{"id":1064,"date":"2026-06-23T10:07:40","date_gmt":"2026-06-23T10:07:40","guid":{"rendered":"https:\/\/www.bousta.com\/uncategorized\/digital-twin-market-expected-to-reach-us-140-billion-by-2031\/"},"modified":"2026-06-23T10:07:40","modified_gmt":"2026-06-23T10:07:40","slug":"der-markt-fur-digitale-zwillinge-wird-bis-2031-voraussichtlich-ein-volumen-von-140-milliarden-us-dollar-erreichen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.bousta.com\/de\/internet-of-things-iot\/industrial-iot\/digital-twin-market-expected-to-reach-us-140-billion-by-2031\/","title":{"rendered":"Digitale Zwillinge entwickeln sich vom industriellen Experiment zur betrieblichen Notwendigkeit"},"content":{"rendered":"

Ein Produktionsleiter stellt fest, dass eine wichtige Maschine etwas hei\u00dfer l\u00e4uft als gew\u00f6hnlich. Es ist nichts ausgefallen, die Produktionslinie l\u00e4uft weiter, und laut dem herk\u00f6mmlichen Wartungsplan sollte die Anlage noch weitere drei Monate betriebsf\u00e4hig bleiben. Ein virtuelles Modell der Maschine deutet jedoch darauf hin, dass sich ein Lager schneller als erwartet abnutzt.<\/span><\/p>\n

Das Unternehmen steht nun vor einer Entscheidung. Es kann entweder bis zur n\u00e4chsten planm\u00e4\u00dfigen Inspektion weiterarbeiten und dabei eine ungeplante Betriebsunterbrechung riskieren oder w\u00e4hrend einer ruhigeren Produktionsphase eingreifen, bevor der Fehler hohe Kosten verursacht.<\/span><\/p>\n

Das ist das praktische Versprechen, das hinter digitalen Zwillingen steckt.<\/span><\/p>\n

Der Begriff wird oft recht locker verwendet und beschreibt manchmal kaum mehr als ein dreidimensionales Modell oder ein Dashboard. Ein funktionierender Digital Twin ist jedoch weitaus anspruchsvoller. Er ist eine digitale Darstellung einer physischen Anlage, eines Prozesses oder eines Systems, die mit Betriebsdaten aktualisiert wird und dazu dient, das Verhalten ihres realen Gegenst\u00fccks zu verstehen. Je nach Komplexit\u00e4t kann er aktuelle Zust\u00e4nde \u00fcberwachen, \u00c4nderungen simulieren, Ausf\u00e4lle prognostizieren oder Ma\u00dfnahmen empfehlen.<\/span><\/p>\n

Die Technologie ist nicht neu, doch ihre wirtschaftliche Bedeutung nimmt zu. Industrielle Sensoren haben sich weiter verbreitet, die Kapazit\u00e4ten im Bereich Cloud- und Edge-Computing wurden ausgebaut, und k\u00fcnstliche Intelligenz kann mittlerweile weitaus mehr Betriebsdaten analysieren als herk\u00f6mmliche \u00dcberwachungssysteme. Zusammen erm\u00f6glichen diese Entwicklungen die Erstellung digitaler Modelle, die mehr leisten, als nur das bereits Geschehene darzustellen.<\/span><\/p>\n

Sie k\u00f6nnen einem Unternehmen dabei helfen, zu entscheiden, wie es weitergehen soll.<\/span><\/p>\n

Mehr als nur die Schlagzeile \u2013 Prognose<\/span><\/h2>\n

Marktforschungsunternehmen sind sich weitgehend einig, dass der Markt f\u00fcr digitale Zwillinge rasch w\u00e4chst, auch wenn ihre Sch\u00e4tzungen erheblich voneinander abweichen. Diese Unterschiede spiegeln ein grundlegendes Problem wider: Es gibt keine einheitliche, allgemein g\u00fcltige Definition dessen, was darunter zu verstehen ist.<\/span><\/p>\n

