Anwen­dungs­fall im Maschi­nen­bau und in der
Pro­du­zie­ren­den Industrie 

Digitaler Zwilling

Live-Abbild des gesam­ten Pro­duk­ti­ons­pro­zes­ses ermög­licht Reak­tio­nen auf Abwei­chun­gen in Echtzeit

Typische Problemstellung

Ein “Digi­ta­les Modell” einer Maschi­ne oder Anla­ge wird bereits früh in deren Ent­wick­lung mit den Kon­struk­ti­ons- und CAD-Daten erzeugt, jedoch kön­nen die­se kei­ne Aus­sa­ge über die rea­le Ver­wen­dung der Anla­gen machen. Als vir­tu­el­les Abbild kann das Digi­ta­le Modell zwar das Ver­hal­ten der Maschi­ne ver­an­schau­li­chen, da jedoch zwi­schen vir­tu­el­lem Modell und rea­lem Asset kei­ne Ver­bin­dung besteht, stellt es kei­ne Live-Reprä­sen­tanz der rea­len Maschi­ne dar. Dage­gen ste­hen beim sog. “Digi­ta­len Schat­ten” das vir­tu­el­le Abbild und die rea­le Maschi­ne in direk­tem Daten­aus­tausch. Zustands­ver­än­de­run­gen des phy­si­schen Assets wer­den mit gewis­ser Detail­tie­fe im Digi­ta­len Schat­ten abge­bil­det, wovon ziel­ge­rich­tet Reak­tio­nen abge­lei­tet wer­den kön­nen. Der “Digi­ta­le Zwil­ling“ schließ­lich stellt die höchs­te Form der digi­ta­len Reprä­sen­tanz einer rea­len Maschi­ne oder Anla­ge dar: Er ver­hält sich exakt und in Echt­zeit wie das rea­le Asset und bil­det sogar alle Ver­än­de­run­gen über den gesam­ten Pro­dukt­le­bens­zy­klus ab. Der Digi­ta­le Zwil­ling ermög­licht somit die detail­ge­treue Simu­la­ti­on von Vor­gän­gen und bie­tet Poten­zi­al zur Ver­bes­se­rung und Opti­mie­rung von kom­ple­xen Prozessen.

Sowohl beim digi­ta­len Modell, digi­ta­len Schat­ten oder digi­ta­len Zwil­ling bleibt der Unter­schied, dass die vir­tu­el­len Abbil­der auf einem Rech­ner oder in der Cloud lie­gen, wäh­rend die rea­len Maschi­nen und Anla­gen als phy­si­sche Pro­duk­ti­ons­mit­tel in den Fer­ti­gungs­un­ter­neh­men ste­hen. Im Pro­duk­ti­ons­be­trieb kön­nen alle vor­han­de­nen Sen­so­ren in und außer­halb der Maschi­ne gro­ße Daten­men­gen erfas­sen: sie sam­meln Produkt‑, Pro­zess- und Umge­bungs­da­ten. Dabei han­delt es sich um wert­vol­le Daten, da die­se aus dem rea­len Pro­duk­ti­ons­be­trieb auf dem Shopf­loor stam­men und die Man­nig­fal­tig­keit des prak­ti­schen Ein­sat­zes wider­spie­geln.Wie kön­nen die­se Daten nun über­tra­gen, gespei­chert, ana­ly­siert und damit nutz­bar gemacht wer­den? Die­se Fra­ge stellt sich, falls zu einer sol­chen Maschi­ne bzw. Anla­ge bereits ein Digi­ta­ler Schat­ten oder sogar ein Digi­ta­ler Zwil­ling exis­tiert. Ver­schie­de­ne Anwen­der haben dabei ein Inter­es­se an sowie einen Nut­zen von der Auf­be­rei­tung der Daten:

  • der Betrei­ber in der Fer­ti­gung, zur Über­wa­chung und Reak­ti­on auf rea­le Ereig­nis­se oder zur Opti­mie­rung von Prozessen
  • der Maschi­nen- und Anla­gen­her­stel­ler, um aus dem rea­len Ein­satz für künf­ti­ge Pro­dukt­ent­wick­lun­gen oder neue Ser­vice­an­ge­bo­te zu lernen
Für alle bleibt die­sel­be Her­aus­for­de­rung: Wie kön­nen Daten von rea­len Assets zu ihren vir­tu­el­len Abbil­dern über­tra­gen, aus­ge­wer­tet und somit das rea­le Objekt mit sei­nem vir­tu­el­len Modell ver­netzt werden? 

