Hersteller von Anlagen, Maschinen oder Lagertechnik nutzen Simulation gezielt schon in der Angebotsphase

• Visualisierung statt detailgetreuer Simulation: 
  Meist fehlt in dieser frühen Phase noch das vollständige Datenfundament. Daher kommt eine Visualisierungs-Simulation zum Einsatz, die vor allem animiert darstellt, wie der Prozess aussehen könnte. So entsteht bei potenziellen Kunden ein gemeinsames Verständnis des Ablaufs. Die ist wichtig für Transparenz und Vertrauen.
• Verbesserte Angebotskommunikation:
  Solche 3D-Visualisierungen helfen, komplexe Abläufe anschaulich zu erklären und erleichtern Entscheidungsprozesse. Sie ersetzen in dieser Phase noch keine harten Kennzahlen wie Durchsatz oder Durchlaufzeit.
• Detaillierte Simulation auf Kundenwunsch:
  Liegt bereits ein konkretes Konzept inklusive aller relevanten Daten vor – etwa durch eine Ausschreibung – kann eine präzise Simulation verlangt werden. Diese liefert dann valide Kennzahlen zur Bewertung und Vergleichbarkeit verschiedener Anbieter.
• Unabhängige Analyse durch externe Dienstleister:
  Wird eine neutrale Bewertung gewünscht, kommen oft externe Simulationsdienstleister ins Spiel. Sie analysieren das System auf Basis der eingereichten Daten und liefern objektiv fundierte Ergebnisse.

Aktuelle Nutzungsvorteile

Ergänzend zeigt moderne Forschung, dass Simulation im Marketing und Vertrieb auch zur Sales-Forecast-Modellierung, Kampagnenplanung oder Preisszenarien‑Analyse eingesetzt wird. Simulationen helfen, unterschiedliche Strategien virtuell durchzuspielen – etwa um Preise oder Werbewege zu optimieren. So können Entscheidungen datenfundierter getroffen und Ressourcen effizient eingesetzt werden.

Simulation ist ein zentrales Werkzeug in der Anlagen- und Systemplanung, sowohl für neue als auch bestehende Anlagen.

Einsatzbereiche

• Prüfung geplanter Anlagen
  Simulationen untersuchen neue Anlagen hinsichtlich Durchsatz, Dimensionierung, Durchlaufzeiten, Leistungsgrenzen, Störanfälligkeit, Personalbedarf und weiteren Planungsparametern. Verschiedene Varianten können simuliert und miteinander verglichen werden, um fundierte Entscheidungen zu treffen.
• Optimierung bestehender Anlagen
  Der Ist-Zustand einer Anlage wird abgebildet und durch gezielte Anpassungen wie veränderte Steuerungsstrategien optimiert. Auch größere Änderungen wie Layoutvarianten oder Pufferauslegung lassen sich zuverlässig testen.

Effizienz und Sicherheit

• Kosten- und Zeitersparnis
  Änderungen am Simulationsmodell sind kostengünstig und schnell umsetzbar, ohne den laufenden Betrieb zu stören.
• Frühe Entscheidungsunterstützung
  Bereits in den frühen Planungsphasen liefert die Simulation wichtige Erkenntnisse für Grundsatzentscheidungen. Mit zunehmender Projektdauer wächst das Modell in seiner Detailtiefe und unterstützt eine iterative Lösungsfindung.

Aktuelle Entwicklungen

• Plant Planning 4.0
  Moderne Planungsansätze kombinieren Simulation mit Technologien wie Augmented Reality. Das verbessert die Visualisierung komplexer Systeme und beschleunigt Projektzyklen.
• Kombination mit Scheduling und Optimierung
  Simulation wird zunehmend mit Methoden zur Feinplanung verbunden. So können „Was-wäre-wenn“-Szenarien durchgespielt und robuste Alternativpläne erstellt werden. Besonders dynamische Modelle gewinnen an Bedeutung, da sie Wechselwirkungen und Prozessdynamik realistisch abbilden und so eine höhere Planungstreue ermöglichen.

Simulation als Grundlage für die Steuerungsprogrammierung

In der Realisierungsphase liefern Simulationsmodelle wertvolle Ergebnisse für die Programmierung der Steuerung. In speziellen Fällen kann der Steuerungscode sogar weitgehend automatisiert aus dem Modell erzeugt werden.

