- Eine digitale Abbildung der Mitarbeitenden in den Werks- und Lagerhallen, die die Aktivitäten in anonymisierter und aggregierter Form darstellt.
- Eine Visualisierung der Produktionsumgebung, um Arbeitsstationen zu erfassen mit der Option, diese miteinander zu vergleichen.
- Einen virtuellen Industrie-Analysten, der etwa Muster erkennt und Blocker identifiziert.
Unternehmen können ihre Produktivität, aber auch ihre Effizienz und Auslastung evaluieren. Eine Kenngröße bilden hier Time-Motion-Analysen für die zugewiesenen Aufgaben. Die Anzahl der Scans lässt sich beispielsweise mit der Anzahl der Arbeitsschritte korrelieren, um die Auslastung der jeweiligen Mitarbeitenden zu bestimmen. Auf diese Weise können Unternehmen u.a. auch beurteilen, ob die Anzahl der zugewiesenen Bschädftigten pro Arbeitsstation angepasst werden muss. Da der Human Digital Twin Gerätedaten im Kontext ihrer Umgebung darstellen kann, lassen sich z.B. auch die tägliche Leistung pro Standort oder pro Arbeitsstation nachvollziehen. Somit können die Beschäftigten erkennen, ob sie ihre täglichen Ziele erreichen oder ob Anpassungen notwendig sind. Denn damit können die Verantwortlichen eindeutige, umsetzbare Schlussfolgerungen zu zeitlich abgegrenzter Arbeitsleistung und -aufwänden ziehen und Bewegungsmuster bestimmten Teilaufgaben zuordnen. Gleichzeitig werden aber auch Takt- und Laufzeiten erkennbar, Aktivitäten lassen sich in Prozessschritte zusammenfassen, es entsteht ein Bild der digitalen Produktionsumgebung.
Transparenz und Aufklärung sind essenziell
Der Human Digital Twin soll den Menschen schützen und ihn unterstützen. Darum ist es wichtig, dass neben den Effizienzgewinnen auch die Aufklärung über die Datennutzung stattfindet. Er soll keine Überwachungslösung sein, die personalisierte Daten sammelt. Das Modell des Human Digital Twin spiegelt vielmehr den Menschen in der Produktion- und Logistikumgebung auf Basis anonymisierter Daten. Ziel ist es, wiederkehrende Muster zu erkennen. Der Human Digital Twin ermöglicht eine Auswertung von Wegzeiten im Lager sowie potenzieller Gefahren. Darin verbirgt sich großes Optimierungspotenzial, das die Produktion nicht nur effizienter, sondern auch sicherer macht. Das stellt den Job in Bezug zum Aufwand und ermöglicht es Unternehmen auch, für die richtige Mitarbeiterplanung zu sorgen.
Bottom-Up-Daten auswerten
Mit dem neuen Modell können Unternehmen erstmals wirklich Bottom-Up-Daten sammeln und auswerten. Eben das fehlt bislang und ist somit eine wichtige Ergänzung zu den bisherigen Top-Down-Informationen aus den gängigen Enterprise Applikationen.