Collaborativer Digitaler Zwilling in Wertschöpfungsnetzwerken (Co-TWIN)

Problemstellung
Charakteristisch für den Maschinen- und Anlagenbau in Deutschland sind dezentral organisierte, mittelständisch geprägte Produktions- und Zulieferernetzwerke. Industrie 4.0-Technologien können hier zu Wettbewerbsvorteilen beitragen, indem sie die Zusammenarbeit in diesen Wertschöpfungsnetzwerken effizient gestalten. Dazu zählt der Ansatz eines Digitalen Zwillings, der als digitale Abbildung von Maschinen anlagenbezogene Daten in nutzbarer Form sammelt, aufbereitet und präsentiert. Aktuelle Lösungen zielen jedoch vor allem auf die Betriebsphase einer Anlage. Die vorgelagerten Phasen und die Integration des Wertschöpfungsnetzwerkes inklusive der Kunden wurden bisher kaum berücksichtigt.

Ziel
Das Forschungsprojekt Co-TWIN greift die Grundidee des Digitalen Zwillings auf und erweitert ihn zu einem ganzheitlichen Ansatz, der die Kollaboration in und zwischen Unternehmen sowie im gesamten Lebenszyklus von Anlagen unterstützt. Dazu wird eine reale oder geplante Anlage von mehreren untereinander digital verknüpften Betrachtungsebenen, sogenannten Sichten, repräsentiert und mittels Augmented Reality-Technologie visualisiert.

Vorgehensweise
Die verschiedenen Sichten geben Auskunft über die verbauten Komponenten, anlagenbezogene Betriebsdaten, beteiligte Partner (Zulieferer, Kunden) und damit verbundene Dienstleistungen. Zudem wird eine Wissensbasis erarbeitet, die beliebige Wechsel und Kombinationen der Sichten und dadurch auch den Einsatz in unterschiedlichen Anwendungsfällen ermöglicht. So kann der kollaborative Digitale Zwilling etwa im Vertriebsprozess eines Anlagenbauers die Planung mit dem Kunden unterstützen, indem zuerst mit der Komponentensicht die Anlage virtuell aufgebaut, visualisiert und mit der Datensicht simuliert wird. Mit der Netzwerksicht wird dann der potenzielle Zulieferer identifiziert und die Lieferbedingungen, wie beispielsweise Termine und Kosten, abgeleitet.

Ergebnisse und Anwendungspotenzial
Co-TWIN legt die technische und methodische Basis für eine allgemein gültige, übertragbare Referenzlösung des kollaborativen Digitalen Zwillings. Die Ergebnisse werden bereits während der Projektlaufzeit in konkreten betrieblichen Szenarien erprobt. Des Weiteren ist die Ableitung innovativer datengetriebener Geschäftsmodelle vorgesehen. Dabei werden auch Produktivitätssteigerungspotenziale identifiziert und in der Ausgestaltung sowie Erprobung berücksichtigt. Mittel- bis langfristig strebt das Konsortium eine Nutzung der entwickelten Lösungen für weitere Unternehmen im Maschinen- und Anlagenbau sowie in verwandten Branchen, wie z. B. dem Fahrzeugbau, an.

• BHS Corrugated Maschinen- und Anlagenbau GmbH
• chemmedia AG
• HHL gemeinnützige GmbH
• N+P Informationssysteme GmbH
• Schmale Maschinenbau GmbH
• SITEC Industrietechnologie GmbH
• Technische Universität Chemnitz
• up2parts GmbH