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Digital Twins

Digital Twins (dt.: digitale Zwillinge) sind digitale bzw. virtuelle Abbilder der realen Welt [1]. Ob materiell oder immateriell, Produkte, Prozesse oder Dienstleistungen, die abgebildet werden - das Ziel ist eine greifbare Vorlage für Versuche, Simulationen und Optimierungen aufzubauen, welche man in einer realen Welt nur mit großem Aufwand betreiben kann bzw. gar nicht realisierbar sind. Über Daten, z.B. aus Sensoren, sind digitale Zwillinge mit realen Objekten gekoppelt. Sie sind mindestens durch mathematische aber immer öfter durch dynamische 3D- und AR-Modelle vertreten.

Oft verwendet man Digital Twins im Rahmen der Smart Factory, um Vorhersagen und Analysen der tatsächlichen Produktion geliefert zu bekommen. Aber auch außerhalb der Produktion werden Digital Twins erfolgreich eingesetzt.

Im Umfeld der industriellen Infrastrukturen hat sich der Einsatz dieser Technologie ebenfalls bewährt. Ein Beispiel dafür wäre ein digitaler Zwilling, der Eisenbahngleise überwacht. Er wird eingesetzt zur Überwachung der Bahngleisqualität und Wartungsoptimierung [2]. Im Schienenverkehr ist ein Ausfall der kritischen Anlagen und Infrastrukturen mit hohen Kosten, Unzufriedenheit der Kunden und Imageschaden des Betreibers verbunden. Mit dem Einsatz einer intelligenten Software-Lösung in Kombination mit autonomen IoT-Geräten kann die Gleisstrecke digital abgebildet werden. So liefern IoT-Geräte notwendige Daten für die Auswertung, Simulation und Vorhersagen über die Streckenqualität und mögliche Mängel. Dadurch verringert sich der Aufwand für die Wartung und Wartungsarbeiten können zielgerichtet geplant werden.

In diesem konkreten Beispiel wird der Mehrwert digitaler Zwillinge deutlich: Wartungsarbeiten können optimiert, Ausfallzeiten auf der Strecke können verringert werden. Effizienz, Schnelligkeit und Nachhaltigkeit sind Vorteile, die digitale Zwillinge bringen. Letztlich führen die genannten Punkte auch immer zu einer Kostenersparnis.

Grundsätzlich benötigen digitale Zwillinge für eine effiziente Arbeit Daten. Denn gerade für vorausschauende Analysen und Smart Monitoring werden datenhungrige Methoden der Künstlichen Intelligenz und des Maschinellen Lernens verwendet. In unserem Beispiel werden Daten durch IoT-Geräte erhoben, die an den Zugrädern installiert sind und die den Aufprall messen, so dass Gleise auf Beschädigungen "abgetastet" werden. Mit einer intelligenten Software für Smart Monitoring [3] werden Daten in Echtzeit erfasst, so dass der digitale Zwilling auf Ist-Zustände reagiert und diese analysiert. Darüber hinaus kann mithilfe der anfallenden Daten prognostiziert werden, z.B. können potentielle Mängel vorhergesagt werden. Letzteres führt zu einer Neudefinition der Wartungsprozesse. Man muss zukünftig nicht mehr auf Ist-Zustände reagieren, sondern gravierenden Fehlern kann vorgebeugt werden, so dass diese gar nicht erst auftreten, also im Sinne der vorausschauenden Wartung.

Digital Twins sind auch im Bereich der Infrastrukturen eine erfolgsversprechende Technologie, die einen großen Mehrwert mit sich bringt. Damit Digital Twins erfolgreich eingesetzt werden können, werden sowohl Daten (also "Daten-Sammler"), als auch eine intelligente Software-Lösung benötigt.

Quellen
[1] Zur Definition von Digital Twins siehe auch: Dittmann, Svenja (2020, Juni): Chancen durch Industrie 4.0: Der digitale Zwilling. Abgerufen am 21. Oktober 2020, von https://www.kompetenzzentrum-kommunikation.de/blog/chancen-durch-industrie-4-0-der-digitale-zwilling-3994/.
[2] Plattform Lernende Systeme: Themenseite. Von Daten zu Wertschöpfung. Wartungsoptimierung von kritischen Anlagen. Abgerufen am 09. Oktober 2020, von https://www.plattform-lernende-systeme.de/datenoekosysteme.html.
[3] Intelligente Software für Smart Monitoring von Incontext Technology: https://www.incontext.technology/.