Industrie 4.0 Interoperable Daten für den digitalen Zwilling: Industrie 4.0 weitergedacht

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Interoperable Daten nutzen: Die Visionen der Industrie 4.0 bündeln sich im digitalen Zwilling. Erste ­Anwendungsszenarien in Produktentwicklung und Produktion sind sehr ­vielversprechend. In Zukunft wird der externe Datenaustausch mit Kunden, ­Partnern und Lieferanten die Wertschöpfung weiter verbessern. Dazu dienen standardisierte Datenräume für die unternehmensübergreifende Datennutzung, die von den ­Unternehmen mit interoperablen Daten befüllt werden müssen. Die Software-Suite Simus Classmate von Simus Systems bietet dazu die richtige Werkzeugpalette.

Ein „digitaler Zwilling“ ist das digitale Abbild eines physischen Objekts und repräsentiert Bauteile, Baugruppen, Systeme oder sogar komplette Produkte wie Werkzeugmaschinen, Automobile oder Produktionsanlagen. Aufgebaut aus 3D-Daten lässt sich der digitale Zwilling betrachten, durchfliegen, mit Werkzeugen untersuchen und bei entsprechender Größe begehen. Mit jedem Bestandteil sind umfangreiche Daten verbunden, die unterschiedlichste ­Eigenschaften betreffen können. Aufbau, Austausch und Analyse von digitalen Zwillingen reizen die Grenzen der heutigen Werkzeuge aus, ebenso wie die Kompatibilität der Daten und die Durchlässigkeit von Schnittstellen. Deshalb beschränkt sich der Austausch oft auf einige wenige Eigenschaften eines Objekts, etwa Identität, Zustand und Ort. Dann spricht man von einem „digitalen Schatten“.

Wie funktioniert ein digitaler Zwilling?

Digitale Zwillinge bestehen aus komplexen Daten, deren Qualität für den Nutzen entscheidend ist. Diesen entfalten digitale Zwillinge meist im Zusammenspiel mit ihresgleichen. Lediglich während des Entwicklungsprozesses, in Design, Simulation und Optimierung, werden neben Baugruppen auch einzelne Modelle untersucht.

Damit dieses Zusammenspiel gelingt, müssen bereits die CAD-Modelle interoperabel aufgebaut sein. Vorgehensweise und Kriterien dazu werden von den Unternehmen in Konstruktionsrichtlinien verankert. Ein aktueller, geordneter und einheitlich aufgebauter Datenbestand ohne Dubletten ist dafür Voraussetzung. Software von Simus Systems eröffnet mehrere Wege und Ansatzpunkte, damit Unternehmen über interoperable ­Daten verfügen.

Höherer interner Nutzen durch interoperable Daten

Während der Produktentwicklung profitieren Produktionsplanung, Beschaffung und Logistik von den digitalen Abbildern. Qualitätsanalysen decken Verbesserungspotenziale auf, bevor das erste reale Produkt entstanden ist. Der Nutzen erstreckt sich über alle Phasen eines Produktlebenszyklus. So erhält der Service detailtiefe Produktnutzungs­daten, um mit After-Sales-Dienstleistungen die ­Zufriedenheit und Loyalität der Kundschaft zu verbessern.

In der vorausschauenden Wartung (Predictive Maintenance) der eigenen Maschinen werden virtuelle Abbilder genutzt. Hinzu kommen Mehrwerte, die Maschinenbauer ­ihren Kunden mit produktspezifischen Schalt­plänen, Produktionsparametern, ­Anleitungen oder automatisierten Webshops für Ersatzteile eröffnen.

Auch die Nachhaltigkeit von Produkten lässt sich mit digitalen Zwillingen verbessern: Das standardisierte und automatisierte Sammeln von Produktdaten zum ökologischen Fußabdruck oder zum Energieverbrauch vereinfacht die Umsetzung von Nachhaltigkeitsinitiativen und gesetzlichen Regularien, beispielsweise in Form eines digitalen Produktpasses (DPP).

