Digitale Zwillinge verbinden reale Maschinen mit virtuellen Modellen, Simulationsumgebungen und Echtzeitdaten. Auf dieser Basis lassen sich Gefahren früh erkennen, Abläufe systematisch testen und sicherheitskritische Funktionen nachweisbar auslegen. Gerade in der Industrie 4.0 wächst der Druck, komplexe Anlagen schneller zu entwickeln und trotzdem Normen und Richtlinien zuverlässig einzuhalten. Virtuelle Abbilder helfen, diese Ziele in Einklang zu bringen und Risiken transparent zu machen.
Statt erst am realen Prototyp aufwendig nachzubessern, können Konstruktion, Automatisierungstechnik und Service ihre Entscheidungen im digitalen Modell überprüfen. Kollisionsprüfungen, Not-Halt-Szenarien und Grenzlastfälle werden im Simulationsmodell durchgespielt, bevor Bauteile bestellt oder Steuerungen in Betrieb genommen werden.
So entsteht eine planbare Maschinensicherheit, die sich über den gesamten Lebenszyklus begleiten lässt. Gleichzeitig wachsen Verständnis und Akzeptanz für modellbasierte Arbeitsweisen in allen beteiligten Disziplinen.
Definition und Reifegrad digitaler Zwillinge
Ein digitaler Zwilling bildet ein dynamisches, datenbasiertes Abbild eines Assets über dessen gesamten Lebenszyklus. Historische Messwerte, aktuelle Sensordaten und Kontextinformationen aus PLM-, MES- und ERP-Systemen fließen in ein konsistentes Modell. Je dichter der sogenannte Digital Thread, desto leichter lassen sich Änderungen nachvollziehen und Sicherheitsfunktionen versioniert dokumentieren. Echtzeitdaten schärfen das Modell zusätzlich, indem sie Alterung, Verschleiß oder Fehlbedienungen sichtbar machen.
Unternehmen wie Siemens, PTC oder Dassault Systèmes unterscheiden Produkt-, Produktions- und Performance-Zwillinge, die gemeinsam Entwicklung, Fertigung und Betrieb abbilden. Auf dieser Basis lassen sich Zustände simulieren, ohne reale Anlagen zu gefährden, und Wartungsstrategien datenbasiert optimieren.
Der Reifegrad reicht von einfach visualisierten 3D-Modellen bis hin zu hochgekoppelten Simulationen mit laufender Rückkopplung aus dem Feld. Viele Organisationen beginnen mit fokussierten Pilotprojekten, etwa für einzelne Linien oder kritische Aggregate, und skalieren erfolgreiche Ansätze Schritt für Schritt in die Fläche.
Virtuelle Inbetriebnahme als Hebel für sichere Anlagen
Die virtuelle Inbetriebnahme überführt CAD-Modelle, Kinematik und logische Abläufe in einen prüfbaren Simulationszwilling. Werkzeuge wie Siemens NX MCD ermöglichen es, Mechanik, Antriebe und Sensorik mit realen PLC-Programmen zu verbinden. Sequenzen, Taktzeiten und Störfälle werden unter realistischen Bedingungen getestet, noch bevor die erste reale Maschine aufgebaut wird. So lassen sich Fehlerbilder identifizieren, die in klassischen Projekten oft erst im Zeitdruck der Endphase auftreten.
Verschiedene Experten für Maschinensicherheit nutzen diese Methodik, um Grenzfälle, Not-Halt-Ketten und Schutzraumlogiken systematisch abzusichern. Testautomatisierung und CI-Pipelines sorgen dafür, dass jede Änderung an der Steuerungssoftware automatisch gegen den Zwilling geprüft wird. Das senkt Inbetriebnahmezeiten, reduziert ungeplante Stillstände und schafft belastbare Nachweise für Audit und Abnahme. Maschinensicherheit wird damit von Anfang an als integraler Bestandteil des Engineerings behandelt.
