{"id":309,"date":"2020-04-07T12:01:46","date_gmt":"2020-04-07T10:01:46","guid":{"rendered":"http:\/\/blog.zhaw.ch\/industrie4null\/?p=309"},"modified":"2020-04-08T16:07:39","modified_gmt":"2020-04-08T14:07:39","slug":"die-herausforderung-digitaler-zwilling","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.zhaw.ch\/industrie4null\/2020\/04\/07\/die-herausforderung-digitaler-zwilling\/","title":{"rendered":"Die Herausforderung \u00abdigitaler Zwilling\u00bb"},"content":{"rendered":"\n

English version below<\/p>\n\n\n\n

Blogautor: Daniel Schmid<\/a>
Dozent, Zentrum f\u00fcr Produkt- und Prozessentwicklung, ZHAW, www.zhaw.ch\/zpp<\/a>, Schwerpunkte Industrie 4.0 und deren Einfluss auf die Produktentwicklung, Digitaler Zwilling, Sensorapplikationen<\/p>\n\n\n\n

Ausgangslage<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Der digitale Zwilling existiert seit geraumer Zeit. So wurde zum Beispiel in der Raumfahrt eine Zweitsonde auf der Erde belassen, um den Effekt von Steuerbefehlen vor dem Senden zur reisenden Sonde zu testen. Es war das Resultate der schieren Notwendigkeit, da die Reaktionsm\u00f6glichkeiten in den unendlichen Weiten \u00e4usserst beschr\u00e4nkt waren und nach wie vor sind. In der Zeit von \u00abInternet of Things\u00bb (IoT) und der vierten industriellen Revolution \u00abIndustrie 4.0\u00bb hat der digitale Zwilling (aka \u00abDigital Twin\u00bb, \u00abDigital Avatar\u00bb) wieder an Schwung und Bedeutung gewonnen.<\/p>\n\n\n\n

Zumeist wird der Zwilling als die Kombination der drei Elemente \u00abphysisches Objekt\/System\u00bb, \u00abvirtuelles Ebenbild\u00bb und \u00abSchnittstelle zwischen den beiden Elementen\u00bb definiert. Unterdessen gibt es auch entsprechende Erweiterungen, um auch nichtmaterielle G\u00fcter als solchen Zwilling zu erfassen. Unter dem Begriff \u00abData Driven Services\u00bb entstehen digitale Zwillinge, welche \u00fcber kein physisches Ebenbild verf\u00fcgen und beispielsweise die Entscheidungsfindungsprozesse in Unternehmen unterst\u00fctzen.<\/p>\n\n\n\n

Am einfachsten kann der digitale Zwilling wohl \u00fcber den Produktlebenszyklus betrachtet werden. Die drei Schritte Entwicklung, Herstellung und Betrieb werden so in die Elemente \u00abdigitaler Master\u00bb, \u00abdigitaler Schatten in der Herstellung\u00bb und \u00abdigitaler Schatten im Betrieb\u00bb des Produktes aufgeschl\u00fcsselt. Der digitale Master umfasst also den eigentlichen Produktentwicklungsprozess und repr\u00e4sentiert das virtuelle Ebenbild als Soll (\u00abas designed\u00bb). Fertigungstoleranzen, -schwankungen und -parameter sind die Herausforderungen der Produktion und werden im digitalen Schatten des Produkts in der Produktion abgebildet (\u00abas built\u00bb). Schliesslich wird das Produkt betrieben und somit den Umgebungseinfl\u00fcssen ausgesetzt. Dies wird als digitaler Schatten des Produkts im Betrieb erfasst. Je nach Produkttyp beinhaltet dies auch Ver\u00e4nderungen am Produkt an und f\u00fcr sich (Upgrades, Firmwarewechsel, Ersatzteile, \u2026) welche dokumentiert werden k\u00f6nnen (\u00abas maintained\u00bb).<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n

