Was ist ein digitaler Zwilling: Definition & Vorteile

Was ist ein digitaler Zwilling?

Ein digitaler Zwilling ist eine virtuelle Repräsentation eines physischen Objekts, Systems oder Prozesses. Er basiert auf Echtzeitdaten und ermöglicht die Simulation, Analyse und Optimierung des realen Gegenstands. Der digitale Zwilling bildet somit eine digitale Kopie, die kontinuierlich aktualisiert wird, um den Zustand und das Verhalten des physischen Gegenstands exakt widerzuspiegeln.

Der digitale Zwilling ist charakterisiert durch seine Fähigkeit, Daten aus Sensoren, IoT-Geräten und anderen Quellen zu sammeln, diese zu verarbeiten und daraus Erkenntnisse zu gewinnen. Die zugrunde liegende Technologie umfasst Datenanalyse, Simulationen, Künstliche Intelligenz (KI) sowie Cloud-Computing. Ziel ist es, durch die virtuelle Abbildung bessere Entscheidungen treffen zu können, Wartungsarbeiten vorherzusagen oder die Produktentwicklung zu verbessern.

Bedeutung und Zweck des digitalen Zwillings

Hauptsächlich dient er der Optimierung von Prozessen, der vorausschauenden Wartung sowie der Verbesserung der Produktqualität. Durch die präzise Abbildung realer Objekte können Fehler frühzeitig erkannt und behoben werden, was Kosten spart, und die Effizienz steigert.

Die Bedeutung des digitalen Zwillings liegt in seiner Fähigkeit, komplexe Systeme verständlich darzustellen und deren Verhalten vorherzusagen. Herausforderungen wie ungeplante Ausfälle, ineffiziente Produktionsprozesse oder ungenaue Qualitätskontrollen können durch den Einsatz eines digitalen Zwillings gelöst werden. Zudem unterstützt er bei der Entwicklung neuer Produkte durch simulationsbasierte Tests.

Konzept und Funktionsweise des digitalen Zwillings

Das Grundkonzept des digitalen Zwillings basiert auf der Verbindung zwischen einem physischen Objekt und seiner virtuellen Kopie. Dabei werden kontinuierlich Daten vom realen Gegenstand gesammelt – beispielsweise Temperatur, Druck oder Bewegungsdaten – und in einer Cloud-basierten Plattform verarbeitet. Diese Daten werden genutzt, um eine dynamische 3D-Darstellung zu erstellen oder Simulationen durchzuführen.

Das Konzept des digitalen Zwillings wurde maßgeblich durch die Arbeiten von Michael Grieves an der University of Michigan in den frühen 2000er Jahren geprägt. Grieves entwickelte das Modell als Teil seiner Forschungsarbeit zur Produktlebenszyklusverwaltung und beschrieb es als eine virtuelle Repräsentation eines physischen Objekts, die dessen Zustand und Verhalten widerspiegelt. Später erweiterten Forscher wie J. Vickers dieses Konzept um praktische Anwendungen in Industrie 4.0, Smart Manufacturing und Wartung.

Die Funktionsweise eines digitalen Zwillings basiert auf mehreren Komponenten: Sensoren erfassen kontinuierlich Daten vom physischen Objekt. Diese Daten werden in einer Cloud oder einer Datenplattform gespeichert und verarbeitet. Künstliche Intelligenz und Simulationstools analysieren die Daten, um Vorhersagen zu treffen, Optimierungen vorzunehmen oder potenzielle Probleme frühzeitig zu erkennen. Dadurch ermöglicht der digitale Zwilling eine proaktive Wartung, Effizienzsteigerung und bessere Entscheidungsfindung im Betrieb.

Schritt	Beschreibung
Datenerfassung	Sensoren sammeln Betriebsdaten
Datenübertragung	Übermittlung der Daten an Cloud-Plattform
Modellaktualisierung	Virtueller Zwilling wird aktualisiert
Analyse und Simulation	Durchführung von Szenarien und Vorhersagen
Entscheidung	Unterstützung bei Wartung und Optimierung

Tabelle: Funktionen des digitalen Zwillings

Typen des digitalen Zwillings

Digitale Zwillinge lassen sich nach ihrem Zweck und Umfang in verschiedene Kategorien unterteilen. Nachfolgend werden die verschiedenen Typen nach dem Detaillierungsgrad aufgeteilt. Typisch sind aber auch Unterteilungen nach dem Funktionsumfang oder Branchen.

