Value Creation with Digital Twins – a Conceptual Framework: Dimension der externen Wertgenerierung

Von Linard Barth und Dr. Matthias Ehrat

Im ersten Blogbeitrag zum Digital Twin Conceptual Framework der Fachstelle für Produktmanagement des Instituts für Marketing Management wurde das Rahmenmodell im Überblick vorgestellt und mögliche Anwendungen erläutert.

Um die Wertgenerierung mit digitalen Zwillingen ganzheitlich zu erfassen, werden im Rahmenmodell die Dimensionen «externe Wertgenerierung» (im Markt, bei den Kunden, in der Anwendung und Nutzung), «interne Wertgenerierung» (innerhalb des Unternehmens) und die dafür benötigten «Datenressourcen» unterschieden. In diesem Beitrag beleuchten wir die erste Dimension «externe Wertgenerierung». Wir erläutern dazu die drei-Achsen der ersten Dimension und deren Spezifikationen.

Externe Wertgenerierung

Am meisten Beachtung findet in Innovationsprojekten jeweils die externe Wertgenerierung, da eine Mehrheit der Unternehmen beabsichtigt, durch digitale Zwillinge und die dadurch ermöglichten datenbasierten Services zusätzliche Umsätze oder zusätzliche Kundenbindung zu generieren, Margen zu erhöhen und die Kundenzufriedenheit zu verstärken. Dabei stellen sich in jedem Fall die Fragen, auf welcher Hierarchieebene des Systems (System Hierarchy Level) Wert entstehen soll, welche Bereiche des Service-Umfangs (Service Scope) verbessert werden sollen und welche Fähigkeiten (Smartness Maturity) die digitalen Zwillinge dafür aufweisen müssen.

System Hierarchy Level

Welche Systemstufe ist für uns für die Generierung von Wert aktuell/in Zukunft zentral?

Um diese Frage zu beantworten, müssen sich Unternehmen ein Verständnis des wirtschaftlichen Ökosystems Ihrer Kunden und Anwender verschaffen. Dabei können theoretisch beliebig viele Ebenen unterschieden werden, von einzelnen Teilkomponenten, über Baugruppen und Smart Connected Products, unterschiedlichen System-Ebenen bis hin zu Smart City-/Factory- oder gar noch umfassenderen Systems-of-Systems. Wie viele Ebenen für die eigene Betrachtung sinnvoll sind muss im Einzelfall definiert werden, das Rahmenmodell unterscheidet die drei grundsätzlichsten Ebenen, die aus unserer Sicht mindestens unterschieden werden sollten.

Connected Product-Ebene

Die Ebene des Connected Products definiert die kleinste als Instanz identifizierbare Komponente oder Baugruppe mit eigener Konnektivität zum Anbieter oder zu höheren Systemen. Kommt die Fähigkeit dazu, auf selbstständig erfasste Daten oder Rückmeldungen zu reagieren, kann es bereits als «smart» bezeichnet werden. Die wichtigsten Bestandteile eines Smart Connected Products sind in der folgenden Abbildung dargestellt.

System

Ein System umfasst mehrere Connected Products, nutzt deren Daten und spielt ihnen auch Daten zurück. Smart Connected Products können innerhalb des Systems direkt miteinander kommunizieren oder nur über das System-Modul. Da ein solches System digitale (cyber) wie physische (physical) Elemente umfasst und die Erbringung von Diensten (Services) für Akteure (menschliche Benutzer oder andere Systeme) ermöglicht, wird es als «Cyber-Physical-Service-System» bezeichnet.

System of Systems

Ein System-of-Systems umfasst wiederum mehrere Systeme oder kleine Teilsysteme und nutzt deren Daten und spielt ihnen auch Daten zurück. Die Systeme innerhalb eines Systems-of-Systems können sehr hohe Autonomie besitzen und direkt mit anderen Systemen kommunizieren. System of Systems nutzen für deren Realisierung und Betrieb regelmässig Plattformdienste von Drittanbietern.

Service Scope

Wo liegt der Hauptfokus der Generierung von Wert unserer Leistungen?

Diese Frage ist insbesondere deshalb von hoher Relevanz, da hier die Bedürfnisse der Kunden mit der eigenen Value Proposition in Einklang gebracht werden müssen und in vielen Fällen ein zumindest teilweiser Zielkonflikt zwischen den drei grundlegenden Felder des Leistungsfokus besteht. Wird zum Beispiel die Performance in den Mittelpunkt gerückt, müssen u.U. Abstriche bei der Lebensdauer, höhere Ausfallwahrscheinlichkeiten (Availability) oder geringere Qualität in Kauf genommen werden.