Virtuelle Inbetriebnahme (Emulation)

Mit der virtuellen Inbetriebnahme lässt sich Steuerungssoftware unabhängig von der realen Anlage testen. Dabei werden Sensorik, Aktorik oder ganze SPS durch das Modell emuliert oder mit diesem gekoppelt. Entsprechend strukturierte Modelle ermöglichen einen einfachen Wechsel zwischen Simulations- und Emulationsmodus.

Vorteile und Nutzen

• Frühe Fehlererkennung und Qualitätssicherung: Programmfehler können rechtzeitig im Modell identifiziert und behoben werden.
• Zeit- und Kostenersparnis: Virtuelle Tests reduzieren den Aufwand bei der Inbetriebnahme und senken Risiken.
• Flexibilität: Neben der Validierung der Steuerung lassen sich auch Schulungen, Störszenarien oder alternative Abläufe durchspielen – ohne die reale Anlage zu belasten.
• Hardware-in-the-Loop: In Verbindung mit echter SPS kann die Steuerung in Echtzeit geprüft werden, bevor die Anlage physisch verfügbar ist.

Simulation als Prognosewerkzeug (Digitaler Zwilling)

Im laufenden Betrieb kann Simulation als vorausschauendes Werkzeug genutzt werden. Der Test des Tagesprogramms zeigt frühzeitig, wie sich Aufträge, Losgrößen oder Maschinenbelegungen auf Durchlaufzeiten, Personalbedarf und Anlagenauslastung auswirken. So lassen sich Szenarien durchspielen und bereits vor Produktionsstart die besten Abläufe auswählen.

Damit ein Modell als Digitaler Zwilling eingesetzt werden kann, muss es mit realen Daten gekoppelt werden. Dazu gehören etwa aktuelle Auftragsstände, Taktzeiten, Rüstzeiten und Verfügbarkeiten. Je vollständiger diese Parameter sind, desto präziser die Prognosen. In manchen Fällen werden die Simulationsergebnisse zusätzlich durch Optimierungsverfahren wie Heuristiken unterstützt.

Simulation als Betreibermodell

Auch nach Projektabschluss kann ein Simulationsmodell langfristig eingesetzt werden. Betreiber nutzen es, um zukünftige Anpassungen zu prüfen – zum Beispiel die Integration neuer Produkte oder die Logistikabwicklung für neue Kunden.

Der Vorteil liegt in der schnellen Umsetzbarkeit: Da das Ist-Modell bereits existiert, muss es nur an die geplanten Änderungen angepasst werden. Das spart Zeit, erleichtert die Entscheidungsfindung und reduziert Risiken.

Bevor die Entscheidung für die Durchführung einer Simulationsstudie fällt, sollte geklärt werden, ob alle Voraussetzungen für ein erfolgreiches Projekt erfüllt sind. Fehlen Erfahrungen im Umgang mit dem Werkzeug Simulation, empfiehlt es sich, bereits in der Grundsatzentscheidung einen Berater hinzuzuziehen. Er kann beurteilen, ob Simulation für die individuelle Problemstellung geeignet ist.

In der Anfangsphase sollte man sich zudem entscheiden, ob man:

1. einen betriebsinternen Simulationsdienstleister aufbaut oder
2. einen externen Simulationsdienstleister beauftragt.

Diese Entscheidung sollte auf Basis folgender Bedingungen gefällt werden:

• Verfügbarkeit von personellen Kapazitäten: Es sollten mindestens 2 Mitarbeiter eingearbeitet werden.
• Vergleich Kosten für internen und externen Dienstleister (jeweils inkl. Unterstützungsaufwand seitens der Fachabteilung): Gegenüberstellung der Kosten für Softwarebeschaffung, Schulung und Einarbeitungsaufwand mit den Kosten für einen externen Dienstleister
• Umfang der Simulationsaufgaben in den nächsten 2-3 Jahren: Ergeben sich über die aktuelle Anforderung hinaus Projekte mit Simulationsbedarf? Lasten diese Aufgaben 1-2 Mitarbeiter aus?

Abb: Beispiel für eine Anlagenvisualisierung mit Demo3D – Quelle: Kuka Systems GmbH

Außerdem ist zu beachten, dass fehlende Erfahrungen beim Umgang mit Simulation

• die Wahrscheinlichkeit von Modellierungsfehlern erhöht und
• zu längeren Projektlaufzeiten führt.

