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Wäre es nicht praktisch, Was-wäre-wenn-Szenarien für Produkte oder Anlagen und Prozesse erstellen zu können, bevor Sie tatsächlich Ressourcen für die reale Umsetzung einsetzen? Das ist das Versprechen des Digital Twin.
Digital Twins, auch digitale Zwillinge genannt, sind die virtuelle Darstellung eines physikalischen Objektes oder Systems. Die Aufgabe besteht beispielsweise darin, die Leistung einer Anlage oder eines Prozesses zu verstehen, vorherzusagen und zu optimieren. Auf diese Weise sollen bessere Geschäftsergebnisse erzielt und die Gesamtleistung eines Unternehmens gesteigert werden. Digital Twins setzen sich dazu aus drei Komponenten zusammen: einem Datenmodell, Algorithmen und Wissen.
Die Analyse der digitalen Gegenstücke ermöglicht es dem Unternehmen genaue Vorhersagen über den aktuellen Zustand und die Zukunft von physischen Vermögenswerten zu treffen. Aufgrund der Implementierung des Digital Twins können Unternehmen zudem bessere Einblicke in die Produktleistung gewinnen, den Kundenservice optimieren und auf Grundlage dieser Erkenntnisse fundierte operative und strategische Entscheidungen treffen.
Digital Twins nutzen historische Kontext- und Leistungsdaten, um die Vergangenheit zu verstehen sowie die Zukunft prognostizieren zu können. Die direkten und indirekten Daten werden dazu mittels maschinellen Lernens zu Mustern verarbeitet. Anhand der Muster können dann Erkenntnisse gewonnen werden.
Durch die Kenntnis des aktuellen Kontexts und der Vorhersage des zukünftigen Zwillingszustands können Anlagen und Prozesse effektiv überwacht, simuliert und gesteuert werden. Auf diese Weise lassen sich beispielsweise Lebenszyklen optimieren, unabhängig davon, ob sie online oder offline sind.
Intelligente Produkte und Anlagen erzeugen riesige Datenmengen aufgrund ihrer Nutzung und Effektivität. Der digitale Zwilling erfasst diese Daten von Produkten und Anlagen und analysiert sie, um verwertbare Erkenntnisse für eine fundierte Entscheidungsfindung zu erhalten. Durch die Nutzung der Technologie können Unternehmen diese Daten verwenden, um:
Unternehmen setzen die digitale Zwillingstechnologie aus vielen Gründen ein, u.a. um den laufenden Betrieb zu verbessern, Mitarbeiter zu schulen oder neue Produkte bzw. Verfahren zu testen, bevor sie in der realen Welt eingeführt werden, in der die Problembehebung teuer und kompliziert werden könnte.
Der Digital Twin ist in der Lage, den derzeitigen Fertigungssektor radikal zu verändern. Sie können beispielsweise einen erheblichen Einfluss auf die Art und Weise, wie Produkte hergestellt und gewartet werden, ausüben. Folglich wird die Fertigung effizienter und gleichzeitig werden die Durchlaufzeiten optimiert.
Auch im Automobilsektor können digitale Zwillinge zur virtuellen Erstellung eines Fahrzeugs verwendet werden. Der Digital Twin erfasst hierzu die Verhaltens- und Betriebsdaten des Fahrzeugs und analysiert daraufhin die Gesamtfahrzeugleistung sowie die damit verbundenen Merkmale.
Ein ansprechendes Kundenerlebnis ist der Schlüssel zum Erfolg im Einzelhandel. Um dieses Ziel zu erreichen, können Einzelhändler auf digitale Zwillinge zurückgreifen. Die Implementierung der Technologie kann zur Steigerung des Kundenerlebnisses beitragen, indem sie bei der Planung von Geschäften, der Implementierung von Sicherheitsvorkehrungen und dem Energiemanagement unterstützend tätig wird.
