Digitaler Zwilling

Der digitale Zwilling ist ein virtuelles Modell eines physischen Vermögenswerts, das das Verhalten und den Betrieb seines physischen Gegenstücks nachahmt. In der Regel befindet sich das Modell in der Cloud und kann daher aus der Ferne überwacht und gesteuert werden. Sensoren in der physischen Anlage werden verwendet, um die Betriebs- und Umgebungsdaten kontinuierlich zu erfassen, und diese dynamischen Daten werden in die Cloud gestreamt. Hier wird es mit statischen Daten, wie z. B. den technischen Spezifikationsdaten des physischen Assets, angereichert, die in anderen Systemen gespeichert sind. Die kombinierten Daten werden dann als Eingabe für ein statistisches oder technisches Modell in der Cloud verwendet und in Echtzeit analysiert, um Erkenntnisse zu generieren, die an die physische Anlage zurückgespielt werden, um ihren laufenden Betrieb zu steuern und die Feedback-Schleife wie unten gezeigt zu vervollständigen.

Die produktspezifischen Daten liegen traditionell in den PDM/PLM-Systemen, während Betriebsdaten an die sogenannte IoT-Plattform übermittelt und dort analysiert werden. In der Regel sind diese beiden Systeme getrennt und nicht miteinander verbunden. Die Digital Twin-Plattform von Wipro schließt die Lücke zwischen Design und Betrieb, wie unten dargestellt. Sie nutzt ein ausgeklügeltes Asset-Modellierungs-Framework, das zwei scheinbar getrennte Systeme nahtlos miteinander verbindet. Die Ergebnisse werden an das Anlagen-/Betriebssystem zurückgemeldet und schließen so den Feedback-Kreislauf.

Digital Twin ahmt das Verhalten eines physischen Vermögenswerts nach

Sehen wir uns das Diagramm in Abb. 4 genauer an. Es zeigt einen Bagger, der irgendwo auf der Welt auf einem Feld gräbt. Während des Grabens läuft der Motor und die Motorparameter haben bestimmte Werte, die Batterie hat eine bestimmte Spannung und auch der Kraftstoffstand ändert sich ständig. Der Bagger befindet sich in einem bestimmten Zustand, der durch spezifische Werte verschiedener Betriebsparameter zu unterschiedlichen Zeitpunkten gekennzeichnet ist. Eine Stichprobe der Betriebsparameterwerte zu einem bestimmten Zeitpunkt ist in Abb. 3 dargestellt. Da diese Werte als Zeitreihendaten mit den jeweiligen Variablen des Digital-Twin-Modells gespeichert werden, ist der Zustand des logischen Baggers (des digitalen Zwillings) zu jedem Zeitpunkt exakt derselbe wie der des physischen Baggers. Buchstäblich ein Zwilling!

Infolgedessen kann man ein Problem mit dem physischen Asset vor Ort (z. B. in Indien) diagnostizieren, indem man den digitalen Zwilling in der Cloud von überall auf der Welt analysiert. Dies ist eine leistungsstarke Funktion, da der Experte, der Probleme mit dem Bagger diagnostizieren kann, in Großbritannien oder Japan ansässig sein kann, während sich die physische Anlage, bei der Probleme auftreten, in Indien befinden kann. Dies ist eine enorme Kosteneinsparungsmaßnahme für das Unternehmen, das die Bagger einsetzt.

Modellierung eines Baggers

Für jeden Parameter (z. B. Kraftstoffpumpe oder Batterie) lassen sich die entsprechenden Zeitreihendaten aus dem Feld erfassen, wodurch der genaue Zustand der Anlage zu jedem Zeitpunkt wiedergegeben wird. Das abstrakte Modell erfasst somit sowohl statische als auch dynamische Daten (Zeitreihendaten) sowie den tatsächlichen Standort (GPS-Koordinaten). Zeitreihendaten (sowohl aktuelle als auch historische) können verwendet werden für:

