Wie ein „digitaler Zwilling“ das Machine Learning unterstützt

15. Mai 2019 l Wie ein „digitaler Zwilling“ das Machine Learning unterstützt: Für die Industrie wird das Machine Learning immer wichtiger. Ein „digitaler Zwilling“ hilft dabei. Aber was ist eigentlich ein „digitaler Zwilling“?

Für die Industrie wird das Machine Learning immer wichtiger. Ein „digitaler Zwilling“ hilft dabei. Aber was ist eigentlich ein „digitaler Zwilling“? Um Geschäftsprozesse zu visualisieren oder Produktmodelle zu erstellen, werden „digitale Zwillinge“ erstellt. Mit deren Hilfe lassen sich verschiedene Szenarien durchspielen – von der Produktion eines Produktes bis zur Auslieferung der Ware lassen sich nahezu alle Geschäftsprozesse digital darstellen.                 

Für das „Machine Learning“ sind digitale Zwillinge besonders relevant, denn so lassen sich Produktionsprozesse auf Basis erkannter Muster optimieren. Mit „digitalen Zwillingen“ lassen sich Störfaktoren erkennen und beseitigen, die sonst erst spät erkannt und kurzfristig behoben werden müssten. So gewährleisten sie in der Industrie die Überwachung des Lebenszykluses von Maschinen und Anlagen. Diese IT-Systeme führen die Datenanalyse durch und sind in der Lage daraus Algorithmen zu entwickeln, mit denen sich auch andere Prozesse steuern lassen. „Machine Learning“ ist ein Teilbereich der KI und verläuft automatisiert und erfahrungsorientiert. Der technische Fortschritt im Bereich des „Machine Learnings“ ist unverkennbar. Nach dem Vorbild des menschlichen Gehirns vernetzt ein „digitaler Zwilling“ Daten miteinander und sammelt automatisiert Erfahrungswerte. Er unterstützt damit Mitarbeiter und Produktionsassistenten bei der Planung von Projekten und ersetzt immer mehr manuelle Prozesse innerhalb eines Unternehmens. Bei diesen Systemen lassen sich aber auch individuelle Vorkehrungen treffen, die eine Überwachung der Prozesse gewährleisten. Der „digitale Zwilling“ innerhalb des Produktionsprozesses stellt dabei ein Modell dar, mit dem sich zukünftige Szenarien veranschaulichen lassen und optimale Lösungen gefunden werden können. Ein „digitaler Zwilling“ dient somit der Kosten-Nutzen-Analyse und der Früherkennung von Ausfällen. Diese „Industrial Analytics“-Systeme haben zum Ziel Stillstandzeiten zu reduzieren. Mit deren Hilfe lassen sich der Wartungsbedarf der Maschinen und die Qualität der Erzeugnisse kalkulieren. Für die nutzerfreundliche Darstellung ist die Verknüpfung mit einem geeigneten digitalen System notwendig. Elektronik- und Digitalisierungslösungen müssen für eine effiziente Produktion optimal ineinander übergreifen. Dafür muss von der Stromversorgung bis hin zur analogen Signalverarbeitung von technischer Seite alles stimmen, um ein aussagekräftiges digitales Modell zu erstellen. „Machine Learning“ ist dabei die Schnittstelle – die Anlage liefert die Informationen und das IT-System verarbeitet sie.

Immer mehr Prozesse lassen sich so verknüpfen und automatisieren. Auch eine Fernsteuerung über Cloud-Systeme ist mittlerweile möglich. Ein „digitaler Zwilling“ ist damit gleichzeitig auch die „rechte Hand“ eines Unternehmens. Die Einsatzmöglichkeiten von KI-basierten „digitalen Zwillingen“ sind vielfältig und bei Weitem noch nicht ausgeschöpft.

 

 

Digitalisierung und der digitale Zwilling werden im Kontext des digitalen Wandels oft zitiert. Aber was heißt das konkret? Wo entsteht der digitale Zwilling? Wo genau entsteht der Nutzen der digitalen Transformation?
Mehr erfahren die Teilnehmer auf den PROKOM Data Days beim Vortrag von Herrn Gerald Lobermeier (Head of Strategic Digital Product Management, Weidmüller Gruppe)!

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