Digital Twin Technologie: Entdecken Sie das Potenzial in einer anderen Welt und wenden Sie es in der realen Welt an

Digital... ist das Wort, das das Leben von fast jedem und in vielerlei Hinsicht beherrscht. Deshalb ist es mehr als nur ein Modewort. Es ist die wahre Realität in der Welt, in der wir leben. Aber was ist die Digital Twin-Technologie? Aufgrund der Entwicklungen insbesondere im letzten Jahrzehnt wird der Begriff "digital" heute für die Digitalisierung und die Nutzung großer Datenmengen verwendet.

In diesem Beitrag filtern wir die Komplexität der Technologie des Digital Twin heraus und erläutern mit dem Fachwissen von ANNEA , wenn es um Digital Twin geht.

Was ist die Digital Twin Technologie?

Die Digital Twin-Technologie steht für die digitale Darstellung eines physischen Objekts oder Systems auf der Grundlage von Daten, die von demselben ausgegeben werden. Die Digital Twin-Technologie hat einen enormen Einfluss auf die Produktentwicklungsprozesse, die technisches Wissen erfordern. Heute werden Digital Twin hauptsächlich dazu verwendet, verschiedene Ergebnisse für unterschiedliche Szenarien vorherzusagen. Dadurch schaffen sie einen Mehrwert für die Unternehmen.

Wie funktionieren Digital Twins?

Um das Potenzial der Digital Twin-Technologie zu verstehen und zu nutzen, ist es erforderlich, die komplexen Systeme zu integrieren und Daten über das System und das gesamte Ökosystem zu erhalten.

Ingenieure oder Datenwissenschaftler beginnen den Prozess in der Regel mit der Erstellung einer digitalen Version (Replik) eines physischen Objekts oder Systems in einer Programmierumgebung. Auch die realen Betriebsbedingungen, die das Objekt oder System beeinflussen, werden untersucht. Nach dem Untersuchungszeitraum werden die gesammelten Daten auf die zuvor erstellte digitale Version (Replik) angewendet, um die realen Bedingungen zu simulieren und die Reaktionen der Systeme in der digitalen Umgebung zu vergleichen.

Merkmale des Digital Twin

Konnektivität: Das Herzstück der Digital Twin-Technologie ist die Konnektivität, die in der Regel von den IoT-Sensoren und/oder Gateways bereitgestellt wird.

Maschinelles Lernen und Demokratisierung von Daten: Betrachtet man Digital Twin als Konzept einer digitalen Technologie, so ist es sowohl Ausgangspunkt als auch Ergebnis der Homogenisierung der Daten.

Programmierbar: Dank der Technologien der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens kann Digital Twin aufgrund seiner Beschaffenheit und für die benötigten Funktionen programmiert werden.

Digitale Spuren: Der Digital Twin hinterlässt tatsächlich Spuren. Diese Spuren können als Lesezeichen verwendet werden, um ein Problem durch Diagnose zu lösen, wenn es auftritt.

Modularität: Sie steht für die Anpassung durch Design. Die Anpassung kann je nach Bedarf und Fachgebiet auf verschiedene Weise erfolgen.

Dinge, die Digital Twins möglich gemacht haben:

Keine Technologie entsteht mit einem Fingerschnippen. Dies sind die Technologien, die den Aufstieg der Digital Twin-Technologie ermöglicht haben.  

Simulation: Unsere Fähigkeiten in digitalen Umgebungen nehmen täglich zu. Inspiriert von realen Bedingungen oder Ereignissen ist es möglich, verschiedene Szenarien zu erstellen und zu testen, die sich auf "Was wäre wenn"-Situationen konzentrieren.

Neue Datenquellen: Die Anwendungen von Digital Twins können durch Daten gespeist werden, die durch kontinuierliche Echtzeitüberwachung gewonnen werden.

Interoperabilität: Die Integration digitaler Technologien in der Industrie hat zugenommen und neue Standards für die Kommunikation durch IoT-Technologie definiert.

Visualisierung: Die Entwicklung der Datenvisualisierung hat das Verständnis und die Interpretation der Daten erleichtert. Es ist wichtig, daran zu denken, dass Virtual Reality (VR) und Augmented Reality (AR) vielversprechende Technologien sind, um die Datenvisualisierung noch weiter zu entwickeln.

Instrumentierung: Die Kosten für IoT-Sensoren sinken. Sie werden immer präziser, widerstandsfähiger, leistungsfähiger und kleiner.

Plattform: Derzeit ist der Zugang zu billigerer und neuester Technologie viel weiter verbreitet. Erhöhte Rechenleistung, Netzwerklösungen und Datenspeicheroptionen sind ebenfalls entscheidende Entwicklungen, die die Technologie des digitalen Zwillings ermöglichen.