Manche Prognosen beziehen Softwareplattformen, Simulationswerkzeuge und Datendienste mit ein. Andere umfassen Beratung, Systemintegration, Infrastruktur f\u00fcr das industrielle Internet der Dinge sowie branchenspezifische Anwendungen. Ein digitaler Zwilling eines Flugzeugtriebwerks ist zudem etwas ganz anderes als ein Modell einer ganzen Fabrik, eines Stromnetzes oder einer Stadt.<\/span><\/p>\n

Die genaue Gr\u00f6\u00dfe des zuk\u00fcnftigen Marktes ist daher weniger aussagekr\u00e4ftig als die Richtung der Investitionen. Hersteller, Energieunternehmen, Verkehrsbetriebe und Infrastrukturbetreiber suchen nach besseren M\u00f6glichkeiten, komplexe Anlagen zu verwalten, deren Ausfall kostspielig, st\u00f6rend oder gef\u00e4hrlich sein kann.<\/span><\/p>\n

F\u00fcr diese Organisationen ist ein digitaler Zwilling nicht deshalb wertvoll, weil er eine beeindruckende virtuelle Nachbildung schafft. Er ist dann wertvoll, wenn er die Entscheidungsfindung verbessert: wann Anlagen gewartet werden sollten, wie ein Prozess neu gestaltet werden kann, wo Kapazit\u00e4ten verschwendet werden oder wie ein System auf sich \u00e4ndernde Bedingungen reagieren k\u00f6nnte.<\/span><\/p>\n

Was macht ein Modell zu einem digitalen Zwilling?<\/span><\/h2>\n

Eine herk\u00f6mmliche Simulation wird in der Regel erstellt, um eine bestimmte Frage zu beantworten. Ingenieure nutzen sie beispielsweise, um ein Produkt vor der Fertigung zu testen oder um zu verstehen, wie sich ein Bauteil unter Belastung verh\u00e4lt. Sobald die Simulation abgeschlossen ist, wird das Modell in der Regel nicht mehr ver\u00e4ndert.<\/span><\/p>\n

Ein digitaler Zwilling soll eine Verbindung zu dem physischen System aufrechterhalten, das er abbildet. Daten von Sensoren, Anlagenprotokollen, Wartungssystemen und anderen betrieblichen Quellen k\u00f6nnen genutzt werden, um das Modell bei sich \u00e4ndernden Bedingungen zu aktualisieren.<\/span><\/p>\n

Der Grad der Vernetzung variiert. Bei einigen Zwillingen erfolgen regelm\u00e4\u00dfige Aktualisierungen. Andere arbeiten nahezu in Echtzeit. Eine Basisversion bietet m\u00f6glicherweise Einblick in den Zustand einer einzelnen Anlage, w\u00e4hrend ein fortgeschritteneres System physikbasierte Modellierung, maschinelles Lernen und historische Daten kombinieren kann, um zuk\u00fcnftiges Verhalten vorherzusagen.<\/span><\/p>\n

Diese Unterscheidung ist wichtig, da nicht f\u00fcr jeden Verm\u00f6genswert ein m\u00f6glichst detailliertes Doppelst\u00fcck erforderlich ist. Ein Unternehmen ben\u00f6tigt m\u00f6glicherweise ein sehr detailliertes Modell einer sicherheitskritischen Turbine, f\u00fcr weniger wichtige Anlagen hingegen reicht eine einfachere Darstellung aus.<\/span><\/p>\n

Das Ziel sollte den Detaillierungsgrad bestimmen, nicht die Attraktivit\u00e4t der Technologie.<\/span><\/p>\n

Planung vor dem Bau<\/span><\/h2>\n

Eine der offensichtlichsten Anwendungsm\u00f6glichkeiten f\u00fcr digitale Zwillinge ergibt sich bereits vor der Inbetriebnahme einer physischen Anlage.<\/span><\/p>\n