Availability

Bei vielen insbesondere industriellen Güter und Anlagen ist das Ziel eine maximale rsp. optimale Verfügbarkeit und Kapazitätsauslastung zu erreichen. Dabei gibt es hinsichtlich der Anforderungen grosse Unterschiede, so sollten zum Beispiel Data Center, welche kritische Daten speichern und verwalten nie ausfallen. Steht der Einsatz für wechselnde Aufgaben im Vordergrund, soll dieser Wechsel möglichst optimal (schnell, automatisch, fehlerfrei) erfolgen.

Performance

Ziel ist die Steuerung (Maximierung oder Optimierung) des Output/Input-Verhältnisses der Ressourcen des Unternehmens. Grundsätzlich kann ceteris paribus durch eine Reduktion der Inputfaktoren als auch durch eine Erhöhung der Outputfaktoren die Performance gesteigert werden. Im Fokus stehen dabei die monetären Kosten sowie die Durchlaufzeiten für bestimmte Prozesse.

Quality

Ziel ist die bestmögliche Erreichung der Qualitätsanforderungen der Akteure. Die qualitativen Faktoren sind vielseitiger als die Availability oder die Performance und müssen aus Sicht der Kunden eruiert werden – dabei können neben klassischen Qualitätsfaktoren zusätzliche Elemente wie beispielsweise Anwenderzufriedenheit (z.B. Arbeitssicherheit, Reduktion von Stressoren wie Lärmemissionen, User Experience und Usability) oder die Erfüllung von Regularien (z.B. ISO-Standards) oder Nachhaltigkeitsthemen (z.B. CO2-Neutralität) definiert werden.

Smartness Maturity

Welches Mass an Intelligenz und Fähigkeiten ist/wird erforderlich?

Die Beantwortung hängt in grossem Masse davon ab, was hinsichtlich des «System Hierarchy Levels» und des «Service Scopes» definiert wurde. Zum einen sind generell je nach Service Scope unterschiedliche Reifegrade erforderlich, zum anderen gilt es festzustellen, in welcher Instanz auf welchem System Hierachy Level diese integriert werden sollten. Eine Instanz kann dabei sowohl ein einzelnes (individuelles) Connected Product, System oder auch System of Systems sein.

Control

Im Reifegrad «Control» kann die Instanz ferngesteuert werden oder steuert sich selbst anhand festgelegter Grenzwerte (horizontale Linien in Abbildung 6). Dabei sind nicht nur die Grenzwertkategorien, sondern auch deren Höhe voreingestellt und werden von der Instanz selbst nicht verändert. Die dadurch realisierbaren Reaktionen, wie z.B. Notausschaltungen, senden von Alarmen oder erzeugen von Ampelsystemen sind simpel, können jedoch bereits enorme Mehrwerte generieren.

Optimize

Im Reifegrad «Optimize» kann die Instanz ihre Reaktionen selbstständig optimieren, zum Beispiel durch ein Anpassen der festgelegten, normierten Grenzwerte anhand eigener «Erfahrungen» bzw. Erfahrungen typen-gleicher Instanzen. Dadurch können sowohl die bereits auf dem «Control» Level möglichen Mehrwerte verbessert als auch zusätzliche Mehrwerte generiert werden, wie z.B. Selbstkalibrierung/-einstellung, Prozessoptimierung usw.

Autonomy

Die Instanz optimiert ihre eigene Viabilität eigenständig, legt z.B. neue Grenzwertkategorien auf Basis automatisierter Ursachenanalysen fest oder optimiert konfligierende Ziele hinsichtlich des Service-Scopes. Im Vergleich zum Reifegrad «Optimize» bedeutet das, das die Instanz über eine eigene maschinelle Lernfähigkeit im erforderlichen Mass verfügt.

Ausblick

Die Möglichkeiten zur Wertgenerierung mit digitalen Zwillingen sind sehr umfangreich und können je nach Unternehmen und Anwendung sehr unterschiedlich ausfallen. In zukünftigen Beiträgen werden wir die weiteren Dimensionen erläutern.

