Stammdaten in Produktion und Supply Chain mit digitalen Zwillingen optimal nutzen

Der folgende Beitrag ist ein Auszug aus der Quantics-Webinar-Reihe „21st Century Supply Chain Planning: Empowering Manufacturers“. In dieser Episode teilt Gregor Sablič von QLECTOR seine Erfahrungen und Einblicke zum Einsatz digitaler Zwillinge in Produktion und Supply Chain.

Was ist ein digitaler Zwilling und wie entsteht er?

Ein digitaler Zwilling ist das virtuelle Abbild eines physischen Objekts oder Prozesses. Er ermöglicht es, die Leistung von Maschinen, Anlagen, Gebäuden oder ganzen Produktionsprozessen zu überwachen, zu analysieren und gezielt zu optimieren. Dazu werden physische Anlagen beispielsweise über IoT-Sensoren mit digitalen Systemen vernetzt. Der daraus entstehende kontinuierliche Datenfluss – der sogenannte Digital Thread – bildet die Grundlage für den digitalen Zwilling.

Was sind die wichtigsten Merkmale eines digitalen Zwillings?

Die zentralen Merkmale eines digitalen Zwillings lassen sich wie folgt zusammenfassen:

• Konnektivität: Sie bildet die Grundlage für den kontinuierlichen Datenaustausch zwischen der physischen Welt und ihrem digitalen Abbild. Dadurch kann der aktuelle Zustand eines Produkts, einer Maschine oder eines Prozesses laufend digital erfasst werden.
• Homogenität: Relevante Informationen werden an einem zentralen Ort zusammengeführt. So entsteht eine möglichst vollständige und konsistente Datenbasis, die für mehr Transparenz sorgt.
• Anpassungsfähigkeit: Mithilfe von KI-Methoden kann der digitale Zwilling neue Informationen berücksichtigen, Simulationen anpassen und die zugrunde liegenden Modelle kontinuierlich weiterentwickeln.
• Digitale Historie: Der digitale Zwilling dient als digitales Gedächtnis und dokumentiert die operative Historie eines Produkts oder Systems. Dadurch lassen sich Fehler und Abweichungen analysieren und gezielte Verbesserungen ableiten.

Welche Auswirkungen haben digitale Zwillinge auf Fertigung und Supply Chain?

In der Fertigung können digitale Zwillinge beispielsweise dazu eingesetzt werden, neue Produktdesigns virtuell zu testen, bevor sie physisch umgesetzt werden. Über einzelne Produktionsprozesse hinaus lassen sich auch ganze Supply Chains digital abbilden. Dadurch entstehen detaillierte Einblicke in Logistikprozesse, Bestände und die Performance von Lieferanten.

So kann ein Netzwerk miteinander verbundener digitaler Zwillinge entstehen – vom Materialfluss innerhalb eines Werks bis hin zur Last-Mile-Zustellung und zum Service.

Im Folgenden konzentrieren wir uns zunächst auf die Prozesse innerhalb des Produktionswerks. Hier schaffen digitale Zwillinge mehr Transparenz, ermöglichen eine frühzeitige Erkennung potenzieller Probleme und können die operative Effizienz nachhaltig verbessern.

Das Problem

Betrachten wir die Situation in einer typischen Fabrik. Eine der zentralen Herausforderungen besteht darin, drei wesentliche Ressourcen optimal aufeinander abzustimmen:

• Maschinen: Physische Anlagen, Maschinen und Arbeitsplätze
• Materialien: Rohstoffe und Komponenten, die im Produktionsprozess verarbeitet werden
• Menschen: Mitarbeiter, die Produktionsprozesse steuern und Maschinen mit den notwendigen Materialien und Informationen versorgen

Ziel ist es, diese drei Faktoren möglichst präzise zu koordinieren, um eine hohe Produktionseffizienz bei gleichbleibender Produktqualität zu erreichen. Dafür sind eine sorgfältige Planung und kontinuierliche Überwachung erforderlich, damit bei Veränderungen im laufenden Betrieb schnell reagiert werden kann.

