Digitaler Zwilling und KI – Schlüsselkonzept für Industrie 4.0

Der rapide expandierende Markt des Digitalen Zwillings deutet darauf hin, dass dieser schon weitgehend in diversen Industriezweigen zum Einsatz kommt – mit einer Prognose auf anhaltend hohe Nachfrage in der Zukunft. Im Jahr 2020 wurde der Markt auf 3,1 Milliarden US-Dollar taxiert und könnte laut Branchenexperten bis mindestens 2026 auf geschätzte 48,2 Milliarden US-Dollar anwachsen. Die umfassende Nutzung Digitaler Zwillinge ermöglicht es, Betriebsausfälle zu minimieren und parallel die Produktion zu optimieren.

Marktanalyse

Der schnell wachsende Markt für digitale Zwillinge ist Beweis dafür, dass sie bereits in vielen Branchen eingesetzt werden, die Nachfrage jedoch noch über einen längeren Zeitraum hinweg stark steigen wird. Eine Marktgrößen- und Marktanteilsanalyse für digitale Zwillinge von Mordor Intelligence zeigt, dass im Jahr 2020 der Markt für digitale Zwillinge bereits mit 3,1 Milliarden USD bewertet wurde. Einige Branchenanalysten spekulieren, dass er bis mindestens 2026 auf einen geschätzten Wert von 48,2 Milliarden USD weiter wachsen könnte. Die End-to-End-Anwendung von Digitalen Zwillingen ermöglicht es Unternehmen, Ausfallzeiten von Anlagen zu reduzieren und gleichzeitig die Produktion zu steigern.


Was ist ein Digitaler Zwilling?

Was ist ein Digitaler Zwilling

Ein Digitaler Zwilling, oft auch „Digital Twin“ genannt, bezeichnet ein computergestütztes Modell eines physischen oder nicht-physischen Objekts, das vielfältig eingesetzt wird. Manchmal findet auch der Begriff „digitaler Avatar“ seine Anwendung.

Begriffserklärung

Der Digitale Zwilling ist ein virtuelles Modell, beispielsweise eines

  • Prozesses
  • Produkts
  • einer Dienstleistung

und verknüpft die reale mit der digitalen Welt. Digitale Zwillinge nutzen reale Daten, die von installierten Sensoren stammen und beispielsweise die Betriebsbedingungen oder die Position von Maschinen erfassen. Diese Verbindung von realen und virtuellen Welten ermöglicht die Datenanalyse und die Überwachung von Systemen, um Probleme frühzeitig zu erkennen und zu behandeln, Ausfallzeiten zu vermeiden, neue Möglichkeiten zu schaffen und mithilfe von Computersimulationen zukünftige Szenarien zu planen.

Heutzutage sind Digitale Zwillinge, die den gesamten Lebenszyklus eines Produkts, Prozesses oder Geschäftsmodells abdecken und so die Basis für vernetzte Produkte und Dienstleistungen bilden, eine geschäftliche Notwendigkeit.

Funktion

Für einen Digitalen Zwilling sind drei Komponenten erforderlich:

  1. Das reale Objekt.
  2. Der Digitale Zwilling im virtuellen Raum.
  3. Die Informationen, die beide verbinden.

Das Objekt ist mit Sensoren ausgestattet, die Daten über Zustand oder Position sammeln, die dann ein System empfängt, verarbeitet und analysiert. Digitale Zwillinge verbessern somit die operative und finanzielle Leistungsfähigkeit eines Objekts wie einer Anlage oder einer Dienstleistung. Fachexperten erstellen diese in der Regel und nutzen auch die Echtzeitdaten der Objekte.

Nutzen

Ein Digitaler Zwilling kann während des gesamten Lebenszyklus eines Objekts von Nutzen sein. In der ersten Phase „Design“ unterstützt er den Umgang mit komplexen Produktanforderungen, schnellen Entwicklungszyklen und strengen regulatorischen Vorgaben. Der Digitale Zwilling hilft, verschiedene Designalternativen zu untersuchen und Simulationen sowie Tests durchzuführen, um die Erfüllung der Anforderungen zu gewährleisten. In der Phase „Fertigung“ kann der Zwilling die Effizienz, Qualität und den Ertrag steigern. Während der „Betriebsphase“ verbessert ein digitaler Zwilling die Verfügbarkeit von Objekten wie Maschinen. In der „Wiederverwertungsphase“ lässt sich der Digitale Zwilling zur Planung von Ersatzteilen oder zur Identifizierung von Upcycling-Potenzialen nutzen.

