Digital Twins: Fünf Mythen und was sie wirklich können

Keyfacts:

Mehr als 3D-Modelle – Digital Twins nutzen Echtzeit-Daten und KI zur Prozessoptimierung.

Für alle Unternehmen – Dank Cloud-Technologie sind sie auch für kleine Firmen nutzbar.

Praxiseinblicke zu Digital Twins in großen Infrastruktur- und Industrieprojekten beim KPMG Zukunftsgipfel am 9. April.

Digital Twins verändern die Industrie grundlegend. Sie sind weit mehr als nur digitale Abbilder physischer Modelle und spielen eine zentrale Rolle im „Digital First“-Ansatz. In diesem Beitrag möchte ich Missverständnisse aufklären und zeigen, wie Digital Twins Unternehmen dabei helfen, Prozesse zu optimieren und neue Potenziale zu erschließen.

I. Mythos: Digital Twins sind einfach nur 3D-Modelle

Realität:
Viele sehen den Digital Twin nur als visuelle und digitale Nachbildung eines physischen Objekts wie ein Hochregal, eine Produktionsanlage oder ein Auto, doch er bietet weit mehr. Er steigert die Leistungsfähigkeit herkömmlicher Simulationen, indem er Echtzeit-Daten mit den physischen Eigenschaften von Objekten wie Gewicht, Größe und den Auswirkungen der physikalischen Gesetze wie Schwerkraft kombiniert. Mithilfe von KI ermöglicht er präzise Analysen, die das Verhalten vorhersagen und Prozesse optimieren. Die Einsparungen in Zeit und Kosten sowohl in der Entwicklung als auch später in Produktion sind dabei enorm.

II. Mythos: Nur große Unternehmen können Digital Twins nutzen

Realität:
Auch kleinere Unternehmen können mittlerweile von Digital Twins profitieren. Dank Cloud-Technologien und modularer Software sind diese zunehmend erschwinglich und flexibel einsetzbar. So lassen sich beispielsweise digitale Abbilder von Warenlagern innerhalb weniger Wochen erstellen, um Prozesse gezielt zu analysieren und zu optimieren.

III. Mythos: Ein Digital Twin ersetzt physische Tests komplett

Realität:
Digital Twins verringern signifikant den Bedarf an physischen Tests, können sie aber nicht vollständig ersetzen. Aspekte wie Materialermüdung oder extreme Umwelteinflüsse sollten weiterhin in der realen Welt geprüft werden. Dennoch ermöglichen synthetisch erzeugte Daten, KI-Systeme und Datenintegration von Sensorik innerhalb eines Digital Twins effizienter zu testen und zu trainieren. Dadurch lassen sich Früherkennungs- und Messsysteme schneller optimieren und Fehlverhalten reduzieren.

IV. Mythos: Digital Twins funktionieren nur in der Industrie

Realität:
Nicht nur Maschinenbauer oder Autohersteller setzen Digital Twins ein – sie finden auch Anwendung im Gesundheitswesen, in der Städteplanung, bei Immobilien, im Einzelhandel und sogar beim Sport. Zum Beispiel können digitale Patientenzwillinge personalisierte Medizin ermöglichen. Die Anwendungsgebiete für Digital Twins sind breit und entwickeln sich rasant weiter.

V. Mythos: Digital Twins sind statisch und ändern sich nicht

Realität:
Ein echter Digital Twin ist dynamisch. Er entwickelt sich mit neuen Daten, Simulationen und KI-Analysen weiter. Die besten Digital Twins lernen mit der Zeit und werden immer genauer und intelligenter.