{"id":3364,"date":"2023-06-19T08:06:00","date_gmt":"2023-06-19T08:06:00","guid":{"rendered":"https:\/\/blogs.zeiss.com\/digital-innovation\/de\/?p=3364"},"modified":"2024-02-07T10:16:04","modified_gmt":"2024-02-07T10:16:04","slug":"digitaler-zwilling-saeule","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blogs.zeiss.com\/digital-innovation\/de\/digitaler-zwilling-saeule\/","title":{"rendered":"Der digitale Zwilling als eine S\u00e4ule von Industrie 4.0"},"content":{"rendered":"\n
\"\"<\/figure>\n\n\n\n

Ab den 1970er Jahren hielten Computer und Automatisierungstechnik Einzug in die Produktion. Flexible Massenproduktion war nun abseits von Flie\u00dfb\u00e4ndern m\u00f6glich. Maschinen wurden hinsichtlich maximalem Werkst\u00fcckdurchsatz optimiert. Dieser bis in die 2000er Jahre anhaltende Prozess wird allgemein als dritte industrielle Revolution bezeichnet.<\/p>\n\n\n\n

Die nun in den 2010er Jahren u.a. von der Bundesregierung postulierte \u201eIndustrie 4.0\u201c hat andere Ziele. Da die Produktivzeiten von Maschinen und ganzen Produktionstrecken in vielen Branchen weitestgehend optimiert sind, nimmt man sich nun der Optimierung von unproduktiven Zeiten an. Unproduktive Zeiten bestehen im Wesentlichen aus den Zust\u00e4nden Maschinenstillstand und Ausschussproduktion.<\/p>\n\n\n\n

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Zwei wesentliche Ans\u00e4tze zur Optimierung der unproduktiven Zeiten<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Streben nach einer 100% Auslastung aller Maschinen<\/em><\/p>\n\n\n\n

Erf\u00fcllen meine Produktionsmaschinen gerade nicht die Aufgabe, f\u00fcr die sie eingekauft und installiert worden sind, sind sie unproduktiv und erwirtschaften keinen Mehrwert. Man unterscheidet in geplanten und ungeplanten Stillstand. Einem geplanten Stillstand wird entgegengewirkt, indem man die Maschine flexibel an mehreren Stellen in der Produktionskette einsetzt. So wird insgesamt eine h\u00f6here Auslastung erreicht. Ein gut vorstellbares Beispiel ist ein 6-Achs Roboter mit einem Greifer, den man flexibel von einem Arbeitsplatz zum n\u00e4chsten bringen kann, je nachdem, wo gerade Arbeit zu verrichten ist. Bei diesem Konzept spricht man von Wandelbarkeit der Produktion. Ungeplante Stillst\u00e4nde gehen meist auf Komponenten- und Baugruppenausf\u00e4lle innerhalb einer Maschine zur\u00fcck. Hier gilt es, die Wartung von Maschinen so zu organisieren, dass nur innerhalb von geplanten Zeitr\u00e4umen Wartungen durchgef\u00fchrt werden (vorausschauende Wartung).<\/p>\n\n\n\n

Reduzierung des Ausschusses<\/em><\/p>\n\n\n\n

Ein zweiter gro\u00dfer Ansatzpunkt ist die Reduzierung des Ausschusses. Dabei unterst\u00fctzt die Prozesskontrolle, die nach jedem Arbeitsgang oder schon w\u00e4hrend eines Arbeitsganges erfolgen sollte. Aufbauend auf die Prozesskontrolle ist die Prozessregelung. Dabei werden Erkenntnisse aus der Prozesskontrolle zur\u00fcck in den Arbeitsgang (Prozess) gef\u00fchrt und somit das Ergebnis der n\u00e4chsten Durchf\u00fchrung des Arbeitsganges verbessert. Bei einem einzelnen Arbeitsgang kann man sich dieses Vorgehen noch sehr gut vorstellen: z.B. wird nach dem Fr\u00e4sen einer Kreiskontur der Durchmesser des Kreises gemessen, bewertet und bei Abweichungen entsprechend das Fr\u00e4sprogramm f\u00fcr das n\u00e4chste Teil angepasst. Komplexere Ans\u00e4tze verfolgen das Ziel, eine Prozesskontrolle \u00fcber mehrere Arbeitsschritte oder sogar \u00fcber Arbeitsschritte verteilt auf mehrere Unterlieferanten zu steuern.<\/p>\n\n\n\n