Das in diesem Beitrag vorgestellte Rahmenmodell wurde im April 2020 im Rahmen der «International Conference on Information Science and Systems» publiziert und wird auf Anfrage gerne zugesendet. Das Modell wird zudem kontinuierlich hinsichtlich des Einsatzes in der Praxis optimiert, wir freuen uns daher über jegliches Feedback oder gar die Kontaktaufnahme zwecks Gedankenaustauschs hinsichtlich konkreter Anwendungen und deren praktischen Umsetzung.

Autoren & Kontakt

Linard Barth ist Wissenschaftlicher Mitarbeiter, Projekt- und Studiengangleiter am Product Management Center der ZHAW. Seine Interessen gelten in erster Linie dem Zusammenspiel einzelner Elemente in grösseren Systemen und wie diese konsistent nachhaltig funktionierend ausgerichtet werden können. Dazu erforscht er den Einfluss von Internet of Things, Smart Connected Products und Digitalen Zwillingen auf Business Modelle und Value Propositions. Als ehemaliger Gründer schlägt sein Herz insbesondere für Start-Ups, Entrepreneure und innovative Firmen, welche die genannten Konzepte in der realen Welt umsetzen und berät diese in unterschiedlichen Projekten. Nebenbei leitet er den Studiengang CAS Pricing & Sales, ein Weiterbildungsangebot des Instituts für Marketing Management der ZHAW.

linard.barth@zhaw.ch / Telefon +41 58 934 68 67

Dr. Matthias Ehrat ist Dozent, Projektleiter und Start-up Coach am Product Management Center der ZHAW. Bereits seit seiner Ausbildung an der Eidgenössischen Technischen Hochschule (ETH) und der Universität St. Gallen (HSG) faszinieren ihn technologiegetriebene Innovationen. Durch langjährige Erfahrungen in verschiedenen Positionen in der Anlagenbau-Industrie konnte er sich ein breites Wissen im Betriebsmanagement aneignen. Er hält selbst mehrere Patente und berät Start-ups bezüglich den Schutzmöglichkeiten und der Anmeldungsverfahren ihrer technologischen Entwicklungen. Nebenbei leitet er den Studiengang CAS Industrial Product Management, ein Weiterbildungsangebot des Instituts für Marketing Management der ZHAW.

matthias.ehrat@zhaw.ch / Telefon +41 58 934 66 31

Value Creation with Digital Twins – a Conceptual Framework

Von Linard Barth und Dr. Matthias Ehrat

Der Fortschritt in der Informations- und Kommunikationstechnologie verwandelt traditionelle in intelligente Produkte und ermöglicht es Unternehmen, neuartige intelligente Dienstleistungen anzubieten. Dabei gilt das Konzept des «digitalen Zwillings» als eine Schlüsseltechnologie, um mit intelligenten Diensten Mehrwert zu schaffen.

Der Digitale Zwilling wird von Gartner dementsprechend auf Platz 4 innerhalb der Top 10 der strategischen Technologietrends geführt, die „noch nicht weithin anerkannte Trends sind, jedoch Auswirkungen auf die Transformation von Industrien bis 2023 haben“ (Panetta, 2018). Auch wenn das Konzept des digitalen Zwillings relativ jung ist, wird ihm eine grosse Zukunft vorausgesagt, so soll der Markt von schätzungsweise $ 3,8 Mrd. im Jahr 2019 auf $ 35,8 Mrd. im Jahr 2025 wachsen (Rais, 2019).

Entsprechend viele Unternehmen haben sich in den letzten Jahren und Monaten dieses Thema auf die Fahne geschrieben und investieren gewaltige Ressourcen in entsprechende Entwicklungen. Allerdings sind die konkreten Mehrwerte und damit die Renditeaussichten von Investitionen in digitale Zwillinge in der Praxis oft schwierig abzuschätzen, da interne wie externe Prozesse betroffen sind und die erfolgreiche Bewältigung der Herausforderungen dieses komplexes Themas das Zusammenspiel von verschiedenen Unternehmensbereichen erfordert.

Funktionsübergreifende Diskussionen und Zusammenarbeit gestalten sich daher oft mühselig, da ein gemeinsamer konzeptioneller Rahmen, eine eindeutige Terminologie und gemeinsame Sprache auf der Grundlage eines ausreichend abstrakten, intuitiv verständlichen und einfach zu handhabenden Referenzmodells fehlen. Deshalb hat die Fachstelle für Produktmanagement des Instituts für Marketing Management 2018 ein Forschungsprojekt gestartet, um ein entsprechendes konzeptionelles Referenzmodel für die Wertgenerierung mit digitalen Zwillingen zu entwerfen und die Unternehmen damit bei ihren Innovationsprojekten zu unterstützen.

