Was ist ein Digital Twin (digitaler Zwilling)?

Stellen Sie sich vor: Ein Bauteil versagt im Feldtest. Die Ursache liegt in einer Konstruktionsentscheidung, die bereits in der frühen Designphase hätte vermieden werden können. Laut einer Studie des VDI entstehen bis zu 70 Prozent aller Produktfehler in der Entwicklungsphase, werden aber erst in der Fertigung oder beim Kunden sichtbar. Das kostet Zeit, Geld und Reputation. Wer als Entwicklungsleiter systematisch vorgeht, vermeidet genau diese Szenarien. Die Wahl der richtigen Konstruktionsmethode entscheidet darüber, wie früh Sie Schwachstellen erkennen und wie schnell Ihr Produkt zur Marktreife gelangt. Dieser FAQ-Leitfaden gibt Ihnen einen praxisnahen Überblick über die wichtigsten Konstruktionsmethoden.

Was versteht man unter einer Konstruktionsmethode?

Eine Konstruktionsmethode ist ein strukturiertes Vorgehen, das Ingenieure bei der Entwicklung technischer Produkte unterstützt. Sie hilft dabei, Anforderungen systematisch in Lösungen zu überführen, Risiken frühzeitig zu identifizieren und Entwicklungszeit zu verkürzen. Konstruktionsmethoden sind keine starren Rezepte, sondern flexible Werkzeuge. Welche Methode am besten passt, hängt vom Produkt, der Branche und dem Entwicklungsstand ab.

Welche klassischen Konstruktionsmethoden gibt es?

Die bekannteste systematische Vorgehensweise stammt aus der VDI-Richtlinie 2221, die den Konstruktionsprozess in klar definierte Phasen gliedert: Planen, Konzipieren, Entwerfen und Ausarbeiten. Diese Methode eignet sich besonders für komplexe Neuentwicklungen, bei denen Anforderungen von Grund auf erarbeitet werden müssen.

Daneben hat sich die TRIZ-Methode in der Praxis bewährt. TRIZ steht für die russische Abkürzung „Theorie des erfinderischen Problemlösens“. Das Verfahren basiert auf der Analyse von über 400.000 Patenten und identifiziert wiederkehrende Innovationsmuster. Ingenieure nutzen TRIZ, um scheinbare Widersprüche in der Konstruktion aufzulösen, etwa wenn Festigkeit und Gewicht gegenläufige Ziele sind.

Beim Konstruktionskatalogverfahren greifen Entwickler auf standardisierte Lösungselemente zurück. Das beschleunigt die Konzeptphase erheblich. Ein Automobilzulieferer etwa kann auf bewährte Verbindungstechniken oder Dichtungskonzepte zurückgreifen, ohne das Rad neu erfinden zu müssen.

Was ist FEM und wann setzen Entwicklungsleiter sie ein?

Die Finite-Elemente-Methode (FEM) ist heute aus keiner modernen Konstruktionsabteilung mehr wegzudenken. FEM zerlegt ein Bauteil in ein Netz aus kleinen Elementen. Für jedes Element berechnet die Software mechanische Größen wie Spannung, Dehnung oder Temperatur. Das Ergebnis zeigt genau, wo ein Bauteil unter Last versagt oder wo Material eingespart werden kann.

Ein typisches Anwendungsbeispiel: Ein Zulieferer entwickelt einen neuen Getriegeträger für ein Elektrofahrzeug. Statt einen physischen Prototypen zu bauen und zu testen, simuliert das Team das Bauteil per FEM unter verschiedenen Lastszenarien. Schwachstellen werden sichtbar, bevor auch nur ein einziges Teil gefertigt wird. Das spart in der Praxis Wochen an Entwicklungszeit und vermeidet teure Nacharbeit.

FEM-Analysen sind besonders wertvoll in der Strukturmechanik, der Thermodynamik und der Strömungslehre. Moderne PLM-Plattformen wie die 3DEXPERIENCE von Dassault Systèmes integrieren FEM-Tools direkt in den Konstruktionsprozess.

Was ist FEA und wie unterscheidet sie sich von FEM?

FEA (Finite Element Analysis) ist der übergeordnete Begriff für den gesamten Analyseprozess. FEM bezeichnet dagegen die mathematische Methode, auf der FEA basiert. In der Praxis werden beide Begriffe oft synonym verwendet. FEA umfasst die Vorbereitung des Modells, die Berechnung mit FEM und die Auswertung der Ergebnisse. Wer von FEA spricht, meint damit den vollständigen Arbeitsprozess vom CAD-Modell bis zum validierten Ergebnis.

Welche CAD-gestützten Konstruktionsmethoden sind heute relevant?

Modernes CAD geht weit über das digitale Zeichenbrett hinaus. Grundlage jeder CAD-Konstruktion ist die normgerechte Darstellung von Bauteilen, etwa über die Dreitafelprojektion, die Vorder-, Seiten- und Draufsicht eines Bauteils in einer standardisierten Ansicht zusammenführt. Sie ist der gemeinsame visuelle Nenner zwischen Konstruktion, Fertigung und Qualitätssicherung.