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Daten als Schl\u00fcssel zur besseren Planung<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Beide Ans\u00e4tze zur Produktionsoptimierung werden zum gro\u00dfen Teil \u00fcber eine bessere Planung und Kontrolle von Prozessen beeinflusst. Bessere Planung bedingt einen deutlich gr\u00f6\u00dferen Pool an verschiedensten Daten, die gezielt ausgewertet werden m\u00fcssen. Dabei \u00fcbersteigen die Anzahl und Detaillierung der Daten die Auffassungsgabe von Menschen deutlich. Es werden komplexe Softwarel\u00f6sungen gebraucht, um einen Nutzen (Mehrwert) aus diesen Daten zu erzeugen.<\/p>\n\n\n\n

Je nach Reifegrad der Daten und Reifegrad der Auswertungen werden die Entscheidungen, die ein Mensch in einem Produktionsumfeld treffen muss, mehr und mehr durch Software unterst\u00fctzt, bis hin zur v\u00f6lligen Autonomie der Produktion. Um den aktuellen Zustand der eigenen Produktion zu reflektieren, hilft das in Abbildung 1<\/em> dargestellte Data Analytics Maturity Model<\/em>. Es zeigt eine \u00dcbersicht zum Zusammenhang zwischen Reifegrad der Daten und den m\u00f6glichen Auswirkungen von Software auf den Entscheidungsprozess.<\/p>\n\n\n\n

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\"Data
Abbildung 1: Data Analytics Maturity Model. Abbildung frei nach Hagerty[1]<\/a><\/sup><\/em><\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n
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In der niedrigsten Stufe des Modells (Descriptive) geben die Daten nur Auskunft \u00fcber die in der Vergangenheit liegenden Ereignisse einer Maschine oder einer Produktionstrecke. Es ben\u00f6tigt viel menschliche Interaktion, Diagnose und zuletzt eine menschliche Entscheidung, um die geeignete Maschinenaktion auszul\u00f6sen und umzusetzen. Je reifer die Daten sind (Diagnostic und Predictive Stufe), umso weniger menschliche Interaktion ist notwendig. In der h\u00f6chsten angestrebten Stufe (Prescriptive) ist es m\u00f6glich, dass Software v\u00f6llig autonom alle Produktionsvorg\u00e4nge plant und umsetzt.<\/p>\n\n\n\n

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Aspekte von Daten eines digitalen Zwillings<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Die Erhebung von Daten jeglicher Art f\u00fchrt schnell zur Problematik der Sortierung und Ordnung. Stellen wir uns ein einfaches Bauteil bzw. eine Komponente vor, wie in Abbildung 2<\/em> dargestellt. W\u00e4hrend des Betriebes dieses Bauteils innerhalb einer Produktionsmaschine fallen zyklische Live -Daten an. In anderen Lebensphasen, z.B. w\u00e4hrend der Herstellung dieses Bauteils, sind Daten wie St\u00fcckliste und technische Zeichnungen interessanter. M\u00f6chte man Daten erheben, ohne auf das Vorhandensein des Bauteils angewiesen zu sein, bietet sich das 3D Modell und ein funktionierendes Verhaltensmodell an, mit dem man Zust\u00e4nde und Funktionen simulieren kann.<\/p>\n\n\n\n

\"\"
Abbildung 2: Verschiedene Aspekte von Daten anhand des Beispiels Zeiss Stylus straight M5<\/em><\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n
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Die meisten Menschen denken bei dem Schlagwort Digitaler Zwilling zun\u00e4chst nur an ein 3D Modell, welches mit Verhaltensdaten angereichert wurde und f\u00fcr Simulationen verwendet werden kann. Im Kontext von Industrie 4.0 ist das allerdings nur ein Aspekt unter vielen.<\/p>\n\n\n\n

Die Initiative Plattform Industrie 4.0<\/a> hat folgende Definition f\u00fcr einen digitalen Zwilling gew\u00e4hlt:<\/p>\n\n\n\n

\n

Ein digitaler Zwilling ist eine digitale Repr\u00e4sentation eines Produktes*, die ausreicht, um die Anforderungen einer Menge von Anwendungsf\u00e4llen zu erf\u00fcllen.<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n

Mit dieser Definition ist ein digitaler Zwilling schon geschaffen, wenn der Aspekt meines konkreten Anwendungsfalles abgedeckt wurde. Je nach Sicht und Anwendungsfall wird es also sehr verschiedene Auspr\u00e4gungen von digitalen Zwillingen geben. Wichtig ist nur, dass man sich mit seinem Gespr\u00e4chspartner vorher verst\u00e4ndigt, unter welchen Aspekten man \u00fcber einen digitalen Zwilling spricht.<\/p>\n\n\n\n

