Digitaler Zwilling

Ein digitaler Zwilling stellt eine virtuelle Replikation eines physischen Produkts – beispielsweise Anlage oder Maschine –  oder Prozesses dar, die in Echtzeit synchronisiert wird. Durch die präzise Nachbildung von Anlagen und Maschinen und die Verschmelzung von Realität und virtueller Welt ermöglichen Digitale Zwillinge die Möglichkeit zur Echtzeitüberwachung, Fehleranalyse und gezielten Optimierung.

Erfahren Sie, wie sie Herstellungsprozesse revolutionieren: von der Fehlerminimierung über Effizienzsteigerung bis zur beschleunigten Markteinführung.

„Das Ziel ist eine europäische sichere und vernetzte Dateninfrastruktur.“ Interview mit Dr.-Ing. Dominik Rohrmus, Gaia-X

Im Zeitalter von Industrie 4.0 sind Daten für den Betrieb einer digitalen Fabrik wichtiger denn je. Denn sie entscheiden darüber, wie Herausforderungen und Probleme in Unternehmen gesteuert und gelöst werden. Wie können Unternehmen die Hoheit über ihre Daten behalten und sie dennoch mit Geschäftspartnern teilen? Mit diesen und anderen Fragen beschäftigt sich Dr. Dominik Rohrmus, COO von Gaia-X.

Autonomie als Planungsparameter von Industrie 4.0-Fabriken Verfahren zur Messung und Optimierung von Autonomie

Cyber-physische Systeme ermöglichen die Reduzierung zentraler Planungs- und Steuerungsentscheidungen durch dezentrale Koordination zwischen den Elementen eines Produktionssystems. Dieser Beitrag stellt ein in der Praxis validiertes Verfahren vor, mit Hilfe dem die Bereiche eines Produktionssystems, die von einem größeren Maß an Autonomie profitieren können, ermittelt werden können.

Funktionale Vernetzung und der „Digital Thread“ Wie Informationen aus der gesamten Fertigungslandschaft zusammengeführt werden

Es ist an der Zeit, dem Netzwerk aus Buzzwords im Umfeld von Industrie 4.0 ein weiteres hinzuzufügen. Zur Verdeutlichung der „Funktionalen Vernetzung“ ist dies der „Digital Thread“ – zu Deutsch: der digitale Faden. Die Bezeichnung steht für den Ansatz, Daten aus unterschiedlichen  IT-Systemen zusammenzuführen, um daraus neue Erkenntnisse zur Optimierung des Fertigungsprozesses abzuleiten.