Digitale Zwillinge: Der Schlüssel zur smarten Produktentwicklung

Jul 13, 2023

Unternehmen leben oder sterben durch ihre Fähigkeit, neue Produkte zu entwickeln und auf den Markt zu bringen. Wir schätzen, dass in den nächsten fünf Jahren Unternehmensumsätze in Höhe von etwa 30 Billionen US-Dollar von Produkten abhängen werden, die noch nicht auf dem Markt sind.

Doch die Entwicklung erfolgreicher neuer Produkte wird immer schwieriger. Um Kunden einen überzeugenden Kaufgrund zu bieten, benötigen Produkte zunehmend Leistungsverbesserungen und Funktionen, die die Integration komplexer und neuartiger Technologien erfordern. Immer mehr Verbraucher erwarten auch, dass die Produkte der nächsten Generation nachhaltiger sind, was zu neuen Einschränkungen bei der Material- und Komponentenauswahl, der Reparaturfähigkeit und Überlegungen zum Lebensende führt. Und der Druck, die F&E-Kosten niedrig zu halten, ist nach wie vor unerbittlich.

Vor diesem Hintergrund versuchen Unternehmen, ihre Fähigkeiten bei der Entwicklung digitaler Produkte zu verbessern und sehen diese Technologien als eine Möglichkeit, Design- und Konstruktionszyklen zu beschleunigen und gleichzeitig durch Optimierung von F&E-Prozessen Kosten zu senken. In einer Umfrage gaben 75 Prozent der Führungskräfte in der Produktentwicklung an, dass die weitere Digitalisierung für sie eine zentrale Priorität sei.1 Markt für digitale Zwillinge nach Unternehmen, Anwendung (vorausschauende Wartung, Geschäftsoptimierung), Branche (Luft- und Raumfahrt, Automobil und Transport, Gesundheitswesen, Infrastruktur, Energie und Versorgungsunternehmen) und Geographie – Globale Prognose bis 2027, Research and Markets, Juli 2022.

Auch die Ansätze zur Entwicklung digitaler Produkte entwickeln sich rasant weiter und basieren auf Fortschritten bei der Rechenleistung, Analyseansätzen und künstlicher Intelligenz. Diese haben zur Entstehung digitaler Zwillinge geführt: digitale Nachbildungen aktueller oder zukünftiger Produkte, die alle Eigenschaften ihrer physischen Gegenstücke simulieren können. Die Interaktion mit oder die Modifizierung eines Produkts in einem virtuellen Raum kann schneller, einfacher und sicherer sein als in der realen Welt.

Führungskräfte in der Produktentwicklung erwarten, dass digitale Zwillinge Produktentwicklungsprozesse beschleunigen, Ergebnisse verbessern und gleichzeitig die Kosten senken. Sie beeilen sich, in das Konzept zu investieren, da der weltweite Markt für Digital-Twin-Technologien in den nächsten fünf Jahren voraussichtlich um etwa 60 Prozent pro Jahr wachsen und bis 2027 73,5 Milliarden US-Dollar erreichen wird.2 Digital-Twin-Markt nach Unternehmen, Anwendung (vorausschauende Wartung, Geschäftsoptimierung). ), Industrie (Luft- und Raumfahrt, Automobil und Transport, Gesundheitswesen, Infrastruktur, Energie und Versorgung) und Geografie – Globale Prognose bis 2027, Research and Markets, Juli 2022.

Führungskräfte in der Produktentwicklung erwarten, dass digitale Zwillinge Produktentwicklungsprozesse beschleunigen, Ergebnisse verbessern und gleichzeitig die Kosten senken.

In diesem Artikel werfen wir einen Blick auf die Art und Weise, wie digitale Zwillinge heute in der Industrie eingesetzt werden, untersuchen die Faktoren, die einer erfolgreichen Strategie für digitale Zwillinge zugrunde liegen, und diskutieren die zukünftige Entwicklung dieser wirkungsvollen Technologie.

