Digitaler Zwilling

Die Strategische Produktplanung (SPP) muss sich aktuellen Herausforderungen wie Kreislaufwirtschaft, Digitale Geschäftsmodelle und Interdisziplinarität stellen. Etablierte Vorgehensmodelle sind beispielsweise nur bedingt auf Produkt-Service-Systeme anwendbar. In diesem Beitrag wird ein neues Modell der SPP vorgestellt, das auf einer Analyse von 230 existierenden SPP-Ansätzen basiert und Digitale Zwillinge zur kontinuierlichen Informationsrückführung aus dem gesamten Produktlebenszyklus integriert. Dies ermöglicht eine vorläufige Produktüberwachung und eine dynamische Anpassung der SPP. Das Modell folgt einem agilen, iterativen Ansatz bestehend aus fünf zyklischen Kernaktivitäten, die entlang der zunehmenden Reife durch fünf Kontrollpunkte strukturiert werden. Die frühzeitige Berücksichtigung der Kreislauffähigkeit sorgt für ressourcenschonende Produkte und Produktionsprozesse. Durch Flexibilität, Informationszirkularität und Nachhaltigkeit ist das Modell zukunftsfähig ...

Der KI-basierte selbstlernende Digitale Zwilling passt sich automatisch an das reale Systemverhalten an und stellt jederzeit ein optimales Abbild eines Produktionsprozesses dar. Ein ausdrucksstarkes, semantisches Gesamtmodell dient als Basis für neuartige Ansätze der künstlichen Intelligenz (KI). Die mittels Methoden der KI gewonnenen Erkenntnisse werden in das Gesamtmodell integriert und so die Interpretierbarkeit und Erklärbarkeit der KI-Modelle verbessert. Methoden aus dem Bereich der eXplainable AI ermöglichen die automatische Beschreibung von KI-Modellen und deren Erkenntnisse sowie den Aufbau selbsterklärender Modelle.

Die Entwicklung von Textilprodukten ist mit hohem Material-, Zeit-, Personal- und Kostenaufwand verbunden. Bisher ist der Entwicklungsprozess geprägt von einer empirischen Vorgehensweise, die auf dem Knowhow langjähriger Fachkräfte beruht. Dieses Expertenwissen ist kaum dokumentiert und damit nicht beliebig abrufbar und reproduzierbar. Aufgrund des Fachkräftemangels und der Altersstruktur der Beschäftigten in der Textilbranche ist der langfristige Wissenstransfer gefährdet. Eine verlässliche Dokumentation der Prozesse durch digitale Zwillinge würde dem entgegenwirken. Der vorliegende Beitrag beschreibt die Entwicklung Experimentierbarer Digitaler Material-(EDMZ) und Prozesszwillinge (EDPZ) sowie deren Einsatz zur Realisierung eines digitalen Produktentwicklungsprozesses, was die Ramp-Up-Phase beschleunigt und die Entwicklungskosten um bis zu 60 % reduzieren kann.

Der vorliegende Beitrag behandelt das Konzept des Industrial Metaverse und seine potenziellen Auswirkungen auf die produzierende Industrie. Dabei werden zunächst die Möglichkeiten des Industrial Metaverse allgemein erläutert und anschließend mögliche resultierende Funktionalitäten für die Produktionstechnik entlang des Lebenszyklus dargestellt. Für die beiden Themenfelder „Synthetische Datengenerierung“ und „Virtuelle Qualifizierung“ werden die Implikationen des Industrial Metaverse intensiver betrachtet.

Energieintensive Unternehmen stehen durch globale Entwicklungen vor Herausforderungen bei Preisen und Versorgungssicherheit, während Kunden mehr Informationen zu Energiekennzahlen und CO₂-Emissionen verlangen. Eine energiedatenbasierte Simulationsmethode extrahiert aktuelle und historische Daten aus dem EDMS, erstellt einen energetischen digitalen Schatten und ermöglicht Simulationen der Energiebedarfe, Optimierung der Produktionsplanung und chargen- sowie produktscharfe Ressourcenpässe.