Ein digitaler Zwilling bietet Unternehmen über Closed-Loop-Zugriffe wertvolle Einblicke in alle Phasen des Produktlebenszyklus, etwa über Predictive Maintenance. Entsprechende Initiativen scheitern jedoch oft daran, dass es keine Aktualisierung der Metadatenmodelle gibt, wenn sich ihre physischen ‚Zwillinge‘ verändern. Es fehlt der genaue Kontext des Produkts zu den entsprechenden Daten im PLM-System. Außerdem ist es schwierig, die Produkthistorie und den damit verbundenen Inhalt zurückzuverfolgen. Grund dafür sind oftmals nur mäßig integrierte und unflexible PLM-Lösungen. In ihnen ist die Businesslogik häufig in Scripten und damit im Quellcode definiert. Dieser muss für Änderungen umgeschrieben bzw. ergänzt und neu kompiliert werden. Außerdem gilt es, Verlinkungen neu aufzubauen und die neue Version an alle angebundenen Instanzen zu verteilen. Diese Schritte setzen viel Knowhow über den proprietären Quellcode und Kenntnisse der jeweiligen Programmiersprache voraus. Besonders kritisch sind Versionsupgrades. Diese müssen erst wieder komplett hart-codiert in die neue Version übertragen werden.
Eigenhändig anpassen
Eine Alternative sind eigenhändig anpassbare Lösungen. Systeme auf Basis offener Standards und Internetprotokolle lassen sich oft leichter in vorhandene Umgebungen integrieren. Möglich machen das etwa modellbasierte Architekturen. Dabei enthalten Metadaten-Vorlagen auf einer Plattform die Informationen, etwa die Anwendungsfunktionalität, Geschäftslogik sowie Datenschemata und Workflows. Die Vorlagen definieren die Objekte im System und die entsprechenden Objekte ziehen sich anschließend die jeweils benötigten Services. Dadurch lassen sich Lösungs- und Geschäftsmodelle beliebig kombinieren, verändern und erweitern
Basis für Digital Twins
Ein solches offen anpassbares PLM-System wie etwa Aras erfasst eine ‚As-Built/As-Manufactured‘-Konfiguration eines Produkts in einem beliebig gestaltbaren Umfang und kann so die Grundlage für einen digitalen Zwilling schaffen. Dessen Konfiguration wird dann kontinuierlich aktualisiert – insbesondere, wenn während ihrer Betriebsdauer kritische Änderungen vorgenommen werden. Durch die Automatisierung der Veränderungsprozesse werden die digitalen Zwillinge genauer. Zugleich liefert die Lösung eine Rückverfolgbarkeit entlang des Digital Threads, indem sie den Zugriff auf frühere Versionen des digitalen Zwillings ermöglicht.
Simulation einbinden
Die Einbindung der Simulation ist ebenfalls wichtig. Ihre Kombination mit digital Twins erlaubt es, Anpassungen im Aftersales und Ihre Auswirkung auf die Nutzung durchzuspielen. Ebenso fließt Wissen über das Verhalten zurück in die Entwicklung: Zeigen die Daten etwa, dass ein Teil stärkeren Kräften oder einer höheren Temperatur als angenommen ausgesetzt ist, lassen sich künftige Simulationen darauf abstimmen. Davon profitieren Folgevarianten und Folgeprodukte.