Digitale Zwillinge: Definition, Funktionsweise und Einsatzmöglichkeiten

1. Was ist ein digitaler Zwilling?
2. Wie funktioniert ein digitaler Zwilling?
3. Welche Arten von digitalen Zwillingen gibt es?
4. Wo werden digitale Zwillinge eingesetzt?
5. Welche Vorteile bieten digitale Zwillinge?
6. Welche Herausforderungen und Risiken gibt es?
7. Wie lassen sich digitale Zwillinge in bestehende IT-Systeme integrieren?
8. Welche Rolle spielen KI, IoT und Simulation?
9. Zukunft digitaler Zwillinge
10. FAQ

Was ist ein digitaler Zwilling?

Ein digitaler Zwilling ist ein digitales Abbild eines realen oder geplanten Objekts, Prozesses oder Systems.

Dabei kann der Umfang sehr unterschiedlich sein. Ein digitaler Zwilling kann eine einzelne Maschine darstellen, eine Produktionsanlage, ein Gebäude, ein Verkehrsnetz oder sogar komplexe organisatorische Strukturen.

Entscheidend ist weniger die grafische Darstellung als die Verbindung zwischen Modell und relevanten Daten.

Ein Beispiel: Sensoren einer Produktionsanlage erfassen Temperatur, Laufzeiten, Energieverbrauch oder Verschleiß. Diese Informationen fließen in den digitalen Zwilling ein. Dort lassen sie sich gemeinsam auswerten und mit historischen Daten oder Sollwerten vergleichen.

So entsteht ein Modell, das nicht nur zeigt, wie ein System aufgebaut ist, sondern zunehmend auch, wie es sich tatsächlich verhält.

Wie funktioniert ein digitaler Zwilling?

Die Funktionsweise lässt sich vereinfacht als Kreislauf darstellen:

Daten erfassen → übertragen → zusammenführen → digitales Modell aktualisieren → analysieren und simulieren → Erkenntnisse zurück in die reale Welt übertragen

Am Anfang stehen Daten aus der realen Umgebung. Sie können beispielsweise von Sensoren, Maschinen, Fachanwendungen, ERP-Systemen, geografischen Informationssystemen oder anderen Datenquellen stammen.

Anschließend werden diese Informationen zusammengeführt und dem digitalen Modell zugeordnet.

Ein digitaler Zwilling einer Maschine kann dadurch beispielsweise erkennen, dass sich Temperatur, Vibration oder Energieverbrauch gegenüber dem üblichen Betriebszustand verändern. Analyseverfahren können die Abweichung bewerten und Hinweise auf einen möglichen Wartungsbedarf liefern.

Bei komplexeren Zwillingen geht es nicht nur um die Beobachtung des aktuellen Zustands. Unterschiedliche Szenarien können virtuell durchgespielt werden: Was passiert mit einem Verkehrsnetz, wenn eine Straße gesperrt wird? Wie verändert sich ein Produktionsprozess bei einer anderen Auslastung? Welche Auswirkungen hat eine Entscheidung auf nachgelagerte Prozesse?

Damit wird der digitale Zwilling zunehmend zu einer Umgebung für Analyse, Simulation und vorausschauende Steuerung.

Eine wichtige Grundlage dafür ist eine geeignete Datenarchitektur. Daten müssen aus unterschiedlichen Quellen zusammengeführt, strukturiert und in ausreichender Qualität verfügbar sein. Themen wie Data & Analytics sind deshalb eng mit digitalen Zwillingen verbunden.

Welche Arten von digitalen Zwillingen gibt es?

Digitale Zwillinge lassen sich danach unterscheiden, welchen Ausschnitt der Realität sie abbilden.

Komponenten- oder Produktzwillinge

Sie bilden einzelne Produkte oder Komponenten ab. Dazu gehören beispielsweise Motoren, Maschinenbauteile oder technische Geräte. Betriebs- und Zustandsdaten helfen dabei, Nutzung, Verschleiß und Wartungsbedarf zu beurteilen.