Hersteller k\u00f6nnen virtuelle Modelle nutzen, um Produkte, Produktionslinien und Maschinenkonfigurationen zu testen, bevor sie Kapital in den Bau investieren. Ingenieure k\u00f6nnen untersuchen, wie ein Bauteil auf Hitze, Bewegung, Druck oder Verschlei\u00df reagiert. Fabrikplaner k\u00f6nnen pr\u00fcfen, ob ein vorgeschlagenes Layout Engp\u00e4sse, Sicherheitsprobleme oder ineffiziente Materialfl\u00fcsse verursacht.<\/span><\/p>\n

Dies ver\u00e4ndert die wirtschaftlichen Rahmenbedingungen f\u00fcr Experimente. Die Anpassung einer virtuellen Produktionslinie ist in der Regel kosteng\u00fcnstiger als die Umr\u00fcstung einer bereits installierten Anlage. Ein Konstruktionsteam kann verschiedene Szenarien testen, ohne den Betrieb einer funktionierenden Anlage zu unterbrechen oder wiederholt physische Prototypen herstellen zu m\u00fcssen.<\/span><\/p>\n

Die virtuelle Inbetriebnahme geht noch einen Schritt weiter. Das Verhalten von Steuerungssystemen und Anlagen l\u00e4sst sich in einer digitalen Umgebung testen, bevor die Maschinen vollst\u00e4ndig in der Fertigung zum Einsatz kommen. So lassen sich Programmierfehler und Integrationsprobleme fr\u00fcher aufdecken, wenn ihre Behebung noch kosteng\u00fcnstiger ist.<\/span><\/p>\n

Der Vorteil liegt nicht nur in einer schnelleren Produktentwicklung. Es ist vielmehr die M\u00f6glichkeit, Fehler zu machen, ohne dass dadurch die Produktion zum Stillstand kommt.<\/span><\/p>\n

Vorausschauende Instandhaltung mit besserem Kontext<\/span><\/h2>\n

Die vorausschauende Instandhaltung wird h\u00e4ufig als Vorzeigeanwendung des Digital Twin dargestellt \u2013 und das aus gutem Grund.<\/span><\/p>\n

Die herk\u00f6mmliche Instandhaltung folgt in der Regel einem von zwei Modellen: Die Anlagen werden entweder erst nach einem Ausfall repariert oder nach einem festen Zeitplan gewartet. Der erste Ansatz birgt das Risiko kostspieliger Ausfallzeiten. Beim zweiten Ansatz besteht die Gefahr, dass Komponenten ausgetauscht werden, die noch eine Restlebensdauer haben, oder dass sich zwischen den Inspektionen entwickelnde Probleme nicht erkannt werden.<\/span><\/p>\n

Ein digitaler Zwilling kann Sensordaten mit Informationen \u00fcber die Konstruktion, die Betriebsbedingungen, die Wartungshistorie und das erwartete Verhalten der Anlage kombinieren. Anstatt zu fragen, ob eine Maschine ein bestimmtes Alter erreicht hat, kann das Unternehmen beurteilen, wie diese bestimmte Maschine funktioniert.<\/span><\/p>\n

Eine Pumpe, die unter ungew\u00f6hnlich hohen Belastungen arbeitet, erfordert m\u00f6glicherweise fr\u00fchzeitigere Ma\u00dfnahmen als ein identisches Ger\u00e4t in einer weniger anspruchsvollen Umgebung. Eine Turbine, die unter Ber\u00fccksichtigung eines einzelnen Betriebswerts in Ordnung zu sein scheint, kann ein besorgniserregendes Muster aufweisen, wenn Schwingungs-, W\u00e4rme- und Leistungsdaten gemeinsam betrachtet werden.<\/span><\/p>\n