Um dies zu vermeiden, empfiehlt es sich, auch bei Aufbau eines betriebsinternen Dienstleisters, das erste Projekt in Zusammenarbeit mit einem erfahrenen Berater durchzuführen. Das garantiert eine effektive Übertragung von Know-How auf den Einsteiger.

Denkbar sind aber auch andere Varianten wie die „verlängerte Werkbank“. Das heißt, ein interner Mitarbeiter wird in der Abwicklung von Simulationsprojekten sowie der Bedienung von Modellen geschult. Die Erstellung der Modelle jedoch wird von externen Dienstleistern zugekauft.

Nachdem Sie die Entscheidung über die Durchführung einer Simulationsstudie getroffen haben, stellt sich die Frage nach dem richtigen Simulationssystem oder dem geeigneten externen Dienstleister.

Beim Kauf eines Simulationssystems sind viele Faktoren zu berücksichtigen, z. B.:

• Welche Voraussetzungen hat der spätere Anwender der Software?
• Sollen Daten aus Datenbanken oder CAD-Systemen in das Simulationsmodell übernommen werden?
• Bietet die Software spezielle Lösungen für Ihre Anwendung?

Ihr Weg zum richtigen System und Dienstleister

Die meisten Simulationssystemhersteller bieten eine Probeinstallation bzw. eine zeitlich begrenzte Miete des Systems an. Dieses Angebot empfiehlt sich insbesondere deshalb, weil man erst im Umgang mit der Software ihre Vor- und Nachteile kennenlernt und kostengünstig das auf die individuellen Anforderungen passende System bestimmen kann.

Oder Sie entscheiden sich für unser Toollabor. In ein bis zwei Tagen (je nach Umfang der Aufgabe und Anzahl der zu testenden Simulationssysteme) können Sie die gängigen Systeme am Markt anhand Ihrer individuellen Anforderung testen. Sie bekommen einen kompakten Überblick über den Funktionsumfang und Handhabbarkeit der verschiedenen Softwaresysteme.

Eine steigende Zahl an Beratungsunternehmen bietet heute Simulationsdienstleistungen an. Entscheidende Kriterien für die Auswahl des richtigen Partners sind:

• Hat der Dienstleister Erfahrungen in dem spezifischen Bereich? (Referenzen anfordern)
• Wer wird auf Seiten des Dienstleister das Projekt leiten? (Profil anfordern)
• Verwendet der Dienstleister Standardsysteme und branchenorientierte Bibliotheken? (Abhängigkeit von Individuallösungen vermeiden)
• Welche Vorgehensweise schlägt der Anbieter vor? (z. B. gemäß VDI-Richtlinie 3633)
• Wie wird die Know-How-Übertragung auf Sie sichergestellt?

Eine lohnende Investition für Ihr Unternehmen

Diese Tabelle zeigt die grundsätzliche Klassifizierung und die zu erwartenden Kosten auf:

* Aufwand inkl. Modellerstellung, Datenbeschaffung und –aufbereitung sowie Durchführung von Experimenten. Der Aufwand umfasst interne wie externe Leistungen.
** Hierbei handelt es sich um grobe Richtpreise, die von Projekt zu Projekt variieren können. Generell wird der Aufwand für eine Simulationsstudie durch die Komplexität der Abbildung bestimmt. Müssen beispielsweise umfangreiche Steuerungen implementiert werden, so erhöht das den Aufwand spürbar

Simulation unterstützt die Planung neuer sowie die Optimierung bestehender komplexer Prozesse. Sie macht Zusammenhänge sichtbar und ermöglicht den objektiven Vergleich von Lösungsalternativen.

Wirtschaftlicher Nutzen

Der konkrete monetäre Vorteil lässt sich im Vorfeld nicht exakt bestimmen. Studien und Richtwerte (z. B. VDI) beziffern das Verhältnis von Kosten zu Nutzen im Durchschnitt mit etwa 1:6 – jeder in die Simulation investierte Euro bringt also ein Mehrfaches an Nutzen zurück. Bei großen Investitionen, etwa im Karosseriebau der Automobilindustrie, fällt das Verhältnis häufig noch deutlich günstiger aus.

Es gibt aber auch Projekte, in denen Simulation vor allem dazu dient, Planungen abzusichern, ohne dass zusätzliche Optimierungspotenziale gefunden werden. Auch in solchen Fällen schafft Simulation Transparenz und reduziert Risiken.