Nutzen des Digitalen Zwillings in der produzierenden Industrie

Von der Kontrollverbesserung über Optimierung von Produkten bis hin zur Überwachung von Prozessen: Unternehmen nutzen produktbezogene Daten und vorausschauende Simulationen, um die Produktionseffizienz und Produktqualität zu erhöhen und gleichzeitig Kosten für Fertigung und Service zu senken. So werden Kapazitäten geschaffen, um zukünftigen Herausforderungen wettbewerbsfähig zu begegnen:

  • Produktentwicklung – Ein Digitaler Zwilling eines Produkts wird für virtuelle Tests und Simulationen eingesetzt, um das Design zu verbessern, Leistungsvorhersagen zu treffen und Produktmängel frühzeitig zu identifizieren. Dies führt zu geringeren Entwicklungskosten und einer schnelleren Markteinführung.
  • Wartung und Instandhaltung – Der Digitale Zwilling liefert Echtzeitinformationen über den Zustand und die Leistung eines Produkts. Durch Datenanalysen können Anomalien oder Verschleiß festgestellt und Wartungsarbeiten veranlasst werden. Dies reduziert Ausfallzeiten und verlängert die Lebensdauer der Produkte.
  • Prozessoptimierung – Digitale Zwillinge werden zur Optimierung von Fertigungs- und Geschäftsprozessen eingesetzt. Die Analyse von Produktionsdaten ermöglicht die Identifikation von Engpässen und die Verbesserung von Prozessen, was zu Kostenreduktion und Produktivitätssteigerung führt.
  • Virtuelle Inbetriebnahme – Mithilfe eines Digitalen Zwillings ist das Testen von Anlagen und Produktionslinien virtuell möglich, bevor sie real aufgebaut werden. Dies ermöglicht das frühzeitige Erkennen und Beheben von Schwachstellen, was Zeit und Kosten spart.
  • Schulung und Training – Digitale Zwillinge dienen auch der Schulung und dem Training von Mitarbeitenden. In einer virtuellen Umgebung können komplexe Aufgaben erlernt und spezifische Szenarien geübt werden. Dies senkt die Schulungskosten und erhöht die Effektivität der Trainings.

Teilmodelle in der industriellen Produktion und des Engineerings

  • Modellbasierte Selbstbeschreibungen – Diese zielen darauf ab, Autoidentifikation und Autokonfiguration zu ermöglichen, sodass sich beispielsweise Maschinen und ihre Komponenten mithilfe der mitgelieferten Treiberinformationen selbstständig im MES-System oder im IoT-System mit ihren Fähigkeiten und Diensten registrieren können.
  • Beschreibung von Fähigkeiten (Skills) von Produktionsanlagen – Diese umfassen spezifische Fertigungsverfahren wie Drehen oder MAG-Schweißen sowie Materialflussfunktionen wie Heben oder Stetigfördern. Ebenfalls enthalten sind Attribute und ihre zulässigen Wertbereiche sowie teilweise die Logik. Mit diesen Informationen können Produktionsmittel effizient zu neuen Anlagen für spezifische Fertigungsaufgaben zusammengestellt, konfiguriert und in Betrieb genommen werden.
  • Datenbasierte Modelle des Normalverhaltens – Diese Modelle basieren auf Laufzeitdaten einer Maschine, einer Linie oder einer kompletten Produktion, die beispielsweise über ein MES aus dem realen Betrieb erfasst und mittels maschinellem Lernen analysiert werden.
  • Offline- und Online-Simulationen – Dazu gehören spezialisierte Simulatoren, wie solche für Finite Elemente, virtuelle Inbetriebnahmen oder die Simulation physikalischer Prozesse. Idealerweise interagieren diese Simulationsmodelle miteinander. Obwohl der Begriff Digitaler Zwilling oft mit Simulation gleichgesetzt wird, ist diese Definition laut Fraunhofer IOSB zu eng gefasst.
  • Die Digitale Fabrik – Diese umfasst ein umfassendes Netzwerk digitaler Modelle, Methoden und Werkzeuge, die durch ein durchgängiges Datenmanagement integriert sind, beispielsweise für Produktions- und Materialflussanlagen sowie Gebäude und technische Gebäudeausrüstung (gemäß VDI 4499, Blatt 1).