Das Twin-Konzept macht das ingenieurtechnische Urteilsverm\u00f6gen nicht \u00fcberfl\u00fcssig. Es bietet Ingenieuren vielmehr eine umfassendere Grundlage, auf der sie dieses Urteilsverm\u00f6gen anwenden k\u00f6nnen.<\/span><\/p>\n

Die \u00fcberzeugendsten wirtschaftlichen Argumente ergeben sich dort, wo Ausfallzeiten kostspielig sind, der Zugang f\u00fcr Wartungsarbeiten erschwert ist oder ein Ausfall der Anlagen erhebliche Sicherheitsrisiken mit sich bringt. Unter diesen Umst\u00e4nden kann bereits eine bescheidene Verbesserung bei der Fehlererkennung oder der Wartungsplanung die Investition rechtfertigen.<\/span><\/p>\n

Optimierung eines gesamten Prozesses<\/span><\/h2>\n

Der gr\u00f6\u00dfte Nutzen liegt m\u00f6glicherweise nicht in der Modellierung einzelner Maschinen, sondern darin, zu verstehen, wie diese miteinander interagieren.<\/span><\/p>\n

Eine Produktionslinie kann hinter den Erwartungen zur\u00fcckbleiben, selbst wenn alle einzelnen Anlagen auf den ersten Blick ordnungsgem\u00e4\u00df zu funktionieren scheinen. Ein Prozess kann zu Warteschlangen f\u00fchren, ein anderer m\u00f6glicherweise \u00fcberm\u00e4\u00dfig viel Energie verbrauchen und ein dritter kleine Abweichungen verursachen, die weiter hinten in der Produktionskette zu Fehlern f\u00fchren.<\/span><\/p>\n

Ein digitaler Zwilling auf Prozessebene erm\u00f6glicht es einem Unternehmen, das System als Ganzes zu betrachten. F\u00fchrungskr\u00e4fte k\u00f6nnen die voraussichtlichen Auswirkungen einer \u00c4nderung der Produktionsgeschwindigkeit, einer Umstellung der Schichtpl\u00e4ne, der Einf\u00fchrung eines neuen Produkts oder der Au\u00dferbetriebnahme von Anlagen zu Wartungszwecken simulieren.<\/span><\/p>\n

Dies ist besonders n\u00fctzlich in Umgebungen, in denen eine Entscheidung Auswirkungen an anderer Stelle hat. Eine Steigerung der Leistung einer Maschine kann dazu f\u00fchren, dass sich der Engpass einfach auf die n\u00e4chste Stufe verlagert. Eine Senkung des Energieverbrauchs in einem Teil des Prozesses kann sich auf die Qualit\u00e4t auswirken oder die Produktionszeit verl\u00e4ngern.<\/span><\/p>\n

Indem sie diese Abw\u00e4gungen simulieren, bevor sie konkrete \u00c4nderungen vornehmen, k\u00f6nnen Unternehmen vermeiden, dass die Verbesserung einer Kennzahl auf Kosten des Gesamtbetriebs geht.<\/span><\/p>\n

Energie, Infrastruktur und die bebaute Umwelt<\/span><\/h2>\n

Auch digitale Zwillinge halten mittlerweile Einzug \u00fcber die Fabrikmauern hinaus.<\/span><\/p>\n

Energieunternehmen k\u00f6nnen sie zur \u00dcberwachung von Turbinen, Kraftwerken und Netzen nutzen. Energieversorger k\u00f6nnen modellieren, wie Strombedarf, erneuerbare Energieerzeugung und Speicherkapazit\u00e4ten zusammenwirken. Infrastrukturbetreiber k\u00f6nnen digitale Darstellungen von Br\u00fccken, Eisenbahnstrecken, Wasserversorgungssystemen und Geb\u00e4uden erstellen, um die Instandhaltung und die langfristige Planung zu unterst\u00fctzen.<\/span><\/p>\n

