Digital Twin in der Produktion: Auch ein Thema beim Werkvertrag?

Der digitale Zwilling ist mehr als nur ein 3D-Modell; er ist eine dynamische, virtuelle Repräsentation eines physischen Objekts, Prozesses oder Systems. Diese digitale Kopie wird kontinuierlich mit Daten aus der realen Welt gespeist, beispielsweise durch Sensoren an Maschinen. Diese ständige Datenaktualisierung ermöglicht es uns, den Zustand und das Verhalten des physischen Gegenstücks in Echtzeit zu verstehen und zu analysieren.

Die Anwendungsbereiche sind vielfältig. In der Produktion können wir digitale Zwillinge nutzen, um:

• Produktionsabläufe zu simulieren und Engpässe zu identifizieren.
• Maschinenleistung zu überwachen und vorausschauende Wartung zu planen.
• Neue Layouts oder Prozessänderungen virtuell zu testen, bevor sie physisch umgesetzt werden.

Diese virtuellen Abbilder helfen uns, Prozesse zu optimieren und die Effizienz zu steigern.

Es ist wichtig, die verschiedenen Arten von digitalen Zwillingen zu unterscheiden, da sie unterschiedliche Zwecke erfüllen:

• Produktzwilling: Fokussiert sich auf ein einzelnes physisches Produkt. Er bildet dessen Eigenschaften, Zustand und Verhalten ab. Dies ist oft ein cyberphysikalisches Modell, das mit der realen Steuerung interagiert.
• Prozesszwilling: Stellt einen spezifischen Produktionsprozess dar, wie z.B. eine Bearbeitungsoperation. Hierbei werden Achsbewegungen, Prozesszeiten und Werkzeugwechsel simuliert.
• Systemzwilling: Bietet eine ganzheitliche Sicht auf eine komplette Produktionsanlage oder ein Fertigungssystem. Sein Hauptziel ist die Analyse und Optimierung des Materialflusses sowie die Berechnung von Kennzahlen wie der OEE (Overall Equipment Efficiency).

Diese Unterscheidung hilft uns, die richtigen Werkzeuge für die jeweilige Aufgabe auszuwählen.

Die Kombination aus digitalen Zwillingen und der Produktionsplanung schafft erhebliche Vorteile. Durch die genaue Abbildung von Maschinen und Prozessen können wir realistischere Planungsannahmen treffen. Wenn wir beispielsweise die Zykluszeiten einer Maschine präzise kennen, können wir die Kapazitätsplanung genauer gestalten. Dies führt zu:

• Verbesserter Terminplanung und reduzierten Lieferzeiten.
• Effizienterer Ressourcennutzung, sowohl bei Maschinen als auch beim Personal.
• Schnellerer Reaktion auf Änderungen in der Nachfrage oder bei Produktionsausfällen.

Die Integration von Echtzeitdaten aus dem digitalen Zwilling in die Planungswerkzeuge ermöglicht eine dynamische Anpassung der Produktionspläne. So können wir flexibler auf unvorhergesehene Ereignisse reagieren und die Stabilität unserer Abläufe erhöhen.

Wenn wir über die Projektabwicklung und Lieferung sprechen, dann sind digitale Zwillinge nicht mehr wegzudenken. Sie begleiten uns von den ersten Verkaufsgesprächen bis hin zum Produktionsstart. Im Verkaufsprozess geht es darum, die Kundenwünsche genau zu erfassen: Wie soll das Teil gefertigt werden? Welche Kapazitäten brauchen wir? Wie soll das Layout aussehen? Für Angebote nutzen wir oft vereinfachte Modelle, die auf unseren Standardbaukästen basieren. Diese Modelle müssen schnell genug sein, um uns eine gute Vorstellung von Taktzeiten, Maschinenzahlen und der Gesamtleistung einer Linie zu geben. Sobald ein Auftrag erteilt wird, entwickeln wir den digitalen Produktzwilling detaillierter, ganz nach den Vorgaben des Kunden. Während des gesamten Projekts, bis zur finalen Abnahme, überprüfen und optimieren wir diese Modelle. Am Ende soll der digitale Zwilling die reale Lieferung exakt abbilden.