Ein digitaler Zwilling ist eine virtuelle Nachbildung des Verhaltens eines Systems in seiner Betriebsumgebung. Dieses System, bei dem es sich um ein Produkt, einen Herstellungsprozess oder sogar eine gesamte Lieferkette handeln kann, wird durch eine Sammlung digitaler Modelle dargestellt. Diese Modelle verarbeiten und reagieren auf verschiedene Reize, bei denen es sich um Daten handelt, die die äußere Umgebung darstellen. Digitale Zwillinge kombinieren mehrere Arten von Modellen und verarbeiten Daten aus mehreren Quellen. Dadurch können sie eine bessere Annäherung an ein reales Objekt bieten als herkömmliche Simulationsansätze.

In diesem Artikel konzentrieren wir uns auf digitale Produktzwillinge. Diese lassen sich durch drei Schlüsseldimensionen charakterisieren: den Grad der verwendeten Modellierung und Datenkompetenz, den physischen Umfang des Zwillings und die Teile der Wertschöpfungskette, die er umfasst (Tabelle).

Tisch.Digitale Zwillinge können auf einem immer höheren Grad an Einbindung, Umfang und Komplexität in der Wertschöpfungskette eingesetzt werden.

Wenn Unternehmen lernen, digitale Zwillinge zu erstellen und zu nutzen, durchlaufen sie jede dieser Dimensionen, beginnend mit der einfachsten. Der Umfang eines frühen digitalen Zwillings kann beispielsweise eine einzelne, kritische Komponente sein und sich auf ein ganzes Produkt ausdehnen, wenn der Reifegrad des digitalen Zwillings im Unternehmen zunimmt. Ebenso können frühe digitale Zwillinge nur in einem Bereich der Wertschöpfungskette eingesetzt werden, häufig im Ingenieurwesen, während spätere Zwillinge das Produkt auch in der Herstellung und Verwendung simulieren können.

In fortgeschrittenen Branchen deuten Umfragedaten darauf hin, dass fast 75 Prozent der Unternehmen bereits Digital-Twin-Technologien eingeführt haben, die mindestens ein mittleres Komplexitätsniveau erreicht haben. Es gibt jedoch erhebliche Unterschiede zwischen den Sektoren. Akteure in der Automobil-, Luft- und Raumfahrt- und Verteidigungsindustrie scheinen heute in der Nutzung digitaler Zwillinge weiter fortgeschritten zu sein, während Akteure in den Bereichen Logistik, Infrastruktur und Energie eher ihre ersten Konzepte für digitale Zwillinge entwickeln.

In fortgeschrittenen Branchen deuten Umfragedaten darauf hin, dass fast 75 Prozent der Unternehmen bereits Digital-Twin-Technologien eingeführt haben, die mindestens ein mittleres Komplexitätsniveau erreicht haben.

Ein großes Luft- und Raumfahrtunternehmen entwickelt ein auf maschinellem Lernen basierendes Geometrieoptimierungssystem, das Tausende verschiedener Konfigurationen mit hoher Geschwindigkeit simulieren kann, um Gewichtseinsparungen, aerodynamische Verbesserungen und andere Leistungsvorteile zu ermitteln. Ein europäisches Softwareunternehmen erstellt ein multiphysikalisches Modell des menschlichen Herzens, um die Entwicklung von Medikamenten und medizinischen Geräten zu unterstützen.

In den Vereinigten Staaten baut ein Automobilunternehmen ein System auf, das alle von ihm angebotenen Software- und Hardwarekonfigurationen modellieren kann. Mit dem System werden die Auswirkungen von Designverbesserungen simuliert, bevor diese als Over-the-Air-Updates an Kunden geliefert werden. Und ein multinationales Industrieunternehmen in den USA entwickelt multiphysikalische Modelle von Turbinen, um eine Verschleißvorhersage in Echtzeit, eine Feinabstimmung der Leistung und die Optimierung der Leistung im Verhältnis zur Lebensdauer und den Gesamtbetriebskosten zu ermöglichen.

Diese Unternehmen und andere Pioniere des digitalen Zwillings nennen vier Hauptgründe für ihre Investition in die Technologie.