Komponentenzwillinge oder Teilezwillinge

Komponentenzwillinge bzw. Teilezwillinge sind digitale Abbilder einzelner, wichtiger Systemteile, wie Schlüsselkomponenten in einem Auto. Sie helfen, die Lebensdauer und Leistung dieser Teile vorherzusagen. Nicht alle Komponenten werden virtuell nachgebildet, sondern nur jene mit bedeutendem Einfluss auf Funktion und Stabilität.

Asset-Zwillinge

Asset-Zwillinge beschreiben die Zusammenarbeit mehrerer Komponenten als ein gesamtes Asset, z.B. Motor oder Pumpe. Sie ermöglichen die Analyse der Systemleistung, Wartungsbedarf und Effizienzsteigerung, ohne physisch an den Anlagen zu arbeiten. Ziel ist die Optimierung von Ausfallzeiten, Kraftstoffverbrauch und Leistung.

System-Zwillinge

System-Zwillinge fassen mehrere Asset-Zwillinge zusammen, etwa alle für Antrieb, Elektrik oder Karosserie im Auto. Sie überwachen das Zusammenspiel der einzelnen Systeme und verbessern die Zusammenarbeit zwischen Anlagen, um maximale Leistung bei minimalem Verschleiß zu gewährleisten.

Prozess-Zwillinge

Prozess-Zwillinge modellieren komplette Produktionsprozesse und -anlagen. Sie bieten Einblick in den Ablauf aller Produktionseinheiten und helfen, Engpässe oder Überproduktion zu vermeiden. So wird die Effizienz gesteigert und Lagerkosten reduziert.

Modelle des digitalen Zwillings

Digitale Zwillinge in der Produktion setzen sich aus mehreren spezialisierten Teilmodellen zusammen. Jedes dieser Modelle erfüllt eine bestimmte Funktion und trägt dazu bei, reale Produktionsprozesse präzise digital abzubilden und zu optimieren.

Selbstbeschreibungen

Diese Modelle enthalten strukturierte Informationen zur Identität, den Fähigkeiten und zur Konnektivität von Maschinen. Sie ermöglichen eine automatische Erkennung und Integration in bestehende Systeme, was vor allem bei heterogenen Anlagenlandschaften für Effizienz sorgt.

Fähigkeitsmodelle

Fähigkeitsmodelle beschreiben, was eine Maschine oder ein System leisten kann – z. B. Schweißen, Bohren oder Material transportieren. Neben den eigentlichen Funktionen werden auch relevante Parameter, Einschränkungen und Auslösebedingungen dokumentiert, um automatisierte Prozessplanung und -auswahl zu ermöglichen.

Verhaltensmodelle

Sie analysieren das typische Verhalten von Anlagen auf Basis von Echtzeit- oder historischen Daten. Mithilfe von Machine Learning lassen sich Abweichungen frühzeitig erkennen, was Wartung, Qualitätssicherung und Prozessoptimierung deutlich verbessert.

Simulationen

Simulationen bilden physikalische Prozesse digital ab – sowohl im Vorfeld (Offline) als auch während des Betriebs (Online). Methoden wie die Finite-Elemente-Analyse oder virtuelle Inbetriebnahme helfen dabei, Verhalten vorherzusagen, Fehlerquellen zu identifizieren und Produktionsprozesse effizient zu gestalten.

Digitale Fabrik

Die digitale Fabrik vereint sämtliche digitalen Abbilder der Produktionsumgebung – von Maschinen über Gebäude bis zum Materialfluss. Sie nutzt standardisierte Werkzeuge und Methoden, um komplexe Produktionsszenarien ganzheitlich zu planen, zu analysieren und zu optimieren.

Sicherheitsaspekte

IT-Sicherheit ist ein zentraler Bestandteil digitaler Zwillinge. Dazu gehören Authentifizierung, Zugriffskontrollen, Zertifikatsmanagement sowie die Verwaltung von Softwareständen und Kompatibilitäten – alles entscheidend für einen stabilen und vertrauenswürdigen Betrieb.

Bedeutung

Digitale Zwillinge sind ein Schlüsselbaustein für Industrie 4.0 und die Digitalisierung der Fertigung. Sie schaffen Transparenz, ermöglichen intelligente Automatisierung und unterstützen Entscheidungen über den gesamten Lebenszyklus eines Produkts hinweg – von der Entwicklung bis zur Wiederverwertung.

Funktionen des digitalen Zwillings

Überwachung in Echtzeit

Der digitale Zwilling ermöglicht die kontinuierliche Überwachung des physischen Objekts oder Systems. Durch die Anbindung an Sensoren werden Daten in Echtzeit erfasst, was eine präzise Kontrolle und schnelle Reaktion auf Abweichungen erlaubt. Diese Funktion trägt dazu bei, Störungen frühzeitig zu erkennen und Wartungsmaßnahmen rechtzeitig einzuleiten.