Daten, Sensorik und sichere Kommunikation als Basis
Ein leistungsfähiger Zwilling benötigt dichte, qualitativ hochwertige Daten aus dem Feld. Zustandsgrößen wie Temperatur, Schwingung oder Stromaufnahme werden kontinuierlich erfasst und über Edge-Gateways, OPC UA oder IO-Link Safety in das Modell gespiegelt. Gerade die sichere, bidirektionale Kommunikation bis in den Sensor hinein ist entscheidend, um Sicherheitsfunktionen bis Performance Level e, Kategorie 4 und SIL 3 zu validieren. Echtzeit-Zustandsüberwachung und prädiktive Wartung werden dadurch verlässlich umsetzbar.
Anbieter wie GE, Bosch Rexroth oder Schmersal zeigen, wie sich große Anlagenflotten und modulare Produktionssysteme so überwachen lassen, dass Muster für Verschleiß, Drift oder Fehlbedienung früh sichtbar werden. Abweichungen können virtuell bewertet und passende Maßnahmen simuliert werden, bevor in der Realität eingegriffen wird.
Das senkt Sicherheitsrisiken im laufenden Betrieb und stabilisiert Servicefenster, ohne die Produktivität unnötig zu beschneiden. Zusätzlich eröffnen standardisierte Datenmodelle neue Möglichkeiten für Benchmarking, Schulung und kontinuierliche Verbesserung.
Durchgängige Workflows für Sicherheitsvalidierung und Compliance
Damit Maschinensicherheit auditierbar bleibt, müssen alle sicherheitsrelevanten Entscheidungen entlang eines durchgängigen Workflows dokumentiert werden. Der Digital Thread verknüpft Anforderungen, Konstruktionsstände, Risikobeurteilungen und Testergebnisse über alle Phasen hinweg. Änderungen an Layout, Takt oder Steuerungslogik aktualisieren automatisch den Zwilling und stoßen neue Validierungsläufe an. Normen und Richtlinien lassen sich so prozessual verankern, statt sie nur punktuell abzuprüfen.
Werkzeuge wie TÜV SÜD iaHazop unterstützen eine strukturierte, digitale Gefährdungs- und Risikoanalyse direkt am Modell. In Verbindung mit 4D-Modellen sicherheitstechnischer Komponenten, etwa aus dem TwinStore von Schmersal, entstehen reproduzierbare Testfälle für Verriegelung, Zuhaltung und Quittierung.
Die Ergebnisse fließen automatisiert in Prüfberichte, Versionierungen und Audit-Trails ein und liefern belastbare Nachweise gegenüber Kunden, Behörden und Versicherern. Auf dieser Basis können Unternehmen ihre Sicherheitskonzepte laufend nachschärfen und an neue Technologien oder Einsatzszenarien anpassen.
Best Practices aus Industrie 4.0
Praxisbeispiele aus der Industrie 4.0 verdeutlichen, wie digitale Zwillinge die Maschinensicherheit messbar verbessern. Teamtechnik koppelt komplette Montage- und Prüfsysteme virtuell mit Siemens NX MCD und realen Steuerungen, um Fehler früh zu erkennen und Projekte kalkulierbar zu machen. Die Allianz Industrie 4.0 Baden-Württemberg hat diesen Ansatz ausgezeichnet, weil er Entwicklungszeit, Risiko und Kosten nachweisbar reduziert. Ähnliche Konzepte finden sich in der Großserienfertigung ebenso wie in flexiblen Losgröße-1-Szenarien.
GE überwacht mit Digital Twins Hunderttausende Assets aus Windenergie, Triebwerken und Kraftwerken und nutzt prädiktive Modelle, um Wartung und Sicherheitsfunktionen zielgerichtet zu planen. Bosch Rexroth kombiniert produktgesteuerte Prozesse mit RFID und digitalen Zwillingen, um variable Szenarien und Engpässe sicherheitstechnisch zu bewerten.
Ergänzend sorgen Plattformen wie Dassault 3D-Experience oder PTC Windchill für die notwendige Datendurchgängigkeit zwischen Konstruktion, Fertigung und Service. In Summe entsteht ein Blueprint, wie modellbasierte Entwicklung, virtuelle Inbetriebnahme und datengetriebener Betrieb zu höherer Maschinensicherheit, besserer Qualität und geringeren Lebenszykluskosten führen.
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