Vorteile von Digital Twin für Unternehmen/Industriezweige:

Digital Twin hat einige Ähnlichkeiten mit anderen Komponenten von Industrie 4.0. Die Verbesserung der Maschinenproduktion und die Steigerung ihrer Effizienz können als die größte Gemeinsamkeit angesehen werden. Aufgrund ihrer Beschaffenheit bieten Digital Twin einen großen Vorteil. Sie verringern das Geschäftsrisiko, indem sie verschiedene Szenarien in einer digitalen Umgebung simulieren, wodurch Unternehmen teure Kosten vor der Inbetriebnahme der Maschinen vermeiden können. Die Unternehmen profitieren auch vom Schutz der Gesundheit und Sicherheit ihrer Mitarbeiter und ihrer Geschäftsumgebung. Die Technologie ist zuverlässig und zugänglich. Sie senkt die Wartungskosten, indem sie künftige Probleme und Ausfallzeiten im Voraus meldet.

Der zusätzliche Nutzen von Digital Twin:

Aus der Vergangenheit lernen: Rückverfolgung historischer Daten mit Schwerpunkt auf den Komponenten und der Leistung.

Sich der Gegenwart bewusst werden: Mit Echtzeitdaten ständig auf dem Laufenden bleiben.

Die Zukunft vorhersagen: Kombinieren Sie historische und Echtzeitdaten, um die zukünftigen Bedingungen des Objekts oder Systems vorherzusagen.

Die Beziehung zwischen Digital Twin und IoT:

In unserem letzten Blogbeitrag haben wir die IoT-Technologie erläutert und erklärt, warum sie ein Game Changer ist. Die Entwicklung der IoT-Technologie ist einer der Faktoren, die die Technologie des Digitalen Zwillings ermöglicht und auf das heutige exponentielle Niveau gebracht haben.

Die Konnektivität des Digital Twin wird durch IoT-Sensoren an physischen Objekten oder Systemen hergestellt, die Daten erfassen, integrieren und in eine digitale Umgebung übertragen, so dass eine digitale Version (Replik) erstellt werden kann.

Die IoT-Technologie minimiert den umfangreichen Arbeitsaufwand immens und auf autonome Weise. Digital Twin-Simulationen mit verschiedenen Szenarien umfassen nun weniger komplexe Objekte, was für Unternehmen von Vorteil ist. Darüber hinaus wird die IoT-Integration für maximale Effizienz oft durch Digital Twin optimiert. Es erleichtert den Konstrukteuren auch den Prozess, die notwendigen Maßnahmen im Voraus zu bestimmen, bevor die physische Version der Objekte oder Systeme gebaut wird.

Die Beziehung zwischen Digital Twin und vorausschauender Wartung:

In der realen Welt ist es kompliziert und kostspielig, eine Umgebung zu schaffen, um die Zuverlässigkeit und das Ausfallverhalten von Objekten oder Systemen zu testen. Die Digital Twin-Technologie beseitigt die Komplexität und die Kosten, die mit realen Anwendungen verbunden sind, um die Objekte oder Systeme in verschiedenen Szenarien zu testen, wie sie auf Bedingungen reagieren. Die Technologie kann auch für die Erstellung eines Algorithmus zur Fehlererkennung verwendet werden. Dadurch kann der künftige Gesundheitszustand der Objekte oder Systeme erkannt werden, und es können im Voraus Maßnahmen ergriffen werden, bevor es zu Ausfällen kommt.

Die einzigartige Digital Twin-Technologie von ANNEA:

Die Digital Twin, die auf der ANNEA-Plattform angezeigt werden, sind eine digitale Darstellung der physischen Windturbinen und ihrer Komponenten. Dabei handelt es sich weder um eine 3D-Darstellung der Anlage noch um eine einfache Datenvisualisierung als Überwachungslösung. Der ANNEA Digital Twin dient der Generierung von Vorhersagewerten zur Verbesserung der Betriebs- und Wartungsprozesse und der Leistungsoptimierung. Das ANNEA-Expertenteam richtet einen hybriden Digital Twin für jede Windkraftanlage und ihre Hauptkomponenten ein.

Durch die Anwendung der Digital Twin-Technologie bietet ANNEA eine Ausfallvorhersage und Leistungsoptimierung. Die technische Lösung von ANNEA nutzt eine Kombination verschiedener Modellierungstechniken, die modular auf Komponenten- und Unterkomponentenebene aufgebaut sind. Die Module umfassen datengesteuerte künstliche Intelligenz (KI), physikalische Modellierung und Modellierung des Normalverhaltens.

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Was kommt als nächstes?

In unserem nächsten Artikel werden wir uns mit Edge Computing beschäftigen, einer weiteren wichtigen Komponente von Industrie 4.0.

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