Zu einem umfassenden Digitalen Zwilling gehören außerdem Aspekte wie IT-Sicherheit, Zugriffsrechte, Zertifikatshandling, Versionsmanagement und Kompatibilitätstests verschiedener Versionen digitaler Zwillinge.

Zusammenhang zwischen Digitalem Zwilling und Industrie 4.0

Der Digitale Zwilling wird in der Produktion eingesetzt, indem er Produktdaten mit Modellen sowie Betriebs- und Prozessdaten kombiniert, um ein umfassendes und dynamisches virtuelles Abbild eines realen Produkts zu schaffen. Diese Kombination bildet die Basis für retrospektive Analysen sowie zukunftsgerichtete Vorhersagen bezüglich des Produkts.

Mit der kontinuierlichen Anreicherung des digitalen Zwillings durch aktuelle Messdaten entsteht ein detailreiches digitales Abbild, das zuverlässige Aussagen und Prognosen ermöglicht. Dies unterstützt die Entwicklung von Dienstleistungen wie die Nachverfolgung von Produkten, das Durchführen von Nutzungsanalysen oder das Erstellen vorausschauender Wartungsstrategien, um die Instandhaltung effizient und rechtzeitig zu planen.

Digitale Zwillinge spielen daher eine entscheidende Rolle für Industrie 4.0 und die Digitalisierung der Fertigung.

Das „Digitale-Zwillings-Konzept“

Anfang des 21. Jahrhunderts entwickelten M. Grieves und J. Vickers das Grundkonzept des Digitalen Zwillings weiter, so wie es heute seine Anwendung findet (siehe Funktion eines Digitalen Zwillings). Das Konzept besteht aus drei Hauptelementen: Den physischen Produkten im realen Raum, den virtuellen Produkten im digitalen Raum und den verbindenden Daten- und Informationsflüssen.

Dieses erweiterte Konzept ermöglicht eine Kommunikation zwischen dem realen und dem virtuellen Objekt, wobei die Daten vom realen zum virtuellen Objekt als „digitaler Schatten“ und die Rückinformationen als „digitaler Impuls“ bezeichnet werden.

Diese Interaktion erlaubt die Anpassung der realen Objekte basierend auf den virtuellen Modellen, was sich positiv auf eine effizientere Steuerung von Prozessen und präventive Maßnahmen durch Echtzeitdaten auswirkt. Die Definition des digitalen Zwillings umfasst daher auch verschiedene Archetypen, die von einer einfachen digitalen Repräsentation bis hin zu autonom gesteuerten, interaktiven Systemen reichen. Digitaler-Zwilling-Archetypen:

  • Basic Digital Twin – Einfache digitale Repräsentation mit interner Datenverarbeitung.
  • Enriched Digital Twin – Einbeziehung benachbarter Datenströme.
  • Autonomous Control Twin – Autonomes System mit Mensch-Maschine-Schnittstelle.
  • Enhanced Autonomous Control Twin – Erweiterte autonome Steuerung mit Daten-Downstream.
  • Exhaustive Twin – Umfassend integrierter Digitaler Zwilling, der alle relevanten Daten und Prozesse einbezieht.

Arten Digitaler Zwillinge

In Abhängigkeit vom Detaillierungsgrad existieren verschiedene Typen Digitaler Zwillinge, die sich hauptsächlich im Anwendungsbereich unterscheiden. Es ist gängig, dass mehrere Arten von digitalen Zwillingen innerhalb eines Systems oder Prozesses simultan genutzt werden. Nachfolgend werden die verschiedenen Arten Digitaler Zwillinge sowie ihre spezifischen Unterschiede und Einsatzgebiete detailliert beschrieben:

Komponentenzwillinge/Teilzwillinge
Diese bilden die Basiseinheit eines digitalen Zwillings und repräsentieren das kleinste Beispiel einer Funktionskomponente. Teilzwillinge sind ähnlich konzipiert, beziehen sich jedoch auf weniger kritische Komponenten.

Asset-Zwillinge
Wenn zwei oder mehr Komponenten zusammenwirken, entsteht ein sogenanntes Asset. Asset-Zwillinge ermöglichen die Interaktion dieser Komponenten mittels Analyse und der Generierung einer umfangreichen Menge an Leistungsdaten, die weiterverarbeitet und in nützliche Erkenntnisse transformiert werden können.

