Digitaler ZwillingDigitaler Zwilling: virtuelle Sensoren liefern genauere Daten | chombosan
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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.