Im Verkaufsprozess sind die Anforderungen an digitale Modelle oft auf das Wesentliche reduziert. Es geht darum, schnell eine fundierte Entscheidungsgrundlage zu schaffen. Wir benötigen Modelle, die uns erlauben, die Machbarkeit eines Auftrags einzuschätzen und erste Leistungsparameter zu ermitteln. Das bedeutet, wir konzentrieren uns auf die Kernfunktionen und die wichtigsten Kennzahlen, um die Kundenanfrage präzise zu beantworten und ein passendes Angebot zu erstellen. Die Geschwindigkeit ist hier entscheidend, damit wir auf Kundenanfragen zeitnah reagieren können.

Nachdem der Auftrag erteilt ist, beginnt die eigentliche Arbeit an der detaillierten Ausgestaltung des digitalen Produktzwillings. Hierbei orientieren wir uns eng an den spezifischen Anforderungen des Kunden. Das umfasst die genaue Definition der mechanischen, elektrischen und steuerungstechnischen Komponenten. Aus den 3D-Konstruktionen und den dazugehörigen Plänen erstellen wir ein virtuelles Abbild, dem wir alle relevanten Funktionsparameter zuweisen. So entsteht ein digitales Modell, das die reale Maschine oder Anlage präzise repräsentiert und für weitere Schritte wie die virtuelle Inbetriebnahme vorbereitet ist. Wir haben beispielsweise in Augsburg solche detaillierten Modelle für komplexe Anlagen entwickelt.

Die Projektdurchführung ist eine Phase intensiver Verifizierung und Optimierung. Wir vergleichen das SPS-Programm mit dem digitalen Modell, um frühzeitig Konstruktionsfehler aufzudecken. Schon hier können wir Abweichungen erkennen, die sonst erst bei der realen Inbetriebnahme auffallen würden. Durch den Vergleich der virtuellen und der realen Welt können wir sicherstellen, dass das System wie geplant funktioniert. Dieser Prozess hilft uns, Risiken zu minimieren und die Qualität des Endprodukts zu maximieren. Regelmäßige Überprüfungen stellen sicher, dass das digitale Modell stets den aktuellen Stand der Entwicklung widerspiegelt.

Die virtuelle Inbetriebnahme (VIBN) ist ein Verfahren, das wir in der Produktion immer häufiger einsetzen, um die Zeit und die Kosten für die reale Inbetriebnahme von Anlagen zu reduzieren. Dabei erstellen wir digitale Modelle der Maschinen und Anlagen, die dann in einer simulierten Umgebung getestet werden. Das hat einige handfeste Vorteile.

Um eine virtuelle Inbetriebnahme überhaupt erst zu ermöglichen, müssen die Komponenten und Maschinen gut konstruiert sein. Aus den 3D-Konstruktionen und den zugehörigen Schaltplänen können wir die Modelle für die Simulation erstellen. Jedem Teil im Modell weisen wir dann seine spezifischen Eigenschaften zu, wie zum Beispiel die maximalen Geschwindigkeiten oder Beschleunigungswerte. So bildet das Modell das reale Bauteil möglichst genau ab. Wir prüfen dann das SPS-Programm, das wir für die Steuerung verwenden, auf Plausibilität mit diesem Modell. Schon hier können wir Fehler finden, die sonst erst bei der echten Inbetriebnahme auffallen würden.

Wenn das SPS-Programm Geräte anspricht, die gar nicht im Modell vorhanden sind, oder umgekehrt, dann haben wir offensichtliche Konstruktionsfehler. Diese Fehler wären in der Vergangenheit wahrscheinlich erst bei der realen Inbetriebnahme aufgefallen und hätten sich dann in alle gebauten Maschinen übertragen können. Durch den Modellvergleich können wir solche Probleme frühzeitig erkennen und beheben. Das spart uns viel Zeit und Geld, besonders wenn wir an komplexen Projekten arbeiten, wie wir sie zum Beispiel in München sehen.

