Digitaler Produktionszwilling Mit Edge Cloud Continuum zur datengestützten Industrie

Anbieter zum Thema

Fraunhofer CCIT

Schneider Electric GmbH

PSI Software SE | Business Unit Discrete Manufacturing

Sack EDV-Systeme GmbH

Werkzeugmaschinen erfassen kontinuierlich Informationen über Prozess- und Bauteilzustände. Der Ansatz „Edge Cloud Continuum“ hilft, diese Daten effizient in Echtzeit auszuwerten und neue Potenziale zu nutzen.

Bei wachsenden Datenmengen stößt die reine Edge-Verarbeitung industrieller Maschinendaten an Kapazitätsgrenzen. Das zeigt sich beispielsweise bei Fräs- oder Schleifprozessen, bei denen Temperatur-, Vibrations- und Kraftdaten hochfrequent erfasst und mit Maschinendaten synchronisiert werden müssen. Cloud-basierte Lösungen bieten zwar skalierbare Rechenleistung, scheitern aber oft an zu hohen Latenzen. Wenn auf Anomalien im Millisekunden-Bereich reagiert werden muss, etwa bei der Zerspanung, können bereits kleine Cloud-Verzögerungen kritisch sein.

Edge Cloud Continuum: Das Beste aus beiden Welten

Ein durchgängiges Edge Cloud Continuum (ECC) kombiniert die Vorteile beider Ansätze: Edge-Verarbeitung ermöglicht schnelle Reaktionszeiten und lokale Datenkontrolle, Cloud Computing stellt die nötige Rechenkapazität für komplexe Analysen bereit. Die zugrunde liegende Idee: Daten werden genau dort verarbeitet, wo es am effizientesten ist. Dazu verknüpft das ECC IoT-Sensorik, Edge Computing, Cloud-Technologien und Künstliche Intelligenz innerhalb eines sicheren, souveränen Datenraums.

So entsteht ein intelligenter Datenkreislauf, der es ermöglicht, Produktionsprozesse kontinuierlich zu optimieren. Direkt an der Maschine erfassen smarte Sensorsysteme Parameter wie Temperatur, Vibration oder Druck. Ein Edge Industrial PC synchronisiert die Daten mit Maschinensignalen, wertet sie aus und greift bei Bedarf regelnd ein – ohne spürbare Latenz. Gleichzeitig werden strukturierte Messdaten in die Cloud überführt, wo Machine-Learning-Modelle trainiert und weiterentwickelt werden. Das Gelernte wird zurück auf die Edge-Systeme verteilt und verbessert sukzessive die Entscheidungslogik im laufenden Betrieb.

Digitaler Produktionszwilling: Brücke zwischen Planung und Realität

Die Verknüpfung von Produktionsdaten mit KI-Methoden im Edge Cloud Continuum schafft ein integriertes System zur Überwachung, Steuerung und Automatisierung von Produktionsprozessen. Noch größeren strategischen Mehrwert entfaltet diese Infrastruktur, wenn die gewonnenen Erkenntnisse die Basis für einen Digitalen Produktionszwilling bilden.
 Im Gegensatz zu einem Planungs- oder Simulationszwilling, der das Verhalten von Anlagen oder Produkten unter Idealbedingungen abbildet, speist sich der Produktionszwilling aus Echtzeitdaten aus dem laufenden Betrieb. Er verknüpft aktuelle Maschinen-, Prozess- und Sensordaten mit KI-Modellen und Prozesswissen. Damit entsteht ein kontinuierlich synchronisiertes Abbild des realen Fertigungszustands – die operative Verbindung zwischen digitaler Planung und physischer Realität. Datenbasiert und präventiv kann damit die Produktionsqualität jeder einzelnen Komponente gesichert werden.
 Auf Basis erfasster Messwerte lässt sich beispielsweise überprüfen, ob Bauteile spezifikationsgerecht gefertigt wurden, ob Abweichungen vorliegen und wie sich diese auf das Gesamtprodukt auswirken. Dies ermöglicht frühzeitige Prozessanpassungen – noch bevor Ausschuss oder Maschinenstillstände entstehen. Bei sicherheitskritischen Komponenten kann dies über den Unterschied zwischen erfolgreicher Serienfertigung und teurer Rückrufaktion entscheiden. Zudem gewährleistet der Produktionszwilling die lückenlose Rückverfolgbarkeit auf Werkstückebene. Jede Bearbeitung, Einstellung und Prozessabweichung bleibt dokumentiert und nachvollziehbar. Essenziell ist das in stark regulierten Branchen, zum Beispiel der Luftfahrt oder Medizintechnik.