Digitale Zwillinge können zusammen mit Daten aus dem IoT eine wichtige Funktion im Gesundheitssektor übernehmen und zahlreiche Vorteile wie Kosteneinsparung, Patientenüberwachung, präventive Wartung und personalisierte Gesundheitspflege mit sich bringen.
Die intelligente Stadtplanung und -umsetzung mit Hilfe von digitalen Zwillingen und IoT-Daten trägt dazu bei, die wirtschaftliche Entwicklung zu fördern, Ressourcen effizient zu verwalten, den ökologischen Fußabdruck zu verringern und die allgemeine Lebensqualität der Bürger zu erhöhen. Das digitale Zwillingsmodell kann Stadtplanern und politischen Entscheidungsträgern bei der intelligenten Stadtplanung helfen, indem es die Erkenntnisse aus verschiedenen Sensornetzen und Systemen nutzt.
Industrieunternehmen können nun industrielle Systeme mittels digitaler Zwillinge überwachen, verfolgen und steuern. Abgesehen von den Betriebsdaten erfassen die digitalen Zwillinge auch Umweltdaten wie Standort, Konfiguration, Finanzmodelle usw., die bei der Vorhersage zukünftiger Operationen und Anomalien helfen.
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Es liegt auf der Hand, dass das Konzept des digitalen Zwillings vielen Unternehmen zugutekommen wird. Die Kombination dieses bahnbrechenden Konzepts mit der IoT-Technologie ist eine unglaubliche Gelegenheit für Unternehmen, sich zu optimieren. Letztendlich wird es den Beteiligten auch ermöglichen, die Gesamteffizienz und die Kosten ihres Unternehmens zu verbessern und viele Aspekte der Arbeit für die Mitarbeiter zu verbessern.
Mitarbeiter, die die digitale Zwillingstechnologie nutzen, werden ihr Engagement mit Online-Werkzeugen erweitern können, indem sie beispielsweise interaktive Karten verwenden, um Kollegen zu lokalisieren, Besprechungen zu buchen und Aufgaben mit mehr Sorgfalt und Genauigkeit zu erledigen. Aber auch Manager werden in der Lage sein, ihre Mitarbeiter aus der Ferne zu beaufsichtigen.
Das Konzept des digitalen Zwillings gewinnt in den meisten Geschäftsbereichen immer mehr Bedeutung. Die Gründe hierfür sind u.a. die Verbesserung des laufenden Betriebs, die Schulung von Mitarbeitern sowie die Überarbeitung von Produkten oder Verfahren.
Die Technologie wird zudem durch den Aufstieg von Sensoren im IoT immer weiter vorangetrieben, wobei Digital Twins und IoT Hand in Hand gehen. Die Sensoren liefern beispielsweise die Daten darüber, wie ein Objekt betrieben wird und wie es auf die Umgebung reagiert, während die Implementierung von digitalen Zwillingen die Analyse, die Zustands-Simulation, den Betrieb und den Wert verbessern kann.
Digital Twins sind die virtuelle Darstellung eines physikalischen Objektes oder Systems. Sie helfen dabei, die Leistung einer Anlage oder eines Prozesses zu verstehen, vorherzusagen und zu optimieren. Sie bestehen aus den Komponenten Datenmodell, Algorithmen und Wissen.
Mithilfe von historische Kontext- und Leistungsdaten können Digital Twins Rückschlüsse aus der Vergangenheit ziehen und sie für die Prognose der Zukunft nutzen. Die Daten werden durch Machine Learning in Muster umgewandelt, welche wiederum für die Erkenntnisse sorgen.
Durch die Erfassung und Analyse der Daten von Produkten und Anlagen können Digital Twins nützliche Erkenntnisse für die Entscheidungsfindung erhalten und bieten Unternehmen einige Vorteile. Beispiele wären zum einen die Erfassung und Analyse von Betriebsdaten, sowie die generelle Steigerung der Effizienz von Produkten und Produktsystemen.