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Digitaler Zwilling: Typ und Instanz<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Um weiter ein besseres Verst\u00e4ndnis um den Digitalen Zwilling zu erlangen, unterscheiden wir in die zwei Zust\u00e4nde Typ<\/em> und Instanz<\/em>:<\/p>\n\n\n\n

Typ eines digitalen Zwillings:<\/strong> Beschreibt alle generischen Eigenschaften aller Produkt-Instanzen. In der Softwareentwicklung \u00e4hnelt es am ehesten einer Klasse. <\/em>Am h\u00e4ufigsten nutzt man Digitale Zwillingstypen in den Lebensphasen vor der Herstellung des Produktes, also z.B. in der Engineering Phase. Digitale Zwillingstypen werden h\u00e4ufig mit einer Testumgebung verkn\u00fcpft, in der man versucht Eigenschaften des digitalen Zwillings zu optimieren um dann sp\u00e4ter auch das reale Produkt verbessert herzustellen.<\/p>\n\n\n\n

Instanz eines digitalen Zwillings:<\/strong> Beschreibt den digitalen Zwilling von genau einem konkreten Produkt und ist eindeutig mit ihm verbunden. Die digitale Zwillingsinstanz existiert nur einmalig weltweit. Allerdings ist es durchaus m\u00f6glich, dass eine Instanz eines digitalen Zwillings nur einen bestimmten Aspekt des konkreten Produktes abbildet. Somit k\u00f6nnen mehrere digitale Zwillinge im Kontext unterschiedlicher Aspekte nebeneinander existieren. In der Softwareentwicklung entspr\u00e4che es am ehestem einem Objekt<\/em>. Digitale Zwillingsinstanzen verwendet man am h\u00e4ufigsten im Zusammenhang mit dem Betrieb eines konkreten Produktes. Oft werden digitale Zwillingsinstanzen von Typen abgeleitet (analog der Softwareentwicklung, wo Objekte von Klassen abgeleitet werden).<\/p>\n\n\n\n

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Digitaler Zwilling im Herstellungsprozess<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Im Kontext von Industrie 4.0 und somit im Kontext eines Herstellungsprozesses sollte man sich stets dazu verst\u00e4ndigen, ob man bei einem Digitalen Zwilling \u00fcber die Produktionsmaschine oder \u00fcber das Werkst\u00fcck (Produkt) spricht, um Missverst\u00e4ndnissen vorzubeugen. Beides kann einen Digitalen Zwilling besitzen, deren Anwendungsf\u00e4lle sind aber sehr verschieden.<\/p>\n\n\n\n

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\"Digitaler
Abbildung 3: Digitaler Zwilling von Maschine und Werkst\u00fcck. Beides ist m\u00f6glich.<\/em><\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n
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Steht die Planung der eigenen Produktion im Vordergrund meiner \u00dcberlegungen, werde ich mich wahrscheinlich mehr mit den digitalen Zwillingen meiner Produktionsmaschinen besch\u00e4ftigen. Liegt mein Fokus auf der Anreicherung von Daten f\u00fcr meine Werkst\u00fcck, und damit f\u00fcr mein Produkt, steht der Digitale Zwilling von eben jenem im Vordergrund. Es gibt keine klare Nutzungstrennung. Beide Betrachtungsweisen k\u00f6nnen sowohl f\u00fcr mich und meine Produktion genutzt werden als auch n\u00fctzlich f\u00fcr den Nutzer meiner Produkte sein.<\/p>\n\n\n\n

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Einordnung digitaler Zwillinge nach dem Informationsfluss<\/strong><\/p>\n\n\n\n

F\u00fcr eine weitere Unterscheidung in der Evolution vom digitalen Modell zum digitalen Zwilling gibt es Charakterisierungen nach dem Informationsfluss vom realen Objekt zum digitalen Objekt[2]<\/a><\/sup>.<\/p>\n\n\n\n