Entscheidungskriterien für den Einsatz

Ob Simulation sinnvoll ist, sollte anhand folgender Fragen entschieden werden:

• Kann die Planung auch durch einfachere Methoden ausreichend abgesichert werden?
• Wie hoch sind die Kosten im Verhältnis zur Investitionssumme? Ein Richtwert: bis zu 1 % der Investition für die Simulation.
• Welche Optimierungspotenziale sind zu erwarten? Beispiel: Bei einem fahrerlosen Transportsystem kann schon der Wegfall eines Fahrzeugs die Kosten der Simulation kompensieren.
• Wie hoch sind die Risiken des geplanten Systems? Besonders komplexe Prozesse (z. B. Kommissionieranlagen mit anspruchsvoller Auftragssteuerung) profitieren stark, da Simulation hier ein detailliertes und getestetes Konzept liefert.

Mehrwert in der Praxis

Neben reinen Kostenvorteilen bietet Simulation auch qualitative Nutzenfaktoren – etwa kürzere Inbetriebnahmezeiten, einen schnelleren Anlauf von Anlagen und eine deutliche Risikominimierung bei Investitionen.

Damit eine Ablaufsimulation erfolgreich eingesetzt werden kann, müssen organisatorische, betriebswirtschaftliche, technische und methodische Rahmenbedingungen beachtet werden.

Organisatorische Voraussetzungen

• Simulation sollte idealerweise vor der Realisierung erfolgen.
• Klare Zieldefinition und Fragestellung sind notwendig.
• Ein interdisziplinäres Team aus Planern und Simulanten muss gebildet werden.
• Alle relevanten Eingangsdaten sind zu beschaffen.
• Der Zeitbedarf sollte realistisch eingeplant werden:
  • Aufwand für den Simulanten (ca. 60 %)
  • Unterstützung durch die Fachabteilung (ca. 35 %)
  • Beitrag weiterer Stellen wie Lieferanten (ca. 5 %).

Betriebswirtschaftliche Voraussetzungen

• Kosten müssen im Vorfeld bestimmt und im Projektbudget berücksichtigt werden.
• Der Nutzen ist realistisch abzuschätzen, um die Wirtschaftlichkeit zu bewerten.

Technische Voraussetzungen

• Vorhandene Hard- und Softwarebasis klären.
• Datenquellen festlegen und Datenqualität sicherstellen.
• Eine strukturierte Aufbereitung der Daten ist erforderlich, um das Modell präzise und effizient aufbauen zu können.

Rahmenbedingungen

• Offenheit für alternative Lösungen sicherstellen.
• Bestehende Sachzwänge hinterfragen.
• Akzeptanz der Simulationsergebnisse im Projektteam schaffen.
• Bereitschaft, Konsequenzen aus den Ergebnissen abzuleiten.

Ein Simulationsprojekt folgt einem klar strukturierten Ablauf, der sicherstellt, dass die Ergebnisse zuverlässig und praxisnah sind.

1. Zieldefinition und Aufgabenbeschreibung

Zu Beginn werden die Projektziele festgelegt und die Aufgabenstellung präzise beschrieben. Eine klare Fragestellung ist entscheidend für den späteren Nutzen der Simulation.

2. Systemanalyse und Datenbeschaffung

Das zu untersuchende System wird analysiert und die relevanten Daten werden gesammelt. Dazu gehören z. B. Prozesszeiten, Kapazitäten, Layouts oder Steuerungsregeln.

3. Datenaufbereitung und Modellformalisierung

Die gewonnenen Rohdaten werden strukturiert und aufbereitet, bevor sie in das Simulationsmodell überführt werden. Anschließend wird das Modell formalisiert, um die Abläufe realistisch abzubilden.

4. Implementierung und Durchführung von Experimenten

Das formale Modell wird in einer Simulationssoftware implementiert. Danach werden verschiedene Szenarien und Experimente durchgeführt, um unterschiedliche Lösungsansätze zu testen.

5. Analyse, Verifikation und Validierung

Die Ergebnisse werden ausgewertet und mit den Projektzielen abgeglichen. Verifikation und Validierung stellen sicher, dass Modell und Daten korrekt sind und die Simulation die Realität realistisch abbildet.

Ergebnis

Am Ende steht ein ausführbares Modell mit belastbaren Simulationsergebnissen, das als Grundlage für fundierte Entscheidungen dient.

Die folgende Grafik zeigt die typischen Schritte von der Datenbeschaffung bis zur Analyse und Validierung.