Anlagen- und Systemzwillinge

Mehrere Komponenten werden zu einem gemeinsamen Modell verbunden. So lassen sich beispielsweise Produktionsanlagen, Gebäude, Energienetze oder andere technische Systeme betrachten.

Prozesszwillinge

Hier steht nicht ein einzelnes physisches Objekt im Mittelpunkt, sondern ein Ablauf. Prozesszwillinge bilden beispielsweise Produktions-, Logistik- oder Verwaltungsprozesse und deren Abhängigkeiten ab.

Infrastruktur- und Umgebungszwillinge

Auch Straßen, Versorgungsnetze, Städte, Wälder oder andere räumliche Systeme können digital modelliert werden. Geodaten, Sensorinformationen und weitere Datenquellen ergeben dabei ein fortlaufend aktualisiertes Gesamtbild.

Organisationszwillinge

Das Prinzip lässt sich noch weiter übertragen. Ein sogenannter Corporate Twin verbindet beispielsweise Prozesse, Systeme, Daten und Abhängigkeiten einer Organisation. Entscheidungen lassen sich dadurch zunächst in einem digitalen Modell untersuchen, bevor sie in der Realität umgesetzt werden. Mehr zu diesem Ansatz zeigt Materna im Beitrag „Corporate Twins: Der Flugsimulator für den CEO von morgen“.

Die Grenzen zwischen diesen Arten sind fließend. Ein umfassender digitaler Zwilling kann mehrere Ebenen miteinander verbinden.

Wo werden digitale Zwillinge eingesetzt?

Digitale Zwillinge kommen überall dort infrage, wo komplexe Systeme verstanden, überwacht oder verändert werden müssen.

Industrie und Produktion

Maschinen und Produktionsanlagen lassen sich kontinuierlich überwachen. Auffällige Betriebszustände können früh erkannt und Wartungsmaßnahmen besser geplant werden. Digitale Zwillinge sind deshalb eng mit Predictive Maintenance und datengetriebener Produktion verbunden.

Im Manufacturing-Umfeld können neben Maschinen auch Materialflüsse, Produktionsstätten oder Lieferketten betrachtet werden.

Wartung und Kundenservice

Ein digitaler Zwilling kann Informationen zu Zustand, Nutzung, Softwarestand oder Wartung eines Produkts bündeln. Serviceteams erhalten dadurch ein umfassenderes Bild und können Fehler schneller eingrenzen.

Ein solches Szenario beschreibt Materna beispielsweise beim Einsatz eines digitalen Zwillings im Support.

Energie und kritische Infrastruktur

Bei Netzen und anderen Infrastrukturen können digitale Zwillinge Zustandsinformationen zusammenführen und Veränderungen sichtbar machen. Simulationen helfen dabei, mögliche Engpässe oder Risiken frühzeitig zu untersuchen.

Gebäude und Städte

Gebäude, Verkehrswege und urbane Infrastrukturen können ebenfalls digital abgebildet werden. Verkehrsströme, Energieverbrauch oder Veränderungen der Umgebung lassen sich dadurch gemeinsam analysieren.

Umwelt und Forstwirtschaft

Auch natürliche Systeme können als digitale Zwillinge betrachtet werden. Im Projekt Waldplanung 4.0 entsteht beispielsweise ein digitales Abbild des bayerischen Staatswaldes, das Informationen über Lage, Zusammensetzung und Zustand der Vegetation zusammenführt.

Welche Vorteile bieten digitale Zwillinge?

Der zentrale Vorteil liegt darin, Informationen nicht isoliert zu betrachten.

Ein digitaler Zwilling bringt Daten, Zusammenhänge und Abhängigkeiten in einem gemeinsamen Modell zusammen.

Dadurch lassen sich unter anderem:

• Zustände kontinuierlich überwachen,
• Veränderungen und Abweichungen früher erkennen,
• Wartungsbedarf besser vorhersagen,
• Szenarien ohne Eingriff in das reale System testen,
• Prozesse und Ressourceneinsatz optimieren,
• Entscheidungen auf eine breitere Datenbasis stellen und
• neue datenbasierte Services entwickeln.

