Digitaler Zwilling vs. Simulation

Wichtigste Erkenntnisse

• Eine Simulation beantwortet eine konkret definierte technische Fragestellung und endet danach, während ein digitaler Zwilling über Live-Messdaten dauerhaft mit einer bestimmten Anlage verknüpft bleibt.
• Eine Live-Datenverbindung, eine benannte Einheit und eine fortlaufende Abgleichung unterscheiden ein Twin-Modell selbst von dem detailliertesten Offline-Modell.
• Twins machen sich nur dann bezahlt, wenn ein einzelnes Asset von ausreichender Bedeutung ist, um den Aufwand für eine dauerhafte Dateninfrastruktur und die Pflege des Modells zu rechtfertigen.

Eine Simulation beantwortet eine Frage, die Sie einmal stellen, während ein digitaler Zwilling diese Frage so lange beantwortet, wie die physische Anlage in Betrieb ist.

Dieser eine Unterschied klärt den Großteil der Verwirrung zwischen den beiden Begriffen und legt den Grundstein für die anschließende Budgetdiskussion. Simulation ist eine Methode. Man erstellt ein Modell, lässt es anhand eines Szenarios laufen, wertet das Ergebnis aus und beendet den Vorgang. Ein digitaler Zwilling ist eine dauerhafte Instanz dieses Modells, die über eine Live-Datenverbindung mit einem bestimmten hardware verknüpft ist und während des Betriebs des „ hardware “ stets auf dem neuesten Stand gehalten wird. Mit der Verwirrung geht auch Geld einher, denn der Markt für Simulations-Digital-Twins soll bis 2034 ein Volumen von 379 Milliarden US-Dollar erreichen – gegenüber 35 Milliarden US-Dollar im Jahr 2024.

Die richtige Abgrenzung ist wichtig, da beide unterschiedliche Kosten verursachen. Eine Simulationsstudie endet mit der Unterzeichnung des Berichts. Ein Digital Twin hingegen bedeutet eine dauerhafte Verpflichtung zur Datenpflege, zur Modellwartung und zur Validierung anhand ständig eintreffender Messdaten. Teams, die einen Digital Twin als eine ausgefeiltere Simulationsform betrachten, erhalten am Ende ein veraltetes Modell, das fälschlicherweise als „live“ bezeichnet wird – und das ist eine kostspielige Art, sich zu irren.

Was eine Simulation innerhalb eines technischen Arbeitsablaufs tatsächlich bewirkt

Bei einer Simulation wird ein Systemmodell durch ein definiertes Szenario geführt, um eine konkret umrissene Frage zu beantworten – in der Regel, bevor eine „ hardware “ existiert oder einem Risiko ausgesetzt wird. Die Simulation hat einen Anfang, ein Ende, von Ihnen festgelegte Annahmen und ein Ergebnis, das Sie mit einer Anforderung abgleichen. Nach Abschluss der Simulation bleiben keine Verbindungen bestehen.

Nehmen wir einen Traktionswechselrichter, der für den Einbau in ein erstes Fahrzeug vorgesehen ist. Das Team führt Tausende von Regelungsfällen in einem geschlossenen Regelkreis anhand eines Anlagenmodells durch und variiert dabei Temperatur, Ladezustand der Batterie und Fehlerzeitpunkte, bis das Regel software us Bedingungen übersteht, denen kein Prototyp sicher ausgesetzt werden könnte. Auch „ Hardware-in-the-Loop“-Prüfstände gehören hierher, da der Regler echt ist und die Anlage modelliert wird.

Der Mehrwert ergibt sich aus Fragen, die man kostengünstig stellen kann. Man kann an einem Nachmittag hundertmal einen Phasen-Erdungsfehler simulieren, ohne einen Stapel zu beschädigen, und dann auf die Millisekunde genau zurückspulen, in der der Stromregler die Kontrolle verlor. Was man dabei nicht erhält, sind Aussagen über ein bestimmtes Gerät im Feld.

Was ein digitaler Zwilling gegenüber einem eigenständigen Modell zusätzlich bietet

Ein digitaler Zwilling ist ein Modell einer bestimmten physischen Anlage, das anhand von Messdaten mit dieser Einheit synchronisiert wird, sodass sein Zustand im Laufe der Zeit den hardware widerspiegelt. Die zugrunde liegende Modellierung ist gewöhnliche Simulationsarbeit. Was ihn zu einem Zwilling macht, ist die Verknüpfung mit einer Seriennummer und die Verpflichtung, stets auf dem neuesten Stand zu bleiben.