Ein wichtiges Thema bei der Erstellung von Modellen ist das sogenannte Rekursionsrisiko. Das bedeutet, dass spätere Änderungen in der Konstruktion nicht automatisch in älteren Modellen berücksichtigt werden. Wir müssen darauf achten, dass unsere Modelle immer aktuell sind. Wenn wir ein Modell während der Konstruktionsphase schrittweise aufbauen, müssen wir sicherstellen, dass Änderungen, die wir später vornehmen, auch in den relevanten Modellen nachgeführt werden. Das ist wichtig, damit die Simulationen immer die aktuelle Realität widerspiegeln.

Der Einsatz digitaler Zwillinge eröffnet uns spannende Möglichkeiten, unsere Produktionsprozesse grundlegend zu gestalten und zu verbessern. Wir sehen hier ein großes Potenzial, das weit über die reine Abbildung hinausgeht.

Mit einem digitalen Zwilling können wir Schwachstellen in unseren Entwicklungs- und Konstruktionsphasen frühzeitig erkennen. Das ermöglicht uns, gezielt Optimierungen vorzunehmen, bevor teure Änderungen in späteren Phasen notwendig werden. Wir können uns vorstellen, wie wir durch den Vergleich von Modellen und realen Daten Engpässe oder ineffiziente Abläufe aufdecken. Das ist ein echter Gewinn für die Effizienz.

Ein weiterer wichtiger Aspekt ist die Schaffung neuer Serviceangebote. Wenn wir einen digitalen Zwilling unserer Maschinen beim Kunden einsetzen, können wir deren Betrieb kontinuierlich überwachen. Durch den Einsatz intelligenter Algorithmen, die auf den vom Zwilling gesammelten Daten basieren, können wir sogar vorausschauende Wartung (Predictive Maintenance) anbieten. Das bedeutet, wir können potenzielle Ausfälle erkennen, bevor sie auftreten, und Wartungsarbeiten proaktiv planen. Das erhöht die Anlagenverfügbarkeit und senkt ungeplante Stillstandzeiten.

Darüber hinaus sind digitale Zwillinge ein mächtiges Werkzeug für Simulationen. Wir können damit virtuelle Bauraumprüfungen durchführen, um zu sehen, wie sich neue Komponenten in bestehende Systeme integrieren lassen. Auch thermische Belastungen kritischer Bauteile können wir bereits in einem frühen Entwicklungsstadium simulieren. Diese Art der virtuellen Prüfung spart Zeit und Ressourcen, da sie physische Prototypen und Tests reduziert. Wir denken auch darüber nach, wie solche Simulationen uns helfen könnten, die Effizienz von Regionenübersicht für Personaldienstleistungen zu optimieren, indem wir beispielsweise den Bedarf an Fachkräften für bestimmte Produktionsschritte besser vorhersagen können.

Die Fähigkeit, komplexe Szenarien virtuell durchzuspielen, bevor sie in der Realität umgesetzt werden, ist ein Gamechanger für die Prozessgestaltung. Es erlaubt uns, Risiken zu minimieren und die besten Lösungswege zu identifizieren.

Wenn wir digitale Zwillinge als Teil einer Lieferung oder Dienstleistung betrachten, müssen wir klar definieren, was wir von den Simulationsmodellen erwarten. Das bedeutet, wir müssen festlegen, wie genau diese Modelle die Realität abbilden sollen. Eine präzise Spezifikation der Simulationsqualität ist daher unerlässlich. Dies beinhaltet die Festlegung von Parametern wie Genauigkeit, Detailtiefe und die Art der zu simulierenden Prozesse. Ohne diese klaren Vorgaben wird es schwierig, die Modelle später zu bewerten oder zu verifizieren.

Um sicherzustellen, dass die digitalen Zwillinge die vereinbarte Qualität erfüllen, sind Validierungsmaßnahmen notwendig. Dies kann durch verschiedene Tests geschehen:

• Vergleich mit realen Messdaten: Die Ergebnisse von Simulationen werden mit tatsächlichen Messungen von der realen Anlage abgeglichen.
• Abnahme von Simulationsläufen: Bestimmte Szenarien werden simuliert und die Ergebnisse anhand vordefinierter Kriterien bewertet.
• Expertenbewertung: Fachleute überprüfen die Modelle und Simulationsergebnisse auf Plausibilität und Korrektheit.

