Bereitstellung digitaler Zwillinge: 7 Herausforderungen, denen sich Unternehmen stellen können und wie sie navigieren können

Das Versprechen von digitalen Zwillingen: Transformation von Systemen und darüber hinaus

In der heutigen schnelllebigen Welt tauchen täglich Überraschungen auf. Deshalb werden Werkzeuge wie digitale Zwillinge immer wertvoller. Wie Ara Surenian, Vizepräsident für Produktmanagement bei Plex by Rockwell Automation, gegenüber ZDNET erklärte: „Die Möglichkeit, die reale Umgebung zu simulieren und nachzubilden, ermöglicht fundierte Entscheidungen auf Basis gesammelter Daten. Das ist unglaublich vorteilhaft.“

Doch was genau sind digitale Zwillinge? Stellen Sie sich diese als Software-Nachbildungen physischer Systeme, Maschinen oder sogar Ökosysteme vor. Durch die Nachahmung dieser Entitäten ermöglichen sie uns, Ergebnisse vorherzusagen, Leistungen zu optimieren und Kosten zu senken – alles, ohne das Original zu berühren. Ob es um die Verbesserung industrieller Maschinen, die Optimierung von Lieferketten oder das Testen von Stadtplanungsszenarien geht, digitale Zwillinge bieten enormes Potenzial.

Wie digitale Zwillinge die Produktentwicklung umgestalten

Digitale Zwillinge dienen nicht nur der Effizienz; sie revolutionieren auch die Produktentwicklung. In Kombination mit erweiterter Realität (XR) schaffen sie immersive Erlebnisse, die Visualisierung und Zusammenarbeit verbessern. Beispielsweise können Hersteller Montagelinien simulieren oder Ingenieure virtuelle Baupläne durchlaufen – alles, bevor der erste Spatenstich erfolgt. Das ist ein echter Wendepunkt.

Die Implementierung digitaler Zwillinge ist jedoch nicht ohne Herausforderungen. Lassen Sie uns einige der Hürden und die Vorschläge von Branchenführern zur Überwindung dieser betrachten.

Herausforderungen und Lösungen

1. Komplexität

Komplexität wird oft als eine der größten Hürden bei der Einführung digitaler Zwillinge genannt. „Unternehmen streben oft nach Perfektion, anstatt sich mit ‚gut genug‘ zufrieden zu geben“, bemerkte Christine Bush, Direktorin des Robotics Center of Excellence bei Schneider Electric. „Fangen Sie klein an. Beginnen Sie mit Pilotprojekten, um den Return on Investment in kontrollierten Umgebungen zu demonstrieren.“

Um nicht überfordert zu sein, konzentrieren Sie sich auf spezifische Bereiche statt auf ganze Systeme. „Identifizieren Sie Bereiche, in denen Daten am leichtesten zugänglich sind, und fragen Sie, welche Fragen Sie beantwortet haben möchten“, riet Surenian. „Geht es um Kapazität? Inventar? Nachfrageprognosen? Beginnen Sie dort.“

2. Unvollständige Netzwerke

Damit digitale Zwillinge erfolgreich sind, benötigen Organisationen robuste Netzwerke. Thierry Klein, Präsident von Nokia Bell Labs Solutions Research, betonte: „Konnektivität ist entscheidend – nicht nur auf Netzwerkebene, sondern auch zwischen Menschen und Maschinen.“

AI kann hier Lücken schließen. Ein integriertes AI-Modell kann Daten analysieren, Aktionen empfehlen und Szenarien simulieren, wodurch digitale Zwillinge mit der Zeit intelligenter werden. „AI verwandelt digitale Zwillinge in dynamische Werkzeuge, die zu autonomer Optimierung fähig sind“, fügte Klein hinzu.

3. Datenverarbeitungsgeschwindigkeit

Echtzeit-Datenverarbeitung ist entscheidend. Naveen Rao, Vizepräsident für AI bei Databricks, betonte diesen Punkt: „Wenn Ihre Modelle nicht schnell genug sind, kommen Warnungen möglicherweise zu spät, was zu kostspieligen Reparaturen oder Misstrauen im Team führt.“

Um dies zu adressieren, müssen Unternehmen in Hochleistungsrechnen und Edge-Analytik investieren, um einen reibungslosen und schnellen Datenfluss zu gewährleisten.

4. Nicht ausreichend Echtzeit-Benutzeroberflächen

Während digitale Zwillinge bei der Simulation glänzen, hinken ihre Schnittstellen manchmal den Erwartungen hinterher. XR- und VR-Technologien versprechen, dies durch interaktive Dashboards zu lösen, die es Nutzern ermöglichen, Systeme intuitiv zu erkunden.

Dennoch bleiben Sicherheitsbedenken von größter Bedeutung. „XR und VR sind fantastische Werkzeuge“, sagte Bush, „aber sie müssen in kontrollierten Umgebungen sorgfältig implementiert werden, um Unfälle oder Ablenkungen zu vermeiden.“

5. Uneinheitliche Standards

Das Fehlen universeller Standards schafft Datensilos, die die Integration behindern. Shelly Nooner, Vizepräsidentin für Innovation bei Trimble, betonte die Notwendigkeit offener, interoperabler Standards. Organisationen wie BuildingSmart ebnen den Weg, indem sie Rahmenwerke für Branchen wie das Bauwesen entwickeln.

6. Umgang mit vielfältigen Dateneingaben

Digitale Zwillinge sind stark auf Sensordaten und IoT-Geräte angewiesen. Robert Bunger, Innovationsproduktverantwortlicher bei Schneider Electric, betonte die Bedeutung der Organisation dieser Eingaben. „Die Integration verschiedener Datenströme bei gleichzeitiger Synchronisation der Modelle ist schwierig“, sagte er.

Machine Learning Operations (MLOps) können hier helfen. Durch kontinuierliches Retraining von Modellen und die Sicherstellung von Zugriffskontrollen können Unternehmen Genauigkeit und Transparenz aufrechterhalten.

7. Qualifikationslücken

Schließlich stellt der Mangel an spezialisiertem Talent eine Herausforderung dar. Ryan Hamze, Berater bei ISG, empfahl Investitionen in die Schulung der lokalen Arbeitskräfte. Partnerschaften mit Technologieunternehmen können ebenfalls Qualifikationslücken schließen.

Fazit: Ein geschäftsorientierter Ansatz

Letztendlich sind digitale Zwillinge erfolgreich, wenn sie mit Geschäftszielen übereinstimmen. Jason Noel, Geschäftsführer für neue Technologien bei EY Consulting, betonte die Bedeutung, digitale Zwillinge zu entwerfen, die auch nicht-technische Stakeholder bedienen.

„Menschzentrierte digitale Zwillinge befähigen Entscheidungsträger in allen Abteilungen“, erklärte Noel. „Sie integrieren Erkenntnisse nahtlos in Arbeitsabläufe und fördern intelligentere Entscheidungen und Handlungen.“

Durch den Fokus auf Benutzerfreundlichkeit und Zusammenarbeit können digitale Zwillinge Branchen transformieren und die Zukunft der Produktentwicklung neu definieren.