Digitale Zwillinge im Prototypenbau: Wie Simulationen den Entwicklungsprozess optimieren

Ein digitaler Zwilling ist ein virtuelles Abbild von physischen Prozesse, Systemen oder Objekten, das anhand von digital replizierten Daten erstellt wird. Digitale Abbilder werden verwendet, um den Zustand, das Verhalten oder die Leistung eines realen Objekts zu optimieren oder zu überwachen. 

Ingenieur*innen können mittels digitaler Abbilder Prozesse simulieren, vorhersagen oder Designanpassungen vornehmen, ohne auf physische Prototypen angewiesen zu sein. Dies führt zu einer erhöhten Effizienz, schnelleren Entwicklungszyklen und einer frühzeitigen Erkennung von Problemen, bevor diese realen und damit teuren Schaden verursachen können.

Der Begriff „digitaler Zwilling“ wurde erstmals 2002 von Dr. Michael Grieves an der University of Michigan in Verbindung mit der Produktentwicklung und dem Lebenszyklusmanagement geprägt. Grieves stellte die Idee vor, dass digitale Kopien von physischen Produkten verwendet werden können, um deren Verhalten, Leistung und mögliche Probleme zu simulieren und zu testen, bevor sie real produziert werden. Die Anwendung von Simulationstechniken ist noch deutlich älter. Bereits in den 1960er und 1970er Jahren wurden in der Luft- und Raumfahrtindustrie Simulationstechniken eingesetzt, um die Leistung von Maschinen und Systemen unter extremen Bedingungen zu testen. Diese Ansätze legten den Grundstein für das Konzept des digitalen Zwillings, das jedoch erst mit dem technologischen Fortschritt in den Bereichen IoT, Cloud-Computing und Big Data umsetzbar wurde.

Einer der ersten praktischen Einsätze digitaler Abbilder erfolgte durch die NASA in den 1970er Jahren während der Apollo-Missionen. Die NASA nutzte eine frühe Form des digitalen Zwillings, um simulierte Modelle von Raumfahrzeugen zu erstellen, die auf der Erde getestet wurden.

Mit der zunehmenden Verbreitung von IoT-Sensoren und KI-Technologien in den 2010er Jahren wurden digitale Abbilder in verschiedenen Industrien eingeführt. Insbesondere in der Automobilindustrie, im Maschinenbau und in der Fertigung fand das Konzept Anwendung, um Design- und Entwicklungsprozesse zu optimieren, Produktionskosten zu senken und die Effizienz zu steigern. Heutzutage sind digitale Modelle in zahlreichen Branchen fest etabliert und werden genutzt, um Produkte zu simulieren, Daten aus realen Produktionsumgebungen zu sammeln und die Leistung zu verbessern.

Interoperabilität als Schlüssel zur Effizienz

Ein weiterer Trend ist die zunehmende Interoperabilität von digitalen Modellen, die es ermöglicht, verschiedene Systeme und Plattformen miteinander zu verknüpfen. Unternehmen arbeiten verstärkt an standardisierten Schnittstellen und offenen Plattformen, die es ermöglichen, digitale Zwillinge nahtlos über verschiedene Systeme hinweg zu betreiben. Der Vorteil: Verschiedene Abteilungen oder Unternehmen können nahtlos gemeinsam an einem digitalen Prototypen arbeiten, was die Produktentwicklung beschleunigt – und in vielen Fällen den entscheidenden Wettbewerbsvorteil ausmachen kann.

Nachhaltigkeit durch digitale Modelle

Auch die Umwelt profitiert durch den Einsatz digitaler Modelle, indem diese den Energieverbrauch, den Materialeinsatz und die Verwendung von endlichen Ressourcen in der Fertigung optimieren. Durch die genaue Überwachung von Produktionsanlagen und die Simulation von Ressourcenströmen werden negative Umweltauswirkungen verringert – und Unternehmen in die Lage versetzt, wesentlich nachhaltiger wirtschaften zu können.

AR und VR in der Produktentwicklung

Besonders spannend ist die Kombination von digitalen Zwillingen mit Augmented und Virtual Reality. Die neuen Technologien der „erweiterten Wirklichkeit“ bieten Ingenieur*innen und Entwickler*innen die faszinierende Möglichkeit, mit virtuellen Modellen zu interagieren, als wären diese physisch vorhanden. Die immersive Erfahrung bietet einen hochgradig intuitiven Zugang zu digitalen Modellen. Besonders in der Wartung und Schulungsumgebungen ermöglichen VR und AR die Visualisierung von Prozessen und den Umgang mit komplexen Systemen in einer sicheren Umgebung.