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Einführug einer Digitalen Plattform für proaktive Zustandsanalyse („Digital Twin“-Pilot)
Adressierte Fähigkeiten
  • Anlagenschnittstellen
  • Datenbasierte Entscheidungsfindung
Voraussetzungen

Zentrale IoT-Plattform; KI-gestützte Anomalieerkennung; Business Process Management

Kurzbeschreibung

Ziel der Maßnahme ist es, Zustandsdaten in einem Pilot strukturiert für vorausschauende Entscheidungen nutzbar zu machen. Instandhaltung, Produktion und IT pilotieren eine digitale Plattform für proaktive Zustandsanalyse. Fachleute erfassen relevante Anlagenteile, wählen kritische Messpunkte und binden vorhandene Sensorik sowie das Prozessdatenarchiv (Historian) an. Dateningenieurinnen modellieren einen digitalen Zwilling der Anlage als strukturierte Daten- und Prozessabbildung, verknüpfen Live-Werte mit Historie und entwickeln einfache Was-wäre-wenn-Szenarien auf Basis physikalischer Regeln und statistischer Modelle. Teams definieren Fehlmuster und Grenzwerte, prüfen Alarme im Alltag und vergleichen Vorhersagen mit tatsächlichen Ereignissen. Betreiberinnen führen Inspektionen gezielt durch, dokumentieren Befunde mobil und speisen Ergebnisse zurück. Ein kleines Gremium bewertet Nutzen, Datenqualität und Aufwand und entscheidet über Skalierung. IT-Sicherheit und Datenschutz setzen Zugriffsrechte und Netzsegmentierung um. Ein Pilotzeitraum von drei bis sechs Monaten mit einer definierten Linie oder Anlage reicht für belastbare Aussagen. Die Teams legen Mess- und Bewertungsmethoden fest und dokumentieren alle Annahmen, damit Ergebnisse nachvollziehbar bleiben.

Aufwand
Personeller Aufwand
hoch
Zeitlicher Rahmen
hoch
Komplexität
hoch
Ressourcen

Personelle Ressourcen:

  • IoT-Engineer
  • 3D-Grafiker
  • Simulationsexperten
  • Asset-Manager
  • Instandhalter
  • Projektleitung
  • Siemens NX/PTC ThingWorx/AVEVA
  • Data Science-Beratung

Materielle Ressourcen:

  • Digital Twin-Plattform
  • IoT-Gateways
Möglicher Ablauf
  1. Anlagenauswahl & Zieldefinition
  2. Datenintegration & Modellbau
  3. Visualisierung
  4. KI-Training & Szenarien
  5. Pilotbetrieb & Feedback
  6. Skalierung
  7. Entwicklung digitalen Servicekatalogs
  8. automatisierte Monitoring-Regeln
Risiken
  • Dateninkonsistenzen
  • Performance-Engpässe
  • Geringe Akzeptanz
Erfahrungen aus der Praxis