Mit der Evolution zum Digital Twin machen Sie Ihre Betriebsdaten schrittweise nutzbar. Fangen Sie klein an und wachsen Sie mit Ihren Ergebnissen.

Ein Digital Product Twin begleitet die Produktentwicklung im Industrieumfeld dabei von der ersten Idee bis zum Produkteinsatz. Daher ist er in der Vision vieler Unternehmen längst ein fester Bestandteil. Mit digitalen Zwillingen lassen sich Maschinen aus der Ferne monitoren sowie analysieren und es eröffnen sich gänzlich neue Möglichkeiten in Bezug auf die Kundenbetreuung, Produktentwicklung und Wartung.

Was ist ein Digital Product Twin?

Die T-Systems Multimedia Solutions hat aus dem bekannten Digital Twin die folgenden drei Portfolios ausgebildet:

  • Digital Product Twin
  • Digital Production Twin
  • Digital Building Twin

Eines dieser Portfolios ist der Digital Product Twin als eine digitale Repräsentanz eines materiellen oder immateriellen Objekts oder Prozesses aus der realen Welt. Er dient der Überwachung und Analyse von Produkten (Nutzung & Zustände) durch übergreifende Datenkonsolidierung und monitort die Eigenschaften und das Verhalten von Maschinen durch Simulation und durch Algorithmen.

Mit dem Digital Product Twin gelingt ein besseres Verständnis des Objektes und es können Analysen durchgeführt und Vorhersagen getroffen werden. Für die Mitarbeiter werden die gewonnenen Daten durch Visualisierungen besser zugänglich gemacht.


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Welche Vorteile bietet der Digital Product Twin?

Im industriellen Umfeld werden Digital Product Twins entwickelt, die entlang des Produkt-Lebenszyklus von der ersten Projektidee über die Entwicklung und Konstruktion bis hin zur Serienfertigung und dem Produkteinsatz für digitale Services angewendet werden. Daraus leiten sich bedeutende Vorteile ab:

Verbesserter Kundenservice:

  • Passgenaue Beratung, wenn der Service detaillierte Informationen zum Produkteinsatz abrufen kann bzw. wenn Einsatzszenarien vorab simuliert werden können
  • Reduzierung zeitintensiver Fehlereingrenzungen
  • Minimierung kostenintensiver Ausfall- und Servicezeiten

Optimierung der Produktentwicklung:

  • Optimierung von Qualität und Lebenszeit der Produkte
  • Verkürzte Markteinführungszeiten
  • Produktentwicklung wird mit Simulationen verschiedener Einsatzszenarien unterstützt (Erstellung virtueller Testfälle)

Überwachung und Analyse:

  • Visualisierung von Betriebszuständen und Produktnutzung/Verschleiß
  • Livedaten des Betriebszustandes
  • Alarm bei Fehlfunktionen und Anomalien

(Vorausschauende) Wartung:

  • Vorausschauende Wartung: Verringerung von Ausfallzeiten, Serviceeinsätzen und Schadensfällen
  • Bedarfsgerechte Wartungsintervalle
  • Fernwartung: Einspielen von produktions- und sicherheitskritischen Updates

Ein weiterer Vorteil eines Digital Product Twins ist, dass er bereits in den Zwischenstufen seiner Entwicklung Mehrwerte generieren kann.

Wie entsteht ein Digital Product Twin?

Das Bild zeigt die Entstehungsstufen eines digital Twin

Zentral bei der Entwicklung und des Betriebs eines Digital Product Twins ist das Sammeln, Aggregieren und Analysieren von Daten. Bei der Entstehung des digitalen Zwillings steht daher die Datenerfassung an erster Stelle. Im Folgenden werden die Daten übertragen und aufbereitet. Durch die Visualisierung mit Hilfe eines Dashboards lassen sich Sachverhalte schneller erfassen und können besser verstanden werden.

