“Ein wichtiger Ansatz ist der Einsatz deterministischer Modelle”

Redaktion: Viele Unternehmen sprechen von Digital Twins beziehungsweise digitalen Zwillingen – wie kann ein Maschinenbauer oder Betreiber erkennen, ob er einen „High Fidelity-Digital Twin“ einsetzt?

Michael Maurer: Ein High Fidelity-Digital Twin stellt weitaus mehr dar als ein visuelles Modell oder eine einfache Simulation. Er bildet das physische System mithilfe echter Steuerungslogik und physikbasierter Modellierung exakt nach und ermöglicht es Ingenieuren so, das Verhalten der Anlage unter realen Betriebsbedingungen zu verstehen.

Lösungen wie die Digital Twin-Software Emulate3D simulieren nicht nur Bewegungen, sondern auch Interaktionen zwischen Maschinen, den Produktfluss und wie selbst kleinere Störungen – etwa Staus in der Verpackungslinie – sich auf die Gesamtleistung des Systems auswirken.

Entscheidend ist, dass ein High-Fidelity-Twin eine virtuelle Inbetriebnahme ermöglicht, wobei der Automatisierungscode parallel zum physischen Aufbau entwickelt und getestet wird. Wenn das Modell die Leistung zuverlässig vorhersagen, die Entscheidungsfindung unterstützen und das Risiko bei der Inbetriebnahme vor Ort verringern kann, gilt es als High-Fidelity.

Redaktion: Gibt es typische Hindernisse bei der Einführung von Digital Twin-basiertem Engineering in bestehenden Organisationen?

Maurer: Eine der größten Herausforderungen ist der Widerstand gegen Veränderungen, insbesondere dort, wo Altsysteme noch funktionsfähig sind und Unternehmen zögern, bestehende Prozesse zu unterbrechen.

Zudem bestehen gravierende Defizite bei den notwendigen Qualifikationen, da Digital Twin-Technologien Fachwissen in den Bereichen Simulation, Modellierung und Datenintegration erfordern.

Schließlich bedarf es für eine erfolgreiche Einführung oft einer engeren Zusammenarbeit zwischen Teams aus dem Engineering, IT und Operations – und bei OEMs insbesondere zwischen Maschinenbau und Elektrotechnik –, was diesen Prozess ebenso zu einem kulturellen wie zu einem technologischen Wandel macht.

Redaktion: Viele Maschinenbauer sind noch skeptisch – ab welcher Projektgröße lohnt sich der Einsatz von Digital Twins?

Maurer: Digital Twins bieten sowohl bei komplexen, risikoreichen oder groß angelegten Projekten einen Mehrwert, als auch bei kleineren Anwendungen und Prototypen in der Frühphase.

Dies umfasst hochautomatisierte Produktionslinien, Anwendungen im Bereich der Robotik oder vollständig neue Anlagen, bei denen die Minimierung finanzieller Auswirkungen entscheidend ist. In diesen Fällen kann die Möglichkeit, Systeme virtuell zu testen und zu optimieren, die Inbetriebnahmezeit signifikant verkürzen und die Leistung verbessern.

Bei kleineren oder weniger komplexen Systemen ist der ROI möglicherweise nicht direkt spürbar, und der Aufwand für die Erstellung eines detaillierten Modells kann die potenziellen Vorteile zuerst übersteigen. Da die Tools jedoch fortwährend zugänglicher und einfacher in der Nutzung werden, sinkt die Schwelle für die Einführung weiter.

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Redaktion: Eine Frage, die so alt ist wie der digitale Zwilling selbst: Wem gehört er eigentlich?

Maurer: Die Eigentumsverhältnisse beim Digital Twin entwickeln sich noch weiter und hängen oft von der Projektstruktur ab. In vielen Fällen wird er von Maschinenbauern, Systemintegratoren und Endnutzern gemeinsam verwendet. Da Digital Twins zunehmend in cloudbasierte Umgebungen verlagert werden, geht es beim Eigentumsrecht weniger um eine einzelne Instanz als vielmehr um kontrollierten Zugriff und Lebenszyklusmanagement. Klar ist, dass der Wert des Digital Twins steigt, wenn er über den gesamten Lebenszyklus der Anlage hinweg gemeinsam gepflegt und genutzt wird.

Redaktion: Wie realistisch lässt sich dynamisches Verhalten heute simulieren?

Maurer: Die heutige Digital Twin-Technologie ist in der Lage, dynamische Systeme, darunter Hochgeschwindigkeits-Verpackungslinien und komplexe Produktionsumgebungen, äußerst realistisch zu simulieren. Fortschrittliche Tools können Maschineninteraktionen, Durchsatz, Fehlerzustände sowie das physikalische Verhalten sowohl von Maschinen als auch Produkten mit hoher Genauigkeit modellieren.

Während Simulationen die überwiegende Mehrheit der Szenarien abdecken können, erfordert die vollständige Validierung völlig neuer Systeme jedoch möglicherweise immer noch eine abschließende Integration vor Ort. Dennoch hat die Möglichkeit, Systeme virtuell zu testen und zu verfeinern, Inbetriebnahmeprozesse bereits verändert und Risiken, Zeit und Kosten erheblich reduziert.

Redaktion: Für welche ingenieurtechnischen Aufgaben ist KI bereits Realität – und wo befindet sie sich noch im Versuchsstadium?

Maurer: KI liefert bereits greifbaren Mehrwert bei einer Vielzahl von Aufgaben des Engineerings. Sie wird häufig für vorausschauende Wartung, die Echtzeit-Erkennung von Anomalien und Leistungsoptimierung eingesetzt. KI kann Sensordaten kontinuierlich analysieren, Muster erkennen und Korrekturmaßnahmen empfehlen oder sogar ausführen. Sie wird auch in Bereichen wie generativem SPS-Code, durch maschinelles Lernen gesteuerten HMIs und intelligenter Ressourcenzuweisung angewendet.

