Ingenieure sind heute oftmals auf den Einsatz von Simulationen angewiesen, um neuartige Produkte zu entwickeln. Die Möglichkeit, die eigenen Entwürfe in einer preiswerten, risikofreien digitalen Welt einer Reihe virtueller Einflüsse auszusetzen, bietet einige Vorteile. Die Entwickler können beispielsweise die Leistung optimieren, die Produkte den Zielgruppen schneller anbieten und Investitionen minimieren. Zunächst hatte die Simulation primär eine Entwicklungsfunktion. Digital Twins bieten jedoch einen darüber hinaus gehenden Nutzen für den gesamten Produkt-Lebenszyklus. Denn sie erlauben Studien unter realistischen Betriebsbedingungen. Die Nachbildung eines realen Produktsystems ermöglicht Ingenieuren, in einer digitalen Umgebung Probleme zu identifizieren, bevor sie in der Wirklichkeit auftreten. Die mit einem Digital Twin gesammelten Erkenntnisse können zukünftige Entwürfe beschleunigen und begünstigen somit kontinuierliche Produktverbesserungen.
Was ist ein Digital Twin?
Der Digital Twin kombiniert alle verfügbaren digitalen Informationen über ein spezifisches Produkt mit einer Live-Übertragung von Betriebsdaten, die das Gerät im Einsatz sammelt. Ein konkreter Mehrwert entsteht aber erst, wenn man physikalisches Verständnis mit analytischer Methodik koppelt. Dadurch können Ingenieure ein Verständnis für die Fehler-Modi von Produkten entwickeln, ungeplante Ausfallzeiten verhindern, die Produktperformance steigern und die gewonnenen Erkenntnisse in die nächste Produktgeneration einfließen lassen.
Ein digitaler Zwilling integriert wirksam Skalen überschreitende Simulationen von detaillierter 3D-Physik bis hin zu reduzierten Modellen (reduced order models, ROMs) zur Minimierung der Rechenzeit und zur Demonstration von Schlüsselaspekten der Produktperformance. Beispielsweise kann der Digital Twin einer in einem Kraftwerk in-
stallierten Gasturbine so entworfen werden, dass Energieeffizienz, Emissionen, Schaufelverschleiß oder andere für den Betreiber und die Entwickler wichtige Daten hervorgehoben werden.
„Einer der aufregendsten Aspekte des Digital Twin ist, dass wir nun ein individuelles Produktsystem wie zum Beispiel ein Windrad betrachten und genau dieses eine Produkt abgrenzen können. Wir reden nicht über Windräder im Allgemeinen, sondern über genau dieses eine Windrad“, sagt Marc-Thomas Schmidt, Chefentwickler der Analyseplattform Predix von GE Digital. „Wir können die Wettermuster analysieren, die darauf einwirken, den Anstellwinkel der Rotorblätter, seine Ausgangsleistung und genau diese eine Maschine im Betrieb optimieren. Wenn wir das für einen ganzen Maschinenpark machen, muss man sich den Einfluss auf den gesamten Produkterfolg vorstellen. Das bedeutet geradezu eine Revolution in der Produktentwicklung“, erklärt Schmidt weiter.
Durch Studien an digitalen Modellen können Ingenieure nahezu in Echtzeit Performance-Probleme in ihrer Entstehung nachvollziehen und die Leistung des Gerätes oder der Anlage verbessern. Außerdem ist es ihnen möglich, Wartungstermine besser vorauszusagen, unterschiedliche Kontrollstrategien zu evaluieren und die Betriebskosten zu minimieren. Diese Punkte werden zunehmend wichtiger, da immer mehr Kunden von einer produktorientierten hin zu einer ergebnisorientierten Anschaffung umschwenken. In diesem Zuge reichen sie das Erfolgsrisiko an die Produktentwickler weiter.