In der letzten Ausbaustufe des Digital Product Twins ist es dann sogar möglich, dass Digital Product Twins wie ein menschliches Gehirn lernen. Das gelingt durch:

  • Trial & Error
  • Was-wäre-wenn-Analysen
  • Simulationen

Wo stehen Unternehmen auf dem Evaluationspfad?

Die Schritte zur Entstehung eines Digital Product Twin erfolgen aufeinander aufbauend und schaffen schon in den Zwischenstufen einen Mehrwert. Viele Unternehmen machen sich dies zu Nutzen und entwickeln in einem ersten Schritt bewusst keinen selbstlernenden Zwilling, sondern verbleiben auf einer vorgelagerten Stufe.

In einer nicht repräsentativen Umfrage, die wir in unserem Digital Product Twin-Webinar durchgeführt haben, haben wir gefragt: Wo sehen Sie Ihr Unternehmen auf dem Evaluationspfad? Alle Unternehmen waren bereits gestartet. So gab jeder dritte Teilnehmer an, dass in seinem Unternehmen Produkte mit Sensorik ausgestattet sind, die Daten allerdings noch nicht genutzt werden. Zudem messen 18 % der Befragten zyklisch Betriebszustände, allerdings noch ohne Schwellwertabgleich. Andere Unternehmen sind schon ein Stück weiter: Etwa jeder vierte der von uns befragten Teilnehmer gab an, dass Betriebszustände live und gekoppelt an eine Echtzeitüberwachung gemessen werden.

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Wo wollen Unternehmen auf dem Evolutionspfad stehen?

Wir haben die Teilnehmer des Webinars im zweiten Teil der Umfrage gefragt, wo sie mit ihren Unternehmen in ca. einem Jahr auf dem Evaluationspfad stehen wollen. Über 30 % der Befragten antworteten: „Wir würden gern durch vorausschauende Wartung in der Lage sein, Ausfälle zu vermeiden.“ Jeder vierte möchte in einem Jahr zyklische Betriebszustände messen können, mit der Option in Zukunft auch Schwellwertabgleiche zu haben, und 16 % der Befragten wollen ihre Betriebszustände live messen, gekoppelt an eine Echtzeitüberwachung.

Welcher Mehrwert bietet sich konkret auf den Zwischenstufen? Nehmen wir beispielsweise an, ein Unternehmen ist bei der Entwicklung eines Digital Product Twins für eine neue Maschine erst bei Stufe „Verstehen“ angekommen, so kann es dennoch bereits kostenintensive Zeiten bei der Suche nach Ursachen bei Problemen reduzieren oder seiner Produktentwicklung verbessern.

Wie gelingt das? Die Mitarbeiter in der Produktentwicklung haben in der Stufe „Verstehen“ die Möglichkeit, auf einen umfangreichen Datenpool zugreifen zu können und sich die unterschiedlichen Produktdaten strukturiert in Dashboards darstellen zu lassen. Dank der Visualisierungen kann der Service besser bei der Fehlerbehebung unterstützen. Zudem ermöglicht die Datenanalyse auch eine Auswertung von sehr großen Zeitreihen und die Erkenntnisse können zurück in die Produktentwicklung fließen.

Use Case: So wird der Product Twin eingeführt

Einen Einblick in ein Implementierungsprojekt bietet uns der Case von Ziehl Abegg, einem deutschen Weltmarktführer beim Bau von Ventilatoren für Luft- und Klimatechnik sowie Antriebsmotoren für Aufzüge. Ausgangspunkt waren hier weltweite Produkte, für die man ein Fern-Monitoring einführen wollte. Es sollten Zustandsüberwachungen von Geräten bzw. komplexen Anlagen ermöglicht werden, um im Bedarfsfall bei Anomalien in die Anlage per Fernüberwachung und Fernsteuerung eingreifen und die Kommunikation zum Gerät aufnehmen zu können.

