Vom Simulationsmodell zum Werkzeug für Entscheidungen im laufenden Betrieb
Ein 3D-Modell der Fabrik zeigt, wie eine Anlage aussieht. Es zeigt nicht, wie sie sich heute verhält, wo morgen ein Engpass entsteht oder was eine geänderte Auftragsreihenfolge bewirkt. Dafür braucht es ein Modell, das mit den Daten aus dem laufenden Betrieb verbunden ist: den digitalen Zwilling.
Ein digitaler Zwilling (englisch Digital Twin) ist ein virtuelles Abbild eines realen Objekts oder Prozesses, das mit Betriebsdaten und Simulationsmodellen gekoppelt ist. Er macht Abläufe transparent, unterstützt Analysen und hilft, Prozesse über den gesamten Lebenszyklus einer Anlage zu steuern. SimPlan begleitet Unternehmen aus Produktion und Logistik dabei, vom ersten Simulationsmodell in der Planung bis zum digitalen Zwilling im Betrieb.
Was unterscheidet einen digitalen Zwilling von einer Simulation?
Eine klassische Simulationsstudie arbeitet mit einem festen Datenstand und vergleicht Szenarien, zum Beispiel in der Planung einer neuen Anlage. Ein digitaler Zwilling wird dagegen regelmäßig mit aktuellen Daten aus dem Betrieb versorgt, etwa Auftragsständen, Taktzeiten, Rüstzeiten und Verfügbarkeiten. Er bildet damit nicht nur ab, wie ein System geplant ist, sondern wie es gerade läuft.
Wie aktuell diese Daten sein müssen, hängt vom Anwendungsfall ab. Für den Test des Tagesprogramms genügt ein aktueller Datenstand vor Produktionsstart. Für Echtzeit-Monitoring und Frühwarnsysteme braucht es eine laufende Kopplung mit Steuerung, MES oder Lagerverwaltung.
Auch die virtuelle Inbetriebnahme gehört in diese Kette: Dort wird das Simulationsmodell mit der realen Steuerung gekoppelt, um Steuerungsprogramme vor dem Realbetrieb zu testen.
Warum liefern viele digitale Zwillinge keine Entscheidungsgrundlage?
Viele Projekte konzentrieren sich auf Sensorik, Dashboards und Datenspeicherung. Diese Daten zeigen, was passiert ist. Was passieren könnte, zeigt erst die Simulation: Neue Produktionskonzepte, Materialflüsse, Kapazitäten und Engpässe lassen sich prüfen, bevor Änderungen umgesetzt werden. Mit der Emulation kommt die Steuerung hinzu. SPS-Programme, Anlagenlogiken und Ausnahmezustände werden am Modell getestet, ohne reale Anlage und ohne Produktionsrisiko.
Erfolgreiche Projekte starten deshalb nicht mit der Technologie, sondern mit Fragen wie:
- Wo entstehen Engpässe?
- Wie lässt sich der Hochlauf absichern?
- Welche Variante ist wirtschaftlicher?
- Wie lassen sich Stillstände reduzieren?
Der Anwendungsfall bestimmt den digitalen Zwilling, nicht umgekehrt.
Wie ist ein digitaler Zwilling aufgebaut?
Ein digitaler Zwilling verbindet reale Betriebsdaten, Simulationsmodelle, Analysealgorithmen und operative Entscheidungen. Technisch lässt er sich in fünf Ebenen gliedern:
- Reale Prozesse und Anlagen: Fördertechnik, Maschinen, fahrerlose Transportsysteme (FTS/AGV) und AMR, Lagertechnik, Personal und Produktionslinien.
- Datenerfassung: Sensorik, SPS, MES, ERP, WMS und IoT-Geräte liefern die Daten aus dem Betrieb.
- Datenintegration: Schnittstellen und Datenmodelle, zum Beispiel über OPC UA oder APIs, führen Echtzeitdaten und historische Daten zusammen. Diese Ebene ist die eigentliche Brücke zwischen realer Anlage und Modell.
- Simulation und Analyse: Materialfluss- und Produktionssimulation, virtuelle Inbetriebnahme, Engpassanalyse und Szenariovergleich.
- Entscheidung und Optimierung: KPI-Monitoring, Handlungsempfehlungen, Prognosen, optimierte Steuerung und Kapazitätsplanung.
Welche Ebenen in welcher Tiefe nötig sind, richtet sich nach der Fragestellung. Nicht jeder digitale Zwilling braucht alle Datenquellen vom ersten Tag an.
Wofür lässt sich ein digitaler Zwilling entlang des Lebenszyklus einsetzen?