Lösung mit IIoT-Technologien

In der Regel ver­fü­gen moder­ne Maschi­nen und Anla­gen bereits über eine Viel­zahl von netz­werk­fä­hi­gen Sen­so­ren, ins­be­son­de­re, wenn zum Bei­spiel bereits Anwen­dungs­sze­na­ri­en wie Con­di­ti­on Moni­to­ring oder Pre­dic­ti­ve Main­ten­an­ce ein­ge­setzt wer­den. Damit die Daten die­ser Sen­so­ren für vir­tu­el­le Abbil­der der rea­len Objek­te genutzt wer­den kön­nen, müs­sen die­se Signa­le zunächst in Echt­zeit erfasst, über­tra­gen und gespei­chert wer­den. Der Digi­ta­le Schat­ten einer Maschi­ne oder einer gan­zen Anla­ge ist zwin­gend auf die­se Daten von IIoT-fähi­gen Modu­len aus der rea­len Welt ange­wie­sen, denn erst dadurch wird er „zum Leben erweckt“ und bil­det das Gesche­hen rea­li­täts­nah ab.

Dazu wer­den die Sen­so­ren, die auf der Fel­debe­ne der Maschi­ne instal­liert sind, über Werk­zeu­ge und Soft­ware mit­ein­an­der ver­netzt. Im Rah­men des Indus­tri­al Inter­net of Things (IIoT) ist damit eine kon­ti­nu­ier­li­che Daten­er­he­bung, Daten­spei­che­rung und Daten­wei­ter­ga­be an den Digi­ta­len Schat­ten mög­lich. Bei die­sen Schrit­ten unter­stüt­zen geeig­ne­te IIoT-Soft­ware­tools, von der sys­te­ma­ti­schen Erfas­sung rele­van­ter Daten bis hin zur Daten­syn­chro­ni­sa­ti­on und Auf­be­rei­tung. Der Bau­stein ‘Collect’ der IIoT Buil­ding Blocks ermög­licht mit dem Modul Data Collec­tor die Erfas­sung gro­ßer Men­gen hoch­fre­quen­ter Daten der Maschi­ne oder Anla­ge. Dabei unter­stützt die Kom­po­nen­te Collec­tor App mit ihrer intui­ti­ven Benut­zer­ober­flä­che die ein­fa­che Instal­la­ti­on sowie Konfiguration.

Steht ein Digi­ta­ler Zwil­ling zur Ver­fü­gung, bie­tet sich zusätz­lich der Ein­satz des Bau­steins Impro­ve an. Die IIoT Buil­dings Blocks die­nen in die­sem Fall in der Archi­tek­tur des Digi­ta­len Zwil­lings als „Ser­vices“, mit deren Hil­fe die Daten sowohl vom phy­si­schen Objekt als auch vom vir­tu­el­len Modell gesam­melt und aus­ge­wer­tet wer­den. Mit­hil­fe des Digi­ta­len Zwil­lings kön­nen über Simu­la­ti­ons- und Vor­her­sa­ge­mo­del­le Ver­bes­se­run­gen und Opti­mie­run­gen ermit­telt und in die rea­le Maschi­ne oder Anla­ge imple­men­tiert wer­den. Außer­dem wird damit die soge­nann­te vir­tu­el­le Inbe­trieb­nah­me ermög­licht, bei der die Ent­wick­lung und Wei­ter­ent­wick­lung der Steue­rungs­soft­ware unab­hän­gig vom Zugriff auf die real exis­tie­ren­de Maschi­ne erfol­gen kann.