Simulation und Szenarienplanung

Mit einem digitalen Zwilling können verschiedene Szenarien simuliert werden, um zukünftige Entwicklungen vorherzusagen. Das ermöglicht die Optimierung von Prozessen, die Planung von Wartungsarbeiten oder das Testen neuer Produktionsstrategien, ohne den realen Betrieb zu beeinträchtigen.

Fehlerdiagnose und Wartung

Der digitale Zwilling unterstützt die präzise Fehlerdiagnose, indem er Abweichungen vom Soll-Zustand erkennt. Er hilft bei der vorausschauenden Wartung, indem er Verschleiß oder potenzielle Ausfälle vorhersagt, was Stillstandszeiten reduziert und die Lebensdauer der Anlagen verlängert.

Design- und Entwicklungsunterstützung

In der Produktentwicklung dient der digitale Zwilling als virtuelles Modell für Prototypen. Er ermöglicht es, Designänderungen zu testen, bevor sie in der realen Produktion umgesetzt werden, wodurch Entwicklungszeiten verkürzt und Kosten gesenkt werden.

Leistungsoptimierung

Durch kontinuierliche Analyse der Betriebsdaten kann der digitale Zwilling Prozesse optimieren, Energieverbrauch senken und die Produktqualität verbessern. Er liefert wertvolle Erkenntnisse für eine nachhaltige und effiziente Produktion.

Digitaler Zwilling vs. digitaler Schatten

Der Unterschied zwischen einem digitalen Zwilling und einem digitalen Schatten liegt vor allem im Umfang und in der Funktionalität. Ein digitaler Zwilling ist eine dynamische, bidirektional verbundene virtuelle Repräsentation eines physischen Objekts oder Systems. Er sammelt kontinuierlich Daten, analysiert sie in Echtzeit und kann aktiv Steuerungs- oder Optimierungsmaßnahmen vorschlagen oder durchführen. Der digitale Zwilling ist somit eine lebendige, intelligente Abbildung, die den aktuellen Zustand widerspiegelt und zukünftige Szenarien simulieren kann.

Im Gegensatz dazu ist der digitale Schatten eine statische Kopie eines physischen Objekts oder Prozesses. Er basiert auf historischen Daten und spiegelt nur vergangene Zustände wider, ohne eine aktive Verbindung zum realen Gegenstand zu haben. Der Schatten dient vor allem der Dokumentation oder Analyse vergangener Ereignisse, während der digitale Zwilling für proaktive Steuerung und Optimierung genutzt wird.

Software für digitale Zwillinge

Zur Erstellung digitaler Zwillinge werden verschiedene Software-Tools eingesetzt. CAD-Software wie Siemens NX, AutoCAD oder SolidWorks wird genutzt, um präzise 3D-Modelle der physischen Objekte zu erstellen. Simulationssoftware wie ANSYS oder MATLAB ermöglicht die Analyse und Vorhersage des Verhaltens der Systeme unter verschiedenen Bedingungen. IoT-Plattformen wie PTC ThingWorx oder Siemens MindSphere integrieren Sensordaten in den digitalen Zwilling, um eine Echtzeitüberwachung zu gewährleisten. Diese Tools werden kombiniert, um virtuelle Modelle zu entwickeln, die sowohl Design, Simulation als auch Überwachung in einer Plattform vereinen und so die Grundlage für effiziente digitale Zwillinge bilden.

Vorteile des digitalen Zwillings

Verbesserte Wartung: Durch vorausschauende Analysen können Wartungsarbeiten geplant werden, was Ausfallzeiten reduziert.
Kostenersparnis: Optimierung von Prozessen und Ressourcen führt zu geringeren Betriebskosten.
Effizienzsteigerung: Echtzeitdaten ermöglichen schnelle Entscheidungen und Prozessverbesserungen.
Designoptimierung: Virtuelle Tests und Simulationen helfen, Produkte vor der Produktion zu verbessern.
Innovationsförderung: Neue Konzepte können virtuell getestet werden, bevor sie in die Praxis umgesetzt werden.

Herausforderungen des digitalen Zwillings

Hoher Implementierungsaufwand: Die Entwicklung und Integration erfordern erhebliche Ressourcen und Fachwissen.
Datensicherheit: Sensible Betriebsdaten müssen vor Cyberangriffen geschützt werden.
Datenqualität: Ungenaue oder unvollständige Daten können die Genauigkeit des Zwillings beeinträchtigen.
Komplexität der Systeme: Die Modellierung komplexer physischer Prozesse ist technisch anspruchsvoll.
Kostenintensive Infrastruktur: Für Echtzeitüberwachung und -analyse sind leistungsfähige Hardware und Netzwerke notwendig.

