In der modernen Logistik ist das Vorhersehen künftiger Entwicklungen von entscheidender Bedeutung. Dafür benötigt man jedoch Tools, die Komplexes in Echtzeit abbilden, Probleme antizipieren, bevor sie auftreten, und Lösungen testen können, ohne den Betrieb zu unterbrechen. Hier kommt das Konzept des Digital Twins, des „digitalen Zwillings“, ins Spiel Es revolutioniert die Art und Weise, wie ein Lager konzipiert und verwaltet wird.
Doch machen wir einen Schritt zurück und erinnern daran, dass das Konzept des digitalen Zwillings bereits in vielen Bereichen weit verbreitet ist. Es stammt aus der Simulation und bietet die Möglichkeit, physische Assets digital nachzubilden und sie unter sich verändernden Bedingungen zu testen, um ihr Verhalten zu verstehen. Somit stellen sie eine Klasse von Werkzeugen dar, die in ganz unterschiedlichen Bereichen verbreitet sind. Um einige Beispiele zu nennen: In der Medizin könnte das Herz eines Menschen oder sogar der ganze Körper nachgebildet werden, indem man seine Daten, d. h. alle ihn betreffenden medizinischen Informationen verwendet werden, um zu verstehen, was geschieht, wenn der Körper Belastungen ausgesetzt wird, ohne ihn wirklich zu belasten, oder wenn bestimmte Bedingungen eintreten (der Patient isst viel Zucker oder trinkt tagelang nichts). Im industriellen Bereich wird diese Lösung auf Werkzeugmaschinen angewendet, um Verschleiß und Verbrauch vorherzusagen, oder beispielsweise auf dem Gebiet der Motoren, um neue Geschäftsmodelle zu implementieren. Im Fall von Flugzeugtriebwerken werden diese digital nachgebildet, um Empfehlungen für ihre optimale Nutzung und die erforderlichen Wartungsmaßnahmen und -intervalle zu geben. Dadurch wird eine optimale Nutzung (einschließlich des Verbrauchs) garantiert. Die Triebwerke nicht als Produkt verkauft, sondern im Hinblick auf die tatsächlich geleisteten Arbeitsstunden.
Allgemein lässt sich der digitale Zwilling daher nicht als einfaches 3D-Modell oder statische Simulation darstellen. Vielmehr ist er eine dynamische und synchronisierte Nachbildung einer Anlage, eines Körpers oder Assets – auch einer Stadt – die mit Echtzeitdaten von Sensoren, SPS, Unternehmens- und Steuerungssoftware (oder von allen Touchpoints, die Daten generieren) gespeist wird. Im Falle eines Lagers wird der digitale Zwilling also zu einer lebendigen virtuellen Umgebung, in der jede Bewegung, jede Verlangsamung und jede Anomalie genau erfasst, verfolgt und analysiert werden kann.
Diese Technologie findet im gesamten Lebenszyklus eines Lagers Anwendung. In der Planungsphase können die Wirksamkeit von Layouts getestet, die Auswirkungen verschiedener Automatisierungsstufen bewertet und Betriebsszenarien mit unterschiedlichen Stückzahlen, Arbeitsschichten oder Produktmischungen simuliert werden. Praktisch ist es möglich, das Lager bereits vor dem Bau zu „testen“, wodurch strukturelle Entscheidungen optimiert und das Risiko von Planungsfehlern verringert wird. Es ist kein Zufall, dass die Technologie oft auch als Marketinginstrument eingesetzt wird, um den Wert bestimmter Entscheidungen und die Leistung ausgewählter Lösungen zu demonstrieren.
Doch erst im täglichen Management entfaltet der digitale Zwilling sein volles Potenzial. In Verbindung mit Feldsystemen empfängt er Echtzeitdaten und ermöglicht die kontinuierliche Leistungsüberwachung von Materialflüssen, der Sättigung von Ladebuchten, Fahrzeiten und Staus in den Gängen. Dadurch wird der digitale Zwilling zu einem Kontrollraum, der bei ineffizienten oder unvorhergesehenen Abläufen ein rechtzeitiges Eingreifen ermöglicht und den Betreibern eine stets aktuelle Abbildung des Logistiksystems bietet.