Unsere Gespräche mit hochrangigen F&E-Leitern zeigen, dass digitale Zwillinge bereits einen erheblichen Unterschied in der Produktentwicklungsleistung machen. Sie haben die Gesamtentwicklungszeit für einige Benutzer um 20 bis 50 Prozent verkürzt und gleichzeitig die Kosten gesenkt. Für andere haben sie die Anzahl der zu bauenden teuren Vorserienprototypen reduziert – oft von zwei oder drei auf nur einen. Da so viel Test-, Verifizierungs- und Kundenabnahmearbeit in einer virtuellen Umgebung durchgeführt werden kann, berichten einige Unternehmen, dass Produkte, die als digitale Zwillinge beginnen, 25 Prozent weniger Qualitätsprobleme aufweisen, wenn sie in Produktion gehen. Auch kommerziell haben sie höhere Erfolgsaussichten: Ein Unternehmen meldete dank besserer Funktionen, höherer Qualität und verbesserter Kundenzufriedenheit einen um 3 bis 5 Prozent höheren Umsatz mit Digital-Twin-basierten Produkten. Schließlich kann ein während der Produktentwicklung erstellter digitaler Zwilling es Unternehmen ermöglichen, eine Reihe von Mehrwertdiensten für den Ersatzteilmarkt anzubieten, einschließlich vorausschauender Wartung und Leistungsoptimierung im laufenden Betrieb. Das kann in einigen Produktkategorien den Umsatz um 5 bis 10 Prozent steigern.

Die Integration der Digital-Twin-Technologie in die frühen Phasen der Produktentwicklung könnte es Unternehmen ermöglichen, Prozesse einzuführen, die schneller funktionieren, bessere Ergebnisse liefern und sie näher an ihre Kunden bringen. Nehmen Sie zum Beispiel die Konstruktion komplexer, hochgradig kundenspezifischer Produkte wie Maschinen für die fortschrittliche Fertigung. Solche Produkte werden typischerweise als Einzelstücke oder in extrem kleinen Stückzahlen hergestellt, und jede Einheit erfordert im Vorfeld einen erheblichen technischen Aufwand. Bei Verwendung konventioneller Entwicklungsmethoden bedeutet das Fehlen von Prototypen, dass diese Produkte nach der Auslieferung häufig erhebliche Arbeiten erfordern, um Probleme zu beheben und die Leistung zu optimieren.

Die Integration der Digital-Twin-Technologie in die frühen Phasen der Produktentwicklung könnte es Unternehmen ermöglichen, Prozesse einzuführen, die schneller funktionieren, bessere Ergebnisse liefern und sie näher an ihre Kunden bringen.

Im Gegensatz dazu kann ein Unternehmen mit einer robusten Digital-Twin-Plattform umfassende vollständige Produktsimulationen in einer virtuellen Umgebung durchführen, bevor ein vorgeschlagener Entwurf vom Kunden genehmigt wird. Da komplexe Maschinen typischerweise eine Kombination bestehender und neu konstruierter Elemente verwenden, können Unternehmen eine Bibliothek digitaler Zwillingsmodelle wichtiger Komponenten führen und diese mit den Modellen neuer Teile kombinieren, um den vollständigen digitalen Zwilling zu erstellen. Dieser Zwilling kann verwendet werden, um dem Kunden die vorgeschlagene Lösung zu demonstrieren und zu überprüfen, ob das neue Design seinen Anforderungen entspricht. Und die digitalen Zwillingsmodelle der neuen Komponenten können dann zur Bibliothek hinzugefügt werden, sodass sie für zukünftige Projekte mit ähnlichen Anforderungen verfügbar sind.

Der Aufbau einer Digital-Twin-Plattform ist jedoch schwierig. Frühanwender berichten beispielsweise von Herausforderungen bei der Integration digitaler Zwillingstechnologien in ihre bestehende Entwicklungsumgebung für digitale Produkte und die breitere IT-Infrastruktur. Digitale Zwillinge erfordern auch neue Arbeitsweisen, sowohl innerhalb der F&E-Funktionen als auch darüber hinaus. Das bedeutet, dass ein erfolgreiches Digital-Twin-Programm eine Change-Management-Bemühung ist, die das Engagement und die Unterstützung der Geschäftsleitung sowie ein starkes Programmmanagementteam erfordert, um Meilensteine ​​zu verfolgen, neue Prozesse zu entwickeln und deren Einführung durch die Organisation zu unterstützen.

