Assistenzsysteme in der Produktion Digitaler Zwilling: Damit Produkte nicht dumm sterben

Veranstaltungstipp: Wie Sie Ihre Produktion mit Hilfe weiterer Trends wie digitalen Assistenzsystemen oder der Blockchain-Technologie zukunftsfähig machen, erfahren Sie übrigens auch auf dem IoT-Day von T-Systems Multimedia Solutions am 18. Oktober 2017 in Frankfurt. Hier kostenlos anmelden!

Herr Lamack, man ist ja in der Digitalisierung bereits einiges an kreativen Wortschöpfungen gewohnt. Aber jetzt der „Digital Twin“ – übertreibt es die Branche damit nicht ein bisschen?

Keineswegs! Der handfeste und branchenübergreifende Nutzen, der dahintersteckt, beweist, wie Sinn stiftend das Konzept in Wirklichkeit ist.

… und zwar?

Unter Digital Twin versteht man ein zum realen, physikalischen Produkt, Prozess oder Service synchronisiertes virtuelles beziehungsweise digitales Modell. Dieser Ansatz ist kein neuer, aber jetzt erst durch den Reifegrad des Internet of Things realisierbar. Und funktioniert die Synchronisierung zwischen realem und digitalem Modell, werden besondere Einblicke möglich, durch Datenanalysen und System-Monitorings in Echtzeit.

Wie soll das Ganze technisch ablaufen?

Das dazu notwendige Verfahren für bereits bestehende Produkte und Maschinen heißt „Retrofit“. Unternehmen statten diese Produkte oder Maschinen mit Sensorik, Antriebselementen – sogenannten Aktuatoren – und Sendefunktionen, also Konnektivität, aus. Neu zu entwickelnde Dinge bekommen diese naturgemäß von vorneherein. So entstehende „Things“ lassen sich dann in IoT-Plattformen oder Big-Data-Lösungen integrieren, auf denen Business-Analyse-Systeme die Daten aggregieren und für Menschen oder die Maschinen selbst nutzbar bereitstellen. Dabei geht die Entwicklung weg von stationären Desktop-Systemen hin zu mobilen Geräten wie Tablets, Smartphones oder Augmented-Reality-Brillen. Selbststeuerungsmechanismen, Machine-Learning oder neuere Ansätze der Künstlichen Intelligenz erlauben es dann, von „smarten“ Produkten zu sprechen.

In welchen Bereichen lässt sich dieses Prinzip anwenden?

Ist ein Digital Twin realisiert, können Unternehmen die Informationen und auch die Funktionen selbst für den gesamten Produkt- und Service-Lebenszyklus nutzen. Für die Hersteller und auch Betreiber bedeutet das: In Echtzeit den Status von Maschinen und Anlagen zu monitoren und damit einhergehende Transparenz in Status und reale Abläufe. Sie bekommen höhere Geschwindigkeiten durch kürzere Reaktionszeiten und schnellere Entscheidungen; so bessere Durchgängigkeit durch den Wegfall von Informationsbarrieren.

Was genau bringt das?

Das erlaubt es Stillständen vorzubeugen, Kapazitätenplanung und Produktionssteuerung zu optimieren. Und dies ist die Basis für mehr Flexibilität, da digital gestützte Prozesse adaptiver gestaltbar sind. Eine andere Seite ist die Integration in und mit einer kundenbezogenen Customer Journey.

Inwiefern?

Die bessere Datenlage ermöglicht ein verbessertes Kundenverständnis, damit bedarfsgerechtere Kundenservices und den Wegfall von Streueffekten. Letztlich können Anwender gewonnene Daten zu einer verbesserten und beschleunigten Produktentwicklung einsetzen, da zum ersten Mal sichtbar wird, wie die Produkte wirklich genutzt werden. Die Rückführung der Daten ist dabei wiederum essentiell, um die Synchronität des Zwillings zu erhalten.

Um im Bild des „Twins“ zu bleiben: Ein Zwilling bleibt ja ein Zwilling sein Leben lang. Auch der digitale?

Zumindest ist das der Anspruch. Es wird entscheidend sein, die Informationsprozesse zu automatisieren, so dass wiederum gesichert ist, dass Daten kontinuierlich verarbeitet werden. Zudem wird es immer wichtiger, den Menschen in diesen Prozess optimal zu integrieren, so dass er die Daten leicht eingeben kann und gleichzeitig von aktuellen Daten auch profitiert.

Grundsätzlich gibt es ähnliche Konzepte ja bereits. Was unterscheidet den Digital Twin von diesen?

Nach unserem Verständnis ist es tatsächlich ein anderer Begriff für die sogenannten Cyber-Physical-Systems, allerdings weniger aus der rein technologischen Sicht, sondern mehr auf die tatsächlichen Anforderungen von Unternehmen bezogen. Es ist schon immer ein Ziel gewesen, ein möglichst vollständiges Abbild von einem Produkt zu erhalten – eben auch dann, wenn das Produkt die eigenen Unternehmensgrenzen verlässt. Die Analogie Twin weckt neben der Deckungsgleichheit die Assoziation nach der Verbindung, die Zwillingen gern zugeschrieben wird. Das ist wesentlich: Lösungen und Services zur Verbindung von realem und digitalem Modell zu schaffen.

Können Sie dafür ein Beispiel nennen?