Referenzarchitektur

Digitalisierung: Intelligente und sichere Datenvernetzung

Neue Geschäftsmodelle durch souveräne Datennutzung

Doch die Möglichkeiten gehen über Prozessoptimierung hinaus. Noch einen Schritt weitergedacht ermöglicht die intelligente Nutzung industrieller Daten auch neue digitale Geschäftsmodelle. Ein Beispiel: Hersteller können Pay-per-Use-Modelle, verbunden mit umfassenden Smart Services, forcieren. Gezahlt wird dabei nicht für die Maschine selbst, sondern für deren tatsächliche Nutzung – vergleichbar mit einem Abonnement.
 Im Realbetrieb könnten Maschinenhersteller dann auswerten, wie ihre Maschinen beim Kunden eingesetzt werden – etwa in Bezug auf Auslastung, Prozessbelastung oder Umgebungsbedingungen. Diese Erkenntnisse liefern wertvolle Rückschlüsse auf Lebenszyklen, Verschleißverhalten und Wartungsbedarf. Sie bilden die Grundlage für datenbasierte Serviceangebote, adaptive Wartungspläne oder KI-gestützte Predictive-Maintenance-Konzepte.

Grundvoraussetzung solcher Modelle ist ein sicherer und kontrollierter Datenaustausch zwischen Betreiber, Hersteller und Servicepartnern. Damit industrielle Daten nicht zum unkontrollierbaren Risiko werden, müssen sie souverän geteilt werden – also nur unter klar definierten Nutzungs-, Zugriffs- und Schutzbedingungen. Technologien wie verteilte Datenräume schaffen hierfür den Rahmen: Sie ermöglichen es, Informationen über standardisierte Schnittstellen sicher und transparent bereitzustellen, ohne die Hoheit über die eigenen Daten zu verlieren. Solche Konzepte werden unter anderem in europäischen Initiativen wie Gaia-X und der International Data Spaces Association (IDSA) entwickelt und bilden die Grundlage für vertrauenswürdige Datenökosysteme im industriellen Umfeld.

Technische Umsetzung: Edge Cloud Continuum for Production

Mit „Edge Cloud Continuum for Production“ (ECC4P) hat der Fraunhofer Cluster of Excellence Cognitive Internet Technologies (CCIT) eine ganzheitliche Lösung entwickelt, die speziell auf automatisierte Produktionsprozesse wie Zerspanung oder Umformung zugeschnitten ist. ECC4P bietet sowohl die Infrastruktur für eine vernetzte Gesamtarchitektur als auch modulare Lösungen im Baukastenprinzip, die sichere Datenteilung garantieren. Dazu gehören Eclipse-Dataspace-Konnektoren für sicheren Datentransfer, der „Clouditor“ für automatisierte Sicherheitsprüfungen sowie die „LinkedFactory“ zur Verwaltung von Produktionsdaten. Für spezialisierte Anwendungsfälle stehen hochsensitive Sensorsysteme wie „smartGRIND“, „smartTOOL“ oder „smartNOTCH“ zur Verfügung. Der modulare Ansatz von ECC4P erlaubt Flexibilität für passgenaue Lösungen – auch für kleinere und mittlere Unternehmen. So kann eine flächendeckende Basis für eine neue Generation datengetriebener industrieller Fertigung mit echten, praxisnahen Produktionszwillingen entstehen.