System- oder Unit-Zwillinge
Diese stellen eine erweiterte Ebene dar und ermöglichen es, zu verfolgen, wie verschiedene Assets ein funktionierendes Gesamtsystem bilden. System-Zwillinge bieten eine klare Sicht auf die Interaktionen zwischen den Assets und können Empfehlungen zur Leistungssteigerung geben.

Prozess-Zwillinge
Auf der Makroebene angesiedelt, offenbaren Prozess-Zwillinge, wie verschiedene Systeme zusammenarbeiten, um eine komplette Produktionsanlage zu betreiben. Sie prüfen, ob diese Systeme synchronisiert sind und mit maximaler Effizienz arbeiten, oder ob Verzögerungen innerhalb eines Systems Auswirkungen auf andere Systeme haben. Prozess-Zwillinge sind hilfreich, um präzise Zeitpläne zu entwickeln, die die Gesamteffektivität der Fertigung beeinflussen.

Markt und Branchen für den Digitialen Zwilling

Digitale Zwillinge werden für ihre Leistungsfähigkeit geschätzt, doch ihre Anwendung ist nicht für jeden Hersteller oder jedes Produkt sinnvoll. Einige Objekte sind nicht komplex genug, um den intensiven und kontinuierlichen Sensordatenfluss zu rechtfertigen, der für Digitale Zwillinge benötigt wird. Zudem kann die Erstellung eines digitalen Zwillings aus finanzieller Sicht herausfordernd sein, da die genaue Nachbildung eines physischen Objekts potenziell hohe Kosten verursacht.

Trotzdem profitieren bestimmte Projekttypen erheblich von der Nutzung digitaler Modelle:

  • Großprojekte mit physischen Dimensionen – Beispielsweise Gebäude, Brücken und andere komplexe Konstruktionen, die den strengen Normen des Ingenieurwesens unterliegen.
  • Mechanisch komplexe Projekte – Dazu zählen Düsenturbinen, Autos und Flugzeuge, bei denen digitale Zwillinge zur Steigerung der Maschineneffizienz beitragen können.
  • Stromversorgungsanlagen – Diese umfassen sowohl Mechanismen zur Stromerzeugung als auch zur Stromübertragung.
  • Fertigungsprojekte – Digitale Zwillinge helfen, die Effizienz von Prozessen zu optimieren, insbesondere in industriellen Umgebungen mit kooperierenden Maschinensystemen.

Branchen, die signifikante Erfolge mit digitalen Zwillingen erzielen, umfassen:

  • Ingenieurwesen
  • Automobilbau
  • Flugzeugbau
  • Schienenfahrzeugbau
  • Bauwesen
  • Fertigung
  • Energieversorgungsunternehmen

Diese Sektoren profitieren von der digitalen Simulation und dem verbesserten Betrieb durch den Einsatz von Digitalen Zwillingen.

Lesen Sie weiterführende Informationen zu branchenbezogenen Anwendungen im Abschnitt: Anwendungsbereiche Digitaler Zwillingssysteme

Vorteile von Digitalen Zwillingen

Verbesserung in Forschung und Entwicklung (F&E)
Der Einsatz Digitaler Zwillinge steigert die Effektivität in der Forschung und Entwicklung von Produkten. Sie liefern umfangreiche Daten über die voraussichtliche Leistungsfähigkeit der Produkte, wodurch Unternehmen wichtige Erkenntnisse gewinnen können. Diese Informationen unterstützen die Unternehmen dabei, notwendige Produktverbesserungen bereits vor dem Produktionsstart umzusetzen.

Steigerung der Produktionseffizienz
Nachdem Produkte in die Produktion übergegangen sind, ermöglichen Digitale Zwillinge das Spiegeln und Überwachen der Produktionssysteme. Dies hilft, während des gesamten Fertigungsprozesses die höchstmögliche Effizienz zu erreichen und beizubehalten.

Unterstützung über den Produktlebenszyklus hinweg
Digitale Zwillinge unterstützen Unternehmen auch bei Entscheidungen bezüglich der Weiterverarbeitung von Produkten am Ende ihres Lebenszyklus, sei es durch Recycling oder andere Maßnahmen. Sie ermöglichen die Bestimmung, welche Materialien wiederverwendet werden können, und tragen damit zu einer effizienten Ressourcennutzung bei.  