Um diese potenziellen Hindernisse zu überwinden, können Unternehmen einen schrittweisen Ansatz für die Einführung digitaler Zwillinge verfolgen. Die ersten drei Phasen befassen sich mit den technologischen Herausforderungen der Plattformauswahl, dem Architekturdesign und der Integration. Nachfolgende Phasen konzentrieren sich auf die organisatorische Transformation, die zur Unterstützung neuer Prozesse und Arbeitspraktiken erforderlich ist.

Für diese drei Phasen sind Mitarbeiter mit unterschiedlichen Fachkenntnissen erforderlich, darunter Systemingenieure für die Anforderungsdefinition und Analysten für die Modellentwicklung. Auf dem Höhepunkt kann ein Entwicklungsteam für eine Digital-Twin-Plattform etwa 50 Personen umfassen.

Um die Digital-Twin-Technologie in die Organisation zu integrieren, können sich Unternehmen für einen von drei Archetypen entscheiden (Ausstellung). Das Digital-Twin-Team könnte als separate Geschäftseinheit strukturiert werden, die für die Erstellung eines eigenen Portfolios digitaler Assets verantwortlich ist, die zusammen mit den entsprechenden physischen Assets verkauft werden. Oder das Digital-Twin-Team könnte in eine bestehende Geschäftseinheit integriert werden, wobei der Schwerpunkt auf der Entwicklung und Unterstützung von Digital-Twin-Anwendungen im Zusammenhang mit den Produkten dieses Unternehmens liegt. Dieser Ansatz kann eine gute Möglichkeit sein, Erfahrungen mit digitalen Zwillingen zu sammeln, oder er könnte angebracht sein, wenn begrenzte Synergien zwischen Geschäftsbereichen dazu führen, dass durch die Ausgliederung des Digital-Twin-Teams als separate Einheit kaum ein Mehrwert erzielt werden kann. Schließlich kann das Digital-Twin-Team als separates Kompetenzzentrum fungieren, das die Entwicklung von Anwendungen innerhalb bestehender Geschäftseinheiten unterstützt. Dieser Ansatz hilft Unternehmen, ihre Digital-Twin-Bemühungen schnell zu skalieren und gleichzeitig konsistente Prozesse und Technologiekomponenten sicherzustellen.

Digitale Zwillinge helfen Produktunternehmen, die jüngsten Fortschritte im Bereich der künstlichen Intelligenz im Internet der Dinge zu nutzen. Da diese Technologien in jüngster Zeit weiterhin rasante Fortschritte machen, ist davon auszugehen, dass sich parallel dazu auch digitale Zwillinge weiterentwickeln. Es ist möglich, dass digitale Zwillinge bald proaktiv nach neuen Erkenntnissen suchen können, indem sie beispielsweise die Einstellungen von Sensoren und Erfassungshardware ändern, die an Produkten im Feld installiert sind. Sie können diese Daten nutzen, um ihre eigenen Modelle zu verfeinern und neue Erkenntnisse für Hersteller und Benutzer zu gewinnen. Die Interaktion zwischen digitalen Zwillingen wird die Simulation hochkomplexer Umgebungen ermöglichen, etwa des Hafenbetriebs, städtischer Verkehrssysteme oder Multistakeholder-Engineering-Lieferketten. Irgendwann werden wir möglicherweise die Entstehung digitaler Zwillinge erleben, die in der Lage sind, aus ihren eigenen Erfahrungen zu lernen, Chancen zu erkennen und völlig autonom Vorschläge zur Produktverbesserung anzubieten.

Roberto Argoliniist Partner im Mailänder Büro von McKinsey, woFederico Bonalumiist Berater undStefania Pellegrinelli ist assoziierter Partner; UndJohannes Deichmannist Partner im Stuttgarter Büro.

Die Autoren danken Chris Anagnostopoulos, Riccardo Bagnara, Ondrej Burkacky, Riccardo Calza, Matteo Grandini, Hugues Lavandier, Alessandro Mattozzi, Simona Morachioli, Gianfredo Romano und Rafael Westinner für ihre Beiträge zu diesem Artikel.