Diese Schritte helfen uns, Vertrauen in die digitalen Abbilder zu schaffen und sicherzustellen, dass sie für die vereinbarten Zwecke nutzbar sind.

In Zukunft werden digitale Zwillinge wahrscheinlich stärker als eigenständiger Bestandteil von Verträgen betrachtet. Das bedeutet, dass Kunden diese explizit bestellen und bezahlen müssen, ähnlich wie eine Maschine oder eine Softwarelizenz. Dies erfordert eine klare vertragliche Regelung, die festlegt, was genau geliefert wird und welche Leistungen damit verbunden sind. Es ist also nicht mehr nur ein Nebenprodukt, sondern ein fester Bestandteil des Gesamtpakets, der eigene Anforderungen an Spezifikation und Abnahme stellt.

Wenn wir über die Analyse und Optimierung von Produktionssystemen sprechen, kommen wir an der Modellierung der gesamten Fertigungsanlage nicht vorbei. Wir erstellen also ein digitales Abbild, das die Anlage in ihrer Gesamtheit darstellt. Das ist mehr als nur die Summe einzelner Maschinen. Es geht darum, wie alles zusammenhängt und interagiert. So können wir ein klares Bild davon bekommen, wie unsere Produktion im Moment läuft.

Ein zentraler Punkt bei der Analyse ist der Materialfluss. Woher kommt das Material, wohin geht es, und wie lange dauert das? Mit einem digitalen Zwilling können wir diese Wege exakt nachvollziehen. Wir identifizieren Engpässe, unnötige Wartezeiten oder auch Wege, die zu lang sind. Das Ziel ist, den Fluss so reibungslos wie möglich zu gestalten. Das kann bedeuten, dass wir Maschinen anders anordnen oder Zwischenlager optimieren. Auch die Zusammenarbeit mit Dienstleistern wie Akliman Personaldienstleistung kann hier eine Rolle spielen, wenn es um die Bereitstellung von Personal für bestimmte Prozessschritte geht, die durch den optimierten Fluss beeinflusst werden.

Mit dem digitalen Modell können wir auch die Produktivität und die OEE berechnen. Das ist wichtig, um zu wissen, wie effizient unsere Anlage wirklich ist. Wir können verschiedene Szenarien durchspielen: Was passiert, wenn wir die Taktzeit ändern? Oder wenn eine Maschine ausfällt? Der digitale Zwilling gibt uns die Daten, um diese Fragen zu beantworten und fundierte Entscheidungen zu treffen. Diese Kennzahlen sind oft auch Teil eines Werkvertrags, und der digitale Zwilling hilft uns, diese vertraglichen Verpflichtungen zu erfüllen und nachzuweisen.

Die genaue Abbildung der Realität im digitalen Modell ist entscheidend. Nur so können wir aussagekräftige Analysen durchführen und Optimierungen vornehmen, die sich auch tatsächlich in der physischen Produktion bemerkbar machen. Es ist ein ständiger Prozess des Abgleichs und der Verbesserung.

Wenn wir uns mit der Produktion beschäftigen, kommen wir an den Themen Energieverbrauch und Umweltauswirkungen nicht vorbei. Digitale Zwillinge bieten uns hier eine hervorragende Möglichkeit, diese Aspekte schon in der Planungsphase zu analysieren und zu optimieren. Wir können damit genau berechnen, wie viel Strom eine Anlage verbrauchen wird, welche Anschlussleistungen benötigt werden und wie hoch der Verbrauch an Medien wie Kühlmittel, Druckluft oder Prozesswasser sein wird. Auch die Abluft- und Filterleistungen lassen sich simulieren, was uns hilft, umweltfreundlichere und kosteneffizientere Lösungen zu finden.

Die genaue Ermittlung des Stromverbrauchs ist entscheidend für die Betriebskosten und die Auslegung der elektrischen Infrastruktur. Mit einem digitalen Zwilling können wir den Energiebedarf einzelner Maschinenkomponenten und der gesamten Anlage simulieren. So können wir Spitzenlasten erkennen und sicherstellen, dass die vorhandenen Anschlüsse ausreichen oder gegebenenfalls angepasst werden müssen. Das hilft uns, unerwartete Kosten und Probleme zu vermeiden, beispielsweise bei der Inbetriebnahme in Nürnberg.

