top of page

Digital Twin Software: Effiziente Maschinenüberwachung & Wartung


Digitale Zwillinge gelten als das Schlüsselkonzept für die Industrie 4.0.


Als virtuelle Abbilder von Objekten oder Systemen werden Digitale Zwillinge kontinuierlich mit Echtzeitdaten aktualisiert und ermöglichen Unternehmen dynamische Analysen, Simulationen und Optimierungen. Doch was steckt hinter dieser Technologie? Wie kann die Implementierung einer “Digital Twin Software” speziell in der Maschinenwartung entscheidende Vorteile verschaffen, um wettbewerbsfähig zu bleiben? 

 

Inhalte:

Definition: Was ist ein Digitaler Zwilling?


Ein Digitaler Zwilling ist ein virtuelles Abbild eines physischen Objekts, eines Prozesses oder eines Systems, das laufend aktualisiert wird und genaue Daten über den aktuellen Zustand liefert. 


In der Industrie dient der Digitale Zwilling beispielsweise häufig dazu, das Verhalten von Produkten in verschiedenen Szenarien und Umgebungen zu analysieren und den gesamten Lebenszyklus des Objektes auf Basis von Echtzeitdaten abzubilden. Zudem ermöglichen Simulationen, maschinelles Lernen und datengesteuerte Entscheidungsprozesse wertvolle Rückschlüsse, um Entscheidungen zu treffen.


Nutzen und Anwendung von Digitalen Zwillingen


Mit dem Digitalen Zwilling können Unternehmen das Verhalten von Produkten und Maschinen unter variierenden Anwendungsfällen und Szenarien simulieren und optimieren.


Digitale Zwillinge finden in vielen Bereichen Einsatz, etwa in der Produktion und Fertigung, dem Gesundheitswesen und der Maschinenwartung. Sie unterstützen gezielt die Entwicklung von Teilmodellen für spezifische Systemaspekte wie mechanische oder elektrische Komponenten. 


Digital Twin Software in der Maschinenüberwachung & Wartung


Nun geht es von der Theorie auch schon in die Praxis: Wie setzen wir bei aiomatic Digitale Zwillinge ein, um KI-basierte Gesundheitsprognosen für eine optimierte Maschinenwartung zu erstellen?


Die Digital Twin Software von aiomatic erfasst Echtzeitdaten von Maschinensensoren, um eine virtuelle Kopie der Maschine zu erstellen. Durch die Visualisierung und Analyse der Daten können Modelle entwickelt werden, die Wartungsteams später wertvolle Erkenntnisse zur aktuellen Gesundheit ihrer Maschinen liefern. In diesem Prozess spielt das Verhalten der Maschinen in unterschiedlichen Umgebungen und Anwendungsfällen natürlich eine entscheidende Rolle. 


Im ersten Schritt erfasst die Software über einen längeren Zeitraum relevante Sensordaten einer zu überwachenden Maschine – zum Beispiel die Triebwerksvibration und Öl-Temperatur des Getriebes einer Pumpe.  


Anhand dieser erfassten Daten trainiert unser Algorithmus Modelle, die dann das erwartete Verhalten (den Normalzustand) der Maschine in verschiedenen Szenarien abbilden.  


Neue Daten werden kontinuierlich mit diesem Normalverhalten abgeglichen, wodurch Abweichungen (sogenannte “Anomalien”) in den Maschinendaten identifiziert werden können.  


Der eigens entwickelte “Health Score” unserer Digital Twin Software zeigt auf Basis dieser Abweichungen den Gesundheitszustand von Maschinen in Echtzeit an, sodass Fehler frühzeitig erkannt und behoben werden können.



Vorteile und Chancen


Ein Digitaler Zwilling ermöglicht spezifische Analysen und Einblicke, die ohne ihn nicht realisierbar wären. Statt starrer Wartungspläne kann gezielt gewartet werden, sobald das Verhalten der Maschine signifikant vom erlernten Normalzustand (dem Digitalen Zwilling) abweicht. Diese präzise Fehlerbehebung und Wartung bietet zahlreiche Vorteile – von Effizienzsteigerungen bis zur Reduktion von Ausfällen.



Echtzeit-Condition Monitoring und Predictive Maintenance: Der Digitale Zwilling dient wie bereits geschrieben als Vergleichsgrundlage gegenüber neuen Sensordaten. KI-gestützte Systeme analysieren Datenabweichungen auf Relevanz und Ursache, sodass präzise Fehlermeldungen Unternehmen vorausschauende Wartungsmaßnahmen (Predictive Maintenance) ermöglichen. 


Technologien & Herausforderungen bei der Implementierung


Die Digital Twin Software integriert Technologien wie IoT-Sensoren, KI-gestützte Algorithmen und Echtzeitanalysen. IoT-Sensoren liefern kontinuierlich Daten zur Maschine, etwa Temperatur, Druck und Vibrationen. KI-Algorithmen verarbeiten diese Datenströme, identifizieren Muster und berechnen Abweichungen. Die Sensorik erfasst dabei sowohl das Normalverhalten als auch Abweichungen, die auf potenzielle Probleme hinweisen können. 


Obwohl die Technologien hinter Digital Twin Software beeindruckende Einblicke und Analysen ermöglichen, stellt ihre Implementierung Unternehmen vor einige Herausforderungen. 

 

  • Datenanforderungen und -sicherheit: Für die Erstellung eines Digitalen Zwillings sind umfangreiche, digital erfasste Sensordaten erforderlich, die sicher gespeichert und verarbeitet werden müssen. Datenschutz und Cybersicherheit spielen hier eine zentrale Rolle. 

  • Integration in bestehende Systeme: Um von den Vorteilen der Digitalen Zwillings Software profitieren zu können, muss die Software nahtlos in bestehende Systeme integriert werden. Dies kann insbesondere bei älteren Maschinen und Anlagen eine Herausforderung darstellen. aiomatic bietet eine skalierbare Softwarelösung, die zu jeder IT-Umgebung passt – ohne Installation zusätzlicher Hardware. 

  • Komplexität und Kostenfaktoren: Die Einführung einer Digital Twin Software erfordert eine einmalige Anfangsinvestition und technische Expertise. Unsere Experten von aiomatic stehen Ihnen hier gerne beratend zur Seite. 



Zukunftsausblick


In den kommenden Jahren wird sich die Technologie weiterentwickeln und an Bedeutung gewinnen. Zukünftige Trends wie die verstärkte Einbindung von KI und Automatisierung versprechen zusätzliche Effizienzgewinne. Unternehmen, die für die Maschinenwartung frühzeitig auf Digital Twin Software setzen, können einen erheblichen Wettbewerbsvorteil erzielen.


Key Learnings und Empfehlungen


Eine Digital Twin Software bietet Unternehmen klare Vorteile für die Überwachung und Wartung von Maschinen und Anlagen. Die Implementierung sollte jedoch gut geplant und in Zusammenarbeit mit Experten erfolgen. Das Verhalten von Maschinen in unterschiedlichen Umgebungen und Szenarien muss dabei immer im Blick behalten werden, um das volle Potenzial der digitalen Technologie ausschöpfen zu können. 



bottom of page