Vollständig autonome, sich selbst optimierende Produktionssysteme, die in großem Maßstab betrieben werden, befinden sich jedoch noch in einem frühen Entwicklungsstadium.

Während die Closed-Loop KI Regelung voranschreitet, insbesondere in kontrollierten Umgebungen, befindet sich der flächendeckende Einsatz über gesamte Produktionsanlagen hinweg noch in der Entwicklung.

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Redaktion: Wie können wir sicherstellen, dass die von KI generierte Automatisierungslogik für Ingenieure verständlich bleibt?

Maurer: Es ist unerlässlich bei KI-Systemen, dass Transparenz und Vertrauen sichergestellt sind. Ein wichtiger Ansatz ist der Einsatz deterministischer Modelle, die konsistente und erklärbare Ergebnisse liefern, insbesondere in sicherheitsrelevanten Umgebungen. Darüber hinaus ermöglichen Tools wie die Copilots in der Cloud-Plattform Factorytalk Design Studio die Generierung und Beschreibung von SPS-Code in natürlicher Sprache, wodurch es für Ingenieure einfacher wird, KI-generierte Automatisierungslogik zu erstellen, zu verstehen, zu überprüfen und zu validieren.

Auch Simulation spielt eine entscheidende Rolle. Durch die Validierung des KI-Verhaltens in digitalen Zwillingen vor einer Bereitstellung können Ingenieure Konzepte testen, feinjustieren und nachvollziehen, wie Entscheidungen getroffen werden. Auf diese Weise wird KI zu einer Erweiterung des ingenieurstechnischen Fachwissens und nicht zu einer Black Box, wobei Ingenieure das Systemverhalten überwachen, validieren und verfeinern.

Redaktion: Was sollten Unternehmen vermeiden, wenn sie auf KI-gesteuertes Engineering umsteigen wollen?

Maurer: Eine erfolgreiche Einführung erfordert eine solide Datenbasis, eine klare Systemarchitektur und eine funktionsübergreifende Zusammenarbeit.

Unternehmen sollten sich darauf konzentrieren, schrittweise Vertrauen aufzubauen, beginnend mit klar definierten Anwendungsfällen, der Validierung von Systemen durch Simulation und der graduellen Ausweitung der Einführung.

Redaktion: Welche Prozesse können wirklich als erste autonom betrieben werden – und welche bleiben unter menschlicher Kontrolle?

Maurer: Die ersten Prozesse, die einen Autonomiestatus erreichen, sind in der Regel solche, die repetitiv, datenreich und klar definiert sind. Dazu gehören vorausschauende Wartung, Qualitätsprüfung und bestimmte Optimierungsaufgaben wie beim Energiemanagement oder der Produktionsplanung.

Im Gegensatz dazu werden Prozesse, die komplexe Entscheidungsfindung, Sicherheitsaspekte oder hohe Variabilität beinhalten, mit hoher Wahrscheinlichkeit auf absehbare Zeit unter menschlicher Aufsicht bleiben. Insbesondere strategische Entscheidungen und Verhalten in Ausnahmesituationen werden weiterhin auf menschliches Fachwissen angewiesen sein.

Redaktion: Ist „Human-in-the-Loop“ ein Übergangszustand – oder ein dauerhaftes Gestaltungsprinzip?

Maurer: Während der Grad der Autonomie weiter zunehmen wird, dürfte „Human-in-the-Loop“ in industriellen Umgebungen ein grundlegendes Gestaltungsprinzip bleiben. Anstatt ersetzt zu werden, entwickeln sich die Positionen von Ingenieuren hin zu überwachenden Rollen – sie validieren Modelle, verwalten Systeme und gewährleisten einen sicheren und effektiven Betrieb.

Dieser hybride Ansatz kombiniert die Geschwindigkeit und Skalierbarkeit von KI mit menschlichem Urteilsvermögen und Verantwortlichkeit, was in sicherheitskritischen und hochwertigen Fertigungsumgebungen unerlässlich ist. Dabei können sich Ingenieure auf die wichtigen Aufgaben konzentrieren, indem sie wiederholbare oder routinemäßige Arbeiten, die KI bewältigen kann, auslagern.

Automation NEXT Conference 2026

Datum: 30. September 2026

Ort: CU.BE Ulm by Bosch Rexroth, Ulm

Die Automation NEXT Conference ist die Fachkonferenz für industrielle Automatisierung, Digitalisierung und KI im Maschinen- und Anlagenbau.

Sie richtet sich an Entscheider, Produktions- und Automatisierungsverantwortliche sowie Entwickler, die ihre Fertigung zukunftsfähig aufstellen möchten. Im Fokus stehen praxisnahe Vorträge, Best Practices und der Austausch zwischen Industrie, Technologieanbietern und Forschung.

Themenschwerpunkte:

• Künstliche Intelligenz und generative Copilots im Engineering und in der Produktion

• Cobots und kognitive Robotik zur Bewältigung des Fachkräftemangels

• Smart Factory, IIoT, Industrial Networks und MES-Systeme

• Energieeffizienz, Nachhaltigkeit und Wettbewerbsfähigkeit

Teilnehmer:

Fach- und Führungskräfte aus industrieller Automatisierung, Produktion und Maschinenbau sowie Expert:innen aus Forschung und Technologieunternehmen.

Besonderheiten:

• Hochkarätige Speaker aus Industrie und Forschung

• Ein kompakter Konferenztag mit starkem Praxisbezug

• Intensives Networking und direkter Austausch auf Augenhöhe

Weitere Informationen & die Möglichkeit zur Anmeldung gibt es hier.