Anwendungsbereiche und Beispiele des digitalen Zwillings

Digitale Zwillinge werden in verschiedenen Branchen eingesetzt, um Prozesse effizienter, flexibler und kostensparender zu gestalten.

In der Produktion ermöglichen sie die virtuelle Abbildung kompletter Fertigungsanlagen. So kann beispielsweise ein digitaler Zwilling einer Automobilmontagelinie genutzt werden, um Produktionsabläufe zu simulieren, Engpässe zu identifizieren und Wartungsarbeiten vorherzusagen.

Im Medizinbereich werden digitale Zwillinge verwendet, um individuelle Patientenmodelle zu erstellen. Ein Beispiel ist die Simulation eines Herz-Kreislauf-Systems, um personalisierte Behandlungspläne zu entwickeln oder Operationen vorzubereiten.

Im Rahmen von Industrie 4.0 vernetzen digitale Zwillinge Maschinen und Anlagen in Echtzeit, was eine kontinuierliche Überwachung und Optimierung ermöglicht. Ein Beispiel ist die Überwachung von Fertigungsrobotern, um frühzeitig Verschleiß oder Fehlfunktionen zu erkennen.

Im Maschinenbau helfen digitale Zwillinge dabei, komplexe Maschinen virtuell zu testen und Wartungsintervalle präzise zu planen.

Schließlich kommen sie in der Logistik zum Einsatz: Durch die Simulation von Lagerbeständen, Transportwegen und Lieferketten können Unternehmen ihre Abläufe optimieren, Kosten senken und Lieferzeiten verkürzen – etwa durch die virtuelle Planung eines Lagerhauses oder die Optimierung von Versandrouten.

Ablauf bei der Erstellung eines digitalen Zwillings

Um einen erfolgreichen digitalen Zwilling zu erstellen, sind mehrere Schritte notwendig:

Datenaufnahme: Sammlung aller relevanten technischen Spezifikationen sowie aktueller Betriebsdaten.
Modellierung: Entwicklung eines virtuellen Modells basierend auf CAD-Daten oder physikalischen Eigenschaften.
Integration: Verbindung mit IoT-Sensoren und Steuerungssystemen für Echtzeitdaten.
Validierung: Vergleich zwischen virtuellem Modell und realem Objekt zur Sicherstellung der Genauigkeit.
Implementierung: Nutzung im operativen Umfeld inklusive Monitoring & Analyse.
Wartung & Weiterentwicklung: Kontinuierliche Aktualisierung basierend auf neuen Erkenntnissen.

Es ist ratsam, einen professionellen Dienstleister hinzuzuziehen, da dieser Expertise in Bereichen wie Systemintegration, Data Science sowie Softwareentwicklung besitzt. Das IPH bietet beispielsweise Beratung zu digitalem Zwilling und spezialisierte Dienstleistungen im Bereich der Digitalisierung an.

Wenn Sie mehr über den digitalen Zwilling erfahren möchten oder konkrete Projektideen haben – wir stehen Ihnen gerne beratend zur Seite!

Erstellung eines digitalen Zwillings: Schritt-für-Schritt-Anleitung

Ein digitaler Zwilling ist mehr als nur ein virtuelles Abbild eines physischen Objekts. Er ist ein intelligentes System, das es ermöglicht, komplexe Prozesse zu simulieren, zu analysieren und gezielt zu optimieren. Damit ein digitaler Zwilling sein volles Potenzial entfalten kann, bedarf es einer strukturierten und professionellen Herangehensweise. Die nachfolgende Schritt-für-Schritt-Anleitung zeigt, wie die erfolgreiche Umsetzung gelingt:

1. Datenaufnahme

Am Anfang steht die präzise Erhebung aller relevanten Daten: technische Spezifikationen, Prozessparameter, historische Betriebsdaten sowie Informationen aus vorhandenen IT-Systemen wie ERP oder MES. Je vollständiger und strukturierter diese Datenbasis ist, desto realistischer und leistungsfähiger wird der digitale Zwilling. Auch Sensordaten aus bestehenden Anlagen spielen hier eine wichtige Rolle.