Das in diesem Beitrag vorgestellte Modell umfasst die aus akademischer Sicht zentralen Dimensionen des digitalen Zwillings und spezifiziert diese im Hinblick auf eine abgestimmte und schlüssige Wertgenerierung.

Das Digital Twin Conceptual Framework

Um die Wertgenerierung mit digitalen Zwillingen ganzheitlich zu erfassen, werden in einem ersten Schritt die Dimensionen externe Wertgenerierung (im Markt, bei den Kunden), interne Wertgenerierung (innerhalb des Unternehmens) und die dafür benötigten Datenressourcen unterschieden.

Externe Wertgenerierung

Am meisten Beachtung findet in Innovationsprojekten jeweils die externe Wertgenerierung, da eine Mehrheit der Unternehmen beabsichtigen, durch digitale Zwillinge und die dadurch ermöglichten datenbasierten Services zusätzliche Umsätze zu generieren, Margen zu erhöhen und die Kundenzufriedenheit und -bindung zu verstärken. Dabei stellt sich in jedem Fall die Frage, auf welcher Hierarchieebene des Systems (System Hierarchy Level) Wert entstehen soll, welche Bereiche des Service-Umfangs (Service Scope) verbessert werden sollen und welche Fähigkeiten (Smartness Maturity) die digitalen Zwillinge dafür aufweisen müssen.

Interne Wertgenerierung

Dabei wird oft vernachlässigt, dass digitale Zwillinge auch innerhalb des eigenen Unternehmens viele Prozesse verändern und auf vielseitige Art und Weise Wert generieren können. Im Fokus steht dabei das Management der Lebenszyklusprozesse (Lifecycle), von einzelnen Instanzen bis hin zu Produktportfolios (Value Creation Hierarchy) unter Berücksichtigung historischer, aktueller als auch zukünftiger Zustände und Daten (Generations / Time).

Datenressourcen

Sowohl die interne als auch die externe Wertgenerierung wird jedoch erst durch die Nutzung von entsprechenden Datenressourcen ermöglicht. Hierbei stellt sich die Frage welche Daten (Data Category) aus welchen Quellen (Data Sources) gewonnen werden sollen und wie stark diese aufbereitet und analysiert werden müssen (Data Format).

Anwendung des Modells zur Wertgenerierung

Das Modell bildet das ganze Spektrum an möglichen Datenressourcen und der daraus ermöglichten Wertgenerierung mit digitalen Zwillingen innerhalb und ausserhalb des eigenen Unternehmens ab. Durch die jeweils 3 Achsen mit wiederum 3 Spezifikationen können in jeder der 3 Dimensionen (Würfel) insgesamt 27 Anknüpfungspunkte für die Innovation mit digitalen Zwillingen unterschieden werden, welche für die Wertgenerierung mit digitalen Zwillingen in Frage kommen.

Für Unternehmen ist es jedoch nicht das Ziel, alle 81 im konzeptionellen Referenzmodell abgebildeten Anknüpfungspunkte umzusetzen, sondern sinnvolle Kombinationen zu ermitteln, die mit im Verhältnis möglichst optimalem Aufwand hinsichtlich der Datenressourcen effizient und effektiv interne und externe Werte schaffen. Die so generierten Werte entstehen durch einen kooperativ geschaffenen digitalen Zwilling, der ein dynamisches Verhältnis zwischen Anbieter und Nachfrager kreiert – und dadurch zu einem kaum replizierbaren Wettbewerbsvorteil führt.

Ein Beispiel wäre «predictive maintenance» also die proaktive Wartung physischer Güter aufgrund datenbasierter Vorhersagen. Hierbei wird externer Wert generiert durch Steigerung der Verfügbarkeit (Availability) mittels Kontrolle (Control) eines IoT-fähigen Assets (Connected Product). Aber nicht nur der Besitzer dieses Assets profitiert von dieser Anwendung, auch intern entsteht Wert für das Unternehmen, da die Prozesse innerhalb der Nutzungsphase (Middle of Life / MoL) des Assets (Instanz) auf Basis vergangener, aktueller und zukünftiger Zustände (Past, Present, Future) optimal gestaltet werden können. Dazu reicht es in der Regel bereits aus, ein Set an produktbezogenen (Product) IST-Daten aus dem Asset (Thing) mit überschaubaren Mitteln aufzubereiten (Structured) und mit den SOLL-Werten aus den internen Systemen (internal Systems) abzugleichen.