Die richtige Herangehensweise<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Oft wird gefragt, wie denn der digitale Zwilling aussieht. Dies kann so direkt nicht beantwortet werden und ist eigentlich eine wenig zielf\u00fchrende Herangehensweise an die Thematik. Die Frage muss lauten, welchem Nutzen soll der digitale Zwilling unterworfen werden. Daraus ergibt sich schliesslich die Auspr\u00e4gung. Selbstverst\u00e4ndlich ist es auch richtig zu schauen, was heutzutage bereits m\u00f6glich ist (technology push), wobei es sich am Schluss finanziell rechnen und vom Markt gew\u00fcnscht und akzeptiert werden muss (market pull). Der Kundennutzen \u00fcber Zusatzfunktionen und -informationen und interne Nutzen (bspw. Qualit\u00e4tssicherung, Audits, \u2026) sind also voranzustellen, um herauszufinden, ob die Investitionen lohnend sind. \u00abWird der Kunde mehr daf\u00fcr bezahlen?\u00bb, \u00abWerde ich an Marktanteil dazugewinnen?\u00bb, \u00abKann ich die Produktionskosten senken?\u00bb und so weiter sind die zentralen Fragen.<\/p>\n\n\n\n

Wieso es nicht den digitalen Zwilling an und f\u00fcr sich gibt, ist auch den unterschiedlichen Produktauspr\u00e4gungen geschuldet. An einem Ende der Skala ist beispielsweise ein Geb\u00e4ude, das in seiner Form und Anzahl einmalig ist (Smart Building). Das andere Extrem ist ein Produkt, welches in St\u00fcckzahl und Konfiguration (Variationen und Optionen) in grosser Zahl produziert wird. Weiter stehen die Produkte an unterschiedlichen Stellen in der Wertsch\u00f6pfungskette. Zum Beispiel ist ein Sensor Teil einer Steuerung, Teil eines Aufzugs, Teil eines Geb\u00e4udes, Teil eines Werkgel\u00e4ndes und Teil einer Stadt. \u00c4hnlich einer Matroschka ist also die Systemgrenze zu kl\u00e4ren, um die Auspr\u00e4gung des digitalen Zwillings und die Datenstr\u00f6me in Informationsgehalt, Aufl\u00f6sung und Qualit\u00e4t zu definieren. Ein Modell kann geradezu beliebig genau gestaltet werden. Doch nur weil die M\u00f6glichkeit besteht, ist es nicht unbedingt zweckm\u00e4ssig die Grenze der Physik anzustreben. Eine Steigerung des Modellkomplexit\u00e4tsgrads muss auch einen ebenso grossen Zusatznutzen stiften. Um bei obigem Beispiel zu bleiben, eine \u00abSmart City\u00bb muss nicht zwingend alle Sensorwerte aller darin enthaltenen Subsysteme kennen.<\/p>\n\n\n\n

Eine Diskussion \u00fcber den digitalen Zwilling eines Produkts setzt also voraus, dass der Nutzen, die Lebenszyklusphase(n), die Produktcharakteristik und die Systemgrenzen gekl\u00e4rt sind. Dann ergeben sich daraus die verschiedenen Disziplinen im Rahmen von Industrie 4.0, welche beigezogen und als Werkzeuge eingesetzt werden m\u00fcssen.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n

Die Produktentwicklung<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Beim digitalen Zwilling ist wie bei der klassischen Produktenwicklung vorzugehen. Es ist also nicht besonders schwierig, sondern erfordert eine gewisse Disziplin, bei all den Schlagw\u00f6rtern bez. IoT und Industrie 4.0 nicht die \u00dcbersicht zu verlieren. Die Anforderungen aus dem Markt und interne Bed\u00fcrfnisse sind zu kl\u00e4ren, \u00fcber einen Business Case (Return on Investment) zu pr\u00fcfen und in einem Pflichtenheft abzubilden. Dann durchl\u00e4uft auch der Zwilling die drei Phasen des Produktlebenszyklus:  Entwicklung, Produktion und Betrieb. Dies geht Hand in Hand mit dem physischen Produkt, wobei die Verkn\u00fcpfungen zwischen diesem und der virtuellen Welt sich aus dem angestrebten Nutzen ergeben.<\/p>\n\n\n\n