Neben Strom benötigen viele Produktionsanlagen auch andere Medien wie Kühlwasser, Druckluft oder Schmierstoffe. Deren Verbrauch kann ebenfalls durch Simulationen mit digitalen Zwillingen ermittelt werden. Wir können so den Bedarf präzise vorhersagen und unnötige Verbräuche identifizieren. Das ist nicht nur gut für die Umwelt, sondern spart auch bares Geld.

Die Abluftreinigung ist ein wichtiger Umweltaspekt in vielen Produktionsumgebungen. Digitale Zwillinge ermöglichen es uns, die Effizienz von Absauganlagen und Filtern zu simulieren. Wir können so sicherstellen, dass die gesetzlichen Grenzwerte eingehalten werden und die Luftqualität am Arbeitsplatz stimmt. Außerdem können wir den Verschleiß von Filtern vorhersagen und Wartungsintervalle optimieren, was wiederum Kosten spart und die Betriebssicherheit erhöht.

Die Simulation von Energie- und Umweltaspekten mittels digitaler Zwillinge ist ein wichtiger Schritt hin zu einer nachhaltigeren und wirtschaftlicheren Produktion. Sie erlaubt uns, proaktiv zu handeln und potenzielle Probleme frühzeitig zu erkennen und zu lösen.

Wenn wir einen Werkvertrag abschließen, geht es oft um die Lieferung einer Anlage oder Maschine, die bestimmte Leistungen erbringen soll. Hier kommt der digitale Zwilling ins Spiel. Er kann als vertragliche Verpflichtung festgehalten werden, die die vereinbarten Kennzahlen wie Durchsatz und Leistung nachweist. Das bedeutet, wir können vertraglich vereinbaren, dass der digitale Zwilling die Leistungsfähigkeit der Anlage simuliert und somit als Nachweis für die Erfüllung der Spezifikationen dient. Das ist besonders wichtig, wenn es um komplexe Anlagen geht, wie sie beispielsweise im Maschinenbau in Regensburg zu finden sind.

Damit ein digitaler Zwilling als Nachweis für die vereinbarte Leistung dienen kann, müssen die Simulationsmodelle bestimmten Qualitätsanforderungen genügen. Wir müssen klar definieren, wie genau die Simulation sein muss und welche Parameter sie abdecken soll. Das betrifft zum Beispiel die Genauigkeit der Bewegungsabläufe, die Berücksichtigung von Nebenzeiten oder die exakte Abbildung von Werkstücken und Werkzeugen. Nur so können wir sicherstellen, dass die Simulation die reale Leistung der Anlage korrekt widerspiegelt und als verlässliche Grundlage für die Abnahme dient.

Letztendlich wird der digitale Zwilling zu einem wichtigen Instrument, um die vertraglich vereinbarten Leistungen zu überprüfen. Er dient als virtuelles Abbild der realen Lieferung und ermöglicht es uns, die Funktionalität und Leistungsfähigkeit der Anlage bereits vor der physischen Inbetriebnahme zu verifizieren. Durch die vertragliche Verankerung des digitalen Zwillings schaffen wir Transparenz und Sicherheit für beide Seiten. Dies minimiert Risiken und stellt sicher, dass die gelieferte Anlage den Erwartungen entspricht. Der digitale Zwilling wird somit zu einem integralen Bestandteil des Lieferumfangs und ein entscheidendes Werkzeug für die Projektabwicklung.

Die Integration digitaler Zwillinge in die Lieferkette ermöglicht eine bisher unerreichte Synchronisation zwischen der Planung und der tatsächlichen Umsetzung. Stellen Sie sich vor, wir haben ein detailliertes digitales Abbild unserer gesamten Lieferkette, von der Rohstoffbeschaffung bis zur Auslieferung an den Endkunden. Dieses Modell, der digitale Zwilling, spiegelt nicht nur den aktuellen Zustand wider, sondern erlaubt uns auch, zukünftige Abläufe zu simulieren und zu optimieren. Wenn beispielsweise ein Zulieferer in Ingolstadt unerwartet Produktionsausfälle meldet, kann der digitale Zwilling sofort die Auswirkungen auf die gesamte Kette analysieren. Dies erlaubt uns, proaktiv alternative Lieferanten zu identifizieren oder Produktionspläne anzupassen, bevor es zu spürbaren Verzögerungen kommt.