Predictive Maintenance kann daher ein geeigneter Einstieg in die Entwicklung eines umfangreicheren digitalen Zwillings sein, der zu einem späteren Zeitpunkt weitere Datenkategorien (Context oder Customer) aus zusätzlichen Quellen (external Systems) verwendet, um nicht nur Dashboards mit strukturierten Daten zu visualisieren, sondern daraus Aktionen (interpreted Data) zur Generierung zusätzlicher interner und externer Werte ableitet.

Ausblick

Die Möglichkeiten zur Wertgenerierung mit digitalen Zwillingen sind sehr umfangreich und können je nach Unternehmen und Anwendung sehr unterschiedlich ausfallen. In weiteren Beiträgen werden wir die drei zentralen Dimensionen der internen und externen Wertgenerierung als auch der Datenressourcen vertieft darstellen und deren Zusammenspiel anhand konkreter Beispiele erläutern.

Das in diesem Beitrag vorerst oberflächlich vorgestellte Konzept wurde im April 2020 im Rahmen der «International Conference on Information Science and Systems» publiziert und wird auf Anfrage gerne zugesendet.

Das Modell wird zudem kontinuierlich hinsichtlich des Einsatzes in der Praxis optimiert, wir freuen uns daher über jegliches Feedback oder gar die Kontaktaufnahme zwecks Gedankenaustauschs hinsichtlich konkreter Anwendungen und deren praktischen Umsetzung.

Autoren & Kontakt

Linard Barth ist Wissenschaftlicher Mitarbeiter, Projekt- und Studiengangleiter am Product Management Center der ZHAW. Seine Interessen gelten in erster Linie dem Zusammenspiel einzelner Elemente in grösseren Systemen und wie diese konsistent nachhaltig funktionierend ausgerichtet werden können. Dazu erforscht er den Einfluss von Internet of Things, Smart Connected Products und Digitalen Zwillingen auf Business Modelle und Value Propositions. Als ehemaliger Gründer schlägt sein Herz insbesondere für Start-Ups, Entrepreneure und innovative Firmen, welche die genannten Konzepte in der realen Welt umsetzen und berät diese in unterschiedlichen Projekten. Nebenbei leitet er den Studiengang CAS Pricing & Sales, ein Weiterbildungsangebot des Instituts für Marketing Management der ZHAW.

linard.barth@zhaw.ch / Telefon +41 58 934 68 67

Dr. Matthias Ehrat ist Dozent, Projektleiter und Start-up Coach am Product Management Center der ZHAW. Bereits seit seiner Ausbildung an der Eidgenössischen Technischen Hochschule (ETH) und der Universität St. Gallen (HSG) schlägt sein Herz für technologiegetriebene Innovationen. Durch langjährige Erfahrungen in verschiedenen Positionen im industriellen Anlagenbau konnte er sich ein breites Wissen im Betriebsmanagement aneignen. Er hält selbst mehrere Patente und berät Start-ups bezüglich den Schutzmöglichkeiten und der Anmeldeverfahren ihrer technologischen Entwicklungen. Nebenbei leitet er den Studiengang CAS Industrial Product Management, ein Weiterbildungsangebot des Instituts für Marketing Management der ZHAW.

matthias.ehrat@zhaw.ch / Telefon +41 58 934 66 31

Quellen:

Barth, L.; Ehrat, M.; Fuchs, R. & Haarmann, J. (2020). Systematization of digital twins : ontology and conceptual framework. In: ICISS 2020 : Proceedings of the 2020 The 3rd International Conference on Information Science and System. 3rd International Conference On Information Science And Systems ICISS 2020, Cambridge, UK, 19-22 March 2020. New York: Association for Computing Machinery. S. 13-23. Verfügbar unter: https://doi.org/10.1145/3388176.3388209

Panetta, K., (2018). Gartner Top 10 Strategic Technology Trends for 2019. Published online October 15, 2018. https://www.gartner.com/smarterwithgartner/gartner-top-10-strategic-technology-trends-for-2019 / Accessed 12 August 2019.

Rais, A. (2019). Growth of the digital twin market. Published online August 2, 2019. https://www.maschinenmarkt.international/growth-of-the-digital-twin-market-a-851571/ Accessed 12 August 2019.