Herausforderungen in der Produktion

Jedes Produktionsunternehmen steht vor individuellen Herausforderungen. Dennoch gibt es einige wiederkehrende Problemstellungen, bei denen digitale Zwillinge einen Mehrwert schaffen können:

• Datengenauigkeit und Datenqualität: Unvollständige oder fehlerhafte Daten können den Informationsaustausch zwischen Abteilungen und Teams erschweren und zu falschen Entscheidungen führen.
• Diskrepanz zwischen Planung und Realität: Die theoretische Produktionsplanung entspricht nicht immer den tatsächlichen Bedingungen auf dem Shopfloor.
• Nicht digitalisiertes Expertenwissen: Wertvolles unternehmensspezifisches Wissen befindet sich häufig in den Köpfen einzelner Mitarbeiter und ist nicht systematisch digital erfasst. Die Folgen können ineffiziente Bestände, eine geringe Produktionsauslastung und längere Durchlaufzeiten sein.

"Our research shows that even though we have a lot of advanced industry 4.0 solutions present on the market, companies usually stop at this digitalization state - they only cover visibility, what is currently happening now."

Doch Transparenz allein reicht nicht aus. Unternehmen sollten auch verstehen, warum bestimmte Ereignisse auftreten, Entwicklungen frühzeitig erkennen und entsprechend darauf reagieren können. Genau hier setzen digitale Zwillinge und KI an: Sie ermöglichen tiefere Einblicke in Ursache-Wirkungs-Zusammenhänge, unterstützen vorausschauende Analysen und schaffen die Grundlage für automatisierte Reaktionen in der Produktion.

Obwohl diese Technologien bereits verfügbar sind, haben sie sich am Markt bislang noch nicht flächendeckend durchgesetzt.

Vorteile digitaler Zwillinge für das Stammdatenmanagement

Die Lösung QLECTOR LEAP optimiert Produktionsprozesse nach einem ähnlichen Prinzip wie die Routenplanung von Google Maps. Auf Basis historischer Daten und Echtzeitinformationen erstellt die Lösung digitale Zwillinge von Produktionslinien und berücksichtigt dabei auch die beteiligten Mitarbeiter und Ressourcen.

Durch eine dynamische Neuplanung kann sich das System flexibel an veränderte Anforderungen anpassen und die Produktion entsprechend neu ausrichten. Gleichzeitig helfen die Bereinigung von Stammdaten und eine höhere abteilungsübergreifende Transparenz dabei, Effizienz und Reaktionsfähigkeit zu steigern. Abweichungen lassen sich schneller erkennen und Informationen gezielter für Produktionsplanung, Beschaffung und Bestandssimulationen nutzen.

So entsteht eine skalierbare, datenbasierte Grundlage für ein agileres Produktionsmanagement.

Was möchten wir mit Prognosen auf Basis digitaler Zwillinge erreichen?

In der Produktion wird häufig erst reagiert, wenn ein Problem bereits aufgetreten ist – das sprichwörtliche „Feuerlöschen“. Digitale Zwillinge sollen dabei helfen, diesen reaktiven Ansatz durch eine vorausschauende Arbeitsweise zu ersetzen.

Mithilfe von Prognosen lassen sich potenzielle Ereignisse und Abweichungen erkennen, bevor sie die Produktion beeinträchtigen. Dadurch können Unternehmen Entscheidungen auf Basis erwarteter Entwicklungen wichtiger Kennzahlen treffen, noch bevor die eigentliche Produktion beginnt. Im Vergleich zu einer rein rückblickenden, beispielsweise wöchentlichen Analyse ermöglicht dies ein deutlich früheres Eingreifen.

Wie können digitale Zwillinge die operative Exzellenz in der Produktion verbessern?

