Digitale Zwillinge
Digitale Zwillinge sind digitale Repliken physischer Objekte oder Systeme, die zur Überwachung, Analyse und Optimierung in Echtzeit eingesetzt werden.
Klassifikation
- KomplexitätMittel
- AuswirkungTechnisch
- EntscheidungstypArchitektur
- OrganisationsreifeFortgeschritten
Technischer Kontext
Prinzipien & Ziele
Use Cases & Szenarien
Kompromisse
- Technologischer Stillstand
- Datenintegritätsprobleme
- Sicherheitsrisiken
- Datenintegrität sicherstellen.
- Regelmäßige Aktualisierung des Modells.
- Einbeziehung aller Stakeholder.
I/O & Ressourcen
- Echtzeit-Sensordaten
- Historische Datenanalysen
- Kundenfeedback
- Optimierte Prozesse
- Vorhersageergebnisse
- Berichte über Verbesserungen
Beschreibung
Digitale Zwillinge ermöglichen die Simulation und Analyse von physischen Systemen in einer digitalen Umgebung. Sie unterstützen Unternehmen bei der Optimierung von Prozessen, erarbeiten Vorhersagen und verbessern Entscheidungsprozesse. Durch Echtzeitdaten bieten sie tiefere Einblicke und helfen, Kosten zu senken.
✔Vorteile
- Verbesserte Effizienz
- Kostenreduktion
- Bessere Entscheidungsfindung
✖Limitationen
- Hohe Implementierungskosten
- Anforderungen an Datenqualität
- Wartungsbedarfe
Trade-offs
Metriken
- ROI (Return on Investment)
Misst die Rentabilität der Investitionen in digitale Zwillinge.
- Umsatzsteigerung
Erfasst die Umsatzsteigerungen, die durch digitale Zwillinge erzielt wurden.
- Anzahl der durchgeführten Wartungen
Zählt die Anzahl der Wartungsaktionen, die auf Basis digitaler Zwillinge durchgeführt wurden.
Beispiele & Implementierungen
Automobilindustrie - Produktionsoptimierung
Ein führender Automobilhersteller nutzt digitale Zwillinge für die Echtzeit-Überwachung ihrer Produktionsanlagen.
Luftfahrt - Wartungsstrategien
Ein Luftfahrtunternehmen setzt digitale Zwillinge zur vorausschauenden Wartung seiner Flugzeuge ein.
Fertigung - Produkttests
In der Fertigung werden digitale Zwillinge verwendet, um Produkttests effizienter zu gestalten.
Implementierungsschritte
Identifikation relevanter Prozesse.
Erfassung von erforderlichen Daten.
Entwicklung des digitalen Zwillings.
⚠️ Technische Schulden & Engpässe
Tech Debt
- Veraltete Technologie.
- Mangelnde Dokumentation.
- Unzureichende Systemintegrationen.
Bekannte Engpässe
Beispiele für Missbrauch
- Übermäßige Vereinfachung der Daten.
- Abhängigkeit von unzureichenden Datenquellen.
- Missbrauch des Modells ohne echte Anwendungsfälle.
Typische Fallen
- Unzureichende Validierung der Daten.
- Fehlende regelmäßige Updates.
- Unklare Zielsetzungen.
Erforderliche Fähigkeiten
Drivers (Architectural Drivers)
Constraints
- • Einhaltung persönlicher Daten- und Datenschutzbestimmungen
- • Technologische Infrastrukturanforderungen
- • Budgetbeschränkungen