Ein Windkraftanlagen-Zwillingsmodell verdeutlicht diesen Wandel. Sobald alle paar Sekunden Daten zu Gondelschwingungen, Anstellwinkel und Generatorstromfluss erfasst werden, beschreibt das Antriebsstrangmodell nicht mehr Windkraftanlagen im Allgemeinen, sondern konkret die Anlage 41 in Reihe 3. Die Betreiber nutzen es, um die Ermüdung des Getriebes abzuschätzen, die von keinem Sensor direkt erfasst wird.

Die Persistenz ist der Punkt, an dem die technischen Kosten anfallen. Durch „ Sensor-und Datenfusion “-Abweichungen, Firmware-Updates und den Austausch von Komponenten muss der digitale Zwilling eine Kalibrierungsroutine durchlaufen, um das Modell wieder an die Messwerte anzupassen. Die Teams bei OPAL-RT beobachten dies, wenn ein Echtzeitmodell, das die Abnahme Tests en bestanden hat, ein Jahr später neu abgestimmt werden muss. Ein digitaler Zwilling, der nicht abgeglichen wird, ist nichts anderes als eine veraltete Simulation mit einem Dashboard darüber.

Wo sich Digital Twin und Simulation in der Praxis tatsächlich unterscheiden

Der Hauptunterschied zwischen einem digitalen Zwilling und einer Simulation besteht in der Echtzeit-Datenverbindung zu einer physischen Anlage. Eine Simulation ist ein begrenztes Experiment an einem generischen Modell. Ein Zwilling ist eine permanente Darstellung einer bestimmten Einheit, die anhand von Messwerten aktualisiert wird und daran gemessen wird, wie genau sie diese Einheit nachbildet.

„Der Hauptunterschied zwischen einem digitalen Zwilling und einer Simulation besteht in der Echtzeit-Datenverbindung zu einer physischen Anlage.“

Grenzfälle sind der Grund für Diskussionen in den Teams. Eine Anlage, die mit aufgezeichneten Felddaten gespeist wird, sieht wie ein Twin aus, bleibt aber eine Simulation, da die Wiedergabe feststeht und nicht an eine Live-Einheit gebunden ist. Werden diese Daten kontinuierlich von einem benannten Asset gestreamt, hat man die Grenze überschritten. Der entscheidende Faktor ist dabei nicht die Genauigkeit, da auch grobe Twins täglich im Produktionsbetrieb eingesetzt werden.

Die Wahl zwischen einer Simulationsstudie und einem Live-Digital-Twin

Entscheiden Sie sich für eine Simulation, wenn die Frage geklärt ist. Entscheiden Sie sich für einen Zwilling, wenn der Einsatzwert wichtiger ist als die Antwort. Programme, die eine Konstruktionsentscheidung, ein Zertifizierungsergebnis oder eine Regelungsoptimierung erfordern, erhalten durch die Simulation alles, was sie benötigen. Betriebsabläufe, die Konsequenzen für eine Einheit im Feld haben, rechtfertigen den zusätzlichen Aufwand.

Netzbetreiber legen die Berechnung übersichtlich dar. Entwickler in den Vereinigten Staaten planen, im Jahr 2026 eine Leistung von 86 GW im Großmaßstab hinzuzufügen, wobei Solarenergie und Batteriespeicher 51 % bzw. 28 % dieser Gesamtleistung ausmachen. Leistungselektronik in dieser Größenordnung verändert innerhalb von Millisekunden das Verhalten eines Netzes, sodass Planungsstudien im Simulationsstadium verbleiben, während ein Batteriestandort, der einer Ausgleichsverpflichtung unterliegt, einen Zwilling erhält.

Ein „Twin“ macht sich bezahlt, wenn mehrere davon gleichzeitig bestehen bleiben.

• Eine Einheit hat so weitreichende finanzielle oder sicherheitsrelevante Auswirkungen, dass sie ständige Aufmerksamkeit rechtfertigt.
• Sensor-und Datenfusion dort bereits vorhanden sind und ihre Messwerte die Kalibrierungsprüfungen bestehen.
• Die Größe, die für Sie von Bedeutung ist, lässt sich nicht messen und muss abgeleitet werden.
• Nach der Übergabe ist jemand für das Modell verantwortlich und verfügt über das Budget für dessen Instandhaltung.
• Eine Entscheidung wird so oft neu überdacht, dass eine einmalige Studie schnell an Aktualität verliert.

Die meisten Teams liegen irgendwo dazwischen: Sie beginnen mit Simulationsmodellen, die zur Designvalidierung entwickelt wurden, und wandeln einen Teil davon in „Twins“ um, sobald die Anlage ausgeliefert wird.

Häufige Missverständnisse, die die Grenze zwischen diesen Begriffen verwischen

Drei Annahmen verursachen die meisten Probleme. Ein Digital Twin geht über ein detaillierteres Modell hinaus, eine 3D-Visualisierung allein ist noch kein Digital Twin, und die Echtzeitausführung allein macht etwas noch nicht zu einem Digital Twin. Jeder dieser Fehler führt dazu, dass Budget in Bereiche fließt, die sich nicht amortisieren.

Die Visualisierung stellt für die meisten Teams eine Hürde dar. Eine gerenderte Anlagenansicht mit Echtzeit-Tag-Werten ist nichts anderes als ein Dashboard, das auf einem Datenhistoriker basiert. Dahinter steckt keine Berechnung, was als Nächstes geschieht. Fragt man das System also nach einem Ventil, das noch nicht ausgefallen ist, hat es nichts zu sagen.

Verwirrung hinsichtlich der Detailgenauigkeit kostet mehr. Teams gehen davon aus, dass ein Digital Twin das Modell mit der höchsten Auflösung benötigt, über das sie verfügen, stellen dann aber fest, dass ein Modell, das zu schwerfällig ist, um schneller zu laufen als das Objekt selbst, keine zukunftsorientierten Fragen beantworten kann. Digital Twins werden mit der geringsten Detailgenauigkeit erstellt, die noch funktioniert, und detaillierte Offline-Modelle bleiben dort, wo sie hingehören: in der Konstruktion und Validierung.

„Twins werden mit der geringsten Auflösung erstellt, die noch funktioniert, und detaillierte Offline-Modelle bleiben dort, wo sie hingehören: in der Konstruktion und Validierung.“

Häufige Fragen von Ingenieurteams zu digitalen Zwillingen und Simulationen

Ist ein digitaler Zwilling dasselbe wie eine Simulation?

Nein. Simulation ist die Methode, mit der Verhalten berechnet wird, und ein „Twin“ ist eine Anwendung dieser Methode auf ein bestimmtes physisches Objekt mit einem Live-Datenstrom. Jeder „Twin“ enthält eine Simulation, aber nur sehr wenige Simulationen sind „Twins“.

Kann man einen digitalen Zwilling ohne physikalisches Modell erstellen?

Anhand historischer Messdaten und maschinellem Lernen lässt sich ein reiner Datenzwillingsmodell erstellen, und zahlreiche Produkte zur Zustandsüberwachung funktionieren auf diese Weise. Bei Betriebspunkten, die die Anlage noch nie erreicht hat, stößt dieses Modell jedoch an seine Grenzen – und genau hier kommt die Physik ins Spiel.

Macht die Echtzeitausführung ein Modell zu einem digitalen Zwilling?

Die Echtzeitausführung ist eine Voraussetzung für Zwillinge, die mit hardware Schritt halten sollen, reicht jedoch allein nicht aus. Ein „ hardware-in-the-Loop“-System läuft den ganzen Tag in Echtzeit, ohne an eine eingesetzte Einheit gebunden zu sein, und bleibt somit eine Simulation.

Mit welchem sollte ein Team beginnen?

Beginnen Sie mit einer Simulation. Die Modellierung, Validierung und Parametrisierung fließen später direkt in einen Digital Twin ein, und Sie erfahren zunächst, wovon das Verhalten der Anlage abhängt.

Die Grenzen richtig festlegen, bevor man das Budget für die technische Entwicklung festlegt

Klarheit über die Abgrenzung spart mehr Geld als jede darauf folgende Entscheidung bezüglich der Werkzeuge. Simulation beweist ihren Nutzen, indem sie schwierige Fragen beantwortet, noch bevor „ hardware “ existiert. Ein digitaler Zwilling beweist seinen Nutzen, indem er ein bereits in Betrieb befindliches System realistisch abbildet. Wer beides verwechselt, erhält teure Modelle, denen niemand vertraut.

Disziplin zeigt sich an unscheinbaren Stellen. Jemand muss nach der Auflösung des Projektteams die Verantwortung für die Modellparameter übernehmen, jemand muss bemerken, wenn ein Sensor falsche Werte liefert, und jemand muss entscheiden, welche Genauigkeit der digitale Zwilling seinen Lesern schuldet. Teams, die diese Fragen außer Acht lassen, stellen fest, dass das Modell bereits vor zwei Firmware-Versionen von der tatsächlichen Anlage abgewichen ist – und niemand hat es bemerkt.

Diese Disziplin beginnt auf der Simulationsebene, da ein Digital Twin immer nur so zuverlässig sein kann wie das ihm zugrunde liegende Modell. OPAL-RT arbeitet auf dieser Ebene und erstellt Echtzeitmodelle, die anhand von „ hardware “ validiert werden. So lässt sich die Engine, die einen Digital Twin speist, fundiert begründen, wenn jemand fragt, woher sie ihre Erkenntnisse bezieht. Wenn das Modell stimmt, wird der Digital Twin zu einer Wartungsfrage, die Sie beantworten können.