Digitale Zwillinge können die operative Exzellenz verbessern, indem sie Prozesse auf dem Shopfloor simulieren und zukünftige Produktionsentwicklungen auf Basis historischer Daten prognostizieren. Dadurch entsteht mehr Transparenz über Produktionsabläufe, Bestände und mögliche Veränderungen.

Für Unternehmen mit mehreren Produktionsstandorten lässt sich dieser Ansatz auf werksübergreifende Prozesse ausweiten. Dabei können beispielsweise Transportzeiten und ausgelagerte Produktionsschritte berücksichtigt werden. Gleichzeitig lassen sich sowohl automatisierte als auch manuelle Arbeitsplätze modellieren und deren Zusammenspiel analysieren.

Enabling flexibility in model changes is crucial for establishing trust with clients, as it allows us to assess predictions derived from historical data and determine production quantities for specific shifts and operations based on selected plans.

Wo schaffen digitale Zwillinge konkreten Mehrwert?

Digitale Zwillinge ermöglichen es, Stammdaten mit der tatsächlichen Situation in der Produktion abzugleichen und unternehmensspezifisches Wissen digital abzubilden.

In seiner vollständigen Präsentation stellt Gregor verschiedene Anwendungsfälle und Erfolgsgeschichten von QLECTOR vor und zeigt, wie Prognosen mithilfe digitaler Zwillinge umgesetzt werden können. Aus diesen Beispielen ergeben sich einige übergreifende Potenziale.

Im Bereich Produktivität:

• Steigerung der Planerproduktivität um 50 %
• Zeitersparnis für Logistikmitarbeiter um 15 %
• Zeitersparnis für Teamkoordinatoren von einem Tag pro Woche
• Reduzierung der Fehlerquote
• Verkürzung der Produktionszeit an Montagelinien um 10 %
• Reduzierung organisatorisch bedingter Stillstandszeiten um 25 %
• Verbesserung der Anlagenauslastung um 8 %

Im Bereich Bestände und Lieferperformance:

• Reduzierung der Lagerbestände um 2,5 %
• Reduzierung des Work in Progress (WIP) um 20 %
• Steigerung der termingerechten Lieferung an Kunden um 30 %

In der vollständigen Präsentation erfahren Sie mehr über konkrete Anwendungsfälle und Erfolgsgeschichten sowie darüber, wie Prognosen auf Basis digitaler Zwillinge die operative Exzellenz in Produktionsunternehmen verbessern können.

Möchten Sie mehr über dieses Thema erfahren?

Dieser Beitrag gibt Ihnen einen ersten Einblick in eine Episode der Quantics-Webinar-Reihe „21st Century Supply Chain Planning: Empowering Manufacturers“.

Die vollständige Episode finden Sie auf dem YouTube-Kanal von Quantics. Dort geht Gregor unter anderem auf folgende Themen näher ein:

• Einführung in digitale Zwillinge in Produktion und Supply Chain
• Vorteile digitaler Zwillinge für das Stammdatenmanagement
• Praxisbeispiele und Erfolgsgeschichten mit QLECTOR LEAP
• Effizienz steigern und Kosten mithilfe digitaler Zwillinge reduzieren

Lernen Sie unsere Experten kennen: Gregor Sablič

Gregor Sablič ist Senior Engineering Expert und Head of Business Development bei QLECTOR, einem Unternehmen, das sich auf KI-Lösungen für die Fertigungsindustrie spezialisiert hat. Er arbeitet eng mit Kunden zusammen und begleitet sie bei der Weiterentwicklung ihrer Produktionsprozesse mit QLECTOR LEAP, einer KI-gestützten Softwarelösung für die Produktionssteuerung.

Zuvor war Gregor mehrere Jahre als Key Account Manager bei der SKF Group tätig. Seine langjährige Erfahrung in der Fertigungsindustrie und sein Fokus auf datenbasierte Entscheidungsprozesse ermöglichen ihm einen umfassenden Blick darauf, wie Produktions- und Supply-Chain-Daten für bessere Geschäftsentscheidungen genutzt werden können – insbesondere im Zusammenhang mit dem Potenzial digitaler Zwillinge.