Anwendungsbereiche Digitaler Zwillingssysteme

Anwendungen Digitaler Zwilling

Anwendungsbereiche digitaler Zwillingssysteme und wie Konfuzio bei der jeweiligen Umsetzung effizient unterstützt:

Industrielle Fertigung und Produktionssteuerung

Wie bereits in den oberen Abschnitten erwähnt, spielen Digitale Zwillinge eine zentrale Rolle in der industriellen Fertigung, indem sie Entwurfs- und Produktionsprozesse durch Simulationen und Analysen optimieren. Sie unterstützen Unternehmen über den gesamten Lebenszyklus von Produkten, Anlagen und Dienstleistungen hinweg, verbessern die Wertschöpfung und ermöglichen die Herstellung vernetzter Produkte. In der Produktions- und Auftragssteuerung werden sie zunehmend eingesetzt, um Prozesse zu optimieren und mit Steuerungs- und Regelungstechniken zu integrieren.

Unterstützung durch Konfuzio
Konfuzio bietet fortschrittliche KI-basierte Lösungen, die in Echtzeit Daten analysieren und verarbeiten, um die Produktionseffizienz zu steigern und den gesamten Produktionsprozess zu optimieren. Dies schließt die Automatisierung und präzise Steuerung der Produktionsabläufe mit ein.

Transportwirtschaft und Logistik

In der Transportwirtschaft nutzen große Logistikunternehmen Digitale Zwillinge für Funktionen wie Track and Trace und die intelligente Steuerung von Lagerhäusern oder Hafenanlagen. Diese Technologien finden ihre Integration auch in ERP-Systemen, um so die digitale Lieferkette und das Supply Chain Management zu optimieren.

Unterstützung durch Konfuzio
Konfuzio ermöglicht durch seine KI-gestützten Lösungen eine effizientere Logistik und verbessert das Tracking und Management von Gütern durch präzise Datenanalysen und und daraus abzuleitenden Prognosen.

Medizin und Gesundheitsdienstleistungen

Digitale Zwillinge finden auch in der Medizin Anwendung, indem sie virtuelle Abbilder von Patienten für die Simulation medizinischer Eingriffe und die Planung von Behandlungen erstellen. Sie unterstützen auch die individualisierte Medikamentenwahl und verbessern die Patientenversorgung durch personalisierte Behandlungspläne.

Unterstützung durch Konfuzio
Konfuzio nutzt fortschrittliche KI-Technologien, um medizinische Daten präzise aus Dokumenten zu extrahieren. Die Werte, die aus den Datenextrakionen gewonnen werden, lassen sich anschließend für Simulationen medizinischer Verfahren verwenden, was medizinischem Fachpersonal hilft, Behandlungen präziser zu planen und durchzuführen.

Stadtplanung und Smart-City-Initiativen

Digitale Zwillinge unterstützen Stadtplaner durch die Bereitstellung räumlicher 3D- und 4D-Daten in Echtzeit und integrieren Augmented-Reality-Systeme, um die Stadtentwicklung effizienter zu gestalten. Sie sind eng mit Smart-City-Bestrebungen verbunden, indem sie Geoinformationen zu Infrastrukturen zusammenführen und Stadtplanern helfen, effizientere und bürgerfreundlichere Maßnahmen zu implementieren.

Unterstützung durch Konfuzio
Konfuzio bietet Softwarelösungen, die städtische Daten verarbeiten und für eine anschließende Visualisierung mit Drittanbietersystemen, um Planungsprozesse zu optimieren und die Bürgerbeteiligung durch transparente Informationsbereitstellung zu verbessern.

Luftfahrt

In der Luftfahrtindustrie werden Digitale Zwillinge genutzt, um Entwicklungszeiten und Produktionskosten zu reduzieren. Sie ermöglichen präzise Simulationen und Analysen der Turbomaschinenproduktion, wodurch die Effizienz gesteigert und kostspielige Fertigungsfehler vermieden werden können. Digitale Zwillinge unterstützen zudem die fortlaufende Wartung und Optimierung der Flugzeugkomponenten über ihren gesamten Lebenszyklus hinweg.

Unterstützung durch Konfuzio
Konfuzio bietet fortschrittliche KI-gestützte Lösungen für die Luftfahrtindustrie, die dazu beitragen, Fertigungsprozesse zu überwachen und zu optimieren. Die Analyse von Echtzeitdaten offeriert eine effektivere Planung von Wartungszyklen und eine frühzeitige Identifikation potenzieller Störungen, was die Betriebssicherheit und Effizienz verbessert.