Ein weiterer wichtiger Aspekt ist die Fähigkeit, verschiedene Szenarien durchzuspielen. Wir können im digitalen Zwilling simulieren, was passiert, wenn ein wichtiger Verkehrsknotenpunkt blockiert ist, eine plötzliche Nachfragesteigerung in einer bestimmten Region auftritt oder sich Rohstoffpreise drastisch ändern. Diese Simulationen helfen uns, potenzielle Risiken frühzeitig zu erkennen und entsprechende Notfallpläne zu entwickeln. So können wir die Resilienz unserer Lieferkette stärken und uns besser auf unvorhergesehene Ereignisse vorbereiten. Es geht darum, von einer reaktiven Haltung zu einer proaktiven Steuerung überzugehen.

Die Kombination von digitalen Zwillingen mit künstlicher Intelligenz (KI) eröffnet neue Möglichkeiten für operative Entscheidungen. KI-Algorithmen können Muster in den Daten des digitalen Zwillings erkennen, die für uns Menschen vielleicht nicht sofort ersichtlich sind. Sie können beispielsweise vorhersagen, wann eine Maschine wahrscheinlich ausfallen wird, oder welche Routen am effizientesten sind, basierend auf Echtzeit-Verkehrsdaten und Wettervorhersagen. Diese KI-gestützte Logik kann dann automatisch Vorschläge für operative Anpassungen machen oder sogar eigenständig Routineentscheidungen treffen, sodass sich unser Team auf komplexere Aufgaben konzentrieren kann. Das Ziel ist eine Lieferkette, die sich quasi selbst optimiert und auf Veränderungen reagiert, bevor sie zu Problemen werden.

Die Entwicklung digitaler Zwillinge steckt noch in den Kinderschuhen, und das macht die Sache nicht einfacher. Wir sehen viele verschiedene Ansätze und Technologien, die nebeneinander existieren. Das führt dazu, dass es schwierig ist, einheitliche Standards zu definieren. Ohne klare Standards wird es schwer, digitale Zwillinge über verschiedene Systeme und Unternehmen hinweg wirklich nutzbar zu machen. Wir brauchen gemeinsame Regeln, wie Daten ausgetauscht werden und wie die Modelle aufgebaut sein sollen. Das ist eine große Aufgabe, die viel Zusammenarbeit erfordert.

Wenn wir über digitale Zwillinge sprechen, reden wir über neue Technologien und Arbeitsweisen. Das bedeutet, dass unsere Leute neue Fähigkeiten brauchen. Es reicht nicht mehr, nur die Maschinen zu bedienen. Wir müssen verstehen, wie die Modelle funktionieren, wie wir sie nutzen und wie wir die Daten interpretieren. Das erfordert Schulungen und Weiterbildungen. Wir müssen uns auch überlegen, wie wir an neues Personal kommen. Hier könnten externe Dienstleister helfen, zum Beispiel durch Zeitarbeit oder Personalvermittlung, um kurzfristig benötigte Expertise zu bekommen. Eine Übersicht zu Personaldienstleistungen könnte hier nützlich sein, um die richtigen Partner zu finden.

Die Technologien rund um digitale Zwillinge entwickeln sich rasant weiter. Was heute Stand der Technik ist, kann morgen schon veraltet sein. Für uns im Werkvertrag bedeutet das, dass wir immer am Ball bleiben müssen. Wir müssen prüfen, welche neuen Möglichkeiten sich ergeben, um unsere Prozesse zu verbessern und die Qualität unserer Lieferungen zu steigern. Das betrifft sowohl die Erstellung der Modelle als auch deren Nutzung für Simulationen und Analysen. Wir müssen sicherstellen, dass die eingesetzten Technologien auch langfristig unterstützt werden und mit zukünftigen Entwicklungen kompatibel sind. Das ist eine ständige Herausforderung, aber auch eine Chance, wettbewerbsfähig zu bleiben.