Mehrwerte aus externer Nutzung

Hersteller werden über den DPP sukzessive verpflichtet, den CO2-Fußabdruck ihrer ­Produkte darzustellen. Das gelingt aber nur mit den relevanten Daten aus der Zulieferkette. Unternehmen können sich neue Umsatzquellen erschließen, indem sie ihre Daten mit anderen Marktpartnern teilen. Wer mit seinen Produktdaten tatsächliche Toleranzen, individuelle Messprotokolle oder gar komplette digitale Zwillinge liefern kann, erschließt Zusatznutzen, beispielsweise Self-Services zur Bestellung von Verschleißteilen oder Dienstleistungen. Doch ein reibungsloser Austausch externer Daten gelingt nur über standardisierte Formate, wie die Asset Administration Shell – kurz AAS oder deutsch digitale Verwaltungsschale, oder über dezen­trale Daten-Ökosysteme wie Manufacturing-X.

Digitale Datenstandards

Die im Juli 2023 von der Industrial Digital Twin Association e.V. (IDTA) veröffentlichte Version 3.0 der AAS beschreibt, wie Unter­nehmen praxisreife Verwaltungsschalen erstellen und strukturieren können. Eine Verwaltungsschale bietet eine konsequent standardisierte Strukturierung von Modellkomponenten und Schnittstellen. Damit stehen die Daten eines digitalen Zwillings auf interoperable Weise über den gesamten Lebenszyklus und entlang der Wertschöpfungskette standardisiert zur Verfügung. Jedes Asset lässt sich darüber identifizieren und ansprechen, um Informationen in einer einheitlichen Sprache abzugeben.

Die vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie über die Plattform Industrie 4.0 geförderte Initiative Manufacturing-X hat sich ein noch größeres Ziel gesetzt: Beteiligte aus Wirtschaft, Politik und Wissenschaft sollen den Datenraum Industrie 4.0 und die Transformation zu einer digital vernetzten ­Industrie in der ganzen Breite ermöglichen, sodass Unternehmen Daten über die gesamte Fertigungs- und Lieferkette nutzen können.

Interoperable Daten regelbasiert aufbereiten

Unternehmen, die von diesen Standards zum Datenaustausch profitieren wollen, müssen dazu ihre Datenbestände umfassend aufbereiten. Doch mit den herkömmlichen, manuellen Methoden wird dies nicht gelingen. ­Simus Systems bietet mit seiner Software-Suite Simus Classmate leistungs­fähige Werk­zeuge zur effizienten Bearbeitung umfangreicher Datenmengen nach veränderbaren Regeln. Die relevanten Daten aus den betroffenen Systemen werden zunächst nach Best-Practice-Regeln aufbereitet, sortiert und angereichert.

In Workshops mit den betroffenen Fachabteilungen des Kunden lassen sich die Ergebnisse überprüfen. Abweichungen und Fehler korrigiert man jedoch nicht über einzelne Datensätze, sondern über die zugrunde liegenden Aufbereitungsregeln. Danach kann der Aufbau von fehlerfreien und kommunikativen digitalen Zwillingen beginnen.

Data Governance zur Sicherung der Datenqualität

Doch eine einmalige Datenbereinigung genügt nicht: Die erreichte Datenqualität muss trotz steigender Menge und ständigen Veränderungen kontinuierlich auf einem hohen Niveau gehalten werden. Hat man dazu eine unternehmensweite Data Governance eingerichtet, fehlen meist die Methoden und Werkzeugen, um die Vielzahl komplexer Regeln durchzusetzen.

Simus Classmate setzt an mehreren Stellen an: Konstrukteure können sämtliche Daten in einer CAD-integrierten Benutzeroberfläche anhand von Vorschaubildern und geometrischer Ähnlichkeitssuche überprüfen. Auch Mitarbeiter ohne CAD-System, etwa im Einkauf oder der Arbeitsvorbereitung, nutzen die Software zum einfachen Auffinden einzelner Teile oder Produkte.

Darüber hinaus lässt sich ein Materialstamm-Antragsprozess für neue Teile implementieren. Anwender stellen einen Materialantrag, wenn sie ein gewünschtes Teil nicht im Bestand finden. Eine Stammdatenstelle begutachtet die Materialanträge. Dazu werden automatische Prozesse und Benachrichtigungen eingerichtet. Nach positiver Entscheidung lässt sich das Material über Simus Classmate automatisch in ERP-Systemen wie SAP anlegen. Dies gewährleistet, dass nur noch interoperable Daten in die relevanten Systeme gelangen können.

Der Autor Dr. Thomas Tosse ist Inhaber der Agentur Hightech Marketing mit Sitz in München.