Automobilindustrie

In der Automobilindustrie ermöglichen digitale Zwillinge eine tiefgreifende Analyse und Optimierung von Fahrzeugdesign und Fertigungsprozessen. Sie bieten Herstellern die Möglichkeit, Fahrzeugleistungen zu simulieren und Effizienz im Produktionsprozess zu steigern, noch vor der Erstellung physischer Prototypen. Dies reduziert Entwicklungskosten und beschleunigt die Markteinführung neuer Modelle, indem das Zwillingssystem präzise Vorhersagen über Leistungsmerkmale und potenzielle Fertigungsherausforderungen trifft.

Unterstützung durch Konfuzio
Konfuzio spezialisiert sich darauf, aus den großen Mengen an Daten, die ein digitaler Zwilling in der Automobilindustrie generiert, wertvolle Erkenntnisse zu ziehen. Die KI-gestützte Software von Konfuzio kann Daten aus verschiedenen Phasen des Fahrzeuglebenszyklus analysieren und interpretieren, um Muster und Trends zu erkennen, die für die Produktentwicklung und Qualitätskontrolle entscheidend sind. Dies ermöglicht eine kontinuierliche Verbesserung der Produktqualität und Prozesseffizienz durch datengestützte Entscheidungen.

Digitale Zwillinge vs. Simulationen

Sowohl Simulationen als auch digitale Zwillinge nutzen digitale Modelle, um Systemprozesse nachzubilden, jedoch bietet der digitale Zwilling für Forschungszwecke weitreichendere Informationen. Der Hauptunterschied zwischen einer Simulation und einem digitalen Zwilling liegt in ihrem Leistungsumfang. Während Simulationen typischerweise einzelne Prozesse analysieren, kann ein digitaler Zwilling mehrere Prozesse gleichzeitig simulieren. Zudem sind Simulationen normalerweise nicht auf Echtzeitdaten angewiesen, während digitale Zwillinge einen bidirektionalen Informationsfluss nutzen: Sie erhalten Echtzeitdaten von Sensoren am realen Objekt, die ein Systemprozessor verarbeitet und deren Erkenntnisse zurück an das Objekt sendet. Mit dem Zugang zu aktuellen Daten aus verschiedenen Bereichen und der zusätzlichen Rechenkapazität einer virtuellen Umgebung können digitale Zwillinge umfassendere Problemstellungen analysieren und bieten ein größeres Potenzial zur Verbesserung von Produkten und Prozessen.

Fazit und Ausblick – Digitaler Zwilling in der Zukunft

Unternehmen erleben derzeit eine fundamentale Transformation in anlagenintensiven Sektoren, getrieben durch digitale Innovationen. Digitale Zwillinge spielen dabei eine zentrale Rolle, indem sie eine integrierte Sicht auf physische und digitale Aspekte von Anlagen und Prozessen ermöglichen und fortlaufend ihre Fähigkeiten erweitern, um Produkt- und Prozesseffizienz zu optimieren. Der Markt für digitale Zwillinge wird durch das Wachstum von IoT- und Cloud-Technologien erheblich vorangetrieben. Diese optimieren die Produktionsprozesse, senken Kosten, verbessern Wartungsabläufe und reduzieren Ausfallzeiten. Große Technologieführer wie Microsoft, Google und Amazon Web Services haben innovative digitale Zwillingsfunktionen entwickelt, die die Entwicklung neuer vernetzter Produkte ermöglichen und eine enge Verzahnung zwischen der digitalen und physischen Welt fördern. Dabei erweitert das Internet der Dinge die Einsatzmöglichkeiten Digitaler Zwillinge von industriellen Anwendungen bis hin zu Smart-City-Initiativen.

Konfuzio ergänzt diese Technologien durch fortschrittliche KI-Software, die die Analyse von Echtzeitdaten ermöglicht und Unternehmen unterstützt, ihre Überwachungs- und Wartungsprozesse zu optimieren. Die Integration von Konfuzio in digitale Zwillingssysteme ermöglicht es Unternehmen, den vollen Nutzen aus ihren Daten zu ziehen und die Wertschöpfungskette durchgehend zu optimieren.

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Avatar von Charlotte Götz

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