Natürlich gibt es immer wieder neue Dinge zu lernen und zu verbessern. Wir schauen uns an, was gerade wichtig ist und wie wir uns noch besser machen können. Möchtest du mehr darüber erfahren, wie wir die Zukunft gestalten? Besuche unsere Webseite für alle Details!

Wir sehen, dass digitale Zwillinge in der Produktion weit mehr sind als nur ein Schlagwort. Sie bieten handfeste Vorteile, von der Fehlerfrüherkennung bis zur Optimierung von Abläufen. Auch wenn der Werkvertrag hier noch nicht immer explizit aufgeführt wird, so ist die Integration digitaler Zwillinge doch ein Zeichen für die fortschreitende Digitalisierung in unserer Branche. Es lohnt sich, diese Entwicklungen im Auge zu behalten und zu überlegen, wie wir sie für uns nutzen können, um wettbewerbsfähig zu bleiben.

Stellen Sie sich einen digitalen Zwilling wie eine exakte Kopie einer Maschine oder sogar einer ganzen Fabrik vor, die aber nur auf dem Computer existiert. Wir nutzen ihn, um zu sehen, wie alles funktioniert, bevor wir es wirklich bauen oder ändern. So erkennen wir Probleme frühzeitig und können Abläufe verbessern, damit alles reibungsloser läuft und wir weniger Fehler machen.

Ja, das stimmt. Es gibt zum Beispiel den ‚Produktzwilling‘, der ein bestimmtes Produkt beschreibt. Dann gibt es den ‚Prozesszwilling‘, der zeigt, wie ein Arbeitsablauf abläuft. Und schließlich den ‚Systemzwilling‘, der die gesamte Anlage oder Fabrik als Ganzes abbildet. Jede Art hilft uns bei unterschiedlichen Aufgaben.

Schon beim Verkauf können wir mit digitalen Modellen zeigen, was möglich ist und wie schnell etwas hergestellt werden kann. Später, wenn wir das Projekt planen, helfen uns diese Modelle, die richtigen Entscheidungen zu treffen, damit alles passt und wir die Kundenwünsche erfüllen können. Das macht den ganzen Prozess viel klarer.

Das ist, als würden wir die neue Maschine oder Anlage komplett am Computer testen, bevor sie in der echten Fabrik steht. Wir können so Fehler in der Steuerung oder im Aufbau finden und beheben, ohne dass die Produktion stillsteht. Das spart uns viel Zeit und Geld, weil wir nicht erst vor Ort alles reparieren müssen.

Absolut! Wir können mit dem digitalen Zwilling ganz genau sehen, wo es Verbesserungsmöglichkeiten gibt, zum Beispiel bei der Anordnung der Maschinen oder beim Fluss der Materialien. Wir können auch simulieren, wie sich Änderungen auswirken, und so die Produktivität steigern und Energie sparen.

Das ist sehr wahrscheinlich. Wir gehen davon aus, dass der digitale Zwilling nicht nur ein Werkzeug für uns ist, sondern auch vertraglich festgehalten wird. Das bedeutet, wir müssen genau definieren, welche Qualität das Modell haben muss und wie wir sicherstellen, dass es die Realität gut abbildet. Er wird dann Teil der Lieferung oder einer Dienstleistung sein.

Mit einem digitalen Modell unserer gesamten Fertigungsanlage können wir den Materialfluss genau untersuchen und Engpässe aufdecken. Wir können auch berechnen, wie viel wir tatsächlich produzieren können und wie gut unsere Maschinen laufen. Das hilft uns, die Leistung zu verbessern und unsere Ziele besser zu erreichen.

Eine große Herausforderung ist, dass wir uns noch auf gemeinsame Regeln einigen müssen, wie digitale Zwillinge genau aussehen und funktionieren sollen. Außerdem müssen wir sicherstellen, dass unsere Mitarbeiter gut darin geschult sind. Aber wir arbeiten daran, diese Hürden zu überwinden, damit wir die Technik optimal nutzen können.