Während sich das Tempo der technologischen Entwicklung in der Schwermaschinenindustrie beschleunigt, sehen sich die Hersteller weiterhin mit Forderungen nach gesteigerter Produktivität und komplexeren Konstruktionen konfrontiert, um den globalen Anforderungen und dem Aufkommen intelligenter, vernetzter Produkte gerecht zu werden.
Um intelligentere Maschinen zu entwickeln, die interaktiv auf ihre Umgebung reagieren, ist eine Vielzahl von Sensoren erforderlich. Von GPS-Empfängern und -Antennen über Neigungssensoren, Inertialmesseinheiten (IMU) und Positionssensoren bis hin zu Radar-, LiDAR- und kamerabasierten Sensoren für die Maschinenautomatisierung – diese Geräte erfassen enorme Datenmengen. Cisco schätzt beispielsweise , dass das Internet der Dinge (IoT) bis Ende 2019 jährlich mehr als 500 Zettabyte an Daten generieren wird – und in den Folgejahren wird diese Zahl voraussichtlich exponentiell, nicht linear, wachsen.
Das Sammeln und Speichern der Daten stellt eine Herausforderung dar. Doch wie können OEMs diese Datenmenge analysieren und die Ergebnisse nutzen, um das Maschinenverhalten vorherzusagen und die Betriebseffizienz zu optimieren? Hier kann die Flexibilität und Vorhersagekraft des physikbasierten digitalen Zwillings Abhilfe schaffen. Aktuell laufen die meisten digitalen Zwillinge als eigenständige Instanz und bilden die reale Maschine detailgetreu ab. Dieser Ansatz ist besonders in den Phasen Produktentwicklung und Schulung hilfreich. Für die Datenanalyse während des Maschinenbetriebs können digitale Zwillinge in zwei weiteren Konfigurationen betrieben werden, die die physische und die virtuelle Welt nahtlos verbinden: Digital Twin Online und Digital Twin On-Board.
Digitaler Zwilling online mit Produktdaten
Durch die Implementierung eines digitalen Zwillings in der Cloud und dessen Kombination mit Echtzeit-Produktdaten kann ein Vergleich zwischen realen Produktdaten und den vom digitalen Zwilling generierten Daten angestellt werden.
Durch die Anbindung des digitalen Zwillings an die reale Steuerungssoftware können die Eingaben von Bedienern oder Algorithmen sowohl zur Steuerung der digitalen als auch der physischen Maschineninstanz genutzt werden. Gleichzeitig lassen sich die Sensordaten der realen Maschine mit den simulierten Sensordaten in der virtuellen Umgebung vergleichen, wodurch die Differenzen zwischen den beiden Werten analysiert werden können. Diese Analyse kann dazu beitragen, kritische Ausfälle im Feld zu verhindern oder zu erkennen, wann wichtige Komponenten im Rahmen eines vorbeugenden Wartungsprogramms gewartet oder ausgetauscht werden müssen.
Digitaler Zwilling an Bord des Produkts
Durch den Betrieb einer Instanz des digitalen Zwillings direkt auf einem Gerät kann der Vergleich zwischen der physischen und der virtuellen Instanz in Echtzeit erfolgen. Der Hauptvorteil des integrierten digitalen Zwillings liegt darin, dass die Analysen direkt am Gerät durchgeführt werden können, sodass nur die Ergebnisse an die Cloud übertragen werden. Dies reduziert die Menge der in Echtzeit zu übertragenden Telematikdaten erheblich und senkt somit den Bedarf an Bandbreite und zentraler Rechenkapazität. Der integrierte digitale Zwilling ermöglicht es außerdem, die berechneten Daten als Eingabe zur Unterstützung und Bewertung der Bedienereingaben zu nutzen und so einen Machine-in-the-Loop-Ansatz zu schaffen.
Ob online oder an Bord – der physikbasierte digitale Zwilling kann einen immensen Einfluss darauf haben, wie Maschinen konstruiert werden und in Zukunft konstruiert werden.
Weitere Informationen zur Digital-Twin-Technologie und ihren Einsatzmöglichkeiten in der Produktentwicklung finden Sie im E-Book: Der digitale Zwilling im Zentrum von Forschung und Entwicklung.