Der festgelegte Zielnutzen des digitalen Zwillings hat einen direkten Einfluss auf die Gestalt des physischen Produkts. Wenn eine Dienstleistung angestrebt wird (Data Driven Service), wie die Vorhersage des Betriebsendes eines Produkts unter Ber\u00fccksichtigung des Belastungsprofils (Predictive Maintenance), m\u00fcssen Daten erhoben werden. Das physische Produkt muss also bef\u00e4higt werden, die richtige Datenmenge in der richtigen Qualit\u00e4t zu erfassen und zur Erfahrungsgewinnung zu \u00fcbermitteln. Zentral ist, die Lastf\u00e4lle, Verschleisserscheinungen, Betriebsdauer und so weiter zu analysieren und daraus den Kundennutzen zu generieren. F\u00fcr das Anbieten einer solchen Zusatzfunktion\/Dienstleistung geht der Anbieter in Vorleistung.<\/p>\n\n\n\n

Auf Grund dieser Latenzzeit, auch wenn das Betriebsende eines Produkts ein Extrembeispiel darstellen mag, sind bereits heute entsprechende Entwicklungen notwendig. Bietet ein Konkurrent diese Zusatzfunktion an, ist man unweigerlich um die Gr\u00f6ssenordnung von mehreren Jahren zur\u00fcckgeworfen. Weder hat man das physische Produkt noch den dazugeh\u00f6rigen Zwilling entwickelt und ist somit noch nicht einmal in der Position, \u00fcberhaupt Daten erfasst und analysiert zu haben.<\/p>\n\n\n\n

Es ist also wichtig, die Potentiale von Industrie 4.0 f\u00fcr das eigene Portfolio und den eigenen Markt zu durchleuchten (Kundennutzen und eigene Bed\u00fcrfnisse) und Produkt mit digitalem Zwilling dahingehend zu entwickeln \u2013 der klassische Produktentwicklungsprozess mit neuen Werkzeugen und M\u00f6glichkeiten. Mit den ersten Schritten darf nicht gez\u00f6gert werden, denn schliesslich sind jegliche dazugewonnen Erfahrungen f\u00fcr die Zukunft entscheidend.<\/p>\n\n\n\n

<\/p>\n\n\n\n

—————————————————————————————-<\/p>\n\n\n\n

English Version:<\/strong><\/p>\n\n\n\n

The Digital Twin Challenge<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Blog author: Daniel Schmid<\/a><\/p>\n\n\n\n

Senior Lecturer, Centre for Product and Process Development, ZHAW, www.zhaw.ch\/zpp<\/a>,<\/p>\n\n\n\n

Core area Industry 4.0 and its effect on the product development, digital twin, sensor applications<\/p>\n\n\n\n

Initial Situation<\/strong><\/p>\n\n\n\n

The concept of the digital twin has existed for some time. In space travel, for example, a second probe would be left on Earth to test the effect of control commands before sending them to the probe traveling through space. This came of sheer necessity, since the scope for any corrective action in outer space was, and is still, extremely limited. In the era of „Internet of Things“ (IoT) and the fourth industrial revolution „Industry 4.0“, the digital twin (aka „digital avatar“) has made a comeback and is gaining in importance.<\/p>\n\n\n\n

In most cases, a twin is defined as the combination of the three elements „physical object\/system“, „virtual counterpart“ and „interface between the two elements“. Furthermore, we now have suitable extensions to include twins of non-material goods. Classed as „data-driven services“, digital twins with no physical counterpart are created, used for example to support company decision-making processes.<\/p>\n\n\n\n