Zwi­schen dem phy­si­schen Asset und dem ent­spre­chen­den vir­tu­el­len Abbild (Digi­ta­ler Schat­ten, Digi­ta­ler Zwil­ling) besteht somit eine Ver­bin­dung, über die Infor­ma­tio­nen und Daten in Echt­zeit aus­ge­tauscht wer­den. Dadurch kön­nen Eigen­schaf­ten und Zustän­de des Objekts erfasst, über­wacht sowie das Ver­hal­ten simu­liert und gesteu­ert wer­den. In die­sem Zusam­men­hang spielt die soge­nann­te Ver­wal­tungs­scha­le eine bedeu­ten­de Rol­le: Zum rea­len Asset stellt sie die prak­ti­sche Umset­zung des Digi­ta­len Zwil­lings ent­spre­chend des Refe­renz­ar­chi­tek­tur­mo­dells RAMI 4.0 im Sin­ne von Indus­trie 4.0 dar. Durch her­stel­ler- und bran­chen­über­grei­fen­de Stan­dards wie OPC UA (offe­ner Schnitt­stel­len­stan­dard für die Kom­mu­ni­ka­ti­on) und ECLASS (merk­mals­ba­sier­ter Klas­si­fi­ka­ti­ons­stan­dard) wird mit der Ver­wal­tungs­scha­le eine ein­heit­li­che und siche­re Kom­mu­ni­ka­ti­ons­schnitt­stel­le zu unter­schied­li­chen Sys­te­men und Daten­quel­len geschaf­fen. Dies ist gleich­zei­tig die Vor­aus­set­zung für Inter­ope­ra­bi­li­tät, also dem bar­rie­re­frei­en Zusam­men­spiel zwi­schen ver­schie­de­nen Sys­te­men. Der phy­si­sche Gegen­stand ist über die Ver­wal­tungs­scha­le in die  Indus­trie 4.0‑Kommunikation ein­ge­bun­den und mit sei­nem vir­tu­el­len Abbild gekoppelt.

Vorteile durch den Digitalen Zwilling

Der Ein­satz vir­tu­el­ler Abbil­der von Maschi­nen und Anla­gen bie­tet in der Pro­duk­ti­ons­pla­nung und ‑steue­rung (PPS) die Mög­lich­keit, Pro­duk­ti­ons­pro­zes­se über Soll-Ist-Ver­glei­che zu über­wa­chen und zu steu­ern. Mit­hil­fe geeig­ne­ter Soft­ware­tools kön­nen die Daten der rea­len Objek­te — die Produkt‑, Pro­zess- und Umge­bungs­in­for­ma­tio­nen — dem Digi­ta­len Schat­ten oder dem Digi­ta­len Zwil­ling in Echt­zeit zur Ver­fü­gung gestellt und über IIoT-Tech­no­lo­gien von über­all zugäng­lich gemacht wer­den. Mit Simu­la­ti­ons­mo­del­len ist des­halb eine unab­hän­gi­ge­re und bes­se­re Ana­ly­se des Pra­xis­ein­sat­zes und der Zustän­de von Maschi­nen oder Anla­gen­tei­len gege­ben, als dies in der rea­len Umge­bung mög­lich ist. Von der Simu­la­ti­on und Opti­mie­rung von Pro­zes­sen bis hin zur Wei­ter­ent­wick­lung von Pro­duk­ten gibt es dabei eine Viel­zahl an Zie­len, denn über den gesam­ten Pro­dukt­le­bens­zy­klus steht ein voll­stän­di­ges Abbild der Maschi­ne bzw. Anla­ge zur Verfügung. 

Somit ermög­li­chen hoch­fre­quen­te Echt­zeit­da­ten es, dass Betrei­ber von Pro­duk­ti­ons­ma­schi­nen und ‑anla­gen mit­hil­fe des Digi­ta­len Schat­tens bzw. des Digi­ta­len Zwil­lings Fer­ti­gungs­pro­zes­se ana­ly­sie­ren und dar­aus Erkennt­nis­se für die Ursa­chen von Zeit­ver­lus­ten oder Still­stän­den erken­nen kön­nen. Neue Ein­stel­lun­gen, Abläu­fe und „Was-wäre-wenn“-Szenarien las­sen sich vor­ab im vir­tu­el­len Raum tes­ten, bevor die­se auf die rea­le Maschi­ne gespielt wer­den. Dar­über hin­aus wäre es zudem mög­lich, dass mit Hil­fe von Algo­rith­men des Machi­ne Lear­nings und Metho­den der Künst­li­chen Intel­li­genz selbst­stän­dig und auto­ma­ti­siert Opti­mie­run­gen durch­ge­führt wer­den. Die Vir­tua­li­sie­rung der rea­len Fer­ti­gungs­welt führt somit schließ­lich zur Smart Fac­to­ry mit einer lücken­los digi­ta­li­sier­ten Wert­schöp­fungs­ket­te, deren Ziel die Stei­ge­rung der Pro­duk­ti­vi­tät sowie die Bereit­stel­lung neu­er Dienst­leis­tungs­an­ge­bo­te für Kun­den ist.

