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Digitaler Schatten (Produktion)

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Ein digitaler Schatten in der Produktion stellt die Summe der aus Rohdaten extrahierter, aggregierter und durch gezielte Datenanalyse-Methoden vorverarbeiteter Daten zu einem bestimmten Zweck dar. Somit kann ein Digitaler Schatten auch als ein hinreichend genaues Abbild der relevanten Daten in der Produktion, der Entwicklung und angrenzender Bereiche bezeichnet werden [1]. Diese Reduktion ist notwendig, da die Anzahl der Datenquellen und das anfallende Datenvolumen mit zunehmender digitaler Transformation und Vernetzung ansteigen. Mittels der konzeptuellen Ansätze eines Digitalen Schattens wird eine echtzeitfähige und in Hinblick auf die Komplexität der zugrundeliegenden Daten- und Informationsmodelle beherrschbare Auswertungsbasis ermöglicht.

Das Konzept des Digitalen Schattens

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Die effiziente Informationsversorgung ist aufgrund der in Technik und Organisation komplexer werdenden Anforderungen an soziotechnische Informationssysteme eine Herausforderung [2]. Ein Digitaler Schatten hat den Zweck große Mengen heterogener Daten in eine Form zu bringen, so dass sie in die spezialisierten produktionstechnischen Modelle überführt und dort verarbeitet werden können. Der Digitale Schatten als zentraler Teil eines Informations- und Kommunikationssystems verknüpft Informationsangebote und Informationsnachfragen beziehungsweise -bedarfe eines Wertschöpfungssystems [3]. Die so generierten Datensätze erfüllen hierzu folgende Kriterien [4]:

  • Domänen- und anwendungsspezifische Aggregation
  • Multi-Perspektivität und Datenzugriffsrechte zum Schutz von IP und Privatheit
  • Persistenz der Datensätze und Nachverfolgbarkeit
  • Semantische Anreicherung und Selektion
  • Datenbereinigung und Qualitätssicherung
  • Domänenspezifische Fähigkeit zur Echtzeit bzw. Echtzeitnähe


Die Anwendungsbereiche sind Berichterstattung, Diagnose, Voraussage und Empfehlung in ihren domänenspezifischen Ausprägungen. Ein Digitale Schatten setzt eine umfassende, plattformartige Infrastruktur voraus, auf welcher die notwendigen Persistenz- und Verarbeitungsdienste bereitgestellt werden. Ansätze zur technische Umsetzung können [5], [6] entnommen werden.

Für den Zugriff auf die Rohdaten ist eine semantische Interoperabilitätsschicht erforderlich, die diese mit Metadaten anreichert und so zu durchsuchbaren und interpretierbaren Informationen umwandelt. Eine weitere Herausforderung besteht darin, die hohen Datenmengen aus dezentralen Quellen zu verwalten und die Interoperation durch Modellabbildungen zwischen proprietären Anwendungssystemen zu gewährleisten. Hierzu können unterschiedliche Strategien zur Integration und Verarbeitung dieser Daten gewählt werden. Data Lakes und Data Warehouses sind beispielsweise Informationsmanagementsysteme, die sich in der Vergangenheit bewährt haben. Ein dienstbasierter Ansatz zur Integration und dynamischen Zugriffssteuerung verteilter heterogener Quellen mittels Middlewares für Cyber-physische Systeme ist in [7] beschrieben.


Zudem sind in diesem Kontext Methoden für den Betrieb und die domänenübergreifende Zugänglichkeit der Daten unter Berücksichtigung der Privatheit und dem Schutz der IP-Rechte notwendig. Hierfür können beispielsweise Ansätze des International Data Space adaptiert werden, indem die Datenquellen mit entsprechenden Zugriffsschutzmechanismen versehen werden [8].

Abgrenzung vom einem Digitalen Zwilling

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Ein Digitaler Zwilling ist eine digitale Repräsentanz eines materiellen oder immateriellen Objekts oder Prozesses aus der realen Welt in der digitalen Welt. Dabei nimmt er in seiner tatsächlichen Ausprägung eine Form ein, die für den Einsatzzweck abgestimmt ist, für den der Digitale Zwilling verwendet wird [9]. Dies kann ein physikalisches Simulationsmodell, ein echtzeitnahes Abbild des Zustands des physischen Gegenstandes in beliebigen bzw. den jeweilig benötigten Detaillierungsgraden oder eine einfache 3D-Visualisierung sein. Ein Digitaler Schatten hingegen besteht aus einem oder mehreren Datensätzen verschiedener heterogener Quellen, beispielsweise Maschinen, Datenbanken oder verschiedener Digitale Zwillinge. Er beinhaltet nur die für den relevanten domänenspezifischen Einsatzzweck benötige Daten in ausreichender Genauigkeit, um den oben genannten Kriterien genügen zu können.

Beispiele für Ausprägung und Anwendungsbereiche von Digitalen Schatten

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Fertigungskomplexität - In komplexen Fertigungszusammenhängen sind Details der Wirkzusammenhänge nicht in der Gesamtheit verstanden, insbesondere bei langen Prozessketten. Die Vorhersage und Kontrolle der Fertigungsergebnisse von Zwischen- bis Endprodukteigenschaften – einschließlich anderer Maßnahmen wie dem Energieverbrauch – ist aufgrund komplexer physikalischer Wechselwirkungen bis heute kaum möglich. Hier kann die Integration und Abbildung auf ausreichend vereinfachte Datenmodelle bei der Beherrschung der Fertigungskomplexität helfen [10].