Im bebauten Umfeld kann ein \u201eTwin\u201c eine Anlage \u00fcber ihren gesamten Lebenszyklus hinweg begleiten. Das w\u00e4hrend der Planung und Bauphase verwendete Modell kann sp\u00e4ter um Informationen zu Belegung, Energieverbrauch, Temperatur, Bel\u00fcftung und Anlagenleistung erg\u00e4nzt werden.<\/span><\/p>\n

Ein Geb\u00e4udemanager k\u00f6nnte diese Informationen nutzen, um herauszufinden, warum ein Teil einer Immobilie mehr Energie verbraucht als erwartet, oder um zu pr\u00fcfen, wie sich \u00c4nderungen an den Heiz- und K\u00fchleinstellungen auf den Komfort und die Kosten auswirken k\u00f6nnten.<\/span><\/p>\n

Dasselbe Prinzip l\u00e4sst sich in gr\u00f6\u00dferem Ma\u00dfstab auf Verkehrsnetze oder st\u00e4dtische Infrastruktur anwenden. Allerdings steigt die Komplexit\u00e4t dabei rasch an. Ein digitaler Zwilling einer Stadt ist nicht einfach nur eine gr\u00f6\u00dfere Version eines digitalen Zwillings einer Maschine. Er muss Daten verschiedener Betreiber, Systeme und Standards zusammenf\u00fchren und dabei menschliches Verhalten ber\u00fccksichtigen, das weitaus weniger vorhersehbar ist als mechanische Leistung.<\/span><\/p>\n

Nachhaltigkeit erfordert mehr als nur ein digitales Modell<\/span><\/h2>\n

Digitale Zwillinge werden oft als Instrumente f\u00fcr mehr Nachhaltigkeit angepriesen, da sie dazu beitragen k\u00f6nnen, den Energieverbrauch, Materialverschwendung und unn\u00f6tige Wartungsarbeiten zu reduzieren. Dieses Potenzial ist durchaus real, sollte jedoch nicht als selbstverst\u00e4ndlich angesehen werden.<\/span><\/p>\n

Ein Unternehmen kann mithilfe eines Digital Twins ein Produkt mit weniger Material neu gestalten, die Nutzungsdauer von Anlagen verl\u00e4ngern oder einen energieintensiven Produktionsschritt identifizieren. Ein Bauunternehmen k\u00f6nnte verschiedene Entwurfsoptionen vergleichen, bevor es Beton und Stahl einsetzt. Ein Transportunternehmen k\u00f6nnte Routen oder die Auslastung seiner Flotte optimieren.<\/span><\/p>\n

Diese Vorteile h\u00e4ngen davon ab, wozu das System konzipiert wurde. Ein digitaler Zwilling, der ausschlie\u00dflich zur Maximierung des Durchsatzes entwickelt wurde, f\u00fchrt nicht automatisch zu einer Verringerung der Emissionen oder des Ressourcenverbrauchs. Umweltindikatoren m\u00fcssen in das Modell integriert und in die Entscheidungen einbezogen werden, die es unterst\u00fctzt.<\/span><\/p>\n

Auch diese Technologie hat ihren eigenen \u00f6kologischen Fu\u00dfabdruck. Sensoren, Vernetzung, Datenspeicherung und Rechenleistung verbrauchen Energie und erfordern Hardware. Ein stichhaltiges Nachhaltigkeitsargument sollte daher die vom digitalen System verbrauchten Ressourcen mit den Einsparungen oder der vermiedenen Verschwendung vergleichen, die es erm\u00f6glicht.<\/span><\/p>\n

KI macht Zwillinge leistungsf\u00e4higer \u2013 und schwieriger zu f\u00fchren<\/span><\/h2>\n