2. Modellierung

Anschließend wird auf Basis dieser Daten ein digitales Modell erstellt – z. B. aus CAD-Daten, physikalischen Modellen oder Prozessbeschreibungen. Ziel ist ein möglichst exaktes virtuelles Abbild des realen Systems. Dabei kommt häufig eine Kombination aus Geometrie-, Funktions- und Verhaltensmodellierung zum Einsatz, um alle relevanten Aspekte abzudecken.

3. Integration

Der eigentliche Mehrwert eines digitalen Zwillings entsteht durch die Verknüpfung mit Echtzeitdaten aus Sensorik, Steuerungssystemen oder Produktionsleitsystemen (IoT). Diese Integration ermöglicht es, aktuelle Zustände zu überwachen, Prognosen zu treffen oder sogar automatische Steuerungsentscheidungen abzuleiten.

4. Validierung

Bevor der Zwilling operativ eingesetzt wird, muss er anhand realer Betriebsdaten validiert werden: Stimmen Simulation und Realität überein? Wo bestehen Abweichungen? Durch diesen Abgleich wird sichergestellt, dass das virtuelle Modell zuverlässig funktioniert und realitätsgetreue Aussagen ermöglicht.

5. Implementierung

Im nächsten Schritt wird der digitale Zwilling in die reale Systemlandschaft eingebunden – etwa zur Visualisierung von Abläufen, zur Fehlerdiagnose, für Predictive Maintenance oder zur Prozessoptimierung. Die Integration in bestehende IT- und OT-Strukturen muss dabei sauber geplant und umgesetzt werden, um den laufenden Betrieb nicht zu stören.

6. Wartung & Weiterentwicklung

Ein digitaler Zwilling ist kein starres Konstrukt – er lebt von kontinuierlicher Pflege und Erweiterung. Neue Erkenntnisse aus dem Betrieb, Veränderungen an der realen Anlage oder neue Technologien sollten laufend in das Modell einfließen, um den Nutzen langfristig zu sichern.

Warum das IPH der richtige Partner für Ihr Projekt ist

Das Institut für Integrierte Produktion Hannover gGmbH ist seit vielen Jahren ein anerkannter Partner in der industriellen Digitalisierung – mit einem besonderen Fokus auf praxisnahe Lösungen für produzierende Unternehmen. Unsere Stärken:

Umfassende Expertise in der Digitalisierung von Produktionsprozessen – von der Datenaufnahme bis zur Echtzeitintegration
Interdisziplinäres Team aus Ingenieurinnen und Ingenieuren, Softwareentwicklern und Data Scientists.
Praxisorientierter Ansatz: Wir sprechen die Sprache des Mittelstands und setzen auf umsetzbare Lösungen statt auf akademische Theorie
Enge Verzahnung mit der Industrie: Zahlreiche erfolgreich durchgeführte Projekte mit Unternehmen aller Größenordnungen – vom Mittelstand bis zum Konzern
Beratung, Entwicklung und Umsetzung aus einer Hand – individuell angepasst an Ihre Anforderungen

Zukunft des digitalen Zwillings

Digitale Zwillinge stehen heute noch am Anfang ihrer Möglichkeiten – doch ihre Bedeutung für die Industrie der Zukunft wächst rasant. Mit dem zunehmenden Einsatz von Künstlicher Intelligenz, Cloud- und Edge-Computing sowie leistungsfähiger IoT-Infrastruktur entwickeln sich digitale Zwillinge von statischen Abbildungen hin zu autonomen, lernenden Systemen.

In der Zukunft werden digitale Zwillinge nicht nur Prozesse überwachen und simulieren, sondern Entscheidungen selbstständig vorbereiten oder sogar treffen. So können sie zum Herzstück von selbstoptimierenden Produktionssystemen, nachhaltigen Lieferketten oder vorausschauender Wartung werden. Auch in der Produktentwicklung eröffnen sie neue Potenziale, etwa durch virtuelle Prototypen, die reale Tests weitgehend ersetzen.

Wer sich heute mit dem Thema beschäftigt, schafft die Grundlagen für die Wettbewerbsfähigkeit von morgen. Unternehmen, die frühzeitig in digitale Zwillinge investieren, sichern sich einen Innovationsvorsprung – technologisch wie strategisch.

Wenn Sie mehr über die Einsatzmöglichkeiten digitaler Zwillinge in Ihrem Unternehmen erfahren möchten oder ein konkretes Projektvorhaben planen: Sprechen Sie uns gerne an. Das IPH bietet nicht nur eine fundierte Erstberatung, sondern begleitet Sie auf Wunsch auch durch den gesamten Entwicklungs- und Implementierungsprozess – zielorientiert, effizient und zukunftssicher.

Digitaler Zwilling: Grundlagen, Funktionen und Anwendungsbereiche