Ein Digital Twin ist ein virtuelles Modell eines physischen Objekts, Systems oder Prozesses, das dessen Eigenschaften, Zustände und Verhaltensweisen in Echtzeit widerspiegelt. Mithilfe von Sensoren, Datenanalyse und maschinellem Lernen sammelt der Digital Twin kontinuierlich Daten vom realen Gegenstück und aktualisiert das virtuelle Modell entsprechend. Dies ermöglicht eine detaillierte Überwachung, Analyse und Optimierung des physischen Objekts oder Systems und unterstützt die Entscheidungsfindung durch Simulationen und Vorhersagen.
Beispiel: Ein Automobilhersteller verwendet Digital Twins, um den gesamten Lebenszyklus eines Fahrzeugs zu überwachen und zu optimieren. Jedes produzierte Fahrzeug erhält einen digitalen Zwilling, der alle relevanten Daten wie Produktionsdetails, Materialeigenschaften und individuelle Testresultate enthält. Während der Nutzung des Fahrzeugs sammeln Sensoren kontinuierlich Daten über den Zustand von Motor, Bremsen, Elektronik und anderen Systemen. Diese Daten werden in Echtzeit an den Digital Twin übermittelt und dort analysiert.
Wenn ein Fahrzeugbesitzer Probleme mit seinem Auto hat, kann der Automobilhersteller durch den Digital Twin genau nachvollziehen, welche Komponenten betroffen sind und welche Maßnahmen zur Behebung erforderlich sind. Darüber hinaus ermöglichen die gesammelten Daten und Simulationen des Digital Twins dem Hersteller, Wartungsarbeiten vorherzusagen und zu optimieren, die Produktqualität zu verbessern und zukünftige Fahrzeugmodelle auf Basis realer Nutzungsdaten zu entwickeln. Dies führt zu einer höheren Zuverlässigkeit und einer besseren Kundenzufriedenheit.