Auf den Punkt gebracht ist der digitale zwilling im Grunde ’nur‘ eine virtuelle Kopie. Sie speist sich aus allen verfügbaren Datenpunkten. Der Digital Twin kann auf Basis dieser Daten z.B. auch Produktionsumgebungen sowie die darin ablaufenden Prozesse virtuell abbilden. Das ermöglicht es, verschiedene Szenarien durchzuspielen oder zu testen. Das Ziel sind exakte Vorhersagen, Auswirkungen abschätzen oder Risiken minimieren können. Der Anstaz lässt jedoch eine Lücke, sie vergisst den Menschen.
Den Menschen nicht vergessen
Der Mensch ist und bleibt ein unverzichtbares Glied in der Produktionsumgebung. Seine Fähigkeiten zum unmittelbaren Interagieren, sachbezogenen Entscheiden und vor allem auch spontanen Problemlösen werden gebraucht. Eine Maschine kann das nicht, sie bleibt im Zweifelsfall einfach stehen. Mensch und Maschine müssen für das große Ganze zusammenarbeiten. Das gilt es, zu fördern. Dazu braucht es neue, innovative Technologien, die Mitarbeiter unterstützen und ihnen schwere sowie standardisierte, immer wiederkehrende Arbeitsabläufe abnehmen. Das ist insbesondere deshalb wichtig, weil der Fachkräftemangel bereits heute drängendes Problem ist, das sich weiter verschärfen wird. Hier kommt der Human Digital Twin ins Spiel. Er erweitert den digitalen Zwilling mit Daten, die der Mensch bei seiner Arbeit generiert. Transportwege, Zeiten für verschiedene Arbeitsabläufe, Bewegungen oder Anzahl an Scans – all diese Parameter werden anonymisiert, aggregiert und ausgewertet. Zudem können sie mit anderen Datenquellen kombiniert werden. Der Human Digital Twin vermag also die Realität sehr genau abzubilden, Prozesse zu analysieren und zu optimieren.
Datenquellen erschließen
Wie aber gelangt man zum Human Digital Twin? Industrielle Wearables können ein Wegbereiter sein. Denn sie erschließen Datenquellen und haben den Vorteil, dass sie direkt am Körper getragen werden. Smarten Handschuhscanner, die Mitarbeiter ohnehin für ihre tägliche Arbeit verwenden, können darüber hinaus eine Vielzahl von Daten erfassen. Dazu gehören auch Metadaten wie Zeitstempel, Schrittzahlen, Standorte, Temperaturmessungen oder die Gesamt-Scan-Zeit. So kann der Human Digital Twin dem Unternehmen auch Aufschluss über die Qualität der Barcodes geben. Dies erweist sich als ein häufig auftretendes Problem, da Artikel oft mit schlechten oder beschädigten Barcodes ankommen. Problematische Informationen können dann an den Lieferanten weitergeleitet, mit Daten belegt und korrigiert werden.
Drei Schichten
Letztend Endes besteht der Human Digital Twin aus drei Schichten: