In Intralogistik, Produktion und Maschinenbau haben sich digitale Zwillinge als zukunftsweisendes Werkzeug etabliert. Sie versprechen zahlreiche Vorteile und heben Optimierungspotenziale in der Auftragsabwicklung. Was aber verbirgt sich hinter dem Modebegriff, wo kommen „digital twins“ zum Einsatz und was bringt Echtzeitlokalisierung im Lagerbetrieb?
Marktveränderungen im großen Stil bewegen produzierende Unternehmen und die Logistikbranche: Kunden erwarten eine immer schnellere Zustellung auf kleinem ökologischem Fuß in komplexer werdenden globalen Lieferketten. Lösungen offenbaren sich im technologischen Fortschritt: IoT, KI und autonome Flurförderzeuge versprechen optimierte Workflows im globalen Marktgeschehen. Ihre Integration im Lager geht mit zahlreichen Herausforderungen einher, angefangen beim ausfallsicheren Betrieb über Datensicherheit bis hin zur Frage nach dem Return of Invest (ROI). Digitale Zwillinge sind in diesem Zusammenhang in aller Munde und dienen als Plattform zur Integration prozessoptimierender Technologien. Sie ermöglichen die Simulation und Optimierung von virtuellen Prozessen, bevor sie im Lager implementiert werden. Was genau aber verbirgt sich hinter diesen digitalen Zwillingen?
Definition: Was ist ein „digital twin“?
Der digitale Zwilling (engl. digital twin) ist die virtuelle Nachbildung eines physischen Objekts, Systems oder Prozesses. Diese digitale Repräsentation ermöglicht es, Daten zu sammeln, zu analysieren und zu simulieren, um das reale Pendant besser zu verstehen, zu optimieren und vorherzusagen. Der digitale Zwilling wird durch Sensoren (beispielsweise Positions- und Abstandssensoren, Temperatursensoren, optische Sensoren, Gas- und Chemiesensoren oder Kraft- und Drucksensoren) und andere Datenquellen mit Daten versorgt, die den Zustand, die Arbeitsbedingungen oder den Standort des physischen Objekts reflektieren. Damit ist er eine mächtige Methode zur virtuellen Abbildung von physischen Welten, um tiefgreifende Einblicke zu gewinnen, die Entscheidungsfindung zu verbessern und Prozesse zu optimieren.
Beispiele: „digital twins“ in Produktion, Maschinenbau und Logistik
Digitale Zwillinge bestehen aus einem physischen Objekt, das im virtuellen Modell abgebildet wird. Es simuliert das physische Objekt und bildet es nach. Voraussetzung dafür sind Daten (Big Data). Je mehr Daten und je aktueller diese sind, desto aussagekräftiger sind die Vorhersagen des digitalen Zwillings. Echtzeitdaten sind dabei unerlässlich in der automatisierten Fabrik, etwa im Lager beim Einsatz autonomer Flurförderzeuge oder von Robotern. Weiterer zentraler Bestandteil sind Netzwerke und Kommunikationsprotokolle, die den Datenaustausch zwischen dem physischen Objekt und dem virtuellen Modell ermöglichen. Dabei gibt es verschiedene Arten von digitalen Zwillingen, die sich in Komplexität, Detailtiefe sowie Datenquellen und Interaktionsmöglichkeiten je nach den spezifischen Anforderung im Einsatzbereich unterscheiden:
Best Practice: ELA Container führt digitalen Zwilling für transparente Lagerprozesse ein
ELA Container ist ein weltweit agierendes Unternehmen für mobile Raum- und Gebäudelösungen aus Containern. Die aufwändige manuelle Lagerverwaltung im 50.000 Container umfassenden Mietpark sollte einer Lösung weichen, welche eine vollständige Transparenz über den Lagerbestand bei automatisierten Buchungen mithilfe von Echtzeit-Lokalisierungen (3D-Positionsdaten) bietet. Mit dem Warehouse Execution System von IdentPro entschied man sich für ein vollständig suchfreies Lager. Es wurde für eine zukunftssichere Signalübertragung von WLAN auf LTE umgestellt. Die Flurförderzeuge wurden mit LiDAR-Sensoren zur zentimeter- und sekundengenauen Erfassung der Umgebung sowie aller Bewegungen ausgestattet. Softwaremodule für die Erstellung des digitalen Zwillings in Echtzeit, Visualisierung und 3D-Staplerleitsystem wurden aufgesetzt. So konnte man die Verladezeit von 2h auf 10 Minuten senken und erzielte einen ROI von unter 15 Monaten. Auswertungen der Echtzeit-Lagerdaten führen sukzessive weiter zu Lager- und Wegstreckenoptimierungen.
Nutzen: Transparenz, optimierte Prozesse, solide Entscheidungsfindung
Virtuelle Zwillinge ermöglichen eine Echtzeitüberwachung aller Bewegungen im Lager. Durch die virtuelle Simulation des Lagers können Unternehmen optimale Wege für die Platzierung von Waren-, Pick- und Packprozessen sowie den Einsatz von Automatisierungstechnologien bestimmen. Die Analyse des Materialflusses innerhalb des Lagers oder zwischen verschiedenen Standorten ermöglicht die Identifikation optimaler Transportrouten, die Koordination von Flurförderzeugen für eine größtmögliche Auslastung oder effizientere Kommissionier- und Sortierprozesse.
Auch in der Wartung und im Anlagenmanagement verrichten digitale Zwillinge ihren Dienst: Durch die Echtzeit-Datenüberwachung kann der Zustand von Lagerautomatisierungssystemen vorhergesagt und Wartungsbedarfe frühzeitig erkannt werden. So lassen sich ungeplante Ausfallzeiten signifikant reduzieren. Sicherheits- und Qualitätsmanagementszenarien können ebenso durchgespielt werden wie die optimale Ressourcennutzung zum Erreichen der ökologischen Nachhaltigkeitsziele.
Digitale Zwillinge bieten Sichtbarkeit über die gesamte Lieferkette hinweg und damit auch über das Lager hinaus: Verzögerungen können frühzeitig erkannt und ihnen gegengesteuert werden. So unterstützen digitale Zwillinge auch die Zusammenarbeit mit Lieferanten und Logistikdienstleistern. Simulationen helfen darüber hinaus, fundierte Entscheidungen zu treffen, bevor Investitionen für eine Erweiterung der Lagerkapazitäten oder die Einführung neuer Technologien getätigt werden.
Das bringt der digitale Zwilling in Echtzeit von IdentPro in Ihrem Lager:
Ausblick: Digitale Zwillinge in einer vernetzten Welt
Digitale Zwillinge sind die Grundlage für komplett vernetzte und autonome Lager mit einer umfassenden Nutzung von IoT und KI. Sie sind bereits heute ein wesentlicher Bestandteil in modernen produzierenden Unternehmen und der Intralogistik. Wo große Player schon einen Wissensvorsprung gegenüber kleineren Marktteilnehmern mit weniger Ressourcen haben, ist das tatsächliche Optimierungspotenzial noch längst nicht ausgeschöpft. Dabei bewegt sich die Branche auf eine Lagerführung zu, die durch vernetzte digitale Zwillinge und autonomen, aber auch zukünftig bemannten Flurförderzeugen gesteuert wird. Denn sowohl Wettbewerbsdruck als auch die steigenden Kundenerwartungen erhöhen den Bedarf an optimierten transparenten Logistikprozessen. Durch KI, maschinelles Lernen und Echtzeitdatenanalysen werden digitale Zwillinge dabei zunehmend leistungsfähiger. Vernetzte und synchronisierte digitale Zwillinge über Unternehmensgrenzen hinweg versprechen zunehmend effizientere Lieferketten. Sinkende Implementierungskosten durch technologischen Fortschritt und gezielte Förderprogramme werden dabei die Entwicklung eines Standards und die zunehmende Implementierung virtueller Zwillinge in den nächsten Jahren weiter beschleunigen.
Next Step: In sieben Schritten zum digitalen Zwilling
Bedarfsanalyse und Zielsetzung
Machbarkeitsstudie und Pilotprojekt
Dateninfrastruktur und Integration
Technologieauswahl und Partner
Implementierung und Schulung
Überwachung und Optimierung
Skalierung und Weiterentwicklung
Wiki: Digitaler Zwilling
Augmented Reality (Erweiterte Realität): Eine Technologie, die digitale Informationen in die reale Welt einbettet. Sie kann genutzt werden, um Daten und Visualisierungen des digitalen Zwillings in der physischen Umgebung anzuzeigen.
Big Data: Die große Menge an strukturierten und unstrukturierten Daten, die gesammelt werden. Digitale Zwillinge erfordern oft die Verarbeitung und Analyse von Big Data, um präzise Modelle und Vorhersagen zu ermöglichen.
Cloud Computing: Die Bereitstellung von Rechenressourcen über das Internet. Cloud-Dienste werden häufig genutzt, um Daten zu speichern, zu verarbeiten und auf digitale Zwillinge zuzugreifen.
Cyber-physisches System (CPS): Eine Kombination aus computergestützten Elementen und physischen Prozessen, die eng miteinander verbunden sind und sich gegenseitig beeinflussen. Digitale Zwillinge sind oft Teil von CPS.
Digital Thread: Eine durchgängige digitale Darstellung von Informationen über den gesamten Lebenszyklus eines Produkts oder Systems, welcher die Verbindung zwischen Design, Produktion, Betrieb und Wartung ermöglicht.
Digital Twin (Digitaler Zwilling): Die virtuelle Darstellung eines physischen Objekts, Prozesses oder Systems, die es ermöglicht, das Verhalten und die Leistung in Echtzeit zu überwachen, zu analysieren und zu simulieren.
Edge Computing: Die Verarbeitung von Daten nahe der Quelle, wo sie erzeugt werden (z.B. in einem Lager oder einer Fabrik), um Latenz zu reduzieren und die Echtzeitverarbeitung zu verbessern.
Internet of Things (IoT): Ein Netzwerk von physischen Geräten, Fahrzeugen, Gebäuden und anderen Gegenständen, die mit Sensoren, Software, Elektronik und Konnektivität ausgestattet sind, um Daten zu sammeln und auszutauschen.
Machine Learning (Maschinelles Lernen) und Künstliche Intelligenz (KI): Technologien, die es dem digitalen Zwilling ermöglichen, aus Daten zu lernen, Muster zu erkennen und Entscheidungen zu treffen, um Prozesse zu verbessern oder zu automatisieren.
Simulation und Modellierung: Der Prozess der Erstellung von Modellen, die das Verhalten eines realen Objekts oder Systems nachbilden. Diese Modelle werden oft für Vorhersagen, Analysen und Tests verwendet.
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