FAQ

1. Was ist der Unterschied zwischen einem digitalen Zwilling und einer Simulation?

Eine Simulation bildet ab, wie sich ein Prozess oder System unter bestimmten Bedingungen verhalten könnte. Ein digitaler Zwilling geht einen Schritt weiter: Er verbindet das virtuelle Modell durch einen kontinuierlichen Datenfluss mit dem realen Produktionsprozess. Dadurch kann er aktuelle Veränderungen abbilden, historische Betriebsdaten berücksichtigen und fortlaufende Analysen und Prognosen ermöglichen. Kurz gesagt: Eine Simulation untersucht mögliche Szenarien, während ein digitaler Zwilling die reale Produktion kontinuierlich abbildet und aus ihr lernt.

2. Wie unterscheidet sich ein digitaler Zwilling von einem klassischen ERP-System?

Ein ERP-System verwaltet strukturierte Unternehmensdaten wie Aufträge, Bestände und Stammdaten, bildet jedoch nicht kontinuierlich ab, was tatsächlich in der Produktion geschieht. Ein digitaler Zwilling verknüpft physische Ressourcen wie Maschinen, Materialien und Produktionsprozesse mit ihrem digitalen Abbild. Dadurch können Produktionsunternehmen ihre Planungsannahmen mit der operativen Realität vergleichen. Beide Systeme ergänzen sich – ähnlich wie ERP-Daten und eine spezialisierte Lösung für die Produktionsplanung gemeinsam eine fundiertere Planung ermöglichen.

3. Sind digitale Zwillinge nur für große Produktionsunternehmen mit mehreren Standorten sinnvoll?

Nein. Auch innerhalb eines einzelnen Produktionsstandorts können digitale Zwillinge einen erheblichen Mehrwert schaffen, indem sie die Transparenz über Maschinen, Materialien, Mitarbeiter und Produktionsabläufe erhöhen. Bei Unternehmen mit mehreren Werken lässt sich dieser Ansatz erweitern, um beispielsweise standortübergreifende Prozesse, Transportzeiten und ausgelagerte Produktionsschritte abzubilden. In beiden Fällen geht es darum, die Lücke zwischen Planung und tatsächlichem Produktionsgeschehen zu schließen und Abläufe effizienter zu gestalten.

4. Wie lange dauert die Implementierung eines digitalen Zwillings für eine Produktionslinie?

Dafür gibt es keinen allgemeingültigen Zeitrahmen. Der Aufwand hängt stark von der Komplexität der Produktionsumgebung sowie der Qualität und Verfügbarkeit der Daten ab. Digitale Zwillinge benötigen zuverlässige Stammdaten und eine gute Vernetzung zwischen physischen Anlagen und digitalen Systemen. Unvollständige oder inkonsistente Daten müssen daher häufig zunächst bereinigt und vereinheitlicht werden. Je besser die Produktionsdaten vernetzt und je zuverlässiger sie sind, desto besser sind die Voraussetzungen für einen leistungsfähigen digitalen Zwilling.

5. Ersetzt ein digitaler Zwilling die menschliche Kontrolle in der Produktion?

Nein. Ein digitaler Zwilling ersetzt den Menschen nicht, sondern unterstützt ihn bei fundierteren und vorausschauenden Entscheidungen. Anstatt erst auf Probleme zu reagieren, nachdem sie aufgetreten sind, können Teams mithilfe von Prognosen potenzielle Störungen frühzeitig erkennen und Maßnahmen ergreifen, bevor die Produktion beeinträchtigt wird. Der digitale Zwilling liefert Transparenz, Simulationen und Prognosen – die Entscheidung darüber, wie darauf reagiert wird, bleibt beim Menschen.