Digitaler Schatten
Echtzeit‑Datenabbild realer Systeme schafft Transparenz über Produktion, Energie‑ und Materialflüsse und legt Grundlage für Nachhaltigkeitsgewinne.
Stand:
Technologie-Check
Definition und Wirk-/Funktionsprinzip
Der digitale Schatten ist die digitale Abbildung von realen Prozessen, Maschinen-, Produkt- und Nutzungsdaten. Im Gegensatz zum digitalen Zwilling wird er jedoch nicht für Prognosen oder eine eigenständige Entscheidung genutzt. Als Datenquellen werden Sensoren, Maschinensteuerungen, Logistiksysteme aber auch Wartungsdaten vom physischen System in das digitale System überführt.
Die Daten werden in Echtzeit erfasst und bieten somit die Möglichkeit für Zustandsüberwachung, Predictiv Maintenance, Überwachung von Energieverbräuchen und Produktionsabläufen. Eine Rückkopplung zum physischen System gibt es nicht. Der digitale Schatten kann jedoch als Ausgangspunkt für den digitalen Zwilling genutzt werden.
SWOT-Analyse
Welche aktuellen Stärken und Schwächen hat die Technologie? Welche externen Entwicklungen (Chancen, Risiken) beeinflussen die Technologie? Gibt es Normen und Vorgaben?
Stärken
- Relativ geringe Investitions- und Betriebskosten, wenn Datenquellen vorhanden sind
- Schnelle Integration auch in Bestandssysteme
- Hohe Transparenz über verschiedene Aspekte der Produktionstätigkeiten, wie Energie- und Materialverbräuche
- Ausgangsbasis für Industrie 4.0, KI-Modelle und digitalen Zwilling
- Hoher technologischer Reifegrad
Schwächen
- Erstellung von Prognosen, Simulationen oder Entscheidungshilfen ist nicht Teil der Technologie
- Anschluss von Datenanalyse ist erforderlich, um größeren Nutzen zu erzeugen
- Abhängigkeit von der Datenqualität erzeugt zusätzlichen Aufwand
- Cybersecurity ist eine große Herausforderung
Chancen
- Erhöhung des Nutzens durch Erweiterung zum digitalen Zwilling, KI-Auswertungen oder Predictive Maintenance
- Gute Grundlage für Erfüllung regulatorischer Anforderungen, wie CSRD, digitaler Produktpass, Ökobilanzen
- Ausgangspunkt für Energie- und Ressourceneffizienz bei konsequenter Nutzung
- Als Einstieg für Digitalisierungstechnologien gut geeignet
Risiken
- Aufarbeitung der Daten ist zwingend erforderlich, um Nutzen aus der Technologie zu ziehen
- Qualität der Daten hat großen Einfluss auf den Nutzen
- Regulatorische Aspekte zur Qualität der Daten und Datensicherheit verschärfen sich zunehmend
- Abhängigkeit von Anbietern ist gegeben
- Datenstrukturen müssen Kontext widerspiegeln, da sonst Fehlinterpretationen vorkommen können
Erfolgsbeispiele
- In Baden-Württemberg umgesetzt: Festo richtet sein Engineering strategisch auf digitale und hybride Automatisierung aus, um pneumatische Systeme energieeffizienter, flexibler und zukunftsfähiger zu gestalten.
Zum Erfolgsbeispiel - In dem Artikel wurden zwei Unternehmen, die Robert Bosch GmbH und Diehl Controls mit dem Preis der "Fabrik des Jahres" ausgezeichnet, da sie ihre Unternehmen durch Einführung des digitalen Schattens weiterentwickelt haben.
Zum Erfolgsbeispiel