Bei Ziehl Abegg hat man sich dazu entschlossen, weltweite Produkte mithilfe von Digitalen Zwillingen darzustellen. Basierend auf der Azure Cloud sind diese skalierbar und durch redundante Ressourcen und Datenhaltung hochverfügbar. Die Sicherheit gewährleistet IOT Cloud Infrastrukturen und Sicherheitsmechanismen. Der digitale Produkt-Zwilling ist zudem hochverfügbar durch redundante Ressourcen und Datenhaltung.

Im Bild sehen Sie die grafische Darstellung der Einführung des Digital Twin

Wie integriert Ziehl Abegg den Digital Product Twin in bestehende Prozesse?

  1. Start des Projektes: Täglich wird ein Abgleich der Product Factory von Ziehl Abegg durchgeführt. Sobald für ein Produkt eine Seriennummer angelegt wird, wird diese im IoT Platform Backend bekannt gemacht. Auf diese Weise werden produktspezifische Informationen im Portal angelegt und unter anderem auch Schwellwerte definiert.
  2. Platform Backend: Das Portal von Ziehl Abegg ist eine auf REST-Schnittstellen basierende API, die als Kern der Plattform alle Funktionen bereitstellt. Dazu zählen auf Microservice basierende Funktionen wie die Produkt- und Geräteverwaltung, Alarmierungen, die Analyse und Auswertung der Sensordaten und die Aggregation für die Dashboard Anzeige. Im Portal werden die Daten abgespeichert, Sensordaten ausgewertet, die KPI berechnet, Reports für die Dashboardanzeige erstellt, uvm.
  3. Device Registration Process: Dieser Prozess ist der erste Kontaktpunkt zwischen den realen Produkten und Anlagen und der IoT Platform. Über die Device Registrierung der smarten Produkte am IOT Hub und den Abgleich mit der Product Factory werden hier einzelne Produkte zu einer Anlage kombiniert, zu den Produktgruppen und Varianten gematched und produktspezifische Eigenschaften vererbt.
  4. Analyse: In der Datenanalyse werden die Telemetrie- und Sensordaten in einem Data Warehouse abgelegt und voraggregiert. Um eine schnelle Auswertung von großen Zeitreihen zu ermöglichen, werden parallel dazu Telemetriedaten via Azure in einer Art Hot Storage abgelegt.
  5. Überwachung: Die im IoT Hub eingehenden Sensordaten werden über eine Azure Funktion auf Devicefehler oder Schwellwertverletzungen geprüft und bei Abweichungen löst das IoT Hub eine Alarmierung aus. Im Falle von Anomalien der Anlage können Nutzer sich über eine E-Mail und/oder Push Nachricht benachrichtigen lassen.

Auf dem Evaluationspfad steht das Projekt bei Ziehl- Abegg derzeit auf „Erkennen“. Der digitale Produkt-Zwilling befindet sich somit noch im Aufbau und wird zukünftig aufgrund von Mustererkennung und Korrelationen auch Vorhersagen zu optimalen Wartungsszenarien, zu erwartbaren Fehlern der Anlage sowie zu Verbräuchen und Verschleiß treffen können.

Digital Product Twin: Erhalten Sie Einsichten in die Performance Ihrer Produkte

Ein Digital Product Twin bietet Unternehmen im industriellen Umfeld eine Live-Überwachung von Betriebszuständen, wodurch sich Produktausfälle deutlich senken lassen. Auch der Einsatz von Wartungspersonal kann bedarfsorientiert erfolgen und die Nutzung der Daten führt zu einer Erweiterung des Produktportfolios und zu einer Verbesserung der Produktentwicklung. Auf diese Weise werden die Digital Product Twins zu den Datenschaltstellen im digitalen Ökosystem aus Herstellern, Zulieferern und Kunden, schaffen Transparenz und sichern Erfolge.


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Dem Digital Twin gehört die Zukunft
Warum das so ist, lesen Sie in unserem Blog >Zum ausführlichen Blogbeitag