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Digitaler Zwilling

Definition: Ein Digitaler Zwilling ist die digitale Repräsentation eines realen Produktes oder Prozesses inklusive aller für den jeweiligen Anwendungsfall relevanten Daten und Informationen über den gesamten Lebenszyklus. Das zugrundeliegende digitale Modell des Realobjektes, welches typischerweise während der Entwicklungsphase entsteht, wird über den gesamten Lebenszyklus, insbesondere während des Betriebs durch Betriebsdaten, Verhaltensanalyse und Simulationen angereichert sowie anwendungsfallspezifisch instanziiert. Zur Approximation der digitalen Repräsentation an dessen Realobjekt – in definierten Bereichen – besteht ein regelmäßiger uni- oder bidirektionaler Daten- und Informationsfluss.

Umsetzung: Die Umsetzung eines digitalen Zwillings ist ein schwieriges Unterfangen für KMU. Hilfestellung bei der Umsetzung kann das Scouting-Angebot leisten.

AIXTRON SE:

AIXTRON hat in Kooperation mit einer überregionalen Firma die Mess-, Steuerungs- und Regelungstechnik durch ein dauerhaftes Monitoring kontinuierlich angepasst und optimiert. Das Projekt führte im letzten Jahr zu einer Ersparnis von insgesamt ca. 54.000 kWh. (Quelle)

Maserati SpA:

Dank der Simulation am Computer können bereits das Zusammenspiel tausender Einzelteile eines Autos simuliert und aerodynamische Tests durchgeführt werden, bevor das erste Auto gebaut wurde. Dies führt zu einer bis zu 40-prozentigen Verkürzung der Entwicklungszeit. Zudem sind Roboter-Automation und -diagnostik vollständig in das digitale System integriert, so dass Probleme sofort erkannt und behoben werden können. Wenn Bauteile defekt sind, können sie in Echtzeit bei den Lieferanten angefordert werden. (Quelle)

  • Datenanalyse und Szenarienmodellierung können helfen, Engpässe und ineffiziente Abläufe zu identifizieren und zu optimieren.
  • Nachverfolgbarkeit von Produkten über den gesamten Lebenszyklus kann Optimierungspotenziale aufdecken.
  • Präventive Maßnahmen können potenzielle Probleme vermeiden und den Energieverbrauch besser kontrollieren.
  • Verwendung von intelligenten Sensoren und automatisierten Systemen zur Verbesserung der Energieeffizienz von Geräten und Anlagen.
  • Ganzheitliches Datenmodell und Geschäftsmodelle wie Internet-of-Services können Umweltauswirkungen im Engineering um 80% reduzieren.
  • Modellbasierte Entwicklungsansätze können die Effizienzsteigerung durch automatisierte Feedbackschleifen erhöhen.
  • EcoDesign wird zum Selbstverständnis.
  • Energieverbrauch und Kostenreduzierung durch Optimierung von Engpässen und ineffizienten Abläufen.
  • Vermeidung von potenziellen Problemen durch präventive Maßnahmen.
  • Verbesserung der Energieeffizienz von Geräten und Anlagen durch die Verwendung von intelligenten Sensoren und automatisierten Systemen.
  • Reduzierung von Umweltauswirkungen im Engineering durch modellbasierte Entwicklungsansätze.
  • Etablierung von Ecodesign als Selbstverständnis.
  • DIN EN ISO 14040
  • DIN ISO 14044
  • DIN ISO 14001

Weitere Maßnahmen