K\u00fcnstliche Intelligenz erweitert die M\u00f6glichkeiten von Digital Twins. Modelle des maschinellen Lernens k\u00f6nnen Muster in gro\u00dfen Mengen von Sensordaten erkennen, Anomalien identifizieren und absch\u00e4tzen, wie sich eine Anlage unter bisher noch nicht aufgetretenen Bedingungen voraussichtlich verhalten wird.<\/span><\/p>\n

Generative KI k\u00f6nnte zudem dazu beitragen, komplexe Systeme benutzerfreundlicher zu gestalten. Ein Ingenieur oder Manager k\u00f6nnte m\u00f6glicherweise Fragen in Alltagssprache stellen, anstatt sich durch eine fachspezifische Benutzeroberfl\u00e4che zu navigieren: Warum ist die Produktion letzte Woche zur\u00fcckgegangen? Welche Komponente wird die Produktion am ehesten unterbrechen? Was w\u00fcrde passieren, wenn die Nachfrage um 15 Prozent steigen w\u00fcrde?<\/span><\/p>\n

Allerdings bringt die KI eine weitere Ebene der Unsicherheit mit sich. Ein Modell kann Zusammenh\u00e4nge erkennen, die nicht die physikalischen Ursachen eines Problems widerspiegeln. Es kann unter normalen Bedingungen gut funktionieren, wird jedoch unzuverl\u00e4ssig, wenn sich die Ausr\u00fcstung oder die Betriebsbedingungen \u00e4ndern.<\/span><\/p>\n

Bei unternehmerischen Entscheidungen reicht eine Antwort, die plausibel klingt, nicht aus. Unternehmen m\u00fcssen wissen, auf welchen Daten das Ergebnis basiert, wie das Modell validiert wurde und wann eine menschliche \u00dcberpr\u00fcfung erforderlich ist.<\/span><\/p>\n

Je mehr Befugnisse dem Zwilling \u00fcbertragen werden, desto wichtiger werden diese Kontrollmechanismen.<\/span><\/p>\n

Das Datenproblem steht an erster Stelle<\/span><\/h2>\n

Bei vielen Digital-Twin-Projekten treten Schwierigkeiten auf, lange bevor das visuelle Modell oder die KI-Ebene erstellt wird.<\/span><\/p>\n

Betriebsdaten k\u00f6nnen unvollst\u00e4ndig oder inkonsistent sein oder auf Ger\u00e4ten verschiedener Hersteller gespeichert sein. \u00c4ltere Maschinen verf\u00fcgen m\u00f6glicherweise nicht \u00fcber geeignete Sensoren. In Wartungsprotokollen werden unter Umst\u00e4nden unterschiedliche Namenskonventionen verwendet, w\u00e4hrend Konstruktionsdaten und Echtzeit-Betriebsdaten in Systemen gespeichert sein k\u00f6nnen, die urspr\u00fcnglich nicht f\u00fcr die Kommunikation untereinander ausgelegt waren.<\/span><\/p>\n

Ein digitaler Zwilling kann unzureichende Informationen nicht auf unbestimmte Zeit ausgleichen. Wenn die physische Anlage ungenau dargestellt wird oder die Sensordaten unzuverl\u00e4ssig sind, kann das Modell eher ein falsches Vertrauen wecken als zu besseren Entscheidungen f\u00fchren.<\/span><\/p>\n

Aus diesem Grund beginnen erfolgreiche Projekte oft mit einem eng gefassten Anwendungsfall und einer sorgf\u00e4ltigen Pr\u00fcfung der Datenverf\u00fcgbarkeit. Das Unternehmen muss ermitteln, welche Variablen von Bedeutung sind, wie h\u00e4ufig sie aktualisiert werden m\u00fcssen und welcher Grad an Genauigkeit erforderlich ist.<\/span><\/p>\n

