Digitale Zwillinge: Simulation als Innovationstreiber

Executive Summary: Digitale Zwillinge verbinden reale Produkte, Anlagen und Prozesse mit einem virtuellen Abbild, das sich über den gesamten Lebenszyklus mitentwickelt. In Kombination mit Simulation entstehen belastbare Entscheidungen – vom ersten Entwurf über die virtuelle Inbetriebnahme bis zum Betrieb. Ergebnis: geringere Risiken, schnellere Freigaben, höhere Verfügbarkeit und zielgerichtete Verbesserungen. Für Industrieunternehmen ist der Digital Twin damit ein strategischer Innovationstreiber.

Ein Digital Twin ist eine virtuelle Repräsentation eines physischen Objekts oder Prozesses. Er umfasst Geometrie, Material- und Zustandsdaten, Verhaltensmodelle und Simulationsergebnisse. Entscheidendes Merkmal: der kontinuierliche Datenabgleich zwischen realer Welt und virtuellem Modell. Ändert sich etwas am Produkt, an der Linie oder am Einsatzszenario, wird der Digitale Zwilling aktualisiert – und umgekehrt fließen Erkenntnisse aus dem Zwilling zurück in Design, Produktion und Service. So entsteht ein lernendes System, das Entscheidungen nicht nur dokumentiert, sondern aktiv verbessert.

Kerngedanke: Die Kopplung aus Simulation und Live-Daten macht Annahmen explizit, vergleicht Varianten risikolos und zeigt Zielkonflikte früh. Dadurch wird die Qualität der Entscheidungen höher – und die Umsetzung schneller.

Ohne Simulation bleibt der Digitale Zwilling ein statisches Abbild. Erst die Fähigkeit, „Was-wäre-wenn“-Szenarien durchzuspielen, hebt das volle Potenzial. Typische Fragen, die sich mit Digitale Zwillinge + Simulation beantworten lassen:

• Design: Hält das Bauteil unter thermischer und mechanischer Last? Wie reagiert das System auf Toleranzen und Fertigungsstreuungen?

• Produktion: Welche Taktzeit ist realistisch? Wo entstehen Engpässe im Materialfluss? Wie wirken Layout-Änderungen auf Durchsatz und Puffer?

• Betrieb: Wie entwickelt sich der Zustand einer Anlage? Welche Parameter weisen früh auf Abnutzung hin? Welche Wartungsstrategie minimiert Stillstände?

Der Vorteil: Entscheidungen basieren nicht auf Bauchgefühl, sondern auf modellbasierten, wiederholbaren Ergebnissen.

Ein belastbares Setup folgt drei Schichten:

1. Domänenmodelle & Multiphysik-Simulation
   Disziplinen wie Struktur, Thermik, Strömung oder EM werden einzeln und gekoppelt modelliert. Dadurch lassen sich realistische Lastfälle und Grenzbedingungen abbilden.

2. Datenplattform & Zeitreihen
   Zustands- und Ereignisdaten werden sicher erfasst, versioniert und dem Zwilling kontextualisiert zugeordnet (Variante, Losgröße, Lastkollektiv). Nur so bleiben Simulation und Realität synchron.

3. Governance & Sicherheit
   Rollen, Zugriffsrechte, Zertifikate, Versionierung und Kompatibilität der Zwillingsstände sind definiert. Das verhindert Insellösungen, schützt IP und ermöglicht Auditfähigkeit.

Konzept & Entwurf

• Varianten vergleichend simulieren (Material, Dimensionierung, Toleranzen)

• Zielgrößen definieren (z. B. Gewicht, Steifigkeit, Wärmehaushalt)

• Abhängigkeiten sichtbar machen (z. B. Thermik ↔ Lebensdauer)

Detaillierung & Verifikation

• Kopplungen (Struktur/Thermik/Fluid) auf Grenzfälle prüfen

• Simulationsergebnisse mit Referenzfällen abgleichen

• Änderungsmanagement über Anforderungen ↔ Modell ↔ Test steuern

Prozess- & Produktionsplanung

• Materialfluss, Puffer, Taktfolgen und Layout variantenreich simulieren

• Steuerungslogik für virtuelle Inbetriebnahme vorbereiten

• Ramp-up-Szenarien durchspielen und Risiken abfedern

Betrieb & Service

• Performance-Zwilling mit Felddaten füttern

• Zustandsprognosen und Service-Fenster ableiten

• Rückkopplung in Design und Produktion etablieren

• Traceability: Anforderungen ↔ Modelle ↔ Ergebnisse müssen durchgängig verknüpft und versioniert sein.

• Validierung: Jedes Modell erhält Referenzfälle und Akzeptanzkriterien; regelmäßige Plausibilitätschecks halten den Zwilling verlässlich.

• Security by Design: Rollenbasierte Zugriffe, Segmentierung und Zertifikatsmanagement sind Pflicht – insbesondere bei standortübergreifenden Zwillingen.

• Kompatibilität: Namens- und Versionskonventionen, Schnittstellenstandards und Regressionstests sichern die Zusammenarbeit verschiedener Teams und Systeme.

• „Schöner Zwilling ohne Daten“: Ohne verlässliche Zeitreihen und Kontextdaten verpufft der Nutzen. Datenpipeline zuerst planen.

• Silo-Zwillinge: Produkt-, Produktions- und Performance-Zwillinge müssen durchgängig verknüpft sein, sonst fehlen Rückkopplungen.

• Security später gedacht: Zugriffsrechte, Zertifikate und Versionierung gehören an den Anfang – nicht in die Nachbesserung.

• Kein Business-Fit: Der Use-Case braucht klare KPIs; sonst wird der Zwilling zur Demo statt zum Werttreiber.

• Fehlende Umsetzung: Ergebnisse müssen in Layout, Arbeitspläne und Serviceprozesse überführt werden – inklusive Verantwortlichkeiten.

• Product Owner Digital Twin: verantwortet Zielbild, KPI und Roadmap.

• Domänenexpert:innen (Mechanik, Thermik, EM, Flow): modellieren und validieren die Simulation.

• Daten-/IT-Team: verantwortet Erfassung, Speicherung, Sicherung und Bereitstellung der Daten.

• Operations/Service: nutzt den Performance-Zwilling für Entscheidungen, Feedback fließt zurück ins Modell.

• Qualität/Compliance: stellt Nachweisführung und Auditfähigkeit sicher.

Prozessseitig bewährt sich ein zweigleisiger Ansatz: ein Exploration-Track für neue Modelle/Use-Cases und ein Industrialization-Track für die Überführung in den Standardbetrieb. So bleibt der Digitale Zwilling innovativ und gleichzeitig stabil.

Wer Digitale Zwillinge mit Simulation konsequent etabliert, baut einen dauerhaften Vorsprung auf. Die Industrieprofitiert von schnelleren Zyklen, robusteren Prozessen und nachvollziehbaren Entscheidungen – quer über Design, Produktion und Betrieb. Der Schlüssel ist nicht ein einzelnes Tool, sondern die Kombination aus verlässlichen Modellen, einer sauberen Datenbasis und klarer Governance. Mit diesem Fundament wird der Digital Twin zum kontinuierlichen Innovationstreiber.