Planung:
Layouts validieren, Materialflüsse analysieren, Ressourcen dimensionieren und Varianten vergleichen. Mehr dazu auf den Seiten zur Fabrikplanung und Produktion.
Virtuelle Inbetriebnahme:
Steuerungen vor dem Realbetrieb testen, auch in Ausnahmezuständen, Fehler frühzeitig erkennen, Logik und Abläufe validieren, die Anlaufzeit verkürzen und Stillstände beim Hochlauf vermeiden.
Betrieb:
Kennzahlen überwachen, Engpässe analysieren und Störfälle bewerten. Ein Beispiel ist der Test des Tagesprogramms: Bevor die Schicht startet, zeigt das Modell, wie sich Aufträge, Losgrößen oder Maschinenbelegungen auf Durchlaufzeiten, Personalbedarf und Auslastung auswirken.
Optimierung und Erweiterung:
Kapazitäten planen, Erweiterungen simulieren, den Energieverbrauch optimieren und Prognosen mit KI-Verfahren erstellen. Da das Modell des Ist-Zustands bereits existiert, lassen sich neue Produkte oder zusätzliche Kunden schneller durchspielen. Siehe auch Green Simulation und Künstliche Intelligenz.
Modell eines Fördersystems aus Emulate3D
Was macht einen echten digitalen Zwilling aus?
Rund um den digitalen Zwilling halten sich einige Missverständnisse. Aus der Projektpraxis sehen wir fünf besonders häufig:
- „Ein 3D-Modell ist bereits ein digitaler Zwilling.“ Erst die Kopplung mit Daten macht das Modell dynamisch. Eine 3D-Visualisierung, etwa mit NVIDIA Omniverse, ergänzt einen digitalen Zwilling, ersetzt ihn aber nicht.
- „Mehr Daten bedeuten automatisch bessere Ergebnisse.“ Es kommt auf die Qualität der relevanten Daten an, nicht auf ihre Menge.
- „Der digitale Zwilling ist ein IT-Projekt.“ Produktion, Logistik und Betrieb müssen von Anfang an eingebunden sein.
- „Ein Modell wird einmal erstellt.“ Ein digitaler Zwilling braucht laufende Pflege, damit er mit der realen Anlage übereinstimmt.
- „Echtzeit ist immer erforderlich.“ Wie oft Daten aktualisiert werden müssen, hängt vom Anwendungsfall ab.
Welche Voraussetzungen braucht ein digitaler Zwilling, und wo liegen die Grenzen?
Der Nutzen eines digitalen Zwillings hängt direkt von Datenqualität und Integration ab.
Technisch sind das vor allem Datenqualität und Datenverfügbarkeit, Schnittstellen zwischen IT und OT, der Modellierungsaufwand, die Echtzeitfähigkeit komplexer Systeme sowie die Pflege und Synchronisation des Modells.
Organisatorisch braucht es interdisziplinäre Zusammenarbeit, Akzeptanz im Betrieb, Know-how-Aufbau und klare Verantwortlichkeiten. Und der Aufwand muss wirtschaftlich sinnvoll bleiben.
Ein digitaler Zwilling ersetzt keine Experten. Er unterstützt fundierte Entscheidungen.
Welche technischen Bausteine im Detail nötig sind, beantworten wir in unserer FAQ.
Wie unterstützt SimPlan beim Aufbau eines digitalen Zwillings?
Viele digitale Zwillinge beginnen mit einem Simulationsmodell aus der Planung. Wird dieses Modell von Anfang an strukturiert aufgebaut, lässt es sich später für die virtuelle Inbetriebnahme und als Betreibermodell im laufenden Betrieb weiterverwenden. SimPlan verbindet dafür Methodenwissen, Projekterfahrung seit 1992 und Erfahrung mit den gängigen Simulationswerkzeugen.
So entsteht ein digitaler Zwilling mit SimPlan:
- Daten bereitstellen: Sie stellen die vorhandenen Daten zur Verfügung, zum Beispiel als Datenbankexport oder aus SAP.
- Vorverarbeiten und transformieren: Wir filtern, verknüpfen, formatieren und sortieren die Daten und prüfen sie auf Konsistenz.
- Regeln erkennen: Mit Data-Mining-Verfahren machen wir Regeln und verborgene Zusammenhänge in Ihren Abläufen sichtbar, etwa Dispositionsregeln.
- Automatisieren: Algorithmen erkennen diese Regeln systematisch, damit das Modell bei neuen Daten nicht jedes Mal von Hand angepasst werden muss.
- Wissen generieren: Ergebnisse werden visualisiert und gemeinsam mit Ihrem Team diskutiert.