Ohne IoT sind Digital Twins nicht denkbar
Erst eine Reihe von technischen Entwicklungen machte die Verwendung von digitalen Zwillingen möglich, allen voran die Verbesserung der Simulationssoftware, der Hardware und der Rechenleistung. Eine besonders wichtige Funktion nahm außerdem das Internet der Dinge (Internet of Things, IoT) ein. Die Auswirkungen des IoT auf das tägliche Leben sind bekannt und auch das Wachstum beim Absatz von Verbrauchsgeräten nimmt nicht ab. Die jährlichen Verkaufserlöse für Kommunikationsgeräte sollen bis 2025 schätzungsweise elf Billionen US-Dollar erreichen. In der Industrie verlief die Kapitalisierung des Internets der Dinge hingegen langsamer. Frühe Anwendungen waren noch vergleichsweise simpel und betrafen zum Beispiel das Ein- und Ausschalten eines Teils des Equipments. Inzwischen beginnt die Geschäftswelt die Chancen und das Potenzial zu erkennen, die die Erfassung von Daten mit Hilfe von IoT-Geräten bietet.
Dank relativ preiswerter Sensoren ist es nun möglich, auch die Leistungsdaten von bereits im Betrieb befindlichen Produkten auszulesen. Moderne physik-basierte Simulationen helfen den Ingenieursteams dabei, die neuen Informationen auszuwerten, um Leistungsprobleme zu untersuchen oder die täglichen Betriebsbedingungen für künftige Versionen zu optimieren. „Was Ansys hier anbietet, ist spannend. Sie schaffen die Möglichkeit, Ausfälle zu simulieren. Zumal das in beiden Bereichen geschehen kann – im Betrieb und in der Vorentwicklung“, erläutert Andrew Timm, technischer Direktor von PTC. Er führt weiter aus: „Der Digital Twin kann somit Informationen zum Belastungszustand enthalten, wenn etwas bricht, oder Hinweise darauf, wie dünn eine Wand sein darf. Wenn etwas versagt, können potenzielle Lösungen im Simulationsmodell getestet und die Erkenntnisse zum Lösen des Problems genutzt werden.“
Kooperationen zwischen Softwareentwicklern
Bisher kamen Digital Twins primär bei großen Herstellern mit komplexen Produktionssystemen zum Einsatz. Der stetige technische Fortschritt macht sie nun aber für immer mehr Unternehmen und für eine immer breitere Auswahl an Produkten zugänglich. Um möglichst vielen Entwicklern die Nutzung zu ermöglichen, kooperiert Ansys mit weiteren Softwareentwicklern. Zum einen hat das Unternehmen eng mit GE Digital zusammengearbeitet, um die Ansys-Simulationssoftware in Predix zu integrieren. Hierbei handelt es sich um GE Digitals proprietäre, cloud-basierte Plattform für Industriedaten und Analysen. Damit ist es Ingenieuren möglich, die alltäglichen Betriebsdaten zu sammeln und sofort auszuwerten. Engineering-Simulationen machen die gewonnenen Erkenntnisse dann sichtbar und belastbar.
Ferner kooperiert Ansys mit PTC, dem Entwickler von Thingworx. Deren IoT-Plattform ist das Bindeglied zwischen Fernsensoren und Simulationssoftware. Funktionen wie maschinelles Lernen und Augmented Reality liefern wichtige, über das Internet der Dinge gesammelte Einblicke und verbindet die Daten im Anschluss mit der Ansys-Software. Das Simulationsprogramm ist außerdem flexibel und leicht anzupassen. Dadurch kann es auch für andere IoT-Plattformen, die ihre Marktreife erst noch erreichen, adaptiert und in diese integriert werden. Dadurch können sich die Entwickler von Plattformen auf Verbesserungen konzentrieren, die eine nahtlose Integration mit anderen Kerntechnologien erlauben. Digital Twins werden also für Entwicklungsteams erschwinglicher, sind besser verfügbar und einfacher zu bedienen.
