{"id":494,"date":"2018-06-27T15:05:08","date_gmt":"2018-06-27T13:05:08","guid":{"rendered":"https:\/\/cm-edgetun.pages.dev\/de-de\/industry\/blog\/industry\/2018\/06\/27\/der-digitale-zwilling-wird-teamfahig-und-halt-die-produktion-in-schwung\/"},"modified":"2019-01-10T10:14:02","modified_gmt":"2019-01-10T08:14:02","slug":"der-digitale-zwilling-wird-teamfahig-und-halt-die-produktion-in-schwung","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/cm-edgetun.pages.dev\/de-de\/industry\/blog\/automotive\/2018\/06\/27\/der-digitale-zwilling-wird-teamfahig-und-halt-die-produktion-in-schwung\/","title":{"rendered":"Der digitale Zwilling wird teamf\u00e4hig \u2013 und h\u00e4lt die Produktion in Schwung"},"content":{"rendered":"

Digitale Zwillinge \u2013 also virtualisierte Abbilder von zu produzierenden Waren \u2013 sind seit drei Jahrzehnten gang und g\u00e4be. Was aber w\u00e4re, lie\u00dfe sich nicht nur das Produkt, sondern auch gleich die gesamte Produktion in einen solchen Zwilling packen? Um so Stillst\u00e4nde zu verhindern, die insbesondere in der Automobilfertigung in die Hunderttausende gehen kann \u2013 pro Stunde.<\/strong><\/p>\n

Auf drei Vorg\u00e4ngergenerationen blicken die derzeitigen digitalen Zwillinge zur\u00fcck: Vor gut drei Jahrzehnten begannen Forscher, reale Objekte im Rechner nachzubilden. Sp\u00e4ter kamen dann ausgereiftere CAD-\/CAM (Computer aided design \/ Computer aided manufacturing)-Funktionen sowie Prozesssimulationen hinzu. Die Elterngeneration der jetzigen digitalen Zwillinge f\u00fchrte dann das Internet der Dinge (IoT, Internet of Things) mit den Simulationen zusammen \u2013 die Grundlage f\u00fcr vorausschauende Wartung (Predictive Maintenance) war geschaffen, da Produktionsanlagen dank IoT die zu ihrer Simulation notwendigen Daten sammeln und \u00fcbermitteln k\u00f6nnen. Au\u00dferdem trat der digitale Zwilling aus der Welt von Forschung & Entwicklung hinaus und fand seinen Weg in die Produktionsanlagen beziehungsweise lud Servicetechniker aus der ganzen Welt per Remote-Zugriff ein.
\nUnd was macht die j\u00fcngste Generation so besonders? Sie geht nicht nur \u00fcber das reine Produkt, also beispielsweise Kraftfahrzeuge, hinaus und simuliert auch die eigentliche Produktionsanlage. Sie bringt zudem Funktionen zur Mixed Reality mit. Also Funktionen zur Visualisierung, beispielsweise durch Brillen wie Microsofts HoloLens. Wartungstechniker k\u00f6nnen damit auf Unterst\u00fctzung durch Spezialisten bauen, die sich physisch am anderen Ende der Welt befinden, dank Simulation und HoloLens aber genau das vor sich sehen, was der Techniker vor Ort auch sieht.<\/p>\n

\"Die<\/p>\n

Je mehr Daten aus der Produktionsumgebung in die Analyse flie\u00dfen, desto genauer l\u00e4sst sich die Produktionsanlage simulieren. Nachdem sich in Cloud-Umgebungen quasi unbeschr\u00e4nkte Datenmengen speichern und verarbeiten lassen, gibt es hier keinerlei Einschr\u00e4nkungen. Was Fachleuten aufgrund der genaueren Simulation wiederum mehr Chancen gibt, einen m\u00f6glichen Ausfall vorhersagen. Oder wahlweise per Simulation genau die Maschinendrosselung ermitteln, die f\u00fcr einen Weiterbetrieb bis zum n\u00e4chsten Wartungsfenster n\u00f6tig ist. Alles unter der Pr\u00e4misse, einen ungeplanten, extrem teuren Produktionsstillstand zu verhindern.
\nDie vierte Generation der digitalen Zwillinge f\u00fchrt also Menschen und Maschinen zusammen. Wobei sich der Mensch auf die analytischen Funktionen der (Cloud-basierten) Simulationen verlassen kann und so pr\u00e4zisere Hinweise auf das Wo und Wann eines m\u00f6glichen Defekts bekommt. Die Visualisierung am Bildschirm \u2013 oder noch besser: per Augmented-Reality-Brille \u2013 macht das Studium von Dokumentationen \u00fcberfl\u00fcssig, da die Simulation das fehlerhafte Teil sofort kenntlich macht. Kommt nach einem Defekt die Analysemethode Machine Learning ins Spiel, kann die Software den Entwicklern auch Vorschl\u00e4ge machen, wie sich das aufgetretene Problem durch Optimieren der Maschine k\u00fcnftig ganz unterbinden l\u00e4sst.
\nAuch bei der Qualit\u00e4tskontrolle spielt Machine Learning eine Rolle. Beispielsweise beim Aufsp\u00fcren von Lackfehlern, falschen Sonderausstattungen im Innenraum des Fahrzeugs oder fehlerhaft per 3D-Druck produzierten Bauteilen. All diese Beispiele basieren auf riesigen Mengen von Kamerabildern, die von der Software automatisch auf Abweichungen von der (erlernten) Norm untersucht werden. Im Fall der 3D-Druck-Teile ist dies der einzige Weg, die Komponenten zerst\u00f6rungsfrei auf sp\u00e4ter unsichtbare Produktionsfehler hin zu analysieren.
\nDar\u00fcber hinaus bietet der Digital Zwilling der n\u00e4chsten Generation auch die M\u00f6glichkeit, dass Service Mitarbeiter, z.B. der Service Mitarbeiter vor Ort und der Experte der remote erreichbar ist, im virtuellen Raum bereits zusammenarbeiten um ein Problem gemeinsam zu l\u00f6sen.
\nAngesichts der unbestreitbaren Vorteile, die ein digitaler Zwilling der vierten Generation rund um Produktion, Wartung, Qualit\u00e4tskontrolle und Produktweiterentwicklung, garantieren kann, ist es durchaus an der Zeit, den Zwilling an die Hand zu nehmen \u2013 und in die eigenen Produktionsumgebung zu f\u00fchren.
\nNat\u00fcrlich unterst\u00fctzt Microsoft Sie mit Expertise, Produkten und Dienstleistungen rund ums Thema digitaler Zwilling beziehungsweise Automotive. Mehr \u00fcber das \u201eWie\u201c und das \u201eWas\u201c erfahren Sie hier.<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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