- Digitaler Zwilling: Das Modell bildet Ihre Produktion oder Logistik mit aktuellen Daten ab und steht für Szenarien und Planungsentscheidungen bereit.
- Optimieren und überprüfen: Sie setzen Maßnahmen in der Produktion um und prüfen mit neuen Daten, ob sie gewirkt haben. Damit wird der digitale Zwilling Teil des kontinuierlichen Verbesserungsprozesses (KVP).
Auf Wunsch erhält der digitale Zwilling eine Bedienoberfläche, mit der Planer und Key-User ihn ohne Simulationskenntnisse selbst nutzen.
Projektbeispiel Aluminiumindustrie: digitaler Zwilling der Werkslogistik
- Ausgangslage: Ein Werk der Aluminiumindustrie wird per Push beliefert. Geprüft werden sollte die Logistik zwischen den Maschinen und die Auslastung der Lager.
- Umsetzung: SimPlan hat das komplette Werk mit Realdaten aus SAP abgebildet. Die Logistiksteuerung lässt sich über Regeln definieren, die der Kunde selbst einstellt. Key-User nutzen das Modell ohne zusätzliche Lizenzen (AnyLogic).
- Ergebnis: Änderungen an den Logistikregeln des realen Systems lassen sich vorab am Modell prüfen, ebenso Überlasten und Produktionsprogramme. Verschiedene Erweiterungsszenarien wurden auf ihre Logistikauslastung hin miteinander verglichen.
Projektbeispiel Konsumgüterindustrie: digitaler Zwilling als Planungswerkzeug für Nicht-Simulanten
- Ausgangslage: Ein Hersteller aus der Konsumgüterindustrie wollte Produktionspläne auf Basis aktueller Kennzahlen und Systemparameter aus SAP prüfen und analysieren.
- Umsetzung: SimPlan hat Arbeitsabläufe und Dispositionsregeln analysiert und dokumentiert, einen Echtdatenimport mit Konsistenzprüfungen aufgebaut und das Modell mit einer Bedienoberfläche versehen. Es bildet detaillierte Produktions- und Arbeitspläne ab, disponiert Anlagen- und Mitarbeiterpools, zeigt die Last zur Laufzeit und wertet Engpässe aus.
- Ergebnis: Der Kunde hat das Werkzeug selbstständig in seiner realen Produktionsumgebung in Betrieb genommen. Es unterstützt dort die Auftragsplanung.
Beide Beispiele zeigen: Ein digitaler Zwilling muss nicht an Echtzeit-Sensorik hängen. In beiden Fällen bilden aktuelle Daten aus SAP die Grundlage.
Sie möchten wissen, ob sich ein vorhandenes Simulationsmodell zum digitalen Zwilling ausbauen lässt? Sprechen Sie mit unseren Simulationsexperten über Ihren Anwendungsfall.
Häufige Fragen
Braucht jeder digitale Zwilling Echtzeitdaten?
Nein. Wie aktuell die Daten sein müssen, hängt vom Anwendungsfall ab. Für den Test des Tagesprogramms reicht ein aktueller Datenstand vor Produktionsstart. Echtzeitdaten sind vor allem für Monitoring und Frühwarnsysteme im laufenden Betrieb nötig.
Ist ein 3D-Modell oder eine Visualisierung schon ein digitaler Zwilling?
Nein. Ein 3D-Modell zeigt, wie eine Anlage aussieht. Zum digitalen Zwilling wird es erst, wenn es mit Daten aus dem Betrieb gekoppelt ist und ein Simulationsmodell das Verhalten der Anlage abbildet.
Kann ein bestehendes Simulationsmodell zum digitalen Zwilling werden?
Ja, wenn es mit realen Betriebsdaten gekoppelt wird, zum Beispiel aktuellen Auftragsständen, Taktzeiten, Rüstzeiten und Verfügbarkeiten. Modelle, die in der Planung von Anfang an strukturiert aufgebaut wurden, lassen sich dafür in der Regel leichter weiterverwenden.
Welche Daten braucht ein digitaler Zwilling?
Das hängt von der Fragestellung ab. Typische Quellen sind SPS, MES, ERP, WMS sowie Sensorik und IoT-Geräte. Wichtiger als die Menge ist die Qualität der Daten, die für die jeweilige Entscheidung relevant sind.
Können auch Mitarbeitende ohne Simulationskenntnisse einen digitalen Zwilling nutzen?
Ja. Mit einer passenden Bedienoberfläche nutzen Planer und Key-User den digitalen Zwilling selbst, etwa um Produktionspläne zu prüfen oder Logistikregeln anzupassen. Die Modellierung selbst bleibt Aufgabe von Simulationsexperten.