Was ist ein Digital Twin?

Ein Digital Twin ist ein virtuelles Abbild eines real existierenden Objekts, Prozesses oder Systems, das dessen Zustand und Verhalten in Echtzeit oder nahezu in Echtzeit widerspiegelt. Über Sensoren, IoT-Verbindungen und Datenanalysen sammelt der Digital Twin fortlaufend Informationen aus der physischen (Um-)Welt, um daraus Simulationen, Prognosen und Optimierungen abzuleiten. Ein Digital Twin kann sowohl einzelne Bauteile (z. B. eine Turbine) als auch komplexe Produktionsanlagen oder ganze Städte repräsentieren. Durch den Digital Twin lassen sich Wartungskosten senken, Betriebsabläufe verbessern und Designänderungen vorab testen. Dank eines Digital Twins und entsprechend synthetisch erzeugter Datensätze ist es Unternehmen möglich, fundierte Entscheidungen, auch und gerade in unbekannten Situationen, zu treffen und Prozesse iterativ zu optimieren, bevor sie im echten Umfeld umgesetzt werden. Ein Modelling mittels Digital Twin Technologie kann also für verschiedene Branchen ein regelrechter Game Changer sein.

Im folgenden haben wir fünf typische Einsatzszenarien anskizziert, in denen ein Digital Twin echten Mehrwert zu schaffen vermag:

1. Predictive Maintenance in der Fertigung:
Mit einem Digital Twin von Produktionsmaschinen lassen sich Ausfallzeiten reduzieren. Sensor­daten fließen in den Digital Twin, der Verschleißmuster erkennt und frühzeitig Wartungsempfehlungen liefert.

2. Produktentwicklung & Simulation:
Automobilhersteller nutzen Digital Twin, um neue Fahrzeugmodelle virtuell im Crash-Test oder auf verschiedenen Untergründen zu prüfen. Änderungen im Design werden direkt im Digital Twin simuliert, bevor Prototypen gebaut werden. Dieser Einsatz ist besonders ressourcenschonend.

3. Smart Building Management:
Immobilienbetreiber können einen Digital Twin ihrer jeweiligen Gebäude integrieren, um Energieverbrauch, Heizung und Lüftung in Echtzeit zu überwachen und automatisch zu regeln. So lassen sich Klima­komfort und Effizienz gleichermaßen steigern.

4. Stadtplanung & Infrastruktur:
Kommunen gehen in jüngerer Vergangenheit dazu über, Digital Twins ganzer Stadtviertel zu erstellen, um Verkehrsflüsse, Umweltbelastungen und Notfall­szenarien zu simulieren. Neue Straßenführungen oder Bauprojekte können so am Digital Twin getestet werden, ohne ins reale Leben einzugreifen.

5. Logistik & Supply Chain Optimization:
Logistikdienstleister gehen dazu über, Lagerhallen, Transportfahrzeuge und Routen in Form eines Digital Twins zu modellieren. Dank Live-Daten zu Beständen und Verkehr lassen sich Lieferketten flexibel anpassen und Engpässe proaktiv vermeiden.

Ein Digital Twin ermöglicht es, physische Objekte und Systeme digital abzubilden, um Betriebsabläufe zu überwachen, Prognosen zu erstellen und Szenarien risikofrei zu testen. Durch die durch den Digital Twin erzeugten synthetischen Daten, lassen sich Kosten senken, die Anlagenverfügbarkeit erhöhen und Entwicklungszyklen nachhaltig verkürzen. Wer einen Digital Twin strategisch in seine Prozesse integriert, gewinnt fundierte Einblicke und setzt auf eine zukunftsorientierte, datengetriebene Innovationsstrategie. Bei aller Euphorie ist jedoch Vorsicht geboten: wie bei jeder generativen Technologie kommt es auf die Qualität des Trainingsdatensets an! Ist ein solches verunreinigt, wird auch das Modell des Digital Twins Verzerrungen aufweisen.