Digitale Modelle<\/em> von Objekten sind heute schon Industriestandard. Ein pr\u00e4gnantes Beispiel ist das 3D Modell eines Bauteils. Es wird manuell mit Informationen angereichert (z.B. mit einem 3D CAD Programm) und man schaut sich manuell interessante Aspekte an (z.B. eine Kollisionspr\u00fcfung mit anderen 3D Modellen). Wird ein digitales Modell im Produktionsprozess zyklisch und automatisch mit Daten angereichert, spricht man von einem digitalen Schatten<\/em>. Ein einfaches Beispiel w\u00e4re ein Betriebsstundenz\u00e4hler eines Objektes, der automatisch durch das reale Objekt getriggert und im digitalen Objekt gespeichert wird. Auswertungen w\u00fcrden weiterhin manuell geschehen. Hin und wieder wird auch der Begriff digitaler Fu\u00dfabdruck<\/em> analog zu Digitaler Schatten verwendet. Gibt ein digitaler Schatten nun automatisch Informationen an das reale Objekt zur\u00fcck und beeinflusst dessen Funktion, spricht man von einem digitalen Zwilling<\/em>. Im Kontext der Plattform Industrie 4.0 spricht man weiterhin von einem cyber physischen System<\/em>. Es ist Definition des Digitalen Zwillings und Realen Zwillings, welche \u00fcber Datenstr\u00f6me miteinander verkn\u00fcpft sind und sich gegenseitig beeinflussen.<\/p>\n\n\n\n

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\"Definition
Abbildung 4: Definition von Digitalen Modell, Schatten und Zwilling aufgrund der Informationsfl\u00fcsse[2]<\/a><\/sup><\/em><\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n
<\/div>\n\n\n\n

Die Einordnung nach dem Informationsfluss ist nur f\u00fcr Instanzen des digitalen Zwillings hilfreich. F\u00fcr Typen von digitalen Zwillingen wird diese Einordnung nicht verwendet, weil das reale Objekt schlichtweg nicht existiert. Sind mehrere Aspekte innerhalb eines digitalen Zwillings zusammengefasst, sollte diese Art der Betrachtung f\u00fcr jeden Aspekt separat erfolgen, da unterschiedliche Aspekte in verschiedene Definitionen fallen k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n

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Vom digitalen Zwilling zur besseren Produktionsplanung<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Die bis hier eingef\u00fchrten Definitionen und Kategorisierungen sollten ausreichen, eine gemeinsame Sprache f\u00fcr die Beschreibung von Digitalen Zwillingen zu verwenden. Eine allumfassende Definition wird uns aktuell nicht gelingen, ist aber auch nicht notwendig.<\/p>\n\n\n\n

Warum brauchen wir nun aber \u00fcberhaupt Digitale Zwillinge?<\/p>\n\n\n\n

Aus der Notwendigkeit von Daten und Auswertungen zur Effizienzverbesserung der Produktion k\u00f6nnte man die folgenden Schritte ableiten, um einen positiven Effekt zu erreichen:<\/p>\n\n\n\n

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    \n
  1. Zentralisieren von allen bisher schon anfallenden Daten
    <\/em>Alle bisher schon anfallenden Daten z.B. einer Maschine werden aktuell in den meisten Betrieben in eigenen Systemen je nach Aspekt abgespeichert. So liegen z.B. Daten \u00fcber die Wartung in einer Excel Tabelle beim verantwortlichen Meister, die Daten der Qualit\u00e4tskontrolle der Werkst\u00fccke aber in einer CAQ Datenbank. Beide Datenaspekte sind nicht logisch verkn\u00fcpft, obwohl sie einen direkten oder indirekten Zusammenhang haben k\u00f6nnten. Ob der Zusammenhang wirklich besteht, ist nicht ohne weiteres pr\u00fcfbar. Erst wenn die Daten zentral und logisch verkn\u00fcpft abgespeichert werden, ist es m\u00f6glich Zusammenh\u00e4nge (mit Hilfe von Software) zu erkennen. Daraus k\u00f6nnte ein Mehrwert generiert werden.<\/li>\n\n\n\n
  2. Standardisierte Schnittstellen<\/em>
    Werden Daten nun zentral abgespeichert, ist es von Vorteil das diese \u00fcber standardisierte Schnittstellen erreichbar sind. Ist das der Fall, lassen sich sehr einfach automatische Informationsfl\u00fcsse programmieren. Der Schritt vom einfachen Modell hin zum cyberphysischen System ist damit einfacher zu bew\u00e4ltigen. Der damit entstehende digitale Zwilling einer Komponente oder einer Maschine ist eine Grundlage f\u00fcr weiter folgende Auswertungen.<\/li>\n\n\n\n
  3. Aufsetzen von Business Logik<\/em>
    Sind alle Grundlagen f\u00fcr automatisierte Datenauswertungen geschaffen, ist es nun einfacher m\u00f6glich, Software zu nutzen, die hilft, bessere Entscheidungen zu treffen oder g\u00e4nzlich allein zu entscheiden (Business Logik). Hier entsteht nun der angestrebte Mehrwert.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n
    <\/div>\n\n\n\n

    W\u00e4hrend Schritt 1 und 2 keinen oder nur wenig merkbaren Mehrwert schaffen, sind sie Grundlage f\u00fcr den Schritt 3.<\/p>\n\n\n\n

