschäftsmodellen und Dienstleistungen für das Produktportfolio strukturell und systematisch gehandhabt werden, kann der digitale Faden in den jeweiligen Lebenszyklen seine Leistungsfähigkeit umfassend entfalten für konsistente digitale Zwillinge sorgen, die Optimierungsbeiträge leisten.

Lebenszyklus von Produkten

Die Produktionstechnik ist nur eines von vielen industriellen Einsatzfeldern. Digitale Zwillinge bilden Anlagen über den gesamten Lebenszyklus (Design, Erstellung, Betrieb und Wiederverwertung) ab. Schon während der Planung können Ingenieure Simulationsmodelle nutzen, um Abläufe zu optimieren. Ist die Anlage in Betrieb, können die gleichen Simulationsmodelle verwendet werden, um Abläufe weiter zu optimieren und um die Produktion zu wandeln.

Varianten von Definitionen

In der Praxis existiert eine Vielzahl von Definitionen der Digitalen Zwillingen in der Produktion. Diese Definitionen richten sich dabei oftmals an verschiedene Zwecke (z. B. Wartungs-Szenarien) oder spezifische Domänen in der Produktion (z. B. Produktion von Batteriezellen). Diese Definitionen sind dabei nicht zwangsläufig kompatibel und können widersprüchlich sein.

Transportwirtschaft

Im Bereich der Transportwirtschaft und des Lagerwesens entwickeln Internationale Logistikunternehmen wie die DHL oder UPS laufend neue Anwendungen für den digitalen Zwilling wie Track and Trace oder die intelligente Steuerung von Lagerhäusern oder ganzen Hafenanlagen (s. Weblinks) und Software-Hersteller wie SAP oder Oracle erweitern ihre ERP-Systeme und bieten neue IT-Lösungen als Digital Supply Chain für das Supply Chain Management an.

Produktions- und Auftragssteuerung

Das Konzept des digitalen Zwillings wird zunehmend auch in der Produktionssteuerung, der Logistik und der Beschaffung angewendet. Dadurch kann dieses Konzept eng mit den Methoden und Mitteln der Steuerungstechnik und der Regelungstechnik verbunden werden.

Medizin

Die Idee des digitale Zwillings findet auch in der Medizin zunehmend Verbreitung, indem ein virtuelles Abbild eines Patienten zur Simulation von medizinischen Anwendungen erstellt wird. So kann sich der Arzt bereits vor der Behandlung mit der konkreten Situation des jeweiligen Patienten auseinandersetzen und bei chirurgischen Operationen können dadurch patientenindividuelle Einsätze (z. B. künstliche Gelenke) vorgefertigt und genau eingesetzt werden, was ein verbessertes Operationsergebnis und einen schnelleren Genesungsverlauf ermöglicht. Digitale Zwillinge werden auch für die individualisierte Wahl von Arzneimitteln entwickelt, um einen besseren Behandlungseffekt für den jeweiligen Patienten zu ermöglichen.

Stadtentwicklung

Moderne Geoinformationssysteme (GIS) versprechen, Baubestände, Versorgungsnetze, Verkehrsdaten und weitere Informationen zu digitalen Zwillingen zusammenführen. Das Konzept ist eng mit Smart-City-Bestrebungen verbunden. Städte wie Barcelona und Zürich versprechen sich hiervon, Infrastruktur effizienter instand halten und Bürgerbeteiligung enger mit evidenzbasierten Verwaltungsmaßnahmen zusammenführen zu können. Auch wenn die Adaption des Paradigmas vielversprechende Potentiale auftut, wird das wohl nicht einlösbare Versprechen einer vollständigen digitalen Abbildbarkeit urbaner Systeme wissenschaftlich problematisiert.

Siehe auch

• Internet der Dinge
• Objektorientierte Mathematische Modellbildung
• Maschinelles Lernen
• Building Information Modeling
• Modellbasiertes Systems Engineering
• Digitalisierung
• Industrie 4.0
• Cyber-physisches System
• Prozesssimulation
• Design Structure Matrix
• Smartes Objekt

Weblinks

• Minds + Machines: Meet A Digital Twin. YouTube.
• The Gemini Principles. Centre for Digital Built Britain.
• DHL-Broschüre zum Digitalen Zwilling in der Logistik
• General Electric: The Digital Twin -Compressing time-to-value for digital industrial companies.
• SIEMENS: Connecting physics based and data driven models the best of two worlds.
• Timothy Kaufmann, Armin Pühringer, Benedikt Rauscher: Der digitale Zwilling. Abgerufen am 18. Juli 2018. 
• Digitaler Zwilling. In: Gablers Wirtschaftslexikon.
• WiGeP-Positionspapier: „Digitaler Zwilling“. Unter Leitung von Rainer Stark, Wissenschaftlichen Gesellschaft für Produktentwicklung – WiGeP, 2020.
• Erwartungen und Einschätzungen der deutschen Bevölkerung mit besonderem Fokus auf Diabeteserkrankungen. PricewaterhouseCoopers GmbH, November 2018 (Digitaler Zwilling in der Medizin).

• Digitaler Steuerungs-Zwilling und Supply Chain [1]

Literatur

• Markus Kannwischer: Interaktive Präzisionswerkzeuge für die effizientere Bearbeitung. Produktivitätsfortschritte durch Industrie 4.0, VDMA, 2015/05.
• R. Rosen, J. Jäkel, M. Barth et al.: VDI Statusreport 2020: Simulation und digitaler Zwilling im Anlagenlebenszyklus. VDI/VDE, 2020 (vdi.de [abgerufen am 6. Februar 2020]). 
• Ulrich Sendler: Industrie 4.0 grenzenlos. Springer Vieweg, Heidelberg/Berlin 2016, ISBN 978-3-662-48277-3.
• Michael W. Grieves: Virtually Intelligent Product Systems: Digital and Physical Twins. In: Complex Systems Engineering: Theory and Practice (= Progress in Astronautics and Aeronautics. Volume 256). American Institute of Aeronautics and Astronautics, Inc., 2019, ISBN 978-1-62410-564-7, S. 175–200, doi:10.2514/5.9781624105654.0175.0200. 
• M. Grieves: Digital Twin - Manufacturing Excellence through Virtual Factory Replication. Whitepaper, LLC, 2004 (researchgate.net).
• Digitaler Zwilling - Engineering der Zukunft. In: IFFOCUS - Zeitschrift des Fraunhofer-Instituts IFF Magdeburg. Nr. 1, 2019 (fraunhofer.de [PDF; abgerufen am 21. Juni 2020]). 
• W. Herlyn, H. Zadek: Der Digitale Steuerungs-Zwilling - Dynamische Auftrags- und Materialflusssteuerung auf Basis des Konzeptes eines digitalen Steuerungs-Zwillings. In: Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb (ZwF). Special, Nr. 115, April 2020, S. 70–73, doi:10.3139/104.112338. 
• M. Eigner: Digitaler Zwilling – Stand der Technik. In: Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb (ZwF). Special, Nr. 115, April 2020, S. 3–6, doi:10.3139/104.112300. 

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• Datum: 28.5.2024
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