• Vorausschauende Wartung: Die Entwicklung statistischer Modelle kann dabei helfen, Ausfälle von Anlagen vorherzusagen und eine proaktive Wartung zu ermöglichen. Präventive, vorausschauende und präskriptive Wartung kann durchgeführt werden, wodurch Zeit, Geld und Produktivität gespart werden.
• Fernsteuerung: Standortdaten können zur Geo-Fencing-Strategie genutzt werden, um gestohlene Fahrzeuge zu verfolgen und aufzuspüren. Ein Bagger darf im Rahmen eines Geschäftsvertrags möglicherweise nur in einer bestimmten Region und zu festgelegten Geschäftszeiten arbeiten. Wenn der Vertrag verletzt wird, werden Warnungen für die relevanten Stakeholder generiert.
• Produktdesign: Wenn Forschungs- und Entwicklungsingenieure ein bestimmtes Baggermodell entwerfen, verwenden sie mehrere Referenzleistungskurven, um die Dimensionierung der verschiedenen Parameter wie maximale Motorleistung, maximale Drehzahl, maximale Löffeltiefe usw. vorzunehmen. Digital Twin kann dabei helfen, die Leistung einer neuen Variante eines Baggers zu verstehen, bevor kostspielige Änderungen im Herstellungsprozess vorgenommen werden.
• Fernüberwachung: Mithilfe des digitalen Zwillings kann ein Bediener den Betrieb des Baggers visuell erleben und sofort erkennen, ob und wo ein Problem vorliegt. Ein Experte, beispielsweise in New York, kann den Baggerfahrer von jedem beliebigen Ort der Welt aus anweisen.
• Fernbetrieb: Hierbei handelt es sich um einen kontinuierlichen Prozess, bei dem verschiedene Parameter der Anlage verfolgt und ihre Werte mit den optimalen Betriebswerten verglichen werden. Ziel ist nicht nur die Vermeidung von Ausfällen, sondern auch die Automatisierung der Servicesicherung durch die automatische Erkennung von Leistungsproblemen und die Bereitstellung der notwendigen Einblicke für ein proaktives Problemmanagement.
• Auf Virtual Reality (VR) basierendes Training auf dem digitalen Zwilling: Der Außendienstmitarbeiter kann mithilfe von Virtual Reality geschult werden, um verschiedene Probleme Schritt für Schritt zu beheben, wodurch die Wartungskosten drastisch gesenkt werden.

Vom digitalen Zwilling eines Vermögenswerts zum digitalen Zwilling einer Sammlung von Vermögenswerten

Stellen Sie sich eine Fabrik mit mehreren Maschinen vor, die jeweils eine eigene Aufgabe erfüllen. Für jede Maschine in der Fabrik kann ein digitaler Zwilling erstellt werden. Nach der Erstellung muss die Interaktion zwischen den digitalen Zwillingen erfasst werden – welche Informationen zwischen zwei digitalen Zwillingen ausgetauscht werden und wie sich der Zustand der Zwillinge beim Empfang bestimmter Nachrichten ändert. Dadurch entsteht ein komplexes Modell mit detaillierter Visualisierung eines Systems von Zustandsmaschinen mit komplexen Interaktionen zwischen verschiedenen digitalen Zwillingen.

Dank seiner Digital Twin Plattform ist Wipro in der Lage, zwei unterschiedliche Welten von PLM und IoT zusammenzuführen und auf nahtlose Weise ein einzigartiges Wertversprechen zu schaffen.

Über den Autor

Dr. Sanjoy Paul
Vizepräsident und Global Digital Head, Fertigung, Wipro

Sanjoy ist ein Innovator und Inhaber von 88 US-Patenten. Er ist Autor von zwei Hightech-Büchern und über 200 Publikationen. Er spielt eine Schlüsselrolle bei der Förderung profitablen Wachstums für Kunden durch Geschäftsprozesstransformation und nutzt dabei innovative digitale Technologien wie das industrielle IoT (IIoT), Sprachkonversationen, Cloud, Blockchain und künstliche Intelligenz/maschinelles Lernen. Sanjoy verfügt über mehr als 25 Jahre Branchenerfahrung. Vor seinem Eintritt bei Wipro arbeitete Sanjoy bei Accenture, wo er die digitale Markteinführung für die Chemie-, Rohstoff- und Energiebranche in Nordamerika leitete. Sanjoy hat einen Bachelor of Technology vom IIT Kharagpur, einen MS und einen Ph.D. von der University of Maryland, College Park, sowie einen MBA von der Wharton Business School der University of Pennsylvania. Er ist Fellow des IEEE und IET.