Simulation Der Digitale Zwilling als Baustein von Industrie 4.0

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Basiert die Produktentwicklung auf Model-Based Design, ist ein digitaler Zwilling unausweichlich. Wer ihn dann tatsächlich als Zwilling des Produkts über den gesamten Lebenszyklus einsetzt, kann in Kombination mit Echtzeitdaten sinnvolle Anwendungen entwickeln.

• Digitale Zwillinge können ein Abbild einer einzelnen Komponente, aber auch einer ganzen Maschine oder Anlage sein. Je nach Einsatz kann dabei das Modell dahinter sehr in die Tiefe gehen oder nur Teile des Produktes umfassen.

• Immer mehr vernetzte Geräte und Anlagen liefern Echtzeitdaten. Dadurch steigt auch das Potenzial für den digitalen Zwilling: Er liefert Informationen und kann Systeme optimieren.

• Beispielhaft werden Anwendungen aus unterschiedlichen Bereichen vorgestellt, die zeigen, wie ein digitaler Zwilling mithilfe von Machine Learning zum Einsparen von Energie beiträgt oder tatsächliche Anomalien oder Störungen im System erkennt.

Unter einem digitalen Zwilling versteht man in der Regel ein dynamisches, virtuelles Abbild eines physikalischen Systems im Betrieb; das kann sowohl eine einzelne Komponente und ein Gerät sein als auch ganze Maschinen oder komplette Stromnetze. Er kann durch Simulation ausgeführt werden und enthält Daten über den aktuellen und vergangenen Zustand eines Geräts, einer Maschine oder einer Anlage.

Je nach Verwendungszweck geht der digitale Zwilling unterschiedlich stark ins Detail: das kann ein vereinfachtes Datenmodell oder auch ein vollständiges Multi-Domain-Modell sein, das die mechanischen, elektrischen, elektronischen, hydraulischen oder anderen Komponenten der realen Anlage umfasst. Die Modellierungsansätze reichen dabei von rein datenbasierten Methoden bis hin zu physikalischen Modellen oder auch einer Kombination von beiden.

Model-Based Design führt zu digitalen Zwillingen

Obwohl das Konzept der Modellierung nicht neu ist, bietet die zunehmende Integration von Sensoren, Embedded Systemen und Kommunikationsschnittstellen in Smart Devices in der Fertigung das Potenzial, mit digitalen Zwillingen industrielle Anlagen und die auf ihnen produzierten Produkte während ihres gesamten Lebenszyklus zu begleiten. Während die Anlage Daten in Echtzeit produziert, verwandelt der digitale Zwilling diese Daten in aussagekräftige Informationen und macht sie so zu einem Treiber für die Industrie 4.0.

Die Entwicklung auf Basis von Model-Based Design führt zwangsläufig zur Entstehung eines Simulationsmodells – und damit eines digitalen Zwillings. Der grösste Vorteil von Model-Based Design ist ein schneller Designprozess mit umfassenden Test- und Validierungsmöglichkeiten. Ingenieure profitieren davon, dass sie die virtuelle Repräsentation unter einer Vielzahl von Bedingungen simulieren können, um zu sehen, wie sie sich verhält. Solche Simulationen können parallelisiert werden, was Zeit spart und eine höhere Testabdeckung auch ohne Hardware ermöglicht. Die Modelle, die während des Designs verwendet werden, dienen als Basis für den digitalen Zwilling.

Anwendung 1: Betriebsoptimierung

Der weitaus grösste Teil der laufenden Aufwendungen für Gebäude entfällt auf die Energie, die zum Heizen oder Kühlen aufgewendet wird. Ein Beispiel für digitale Zwillinge, wie sie bereits heute eingesetzt werden, sind HLK-Anlagen (Anlagen für Heizung, Lüftung und Klimatechnik), die in grossen Gebäuden betrieben werden. Ein digitaler Zwilling wird auf der Gebäudeleittechnik ausgeführt und bildet die übergeordnete Steuerung für die HLK. Jede Ineffizienz in der HLK und ihrer Regelstrategie verursacht unnötige Kosten. Dem kann entgegengewirkt werden, indem die Gebäudeleittechnik mit einem Cloud-Service verbunden wird und die vom digitalen Zwilling erzeugten Daten für Optimierungen mittels Machine Learning verwendet werden. Um diese Analyse weiter zu verbessern, können Daten über variable Energiepreise und sogar die Wettervorhersage in die Optimierung einfliessen. Der Energieverbrauch der HLK kann dabei um bis zu 25 % gesenkt werden.

Anwendung 2: Leistungsmanagement

Elektrische Stromnetze unterliegen einer grossen Varianz des zu liefernden Stroms, beispielsweise basierend auf Tages-, Wochen- oder Jahreszeiten und weiteren Faktoren wie Wetter und Verfügbarkeit erneuerbarer Energien. Wenn nicht genügend Energiereserven vorhanden sind, kann es zu Stromausfällen kommen. Andererseits ist das Vorhalten ungenutzter Energiereserven ebenfalls teuer und erhöht zusätzlich den Gesamtstrompreis an den Börsen. Eine fundierte Entscheidung bezüglich sinnvoller Energiereserven kann durch den Einsatz von digitalen Zwillingen zur Simulation von What-if-Szenarien erheblich verbessert werden.

Der Ausgangspunkt für diese Art der Optimierung sind die Aufzeichnung von Frequenzmessungen am Stromnetz. Eine Frequenz von 60 Hz in den USA oder 50 Hz in Europa wird nur so lange aufrechterhalten, wie sich Angebot und Nachfrage ausgleichen. Ein Anstieg der Frequenz bedeutet, dass das Angebot höher ist als die Nachfrage, niedrigere Frequenzen wiederum zeigen, dass mehr Leistung erforderlich ist, um die Nachfrage zu decken. Durch die Einspeisung dieser Daten in ein Simulationsmodell und den Vergleich der Ergebnisse mit der tatsächlichen Systemreaktion wird die Reservebewertung kontinuierlich kalibriert und verbessert.

Dabei bedarf es mehrerer Hundert dieser Simulationen, um sicherzustellen, dass alle Eventualitäten untersucht wurden. Durch die Verwendung von Parallel Computing und digitalen Zwillingen des Stromnetzes sind Energieversorger in der Lage, ihre Energiereserveberechnungen bis hinunter zu einem 30-Minuten-Takt zu aktualisieren und unnötige Kosten, aber auch Stromausfälle zu vermeiden.

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