Wartung, Reparatur und Überholung - Die Zusammenführung von Daten aus verschiedenen Quellen erfordert es die Prozesse eines Unternehmens digital abzubilden. Hiervon können beispielsweise Dienstleistungen für Wartung, Reparatur und Überholung profitieren. Die gesamte Auftragsabwicklung einer Dienstleistung einschließlich der eingesetzten Ressourcen und der erzielten Ergebnisse kann auf einen Digitalen Schatten gemappt werden. Ein Datenmodell hierfür wurde in [11] entwickelt und erprobt.

Flexibilisierung von Automatisierungsprozessen - Moderne Edge Computing-Architekturen können digitale Schatten nutzen, um so eine signifikante Flexibilisierung zukünftiger Automatisierungsprozesse zu ermöglichen. So können beispielsweise jederzeit Microservices auf der Edge bereitgestellt und Daten über die Edge ausgetauscht werden, die für bestimmte domänen- und prozessspezifische Datenmodelle angewiesen sind [12].

Verkehr – eine tagesaktuelle digitale Landkarte ist ein Digitaler Zwilling der realen Welt. Dieser bildet diese in einer Ausprägung ab, die eine 2D-Aufsicht aus der Vogelperspektive realisiert. Die Verkehrsdaten, die relativ echtzeitnah, jedoch mit einer Verzögerung von beispielsweise 5 Minuten auf die Karte projiziert werden, stellen Daten des Digitalen Schattens dar. Sie ermöglichen so z. B. eine vorausschauende Planung des Verkehrsgeschehens [13].


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Der digitale Schatten DFG Magazin, Deutsche Forschungsgemeinschaft e.V. Abgerufen am 7. Juli 2020.

Die DNA des digitalen Zwillings Konstruktionspraxis, Vogel Communications Group GmbH & Co. KG. Abgerufen am 7. Juli 2020.

Digitaler Zwilling oder doch erst digitaler Schatten? FACTORY, WEKA Industrie Medien GmbH. Abgerufen am 7. Juli 2020.

Der digitale Schatten in der Fertigung: Welches Potenzial bietet die Datenflut für die Produktionsplanung? INFORM, Institut für Operations Research und Management GmbH. Abgerufen am 7. Juli 2020.

Was ist der digitale Schatten? Channel Partner, IDG Business Media GmbH. Abgerufen am 7. Juli 2020.

Einzelnachweise

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  1. ↑ T. Bauernhansl, J. Krüger, G. Reinhart, und G. Schuh: WGP-Standpunkt Industrie 4.0. Wissenschaftliche Gesellschaft für Produktionstechnik WGP e. V., 2016.
  2. ↑ T. Bauernhansl, S. Hartleif, und T. Felix: The Digital Shadow of production – A concept for the effective and efficient information supply in dynamic industrial environments. In: Procedia CIRP. Band 72, Jan. 2018, S. 69–74.
  3. ↑ T. Bauernhansl, S. Hartleif, und T. Felix: Der Digitale Schatten. In: wt-online, Nr. 3, 2018.
  4. ↑ C. Brecher und M. Brockmann: Vernetzte Produktion durch Digitale Schatten – Werkzeugmaschine 4.0. In: W. Frenz (Hrsg.): Handbuch Industrie 4.0: Recht, Technik, Gesellschaft, Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg 2020, S. 543–552.
  5. ↑ T. Bauernhansl, S. Hartleif, und T. Felix: Der Digitale Schatten. In: wt-online, Nr. 3, 2018.
  6. ↑ C. Brecher und M. Brockmann: Vernetzte Produktion durch Digitale Schatten – Werkzeugmaschine 4.0. In: W. Frenz (Hrsg.): Handbuch Industrie 4.0: Recht, Technik, Gesellschaft, Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg 2020, S. 543–552.
  7. ↑ D. Stock, D. Schel, und T. Bauernhansl: Cyber-Physical Production System Self-Description-Based Data Access Layer. In 2019 24th IEEE International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation (ETFA), 2019, S. 168–175.
  8. ↑ B. Otto u. a.: Reference Architecture Model for the Industrial Data Space, Fraunhofer Gesellschaft, München, 2017.
  9. ↑ F. Biesinger und M. Weyrich: The Facets of Digital Twins in Production and the Automotive Industry. In 2019 23rd International Conference on Mechatronics Technology (ICMT), 2019, S. 1–6.
  10. ↑ C. Brecher und M. Brockmann: Vernetzte Produktion durch Digitale Schatten – Werkzeugmaschine 4.0. In: W. Frenz (Hrsg.): Handbuch Industrie 4.0: Recht, Technik, Gesellschaft, Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg 2020, S. 543–552.
  11. ↑ G. Schuh, P. Jussen, und T. Harland: The Digital Shadow of Services: A Reference Model for Comprehensive Data Collection in MRO Services of Machine Manufacturers. In: Procedia CIRP, Bd. 73, Jan. 2018, S. 271–277.
  12. ↑ C. Brecher, M. Obdenbusch, M. Buchsbaum, T. Buchner, und J. Waltl: Edge Computing und digitaler Schatten. In: wt-online, 2018, S. 313–318.
  13. ↑ Digitaler Zwilling digitaler Schatten wo ist der Unterschied, 27-Jan-2020. item24de. Abgerufen am 3. Juli 2020.


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