Die Zielsetzung definiert die Eigenschaften und Fähigkeiten, die der digitale Zwilling besitzen sollte und bestimmt auch, auf welche Daten dieser zurückgreifen können muss. Der digitale Zwilling kann allerdings nicht isoliert betrachtet werden. Vielmehr stellt er einen Zusammenschluss vieler digitaler Zwillinge dar. So können für die Anlage, das Produkt selbst oder auch den Produktionsablauf einzelne digitale Abbilder existieren, die getrennt als digitale Zwillinge bezeichnet werden können. Die Berührungspunkte dieser Zwillinge müssen definiert und die Systeme so ausgelegt werden, dass ein Datentransfer möglich ist. Zudem muss die Hierarchie der Systeme zueinander festgesetzt werden. Die Simulationen können auch dafür genutzt werden, um Daten zu sammeln, die bspw. aufgrund von fehlenden physikalischen Sensoren nicht verfügbar wären, um so die Prozesssicherheit zu erhöhen. [Pfeiffer, B.-M. et al. (2020)]

Für die Erstellung eines solchen digitalen Zwillings müssen zunächst die dafür notwendigen Informationen gesammelt werden. Diese fließen anschließend in ein Verfahrensfließbild ein, das als Grundlage für das Anlagenplanungstool dient. Hier werden die für einen sicheren und effizienten Anlagenbetrieb notwendigen Aktoren und Messsensoren für relevante Betriebsparameter festgelegt. [Pfeiffer, B.-M. et al. (2020)]

Einheitliche Datengrundlage

Wichtig für die Erstellung eines digitalen Anlagenabbilds ist eine einheitliche Datengrundlage. Diese verhindert Übertragungsfehler und Nachfragen, welche ansonsten viel Zeit und Energie kosten. Zudem würde die standortübergreifende Korrektur von Daten eine Menge Zeit in Anspruch nehmen, sofern der Fehler noch vor einem Stillstand der Anlage entdeckt würde. Des Weiteren muss ein Ort geschaffen werden, an dem die Daten zur Verfügung gestellt werden können. Hierfür eignen sich Cloudlösungen am besten, denn die Erfassung der Daten in der Cloud kann erst einmal unabhängig von den Aktivitäten der Kooperationspartnerinnen und -partner erfolgen. Die cloudbasierte Datenerfassung muss dabei so aufbereitet sein, dass die genutzten Softwaresysteme die Daten auch verarbeiten können. Zudem müssen die notwendigen Informationen vollständig vorliegen. Das kann für einzelne Unternehmen bedeuten, dass Anlagendokumente zunächst digital erfasst werden müssen. Dieser vorgelagerte Prozess kann jedoch auch als Chance zur Erhöhung des eigenen digitalen Reifegrads verstanden werden. Je mehr Daten digital ausgetauscht werden können, umso weniger physische Treffen zur Absprache der Vorgehensweise sind notwendig. Das Auswechseln der Daten sollte dabei schrittweise umgesetzt werden. So können im ersten Schritt die Betriebsdaten ausgetauscht werden, um anschließend um die Wartung, Dokumentation, Planung etc. erweitert zu werden. [Kouwer, H. und Gracés, E. (2018)]

Soft-Sensoren

Ein weiteres Einsatzgebiet von Simulationen ist ihre Verwendung als Soft-Sensoren. Hierbei handelt es sich um Simulationen, die die Eigenschaften von Hard-Sensoren, also physischen Sensoren, nachahmen. Da physische Sensoren nicht überall verfügbar sind bzw. nicht an jedem Ort eingesetzt werden können (z. B. wenn die Umgebungstemperaturen zu hoch sind), ist es insolchen Fällen möglich, auf ihre Simulationen zurückzugreifen. Die Simulationstools werden mit den Eingangs- und Ausgangsdaten des aktuellen wie auch vergangenen Prozesses versorgt. Das Tool errechnet anschließend, welches Ergebnis ein Sensor im laufenden Prozess liefern würde, und gibt dieses zurück. Auf diese Weise wird die Prozesssicherheit insbesondere für solche Bereiche erhöht, die bisher weniger gut überprüfbar waren und  unter Rückgriff auf Erfahrungswissen gesteuert wurden. So lässt sich schließlich ein verbessertes Prozessverständnis erreichen, das als Grundlage für Steuerung und Verbesserung dienen und so Energie und Material einsparen kann. [Pfeiffer, B.-M. et al. (2020)]

Literatur:

Kouwer, H. und Gracés, E. (2018): Chemie 4.0: digitale Transformation der Engineering-Prozesse [online]. Chemietechnik, 14.05.2018 [abgerufen am: 01.02.2021].

Pfeiffer, B.-M.; Bozek, E.; Oppelt, M. und Kempf, J. (2020): Digitale Zwillinge und Prozessmodellierung – wie Sie davon profitieren können [online]. PROCESS, 15.01.2020 [abgerufen am: 27.11.2020].