Nehmen Sie ein Konsumgut wie einen Laufschuh. Nach dem Verkauf bricht die Beziehung des Unternehmens zum Produkt ab. Aber was wäre, wenn dieses Produkt seine Verbindung – natürlich unter Kontrolle und mit Einvernehmen des Nutzers – beibehält? Wenn es seinen Zustand und Daten zu seiner Nutzung zurückspielen würde, und das auch noch tagesaktuell: Wie wird gelaufen, wann und wo und wie am besten? – Fragen, die sich so präziser, umfassender und auch auf jedes Produkt einzeln beantworten ließen. Dieses Prinzip ist dabei keinesfalls nur auf Endkonsumenten-Produkte beschränkt, auch Industriekunden können davon profitieren. Denn was seine Kunden mit den Maschinen machen, erschließt sich dem Hersteller nach dem Verkaufsprozess meist nicht mehr.

Wenn die Daten dann vorliegen: Welche konkreten Ergebnisse erzielen Unternehmen mit dem Digital Twin?

Sie machen sich in der Phase der Produktentwicklung, also Forschung und Entwicklung, weniger vom Zufall abhängig. Beziehungsweise schaffen sie durch eine bessere Datenlage eine sichere Entscheidungsgrundlage. Nehmen Sie etwa das Mountain-Bike. Dieses mittlerweile völlig etablierte Produktsegment war zur Entstehungszeit der blinde Fleck für etablierte Hersteller. Sogenannte Extreme-Users, also Nutzer, die Produkte in neuen, vorher nicht vorgesehenen Nutzungskontexten einsetzen, wollten ein Bike, mit dem sie extrem anspruchsvolle Strecken fahren können. Das erzeugte neue Anforderungen an das Produkt Fahrrad, was zu völlig neuen Designs, Funktionen und Bauteilen führte. Dies ließ in einem gesättigten Markt einen neue Nische entstehen und ist mittlerweile als breites Segment etabliert. Mit einem Status sendenden Produkt wäre frühzeitig erkennbar, dass sich neue Trends herauskristallisieren – mithin sogar mit sehr realistischen Daten für neue Designs, so wie es gerade bei den E-Bikes wieder absehbar ist.

Und dieses Prinzip lässt sich auf die Industrie übertragen?

Unbedingt. Der Konsumgüterbereich ist geprägt durch immer schnellere Zyklen von Produktveränderungen. Und obwohl Konsumgüter im Vergleich zu Industriegütern eher weniger komplex sein können, lässt sich zeigen, wie datenbasiertes Rückmeldungen zu mehr Kundenintegration und Kundenbindung führen. Die daraus abgeleiteten Analysen lassen Trends vorhersagen und können somit zu Innovationsvorsprung führen. Schließlich kann der Anwender mit der Umstellung auf datengetriebene Geschäftsmodelle neue Anforderungen an die Gesamt-IT stellen – mit dem Gewinn von Vorhersagesicherheit.

Welche Voraussetzungen müssen Unternehmen schaffen, um diese Vorteile für sich nutzen zu können?

Zwei wesentliche: Das Prinzip des Digital Twin setzt auf fundamentalen IT-Systemen wie ERP, PDM/PLM und CAD auf. Diese müssen jedoch adaptiver werden, um Produkt- und Maschinendaten aus IoT-Infrastrukturen nutzen zu können. Darüber hinaus werden sich auch die Produktmodelle diesen Möglichkeiten anpassen müssen. Sie sollen sich ja von einem statischen Zustand in einen automatisch aktualisierbaren verändern. Man könnte sagen, die Variante wird zum standardisierten Normalfall. Um das zu sichern, kommt weiterhin trotz der aktuell mit Erwartungen überhäuften Künstlichen Intelligenz dem Menschen als Letztinstanz eine entscheidende Rolle zu. Deshalb müssen sowohl performante als auch an die Nutzer bestmöglich adaptierte Mensch-Maschine-Schnittstellen weiterentwickelt und auch eingesetzt werden, seien es sprachgesteuerte Systeme, Augmented oder Virtual Reality. Darüber hinaus müssen die einzelnen Systeme in den Unternehmen durchlässiger zueinander sein.

Was bedeutet das konkret?

Im Zeitalter von Digital Twins gibt es keine Datensilos mehr, sondern nur noch durch Kontext und Rolle gefilterte Ausschnitte. Diese lassen sich dann nach Bedarf schnell wieder ändern, um auf neue Fragen schnell neue Erkenntnisse gewinnen zu können. Bisher nicht sichtbare Zusammenhänge, die manchmal ganz trivial sein können, werden aber damit umso augenscheinlicher. Die so gewonnene Transparenz wird den Ideenfluss im Unternehmen extrem beschleunigen und unweigerlich zu stärkerer Zusammenarbeit führen. Weil die eigenen Kompetenzgrenzen sichtbarer werden, was man als völlig menschlich akzeptieren muss, um darauf in einen besseren Austausch zu treten. Es kann damit einerseits entspannter zugehen, auf der sozialen und fachlichen Seite anspruchsvoller – hoffentlich auch innovativer und leidenschaftlicher.

Wie sehen Sie die Zukunft des Digital Twin?

Die flächendeckende Einführung und Nutzung von derlei Assistenzsystemen, basierend auf Augmented- oder Virtual Reality, wird durch ihre fortgeschrittene technische Reife machbarer und wahrscheinlicher. Mit kontextsensitiver Informationsfilterung lässt sich Wissen effizienter anwendbar machen. Durch die Möglichkeit visueller Kommunikation, die die Entscheidungsfindung beschleunigt und Ideenfindung begünstigt, sowie reichhaltige Sensor- und Medienausstattung wie Video, Audio, Gesten oder Blickkontakt werden natürliche und nutzerzentrierte Lösungen machbarer. Das macht es möglich, den Menschen als die andere Seite eines Produktes in den Produktlebenszyklus zu integrieren, um Produkte zu verbessern und neue Services zu etablieren, die Kunden durch höhere Zufriedenheit stärker binden und integrieren.