Au\u00dferdem muss festgelegt werden, wem die Informationen geh\u00f6ren. An digitalen Zwillingen k\u00f6nnen Hersteller, Softwareanbieter, Anlagenbetreiber und Wartungsunternehmen beteiligt sein. In Vertr\u00e4gen sollte klar geregelt werden, wer Zugriff auf die Daten hat, wie diese genutzt werden d\u00fcrfen und was geschieht, wenn eine Lieferantenbeziehung endet.<\/span><\/p>\n

Cybersicherheit wird zu einem physischen Risiko<\/span><\/h2>\n

Je enger ein digitaler Zwilling mit der Betriebstechnik vernetzt ist, desto wichtiger wird seine Sicherheit.<\/span><\/p>\n

Eine kompromittierte Marketingdatenbank f\u00fchrt zu schwerwiegenden Problemen. Ein kompromittiertes industrielles System kann Maschinen, Energienetze oder kritische Infrastruktur beeintr\u00e4chtigen. Selbst wenn ein digitaler Zwilling eine Anlage nicht direkt steuert, k\u00f6nnten manipulierte Daten dazu f\u00fchren, dass Betreiber falsche Entscheidungen hinsichtlich Wartung oder Sicherheit treffen.<\/span><\/p>\n

Die Sicherheit muss daher \u00fcber die zentrale Plattform hinausgehen. Sensoren, Netzwerkverbindungen, Cloud-Dienste, Anwendungsschnittstellen und Drittanbieter k\u00f6nnen allesamt zu Schwachstellen werden.<\/span><\/p>\n

Der Zugriff sollte je nach Rolle eingeschr\u00e4nkt, die Datenintegrit\u00e4t \u00fcberwacht und ungew\u00f6hnliches Systemverhalten untersucht werden. Unternehmen m\u00fcssen zudem klar zwischen Systemen unterscheiden, die beobachten, Systemen, die Empfehlungen aussprechen, und Systemen, die befugt sind, Ma\u00dfnahmen zu ergreifen.<\/span><\/p>\n

Ein digitaler Zwilling darf nicht zu einem unsichtbaren Umgehungsweg f\u00fcr etablierte Arbeitsschutzma\u00dfnahmen werden.<\/span><\/p>\n

Beginne mit der Entscheidung, nicht mit dem Zwilling<\/span><\/h2>\n

Der h\u00e4ufigste strategische Fehler besteht darin, mit dem Ziel zu beginnen, einen \u201cdigitalen Zwilling\u201d zu entwickeln, anstatt von einem konkret definierten betrieblichen Problem auszugehen.<\/span><\/p>\n

Ein besser strukturiertes Projekt beginnt mit einer Frage. Kann das Unternehmen ungeplante Ausfallzeiten bei einer kritischen Anlage reduzieren? Kann es die Inbetriebnahmezeit verk\u00fcrzen? Kann es herausfinden, warum sich der Energieverbrauch bei scheinbar \u00e4hnlichen Anlagen unterscheidet? Kann es eine Produktions\u00e4nderung testen, ohne den Betrieb zu unterbrechen?<\/span><\/p>\n

Das Unternehmen sollte daraufhin eine Ausgangsbasis festlegen. Ohne Kenntnis der aktuellen Kosten f\u00fcr Ausfallzeiten, Verschwendung, M\u00e4ngel oder Energieverbrauch l\u00e4sst sich nur schwer beurteilen, ob der digitale Zwilling eine angemessene Rendite erzielt.<\/span><\/p>\n

Ein Pilotprojekt sollte sich auf eine Ressource oder einen Prozess konzentrieren, bei dem der Nutzen messbar ist und die erforderlichen Daten beschafft werden k\u00f6nnen. Das Modell kann dann erweitert werden, wenn es sich als zuverl\u00e4ssig erweist. Der Versuch, von Anfang an ein gesamtes Unternehmen nachzubilden, f\u00fchrt oft zu einem umfangreichen Technologieprogramm mit unklarem wirtschaftlichem Zweck.<\/span><\/p>\n