Besonders interessant wird der Ansatz bei komplexen Systemen. Je mehr Abhängigkeiten bestehen, desto schwieriger ist es, die Folgen einer Veränderung allein anhand einzelner Kennzahlen abzuschätzen.

Simulationen können diese Zusammenhänge sichtbar machen.

Ein digitaler Zwilling trifft dabei nicht zwangsläufig selbst Entscheidungen. Er schafft zunächst ein Modell, mit dessen Hilfe Menschen oder nachgelagerte Systeme bessere Entscheidungen treffen können.

Welche Herausforderungen und Risiken gibt es?

Ein digitaler Zwilling ist nur so belastbar wie die Daten und Modelle, auf denen er basiert.

Datenqualität

Fehlende, veraltete oder widersprüchliche Informationen können dazu führen, dass das digitale Modell nicht mehr ausreichend mit der Realität übereinstimmt.

Integration

Relevante Informationen liegen häufig verteilt in Maschinen, Datenbanken, Cloud-Diensten, Fachanwendungen oder älteren Bestandssystemen. Diese Quellen müssen technisch und semantisch miteinander verbunden werden.

Modellkomplexität

Nicht jede Eigenschaft eines realen Systems lässt sich sinnvoll digital darstellen. Organisationen müssen deshalb entscheiden, welche Daten und Zusammenhänge für den jeweiligen Anwendungsfall tatsächlich relevant sind.

IT-Sicherheit

Je stärker ein digitaler Zwilling mit realen Systemen verbunden ist, desto wichtiger werden Zugriffsschutz, sichere Schnittstellen und nachvollziehbare Berechtigungen.

Datenschutz

Bei Zwillingen von Gebäuden, Arbeitsplätzen, Mobilitätssystemen oder organisatorischen Prozessen können auch personenbezogene Daten eine Rolle spielen. Datenschutz sollte deshalb bereits bei der Konzeption berücksichtigt werden.

Abhängigkeit vom Modell

Auch ein sehr detaillierter digitaler Zwilling bleibt ein Modell. Simulationsergebnisse sind keine sichere Vorhersage der Zukunft. Annahmen, Datenqualität und Modellgrenzen müssen deshalb nachvollziehbar bleiben.

Wie lassen sich digitale Zwillinge in bestehende IT-Systeme integrieren?

Digitale Zwillinge entstehen selten als vollständig unabhängige Systeme.

In der Regel verbinden sie bereits vorhandene Datenquellen und Anwendungen.

Dafür sind mehrere Ebenen relevant.

Datenquellen

Sensoren, Maschinen, IoT-Geräte, Datenbanken, ERP-Systeme, Fachverfahren oder externe Datenquellen liefern Informationen über den realen Zustand.

Schnittstellen

APIs, standardisierte Datenmodelle und Integrationsplattformen sorgen dafür, dass Informationen zwischen unterschiedlichen Systemen ausgetauscht werden können.

Datenplattform

Eine gemeinsame Datenbasis hilft dabei, Informationen zu speichern, zu harmonisieren und für Analyse und Simulation bereitzustellen.

Modell und Simulation

Hier werden Daten in einen fachlichen Zusammenhang gebracht. Je nach Anwendungsfall kommen physikalische Modelle, Prozessmodelle, statistische Methoden oder KI-basierte Verfahren zum Einsatz.

Visualisierung und Anwendungen

Dashboards, 3D-Modelle, Karten oder Fachanwendungen stellen die Ergebnisse für Nutzerinnen und Nutzer bereit.

Dabei muss ein digitaler Zwilling nicht zwangsläufig alle Daten an einem zentralen Ort speichern. Entscheidend ist, dass benötigte Informationen kontrolliert miteinander verbunden werden können.

Gerade bei umfangreichen Datenlandschaften spielen deshalb interoperable Datenplattformen und klar definierte Datenmodelle eine zentrale Rolle.

Welche Rolle spielen KI, IoT und Simulation?