Für den Maschi­nen­bau bie­ten die Daten aus dem Digi­ta­len Schat­ten bzw. dem Digi­ta­len Zwil­ling Auf­schluss über die rea­le Ver­wen­dung ihrer Anla­gen. Die tat­säch­li­che Nut­zung, Aus­las­tung wie auch Still­stän­de kön­nen prä­zi­se nach­voll­zo­gen und für Ser­vice­leis­tun­gen, die Pro­dukt­ent­wick­lung und neue Geschäfts­mo­del­le (Smart Ser­vices) genutzt wer­den. Die­se Klar­heit über den rea­len Ein­satz macht es mög­lich, dass kun­den­ge­rech­te Spe­zi­fi­ka­tio­nen erstellt wer­den kön­nen sowie eine opti­ma­le Aus­le­gung der Kom­po­nen­ten durch­führt wer­den kann — der Wunsch eines jeden Pro­dukt­ent­wick­lers. Die­ses Vor­ge­hen ver­deut­licht gleich­zei­tig das Wesen einer fort­schritt­li­chen, daten­ge­trie­be­nen Pro­dukt­ent­wick­lung. Zusätz­lich pro­fi­tiert auch die stra­te­gi­sche Pro­dukt­po­li­tik davon, indem die Stu­fung von Bau­rei­hen bes­ser an den Bedarf ange­passt, Kos­ten­vor­tei­le erzielt und neue Ein­satz­fel­der erkannt werden.

Alles in allem reprä­sen­tiert ein digi­ta­les Abbild einer Maschi­ne oder gesam­ten Fer­ti­gungs­an­la­ge alle Mög­lich­kei­ten der Über­wa­chung, Steue­rung und Vor­her­sa­ge von Maschi­nen oder Anla­gen bis hin zu intel­li­gen­ten, selbst­ler­nen­den Sys­te­men. Die IIoT Buil­ding Blocks bie­ten Unter­neh­men dabei den ana­ly­ti­schen Ein­blick und gestal­ten die Lebens­ader für Daten zwi­schen rea­lem Objekt und vir­tu­el­lem Modell.

Was ist ein Digitaler Zwilling?

Der Digi­ta­le Zwil­ling ist das voll­stän­di­ge digi­ta­le Abbild bzw. Reprä­sen­tanz einer phy­si­schen Maschi­ne oder Anla­ge, auch Asset genannt, im vir­tu­el­len Raum ein­schließ­lich sämt­li­cher Geometrie‑, Kine­ma­tik- und Logik­da­ten. Er ver­hält sich exakt so, wie die rea­le Maschi­ne oder Anla­ge. Der Digi­ta­le Zwil­ling wird in Echt­zeit mit Prozess‑, Zustands- und Betriebs­da­ten gespeist, erlaubt die Simu­la­ti­on, Steue­rung und Ver­bes­se­rung des rea­len Objekts und bil­det somit das rea­le Sys­tem über den gesam­ten Pro­dukt­le­bens­zy­klus detail­ge­treu ab.

Was ist ein Digitales Modell?

Das Digi­ta­le Modell eines Objekts bil­det des­sen phy­si­sche Eigen­schaf­ten (z. B. CAD-Daten) vir­tu­ell ab, auf deren Grund­la­ge Ver­hal­ten, Arbeits­vor­gän­ge und Zei­ten simu­liert wer­den kön­nen. Die Vor­gän­ge sind reprä­sen­ta­tiv, spie­geln aller­dings nicht das Live-Ver­hal­ten des Assets (z. B. der Maschi­ne) wider. Der Daten­aus­tausch zwi­schen Modell und rea­lem Objekt erfolgt manu­ell, wes­halb weder eine Ver­än­de­rung des Zustands des rea­len Objekts einen direk­ten Effekt auf das digi­ta­le Modell hat noch umge­kehrt Ver­än­de­run­gen am Modell direkt zurück­ge­spielt werden.

Was ist ein Digitaler Schatten?

Der Digi­ta­le Schat­ten baut auf den Infor­ma­tio­nen des Digi­ta­len Modells  auf und ver­bin­det das rea­le Objekt sowie das vir­tu­el­le Modell auf einer ers­ten, grund­le­gen­den Ebe­ne. Dies bedeu­tet, dass der Daten­fluss zwi­schen rea­lem Objekt und vir­tu­el­lem Modell auto­ma­tisch statt­fin­det und Ver­än­de­run­gen am phy­si­schen Objekt zu einer Zustands­än­de­rung des Digi­ta­len Schat­tens füh­ren. Auf Ände­run­gen des rea­len Assets kann nur ein­ge­schränkt reagiert wer­den, da beim Digi­ta­len Schat­ten nicht sämt­li­che Infor­ma­tio­nen und Zustands­da­ten abge­bil­det werden.

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