Mit parametrischem CAD legen Ingenieure Abhängigkeiten zwischen Maßen und Geometrien fest. Ändert sich ein Parameter, passt sich das gesamte Modell automatisch an. Das ist besonders effizient bei Bauteilvarianten, wie sie im Automobilzuliefererumfeld häufig vorkommen. CATIA V5 ist in diesem Bereich seit Jahrzehnten ein bewährtes Werkzeug: Die Software bietet parametrisches und featurebasiertes Konstruieren auf einem Niveau, das gerade in der Automobilindustrie und im Maschinenbau zum Industriestandard geworden ist.

Beim generativen Design gibt der Ingenieur Randbedingungen und Zielsetzungen vor. Die Software schlägt eigenständig Geometrien vor, die diese Anforderungen erfüllen. Algorithmen, die auf Topologieoptimierung basieren, liefern Formen, die kein Mensch intuitiv entwerfen würde. Das Ergebnis sind oft leichtere und dennoch steifere Bauteile. Damit solche Konstruktionen bautechnisch valide bleiben, gehört die automatisierte Kollisionsprüfung zu jedem modernen CAD-Workflow: Sie stellt sicher, dass sich Bauteile einer Baugruppe nicht gegenseitig durchdringen und alle Mindestabstände einhalten.

Model-Based Systems Engineering (MBSE) verknüpft Konstruktion mit Systemanforderungen. Jede Konstruktionsentscheidung ist direkt mit einer Anforderung verknüpft. Das schafft Transparenz und erleichtert die Nachvollziehbarkeit, besonders wenn Zertifizierungen oder Audits anstehen.

Wie hilft ein Digital Twin bei der Konstruktion?

Ein Digitaler Zwilling verbindet das virtuelle Konstruktionsmodell mit realen Betriebsdaten. Sensoren am physischen Produkt liefern kontinuierlich Messwerte zurück in das digitale Modell. So entsteht eine Rückkopplungsschleife zwischen Praxis und Entwicklung.

Ein Beispiel aus dem Maschinenbau: Eine Anlage wird im Betrieb stärker beansprucht als ursprünglich ausgelegt. Der Digitale Zwilling erkennt die Abweichung. Das Entwicklungsteam passt das Konstruktionsmodell an und optimiert das nächste Bauteil noch vor dem nächsten Wartungszyklus. Diese bidirektionale Kommunikation zwischen realer und virtueller Welt unterscheidet den Digitalen Zwilling grundlegend von einer klassischen Simulation.

Welche Methode passt zu welchem Entwicklungsstadium?

In der frühen Konzeptphase liefern kreative Methoden wie TRIZ oder der morphologische Kasten die besten Ergebnisse. Sie fördern das Denken in Lösungsräumen, nicht in Einzellösungen. In der Entwurfs- und Detaillierungsphase kommen FEM, FEA und parametrisches CAD zum Einsatz. Hier hat sich CATIA V5 als zuverlässige Plattform etabliert: Mit integrierten Analysefunktionen und einem durchgängigen Datenmodell lassen sich Konstruktion und Validierung ohne Systembruch durchführen. Im laufenden Betrieb schließlich liefert der Digitale Zwilling die nötigen Erkenntnisse für Verbesserungen der nächsten Generation.

 Konstruktionsmethoden als Wettbewerbsvorteil

Die Wahl der richtigen Konstruktionsmethode ist keine akademische Übung. Sie entscheidet darüber, wie schnell Ihr Produkt marktreif wird und wie kostspielig der Weg dorthin ist. Entwicklungsleiter, die systematisch vorgehen, FEM-Analysen frühzeitig einsetzen und digitale Zwillinge in ihre Prozesse integrieren, reduzieren Fehlerkosten und verkürzen Entwicklungszyklen messbar. Mit einer bewährten CAD-Plattform wie CATIA V5 legen Sie dabei die technische Grundlage, auf der alle weiteren Methoden aufbauen können.

Sprechen Sie mit den Experten von TECHNIA. Wir zeigen Ihnen, wie Sie die passenden Methoden und Werkzeuge in Ihre bestehende Entwicklungsumgebung integrieren, von der Simulation bis zur 3DEXPERIENCE-Plattform.

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Obwohl „Digital Twin“ und „Virtual Twin“ ähnliche Konzepte darstellen, gibt es Unterschiede in ihrer Anwendung und ihrem Funktionsumfang.

Ein Digital Twin ist eine digitale Repräsentation eines physischen Objekts, Systems oder Prozesses. Es handelt sich um eine virtuelle Darstellung, die alle relevanten Informationen über das reale Objekt enthält. Ein Digital Twin wird erstellt, indem Daten aus Sensoren, IoT-Geräten oder anderen Quellen erfasst werden, um den aktuellen Zustand, das Verhalten und die Leistung des realen Gegenstands in Echtzeit abzubilden. Dadurch können Nutzer den Zustand überwachen, Leistungsanalysen durchführen, Vorhersagen treffen und Simulationen durchführen, um mögliche Szenarien zu testen. Der Fokus liegt auf der Überwachung und Analyse des realen Objekts.