Unternehmen sollten zudem die Wartung des digitalen Modells selbst einplanen. Physische Anlagen ver\u00e4ndern sich. Komponenten werden ausgetauscht, Software aktualisiert und die Betriebsbedingungen entwickeln sich weiter. Ein Digital Twin, der nicht mit der Realit\u00e4t Schritt h\u00e4lt, wird nach und nach eher zu einem historischen Modell als zu einem operativen Werkzeug.<\/span><\/p>\n

Vom Verst\u00e4ndnis des Systems zum Testen der Zukunft<\/span><\/h2>\n

Der Markt f\u00fcr digitale Zwillinge wird mit ziemlicher Sicherheit weiter wachsen, getragen von der industriellen Digitalisierung, einer zunehmenden Vernetzung der Anlagen sowie Fortschritten in den Bereichen Simulation und KI. Die langfristige Bedeutung dieser Technologie wird jedoch nicht von der H\u00f6he einer Marktprognose bestimmt.<\/span><\/p>\n

Dies wird sich in den Fertigungshallen, in den Leitstellen und bei Investitionsentscheidungen zeigen.<\/span><\/p>\n

Ein n\u00fctzlicher digitaler Zwilling hilft einem Unternehmen, etwas zu verstehen, was zuvor nicht klar erkennbar war. Ein wertvoller digitaler Zwilling erm\u00f6glicht es dem Unternehmen, auf der Grundlage dieser Erkenntnisse zu handeln: einen Ausfall zu verhindern, Verschwendung zu reduzieren, einen Entwurf zu testen oder ein komplexes System effizienter zu gestalten.<\/span><\/p>\n

Das ist der eigentliche Wandel. Industrieunternehmen gehen nicht mehr nur dazu \u00fcber, physische Abl\u00e4ufe nach dem Eintreten von Ereignissen zu \u00fcberwachen, sondern modellieren, wie sich diese Abl\u00e4ufe in Zukunft verhalten k\u00f6nnten.<\/span><\/p>\n

Der Wettbewerbsvorteil wird nicht dem Unternehmen geh\u00f6ren, das \u00fcber die ausgefeilteste virtuelle Nachbildung verf\u00fcgt. Er wird dem Unternehmen geh\u00f6ren, das wei\u00df, welche reale Entscheidung durch die Nachbildung verbessert werden soll.<\/span><\/p>\n

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Die zunehmende Verbreitung der Digital-Twin-Technologie in verschiedenen Branchen signalisiert einen tiefgreifenden Wandel in Bezug auf betriebliche Effizienz und Innovation. Angesichts eines Marktes, der bis 2031 voraussichtlich ein Volumen von 140 Milliarden US-Dollar erreichen wird, markiert diese Entwicklung einen entscheidenden Meilenstein bei der Integration des industriellen Internets der Dinge (IIoT).<\/p>","protected":false},"author":2,"featured_media":0,"comment_status":"closed","ping_status":"","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"colormag_page_container_layout":"default_layout","colormag_page_sidebar_layout":"default_layout","footnotes":""},"categories":[28],"tags":[],"class_list":["post-1064","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-industrial-iot"],"magazineBlocksPostFeaturedMedia":{"thumbnail":false,"medium":false,"medium_large":false,"large":false,"1536x1536":false,"2048x2048":false,"trp-custom-language-flag":false,"colormag-highlighted-post":false,"colormag-featured-post-medium":false,"colormag-featured-post-small":false,"colormag-featured-image":false,"colormag-default-news":false,"colormag-featured-image-large":false},"magazineBlocksPostAuthor":{"name":"Elisa","avatar":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/82207cc30d613dea4e5fc4ce5dad6b48bc98e8cde6e3910b0adcb2b12199eab1?s=96&d=blank&r=g"},"magazineBlocksPostCommentsNumber":false,"magazineBlocksPostExcerpt":"The rising adoption of digital twin technology across industries signals a transformative shift in operational efficiencies and innovation. 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