Digital Twin
Physische Anlagen digital abbilden und simulieren.
Der Digital Twin verknüpft Konstruktions-, Betriebs- und Wartungsdaten zu einem virtuellen Abbild. Simulationen zeigen Auswirkungen von Parameterveränderungen und Belastungen.
- Höhere Effizienz
- Bessere Planung
- Kostensenkung
Entwicklungszeit
Wartungskosten
Amortisation
Anlagenverfügbarkeit
Berechnet aus kürzeren Entwicklungszyklen, geringerem Prototyping-Aufwand und optimierter Instandhaltung.
- 01
Datenintegration
Daten aus ERP, MES und weiteren Quellen für Digital Twin zusammenführen.
- 02
Datenqualität
Daten bereinigen, harmonisieren und auf Plausibilität prüfen.
- 03
Modellentwicklung
Digital Twin-Modell auf historischen Daten trainieren und validieren.
- 04
Pilot
Digital Twin in einem Bereich erproben und Feedback einholen.
- 05
Rollout
Lösung skalieren und in operative Prozesse integrieren.
Schritte
Datenquellen
Stakeholder
Vom ersten Datenzugriff bis zum produktiven Betrieb – jeder Schritt liefert ein greifbares Zwischenergebnis.
Maschinendaten
Zustand, Parameter und Produktionszähler.
Produktdaten
Stücklisten, Varianten und Lebensläufe.
Wartungsdaten
Störungen, Wartungen und Ersatzteilverbrauch.
Sensordaten
IoT- und Prozesssensoren in Echtzeit.
ERP-Daten
Stammdaten und Transaktionsdaten aus dem ERP.
Dokumente
Lastenhefte, Angebote, Verträge und Berichte.
Entwicklung
Nutzt Daten für Produkt- und Prozessverbesserungen.
Instandhaltung
Plant Wartungen und Ersatzteile gezielt.
Produktionsleiter
Nutzt Erkenntnisse direkt im Tagesgeschäft.
IT
Baut auf einer skalierbaren und sicheren Dateninfrastruktur.
Höhere Effizienz
Bessere Planung
Kostensenkung
Mehr Innovation
Höhere Verfügbarkeit
Mit sauberer Dateninfrastruktur wird dieser Use-Case schneller, günstiger und stabiler.
Zentrale Datenplattform
Echtzeit-Datenintegration
Skalierbare Analyse-Pipelines
Wiederverwendbare Datenprodukte
Digital Twin
Modelle können in Simulationen weiterverwendet werden.
Predictive Maintenance
Sensordaten liefern Verschleißindikatoren.
Predictive Quality
Gleiche Daten zeigen Qualitätsabweichungen.
Lakehouse-Architektur
Ein zentrales Lakehouse ersetzt den Wildwuchs aus Data Warehouse, Data Lake und Excel-Exporten.
Datenintegration aus ERP & MES
ERP- und MES-Daten automatisiert zusammenführen statt manuell zu exportieren und abzugleichen.
Streaming & Echtzeitdaten
Statt täglicher Batch-Läufe stehen relevante Kennzahlen in Sekunden zur Verfügung.