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TechnikDigitaler Zwilling

Doppel­gänger für die virtu­elle Probe­fahrt

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Uwe Küll

Uwe Küll

freier Journalist

Im Internet der Dinge (IoT) wachsen digitale und reale Welt zusammen. Sie verschmelzen im digitalen Zwilling. Was haben Autobauer und -fahrer davon?

05. Februar 2018

Bis 2020 wird es weltweit 20 Milliarden IoT-Endpunkte geben, etwa viereinhalb Milliarden davon in Europa. Das prognosti­zieren die Berater von Deloitte in ihrem aktuellen Bericht „Grenzenlos vernetzt – Smarte Digitali­sie­rung durch IoT, Digital Twins und die Supra-Plattform“. Um mit diesen Objekten zu interagieren und ihre Daten effektiv zu nutzen, kommen Digitale Zwillinge zum Einsatz.

Diese virtuellen Kopien von vernetzten Dingen repräsen­tieren einzelne Komponenten, wie etwa das Steuerungs­modul eines autonomen oder eines kompletten Fahrzeugs oder auch die Anlage, auf der es produziert wird. In jedem Fall werden sie nach Einschät­zung von Milan Sallaba, Partner und Leiter Technology Sector bei Deloitte, die digitale Transfor­ma­tion entschei­dend beeinflussen. Er sagt: „Ein anschauli­ches Beispiel eines digitalen Zwillings im Alltagsleben der Verbraucher ist eine virtuelle Probefahrt. Dieser Service wird vermutlich schon 2018 zum Angebot von Automobil­her­stel­lern gehören.“ Dabei könnten Fahrmanöver im Grenzbereich simuliert werden, die im Alltagsver­kehr nicht oder nur mit beträcht­li­chen Risiken möglich sind.

Der Nutzen beginnt bei der Entstehung

Doch der Nutzen des digitalen Zwillings beginnt bereits viel früher, wie Tobias Bellmann vom Deutschen Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR), erklärt. Bellmann, Leiter des Systems and Control Innovation Labs am DLR, verfolgt mit seinem Team das Konzept des so genannten physikali­schen digitalen Zwillings. Davon, sagt Bellmann, können Unternehmen bereits während der Entstehung profitieren, zum Beispiel durch Machbarkeits­stu­dien, virtuelle Produkte oder virtuelle Inbetrieb­nahme.

Dazu schließt man beispiels­weise das physikali­sche Modell eines Fahrzeugs an die parallel entwickelte Steuersoft­ware an und testet, wie das Modell auf die Befehle reagiert. Fehler, die im Echtbetrieb Schäden und dadurch entstehende Verzögerungen bedeuten würden, können bereits im Vorfeld der Produktion korrigiert werden. Denn anhand der physikali­schen Modelle im digitalen Zwilling können Entwickler mechanische Kräfte berücksich­tigen oder Prozesse modellieren, bei denen mehrere Systeme miteinander interagieren.

Physikali­sche Modelle spielen die Hauptrolle

Ist das Produkt dann auf dem Markt, beginnt für den digitalen Zwilling eine neue Lebensphase. Daten über die individu­elle Art der Nutzung, Informationen über den Zustand der einzelnen Komponenten, Umgebungs­tem­pe­ratur und Luftfeuch­tig­keit, Beschaffen­heit eingesetzter Werkzeuge, Verbrauchs­ma­te­ria­lien, Werkstoffe etc. sind hilfreich, um den Zustand jedes einzelnen Objekts proaktiv zu steuern. In diesem Zusammen­hang sprechen IoT-Experten viel von neuen Geschäfts­mo­dellen und Predictive Maintenance.

Konkret bedeutet das: Wartungs­in­ter­valle können individuell angepasst werden, um Qualität und Wirtschaft­lich­keit des Betriebs zu verbessern. Bei Fahrzeugen ebenso wie bei Fertigungs­ro­bo­tern, Lackierstraßen oder Waschanlagen. Darüber hinaus können sie helfen, künftige Generationen des Produkts zu optimieren. Dabei spielt das physikali­sche Modell, das Struktur in die IoT-Daten bringt, eine entschei­dende Rolle. Bellmann erklärt: „Wenn Unternehmen beispiels­weise Reibungs­kräfte an bestimmten Komponenten messen, bekommen sie durch das Physikmo­dell auch eine physikali­sche Bedeutung in Form von Wärmeent­wick­lung und Abrieb. Auf Basis dieser Informationen lassen sich beispiels­weise detaillierte Aussagen zur Haltbarkeit von einzelnen Teilen machen, und modellba­siert Parameter beobachten, für die kein eigener Sensor vorhanden ist.

Bei einem Roboter in der Automobil­fer­ti­gung zeigt sich eine weitere Anwendung: Wenn alle Kennlinien und Massen eines Produktes bekannt sind, kann damit nicht nur der Energiever­brauch berechnet werden. Vielmehr lassen sich auf Basis des physikali­schen Modells Regelungen aufbauen, um die Präzision des Systems zu steigern, beispiels­weise, indem die Vibrationen in einem Roboterarm reduziert werden. Damit steigen Prozessge­schwin­dig­keit und Qualität in der Produktion.

Simulation schont Ressourcen und Nerven

Die Funktion des physikali­schen digitalen Zwillings in der Praxis veranschau­licht Bellmann am Beispiel eines vom DLR entwickelten Versuchs­fahr­zeugs: „Unser ROboMObil bietet Herstellern von Fahrzeug­teilen die Möglichkeit, beispiels­weise Steuerungs­al­go­rithmen für ABS-Systeme oder autonomes Fahren zu testen.“ Allerdings sind Tests unter normalen Bedingungen nicht bei jedem Wetter möglich. Deshalb gibt es einen digitalen Zwilling, der die Antriebs­sys­teme, die Steuerge­räte des Fahrzeugs und den Rad-Boden-Kontakt abbildet.

Bei einer virtuellen Testfahrt läuft die komplette Steuerelek­tronik wie bei einer Fahrt auf der Straße, aber sie kommuniziert mit einem digitalen Modell des Gesamtfahr­zeugs. Dabei werden auch Roll- und Luftwider­stände berücksich­tigt. „Das ist virtuelle Inbetrieb­nahme in Reinkultur“, sagt Bellmann. So kann man virtuelle Konzepte innovativer Systeme für Antrieb, Bremsen, Lenkung oder Fahrwerk ausführlich testen, bevor sie auf der Straße zum Einsatz kommen. Das spart Entwicklungs­kosten und beschleu­nigt die Modellein­füh­rung. Und wenn Autokäufer das Fahrverhalten in Grenzsitua­tionen künftig mit dem digitalen Zwilling im Autohaus testen, schont das nicht nur die Umwelt, sondern auch die Nerven des Verkäufers.