Digitale Zwillinge sind weniger eine einzelne Technologie als das Zusammenspiel verschiedener Technologien.

Internet of Things

IoT-Geräte und Sensoren bilden häufig die Verbindung zur physischen Welt. Sie liefern Informationen über Temperatur, Position, Bewegung, Auslastung, Energieverbrauch oder andere Zustände.

Ohne diese Verbindung wäre ein digitaler Zwilling in vielen Anwendungsfällen lediglich ein statisches Modell.

Künstliche Intelligenz

KI kann große Datenmengen analysieren, Muster erkennen und Prognosen erstellen. Dadurch lassen sich beispielsweise ungewöhnliche Zustände identifizieren oder mögliche Ausfälle prognostizieren.

Materna verbindet Künstliche Intelligenz unter anderem mit digitalen Zwillingen, Analyse- und Prognosesystemen sowie der vorausschauenden Steuerung von Infrastrukturen.

Simulation

Simulation beantwortet die Frage: Was passiert, wenn sich etwas verändert?

Dafür wird nicht die reale Maschine, Infrastruktur oder Organisation verändert, sondern zunächst ihr digitales Modell.

So können verschiedene Varianten verglichen werden, bevor eine Maßnahme tatsächlich umgesetzt wird.

KI und Simulation erfüllen dabei unterschiedliche Aufgaben. KI erkennt beispielsweise Muster in vorhandenen Daten. Simulation untersucht mögliche Zustände unter bestimmten Annahmen. In modernen digitalen Zwillingen können beide Ansätze miteinander kombiniert werden.

Zukunft digitaler Zwillinge

Digitale Zwillinge dürften sich von der digitalen Darstellung einzelner Objekte zunehmend zu vernetzten Modellen komplexer Systeme entwickeln.

Heute konzentrieren sich viele Anwendungen auf Maschinen, Anlagen oder klar abgegrenzte Infrastrukturen.

Künftig können unterschiedliche Zwillinge stärker miteinander verbunden werden. Ein Produktionszwilling könnte beispielsweise Informationen aus Lieferketten, Energieversorgung und Logistik berücksichtigen. Ein urbaner Zwilling könnte Verkehr, Gebäude, Energie und Umweltinformationen gemeinsam betrachten.

Parallel verändert KI die Möglichkeiten solcher Modelle.

KI kann Zusammenhänge in sehr großen Datenbeständen erkennen, Prognosen erstellen und mögliche Handlungsoptionen bewerten. Dadurch entwickelt sich der digitale Zwilling von einer Darstellung der Realität stärker zu einem Instrument, mit dem zukünftige Entwicklungen untersucht werden können.

Auch der Anwendungsbereich erweitert sich. Digitale Zwillinge bilden längst nicht mehr ausschließlich physische Maschinen ab. Mit Corporate Twins wird das Konzept beispielsweise auf ganze Organisationen übertragen. Prozesse, IT-Systeme, Ressourcen und Abhängigkeiten werden zu einem Modell verbunden, mit dem Auswirkungen strategischer Entscheidungen simuliert werden können.

Eine weitere Entwicklung betrifft die Verbindung mit automatisierten Systemen und KI-Agenten. Ein digitaler Zwilling kann den aktuellen Zustand eines Systems bereitstellen und mögliche Folgen einer Handlung simulieren. Ein Agent könnte auf dieser Grundlage Maßnahmen vorbereiten oder innerhalb definierter Grenzen selbst ausführen.

Damit wächst allerdings auch die Bedeutung von Kontrolle.

Je stärker digitale Modelle für Prognosen, Entscheidungen und automatisierte Steuerung eingesetzt werden, desto wichtiger wird die Frage, wie zuverlässig das digitale Abbild die Realität tatsächlich repräsentiert.

Die Zukunft digitaler Zwillinge hängt deshalb nicht nur von detaillierteren Modellen und mehr Daten ab. Entscheidend wird sein, Datenqualität, Interoperabilität, Sicherheit und Verantwortlichkeiten genauso konsequent weiterzuentwickeln wie die eigentliche Technologie.