Ein Virtual Twin hingegen bezieht sich auf eine vollständig virtuelle, computerbasierte Repräsentation eines Objekts, Systems oder Prozesses. Es ist eine komplett digitale Nachbildung, die möglicherweise nicht auf einem physischen Gegenstück basiert. Virtual Twins werden oft in der virtuellen Realität (VR) oder Augmented Reality (AR) erstellt und dienen verschiedenen Zwecken wie Simulationen, Schulungen, virtuellen Tests oder virtuellen Prototypen. Virtual Twins können beispielsweise verwendet werden, um das Design eines Produkts zu optimieren, bevor es physisch hergestellt wird, oder um komplexe Systeme in einer virtuellen Umgebung zu testen.

Die Grundlage eines Virtuellen Zwillings besteht aus einer durchaus komplexen IT-Struktur. Daher starten viele Unternehmen zunächst mit einem einzelnen Produkt und sammeln dabei Erfahrungen. Wichtig ist sowohl eine umfangreiche Datenbasis (von der Entwicklung bis zum Produkteinsatz) von z.B. einer Maschine, einer Anlage, einem Produkt als auch eine vorhandene Sensorik zur laufenden Erfassung weiterer Daten.  Um die erfassten Daten zu übertragen, wird eine zuverlässige Konnektivität benötigt, um eine Verbindung zwischen dem physischen Objekt und der digitalen Umgebung herzustellen.

Die erfassten Daten müssen verarbeitet, analysiert und gespeichert werden.

Weiterhin braucht man Modellierungswerkzeugen und Simulationstechniken, um die Verhaltensweisen und Eigenschaften des physischen Objekts virtuell nachzubilden. All die generierten Daten aus dem physischen Objekt müssen mit anderen relevanten Informationen – aus anderen Systemen, externen Quellen oder historischen Daten – integriert werden.

Je nach Anwendungsfall von Digital Twin und Industrie können die Anforderungen und Werkzeuge variieren.

Systeme wie PLM, CAD etc. müssen vorhanden sein. Auf einer (cloudbasierten) Plattform werden sämtliche Daten gesammelt und mittels einer speziellen Software analysiert und interpretiert.

Bei einem Digitalen Zwilling als auch bei einer Simulation werden digitale Modelle genutzt, um spezifische Prozesse nachzustellen. Der Unterschied zwischen beiden besteht jedoch in dem Leistungsumfang: eine Simulation stellte einen bestimmten Prozess dar, ein Digitaler Twin hingegen kann unendliche Prozesse darstellen und Prozesse aus mehreren Blickwinkeln analysieren. Zudem werden die Informationen und Ergebnisse zurück an das ursprüngliche Objekt in der realen Welt geliefert.

Je nach Anwendungsbereich unterscheidet zwischen diesen vier verschiedenen Digital Twins:

• den Component Twins: diese stellen eine einzelne Komponente eines Produktes dar, wie etwa ein Rotorblatt.
• Asset Twins: darunter versteht man die Zusammenarbeit verschiedener Komponenten, wie zum Beispiel der Motor einer Windanlage.
• System/Unit Twins: diese digitalen Twins umfassen alle Komponenten, die einen bestimmten Prozess möglich machen, wie etwa den Antrieb einer Windturbine.
• Process Twins: die höchste Stufe eines Digital Twins befasst sich mit Zusammenarbeit aller Einheiten einer Anlage sowie die Berücksichtigung des richtigen Timings.

Es ist möglich verschiedene Digitale Zwillinge innerhalb eines Prozesses oder ganzer Systeme einzusetzen.

Ein digitaler Schatten kann als Vorstufe eines Digitalen Zwillings bezeichnet werden. Unter einem digitalen Schatten versteht man eine digitale Abbildung von einer Anlage oder einer Maschine, die historische Produktionsdaten speichert, Vorgänge simuliert und Prognosen erstellt, und sich anpasst, wenn sich das reale Objekt verändert. Der Digitale Twin geht hier einen Schritt weiter: er reagiert auf Änderungen und kommuniziert die Ergebnisse von der virtuellen Welt zurück in die reale Welt – und passt damit beispielsweise Temperaturen oder Anstellwinkel des verknüpften Objektes in der realen Welt an.

Digital Twins kann man entweder durch das Scannen physischer Gegenstände in der realen Welt erstellen oder alternativ, anhand von importierten BIM-, GIS- oder CAD-Modellen. Um einen digital Twin zu erstellen, muss dieser nach dem Scannen mit Unternehmensdaten oder auch IoT-Daten verbunden werden, um die Analysen durchführen zu können. Bei einem digitalen Zwilling kann sich um ein Produkt, ganzes simuliertes Netzwerk oder System handeln.