Von Industrie bis Freizeit Digital Twins und Daten-Streaming: Neue Maßstäbe für dynamische Planung

Digital Twins (auch: Digitale Zwillinge) spielten bisher vor allem bei der digitalen Transformation der Fertigungsindustrie eine zentrale Rolle. Mittlerweile kommen sie auch in vielen anderen Branchen zum Einsatz. Dabei ist das zugrunde liegende Prinzip immer das gleiche. Digital Twins bilden physische Objekte oder Prozesse in einer virtuellen Umgebung ab und nutzen umfangreiche Echtzeitdaten, um deren Verhalten so realistisch wie möglich zu simulieren.

Die Technologie hat inzwischen bedeutende Fortschritte gemacht und geht mittlerweile weit über die ursprünglichen Anwendungen im Produktionsumfeld hinaus. Aber egal in welchem Umfeld die Technologie genutzt wird, eins bleibt immer gleich. Um das Verhalten der abgebildeten Objekte oder Prozesse so realistisch wie möglich zu simulieren, sind kontinuierliche Echtzeitdaten nötig.

Hier kommt Daten-Streaming ins Spiel, da es die Informationen in Echtzeit aus unterschiedlichen Quellen wie Sensoren, Betriebssystemen und IoT-Geräten integrieren kann. So entsteht ein stets aktuelles, dynamisches Bild physischer Systeme. Im Gegensatz zu herkömmlichen Methoden wie der Batch-Verarbeitung stehen mit Daten-Streaming die Änderungen in der realen Welt allerdings sofort in den digitalen Modellen zur Verfügung.

Von der Überwachung zur Verbesserung

Erst die Kombination von Digital Twins und Daten-Streaming erlaubt es, Prozesse in Echtzeit zu überwachen und anzupassen. Mit Hilfe der kontinuierlich aktuellen Information lassen sich Abweichungen frühzeitig erkennen und präventive Maßnahmen ergreifen. Das senkt Ausfallzeiten, steigert die Effizienz und macht Prozesse klar nachvollziehbar.

Ein Beispiel dafür ist die Öl- und Gasindustrie, in der Digital Twins zur Fernüberwachung von Anlagen dienen. Mittels Daten-Streaming können Betreiber die Risiken auf Offshore-Ölplattformen kontinuierlich überwachen, ohne dass Techniker vor Ort sein müssen.

Die Kombination von Digital Twins und Daten-Streaming eröffnet darüber hinaus auch neue Möglichkeiten für das Gesundheitswesen. Hier können personalisierte Digital Twins entwickelt werden, die Behandlungen auf digitaler Ebene testen, bevor sie an Patienten angewendet werden. Die Kombination von KI und Echtzeitdaten ermöglicht damit personalisierte Medizin, die Behandlungen effizienter und sicherer macht.

Auch im Einzelhandel bieten Digital Twins großes Potenzial: Sie analysieren Echtzeitdaten zu Kundenbewegungen und Lagerbeständen, um Ladengestaltung und Ressourcennutzung effizienter zu gestalten. Das steigert nicht nur den Umsatz, sondern verbessert auch die Kundenzufriedenheit.

Tour de France und andere Großveranstaltungen

Auch bei Großveranstaltungen wie Musikfestivals oder Sportereignissen hat sich die Technologie bereits bewährt. Durch die Bündelung von Datenströmen – etwa zur Bewegung von Menschenmassen, der Platzierung von Rettungsdiensten und Ticketverkäufen – auf einer zentralen Plattform konnten Organisatoren potenzielle Probleme frühzeitig identifizieren und beheben. Diese Echtzeitintegration ermöglichte es, Sicherheits- und Betriebsabläufe effizient zu koordinieren.

Ein anschauliches Beispiel dafür ist die Tour de France. Das sportliche Großereignis wird vom Londoner Technologie-Startup TwinLabs in Zusammenarbeit mit Confluent mit Digital Twin-Technologie unterstützt. TwinLabs analysiert dabei Echtzeitdaten von Fahrradsensoren und GPS-Trackern, um Anomalien wie fehlerhafte Geschwindigkeitsmessungen automatisch zu erkennen und auszufiltern. Das liefert fundierte Entscheidungsgrundlagen für logistische Abläufe.

Die Zusammenarbeit zwischen Confluent und TwinLabs.ai zeigt, wie sich Digital Twins und Daten-Streaming in der Praxis ergänzen. Mit der Daten-Streaming-Technologie von Confluent hat TwinLabs.ai ein zentrales System geschaffen, das unterschiedliche Datenquellen wie GPS-Tracker, Geschwindigkeitssensoren und Ticketsysteme integriert.

Herausforderungen und Perspektiven

Die Beispiele zeigen – Daten-Streaming macht Digital Twins zu einer leistungsstarken Technologie, die Unternehmen bei der Verbesserung von Prozessen und der frühzeitigen Fehlererkennung unterstützt. Durch Echtzeitdaten bleiben sie immer auf dem neuesten Stand und bieten klare Vorteile gegenüber statischen Modellen.

Allerdings bringt die Integration von Daten-Streaming auch Herausforderungen mit sich. Die Verarbeitung großer Datenmengen erfordert skalierbare IT-Infrastrukturen und robuste Systeme, die mit unvollständigen oder fehlerhaften Daten umgehen können, ohne die Effizienz zu beeinträchtigen.

Trotz dieser Herausforderungen zeigen Entwicklungen wie die Kooperation von Confluent und TwinLabs.ai, dass Daten-Streaming die Flexibilität und Leistungsfähigkeit von Digital Twins erheblich steigert. Fortschritte in der Technologie reduzieren zudem die Einstiegshürden und ermöglichen es mittlerweile auch kleinen und mittelständischen Unternehmen den Zugang zu diesen Innovationen.

Während Digital Twins ursprünglich vor allem in der Fertigungsindustrie eingesetzt wurden, zeigt ihr Potenzial mittlerweile in unterschiedlichsten Bereichen Wirkung. Die Kombination aus Echtzeitdaten und digitaler Modellierung ist ein zentraler Treiber für die digitale Transformation und ebnet den Weg für innovative Lösungen in einer Vielzahl an Branchen.