Darüber hinaus kann er in Algorithmen der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens integriert werden, um historisch und verhaltensbasierte Prognosen zu treffen. So kann er beispielsweise Engpässe an kritischen Tagen vorhersehen, eine Umverteilung von Lagerbeständen empfehlen oder eine andere Zuordnung von Aufträgen zu verfügbaren Ressourcen vorschlagen. Kurzum wird er zu einem modernen Entscheidungsassistenten, der Logistikmanager bei der Definition fundierterer und effizienterer Strategien unterstützen kann.
Ein weiterer wichtiger Aspekt betrifft die Wartung der Systeme. Mit einem digitalen Zwilling wird die prädiktive Wartung viel konkreter. Das System kann auffälliges Verhalten an mechanischen Komponenten oder automatischen Abläufen erkennen und mit hoher Genauigkeit vorhersagen, wann eine Störung auftreten wird. Es kann dann Maßnahmen vorschlagen, bevor ein Herunterfahren unvermeidlich wird.
Für einen einwandfreien Betrieb benötigt ein digitaler Zwilling selbstverständlich eine solide Dateninfrastruktur, die verschiedene Informationsquellen verbindet und Echtzeitaktualisierungen gewährleistet. Immer mehr Unternehmen investieren in diese Richtung, auch dank der Verbreitung von Edge Computing und industriellen IoT-Plattformen. Diese erleichtern die Erfassung und lokale Verarbeitung von Informationen.
All dem liegt ein Mentalitätswandel zugrunde. Die Einführung von digitalen Zwillingen ist nicht nur eine technologische Frage, sondern auch eine kulturelle Evolution: Wir bewegen uns von einer reaktiven zu einer vorausschauenden Logik und von einem abteilungsorientierten zu einem integrierten und systemischen Ansatz in der Intralogistik.
In einem Kontext, in dem Effizienz zunehmend mit Flexibilität und der Anpassungsfähigkeit an Veränderungen verbunden ist, stellt der digitale Zwilling eine der vielversprechendsten Innovationen dar. Er ermöglicht die Transformation statischer Lager, die sich selbst überwachen, optimieren und im Laufe der Zeit verbessern können. Das ist keine Science-Fiction mehr, sondern die neue Normalität für alle, die in der Welt der Logistik 4.0 wettbewerbsfähig bleiben wollen.
Jenseits der Vereinfachungen sollte jedoch betont werden, dass die Diskrepanz zwischen Theorie und Praxis erheblich ist; Lager sind komplexe Gebilde. Das Finden der signifikanten Daten und die Entwicklung von Algorithmen, die in der Lage sind, die Muster zu identifizieren, welche die Phänomene antizipieren, ist alles andere als banal. Hinzu kommt, dass jedes Lager anders ist. Zwei an verschiedenen Orten aufgestellte Maschinen erzeugen langfristig unterschiedliche Verhaltensweisen. Dies reicht aus, um sich die Komplexität und Artikulation vor Augen zu führen, die erforderlich ist, um eine Reihe von Maschinen aufeinander abzustimmen, die Daten und Informationen erzeugen, die harmonisiert und interpretiert werden sollen – in einer Art „Stillen Post“-Spiel, bei dem die Nachrichten Gefahr laufen, sich bei ihrer Ankunft am Ende der Kette vollkommen von den ursprünglichen zu unterscheiden. Das bedeutet, dass neben numerischer Analyse und künstlicher Intelligenz auch viele traditionelle Fähigkeiten und menschliche Intelligenz benötigt werden, um aus der Standardisierung herauszukommen und Lösungen zu finden, die noch nicht kodifiziert sind.