Quelle: Rabe, M.; Spieckermann, S.; Wenzel, S.: Verifikation und Validierung für die Simulation in Produktion und Logistik. Springer Verlag, Berlin-Heidelberg, 2008, S. 5

Die Formulierung von Zielen steht am Anfang einer jeden Simulationsstudie. Grundsätzliche Absicht bei der Erstellung einer neuen oder Änderung einer vorhandenen Anlage ist die Steigerung der Wirtschaftlichkeit eines Unternehmens.

Konkrete Ziele einer Simulationsstudie könnten z. B. sein:

• Steigerung der Maschinenauslastung
• Verringerung des Personalbedarfs
• Verringerung des Lagerplatzbedarfs
• höherer Durchsatz
• kürzere Durchlaufzeiten
• Bewertung von Layoutalternativen
• Bestimmung der Anzahl notwendiger Fahrzeuge innerhalb eines Fahrerlosen Transportsystems
• Bestimmung der notwendigen Puffergrößen
• Optimierung von Steuerungsstrategien

Wirtschaftlichkeitssteigerung mit Hilfe von Ablaufsimulation lt. [VDI 3633 (2010)]

Heutigen Simulationssoftwares liegen unterschiedliche Konzepte zugrunde. Sehr verbreitet ist das Baustein-Konzept. Dabei wird ein Simulationsmodell aus einzelnen Bausteinen zusammengesetzt. Jeder Baustein lässt sich folgendermaßen beschreiben:

Abb: Beschreibung der Bausteine eines Simulationssystems

Die einzelnen Bausteine und die Vorgänge innerhalb der Bausteine werden verbunden in einen Gesamtprozess. Dadurch entsteht ein Netzwerk. Mit Hilfe der Bausteine und des Netzwerkes können die verschiedensten logistischen Systeme abgebildet werden.

Mittels der 2D- oder 3D-Animation können alle Vorgänge innerhalb des Netzwerks visualisiert werden.

Mit der fortlaufenden Erweiterung des Anwendungsspektrums für die Ablaufsimulation ergibt sich eine Vielzahl an Perspektiven für Ihr Unternehmen.

Jüngste Beispiele sind der Einsatz der Ablaufsimulation zur Ermittlung des CO2-Fußabdrucks eines Unternehmens über die komplette Lieferkette, zur Optimierung des Energieverbrauchs in Produktionsprozessen oder zur Planung der Montage von Off-Shore-Windanlagen.

Die Entwicklung von Assistenzsystemen für die Ablaufsimulation zielt auf eine Erleichterung der Datensammlung und –aufbereitung sowie der Auswertung und Dokumentation von Experimenten. Erste Simulationssoftwarelösungen vermitteln einen Eindruck von der Steigerung der Effizienz in Simulationsprojekten sowie von der Erweiterung des Funktionsumfangs und der Integration in bestehende IT-Landschaften.

Das Assistenzsystem SimAssist

Um brauchbare Simulationsergebnisse zu erhalten, muss das Modell eine möglichst hohe Übereinstimmung mit den realen Prozessen aufweisen. Diese Realitätstreue wird im Wesentlichen durch zwei Faktoren bestimmt:

• Modellqualität: Dies umfasst den richtigen Detaillierungsgrad und eine geeignete Modellstruktur.
• Datenqualität: Die Qualität der Eingangsdaten ist entscheidend für die Genauigkeit der Ergebnisse.

Die Wahl des richtigen Detaillierungsgrades sowie eine geeignete Modellstrukturierung erfordert Erfahrung im Aufbau von Simulationsmodellen. Simulationssoftware kann dabei unterstützen, indem sie beispielsweise geeignete Bausteinbibliotheken bereitstellt.

Wichtige Aspekte:

• Datenaufbereitung: Die Simulationsdaten sollten mit größter Sorgfalt aufbereitet werden, da die Qualität der Eingangsdaten die Genauigkeit der Ergebnisse bestimmt.
• Störgrößen: Besonders wichtig ist die Definition von Störgrößen wie dem Ausfall von Maschinen und stark schwankenden Parametern wie Nacharbeitszeiten.

Störungen und zufällige Einflussgrößen berücksichtigen:

Zur Abbildung zufälliger Einflüsse werden in der Simulation sogenannte Zufallsgeneratoren eingesetzt. Im Unterschied zu statischen Planungsverfahren, bei denen Störgrößen oft über pauschale Abschläge und schwankende Prozessparameter über Mittelwerte berücksichtigt werden, liefert das Simulationsmodell ein Ergebnisintervall sowie ein genaueres Bild der Auswirkungen von zufälligen Einflüssen.