    Obwohl ich immer daf\u00fcr pl\u00e4diere eine \u00c4nderung oder Verbesserung im Produktionsprozess stets Anwendungsfall getrieben durchzuf\u00fchren, kommt man schnell zu der Erkenntnis, dass ein gewisser Basisaufwand notwendig sein wird. Die Erstellung von digitalen Zwillingen ist eine notwendige Basis f\u00fcr den zuk\u00fcnftigen Erfolg. Somit sind sie eine wichtige S\u00e4ule im Kontext von Industrie 4.0.<\/p>\n\n\n\n

    <\/div>\n\n\n\n

    Praktischer L\u00f6sungsweg<\/strong><\/p>\n\n\n\n

    Um m\u00f6glichst klein anfangen zu k\u00f6nnen, sp\u00e4ter aber darauf agil aufzubauen, eignet sich das Konzept der Asset Administration Shell<\/em> der Plattform Industrie 4.0. In diesem Konzept sind allgemeing\u00fcltige Schnittstellen vordefiniert. Anwendungsfall spezifische Schnittstellen k\u00f6nnen leicht nachger\u00fcstet werden. Dieses Konzept bietet Grundlagen f\u00fcr die Erstellung eines standardisierten digitalen Zwillings einer jeden Komponente. Ob man nun dieses Konzept als Startpunkt w\u00e4hlt oder ein komplett eigenes Informationsmodell programmiert ist sicherlich Geschmackssache.<\/p>\n\n\n\n

    Verbreitete Standards haben aber die Vorteile, dass Daten interoperabel sein k\u00f6nnen, was vor allem in Kunden\/Lieferanten Beziehungen sehr von Vorteil ist. Auch ist zu erwarten, dass es auf dem Markt wiederverwendbare Software geben wird, die eben genau mit diesen Standards umzugehen vermag. Die Industrietauglichkeit des Konzeptes Asset Administration Shell zur Erstellung von Digitalen Zwillingen ist in 2022 erreicht worden und verbessert sich zunehmend. Es wird nun Zeit komplexe Projekte damit umzusetzen.<\/p>\n\n\n\n

    <\/div>\n\n\n\n

    Quellen:<\/strong><\/p>\n\n\n\n

    [1] J. Hagerty: 2017 Planning Guide for Data and Analytics. Gartner 2016<\/p>\n\n\n\n

    [2] W. Kritzinger, M. Karner, G. Traar, J. Henjes und W. Sihn: 2018 Digital Twin in manufacturing: A categorical literature review and classification.<\/p>\n\n\n\n

    <\/div>\n\n\n\n

    *Die originale Definition w\u00e4hlt das Wort Asset<\/em>, anstatt Produkt<\/em>. Ich verwende hier aber die vereinfachte Wortwahl, auch wenn das nicht vollumf\u00e4nglich ist.<\/p>\n\n\n\n

    <\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    In der sogenannten \u201eIndustrie 4.0\u201c sind Produktivzeiten von Maschinen und ganzen Produktionstrecken in vielen Branchen weitestgehend optimiert. Daher nimmt man sich nun der Optimierung von unproduktiven Zeiten, dem Maschinenstillstand und der Ausschussproduktion an. Hier k\u00f6nnen mittels umf\u00e4nglicher Datenerfassung Digitale Zwillinge der Produktionsstrecken erstellt werden. Was sich dahinter verbirgt, wozu sie genutzt werden und ob wir sie \u00fcberhaupt brauchen er\u00f6rtert unser Autor Marco Grafe in seinem Artikel \u201eDer digitale Zwilling als eine S\u00e4ule von Industrie 4.0\u201c.<\/p>\n","protected":false},"author":154,"featured_media":3392,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"advgb_blocks_editor_width":"","advgb_blocks_columns_visual_guide":"","footnotes":""},"categories":[656],"tags":[453,727,732,733],"topics":[670,731,770],"class_list":["post-3364","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-manufacturing-solutions","tag-industrie-4-0","tag-digitaler-zwilling","tag-produktionsoptimierung","tag-herstellungsprozesse","topics-smart-manufacturing","topics-digitaler-zwilling","topics-manufacturing-solutions"],"acf":[],"yoast_head":"\nZEISS Digital Innovation Blog - Der digitale Zwilling als eine S\u00e4ule von Industrie 4.0<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"In der sogenannten \u201eIndustrie 4.0\u201c sind Produktivzeiten von Maschinen und ganzen Produktionstrecken in vielen Branchen weitestgehend optimiert. 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