Probably the simplest way to look at a digital twin is over its product life cycle. The three steps of development, production and operation can thus be broken down into three product elements „digital master“, „digital shadow in production“ and „digital shadow in operation“. The digital master comprises the actual product development process and represents the virtual counterpart (\u201cas designed\u201d). Manufacturing tolerances, fluctuations and parameters are the challenges of production and are represented in the digital shadow of the product in production („as built“). Finally, the product is operated and thus exposed to environmental influences. This is defined as the digital shadow of the product in operation. Depending on the product type, this also includes changes to the product itself (upgrades, firmware changes, spare parts, etc.) which can be documented („as maintained“).<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n

The Right Approach<\/strong><\/p>\n\n\n\n

People often ask what a digital twin looks like. This cannot be answered directly and is actually not a very effective way of approaching the topic. The question should be, what uses (benefit) will the digital twin be put to? After all, this is what shapes its design. Of course, it is also appropriate to verify what is currently possible today (technology push), and whether it will ultimately pay off financially and be desired and accepted by the market (market pull). The benefits to the customer from additional functions and information and the internal benefits (e.g. quality assurance, audits, etc.) must therefore be evaluated in order to determine whether the investment is worthwhile. „Will the customer pay more?“, „Will I gain market share?“, „Can I reduce production costs?“ and so on, are the central questions.<\/p>\n\n\n\n

Why the digital twin as such may not exist also depends on the characteristics of different products. At one end of the scale, for example, we could have the case of a building that is one of a kind (smart building). The other extreme could be a product that is produced in large quantities and many different configurations (variations and options). Otherwise products are located at different points in the value chain. For example, a sensor is part of a controller, part of an elevator, part of a building, part of a factory site and part of a city. Like a Russian Matryoshka, the system boundary first has to be clarified in order to define the characteristics of the digital twin and the data streams in terms of information content, resolution and quality. A model can be designed with almost any degree of precision. But just because the possibility exists, it does not necessarily make sense to try to reach the boundaries of physics. An increase in the complexity of the model must also provide an equally large additional benefit. To stay with the above example, a smart city does not necessarily have to know all the sensor values of all the subsystems it contains.<\/p>\n\n\n\n

Before discussing the digital twin of a product, the benefits, the life cycle phase(s), the product characteristics and the system boundaries must be clarified first. This defines which disciplines in the framework of Industry 4.0 should be harnessed and used as tools.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n

Product Development<\/strong><\/p>\n\n\n\n

To develop a digital twin, the procedure is the same as for traditional product development. It is therefore not particularly difficult but requires a certain discipline not to lose sight of the main objectives, among so many buzzwords like IoT and Industry 4.0. The market requirements and internal requirements must be clarified, checked via a business case (return on investment) and documented in a requirements specification. Then the twin goes through the same three phases of the product life cycle: Development, production and operation. This goes hand in hand with the physical product, with the links between the physical product and the virtual world resulting from the intended use.<\/p>\n\n\n\n

The defined target benefit of the digital twin has a direct influence on the form of the physical product. If the goal is a service (data-driven service), such as predicting the end of a product’s service life subject to the load profile (predictive maintenance), data must be collected. The physical product must therefore be able to collect the right amount of data in the right quality and to transmit it in order to acquire experience. It is essential to analyze the load cases, wear and tear, operating time and so on, and to generate customer benefits from this. The supplier has to invest upfront to provide this type of additional function\/service.<\/p>\n\n\n\n

Because of this latency, even though product end-of-life may be an extreme example, these types of development are needed even today. If a competitor offers this additional function, you inevitably fall several years behind them. Neither the physical product nor its twin has been developed, so you are not even at the stage of having collected and analyzed any data at all.<\/p>\n\n\n\n

It is therefore important to examine the potential of Industry 4.0 for your own portfolio and market (customer benefits and your own requirements) and to develop products with digital twins in consequence, using the classic product development process with new tools and possibilities. One should have no hesitation about taking the first steps, since any experience gained will be decisive for the future.<\/p>\n\n\n\n

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