Diese Methode ermöglicht es, ein detaillierteres und realistischeres Verständnis der Systemleistung und potenzieller Störungen zu gewinnen.

Eine häufige Frage ist, wo die Simulation organisatorisch am besten aufgehoben ist.

Da die Simulation eine Querschnittsfunktion darstellt und verschiedene Bereiche wie Lieferketten-, Logistik- und Produktionsplanung sowie die Auftragssteuerung umfasst, empfiehlt sich die Einrichtung als Stabsstelle auf Werks- oder Geschäftsleitungsebene.

Alternativ kann die Simulation auch in dem Bereich angesiedelt werden, der den größten Bedarf hat. In vielen Unternehmen betrifft dies die Abteilungen für Layout-, Prozess- oder Materialflussplanung.

Wichtige Aspekte der Positionierung:

• Frühzeitige Einbindung: Der Simulationsexperte sollte frühzeitig in relevante Projekte eingebunden werden.
• Datenzugriff: Ein schneller Zugriff auf notwendige Daten muss gewährleistet sein.
• Informationsaustausch: Ein direkter Austausch mit den Projektbeteiligten ist essentiell für eine effiziente Durchführung von Simulationsstudien.

Diese organisatorische Einbettung stellt sicher, dass die Simulation effektiv genutzt und in die Unternehmensprozesse integriert wird.

Ein Digital Twin ist ein virtuelles Abbild eines realen Produkts, Systems oder Prozesses, das laufend mit Echtzeitdaten versorgt wird und den physischen Zustand über den gesamten Lebenszyklus hinweg spiegelt – von Planung über Betrieb bis hin zur Wartung. Im Gegensatz dazu ist eine klassische Simulation meist statisch oder szenariobasiert – sie verwendet historische oder angenommene Daten, um hypothetische „Was-wäre-wenn-Szenarien“ zu testen, ohne automatische Aktualisierung.

Vorteile eines Digital Twins gegenüber einer herkömmlichen Simulation:

• Echtzeit-Monitoring & Verhaltensansicht: Der Zwilling spiegelt den aktuellen Zustand in Echtzeit wider – ideal für Überwachung, Fehlererkennung oder Leistungsanalysen.
• Lebenszyklus-Durchgängigkeit: Einsatz über den gesamten Lebenszyklus möglich – Design, Betrieb, Wartung – nicht nur punktuell wie bei Simulationen.
• Predictive & Prescriptive Capabilities: Dank Echtzeitdaten kann ein Digital Twin Prognosen liefern und Handlungsempfehlungen aussprechen.
• Kontinuierliche Optimierung: Durch fortlaufende Dateneinspeisung passt sich der Digitale Zwilling fortlaufend an – stützt dynamische Entscheidungen.

Ein funktionaler Digital Twin benötigt mehrere technische Bausteine, die nahtlos zusammenarbeiten:

• Sensorik & IoT-Geräte: Smarte Sensoren wie Temperaturfühler, Kameras, RFID-Tags oder Bewegungssensoren erfassen kontinuierlich relevante Daten über den physischen Zustand und die Umgebung. Die Auswahl richtet sich nach den benötigten Messwerten wie Position, Bewegung oder Umweltbedingungen.
• Dateninfrastruktur & Schnittstellen: Die erfassten Daten müssen zuverlässig und in Echtzeit übertragen werden. Dazu braucht es robuste IoT-Netzwerke und offene Schnittstellen (APIs) für den bidirektionalen Datenaustausch zwischen realem und digitalem System.
• Edge- und Cloud-Computing: Edge-Systeme verarbeiten Daten direkt an der Quelle, um Verzögerungen zu minimieren. Cloud-Plattformen übernehmen Speicherung, Skalierung und komplexe Analysen.
• Datenqualität & Standardisierung: Damit der Digital Twin korrekte Ergebnisse liefert, müssen Daten bereinigt, strukturiert und standardisiert werden. Einheitliche Datenmodelle und Metadaten sorgen dafür, dass keine Insellösungen entstehen.
• IT-/OT-Integration & Sicherheit: Der Digital Twin muss sicher in bestehende Systeme wie ERP, WMS oder TMS integriert werden. Verschlüsselte Kommunikation, Zugriffsrechte und Compliance-Richtlinien sind dabei essenziell.