Affiliation:
1. Bross & Partner Beratende Ingenieure mbB Türkenstr. 29a, 80799 München Germany
Abstract
Abstract
Der Digitale Zwilling (DZ) ist ein wichtiger Bestandteil der Industrie 4.0 und ermöglicht Anwendungen wie Predictive Maintenance, virtuelles Prototyping oder die Steuerung von Produktions- und Logistikprozessen. Herausforderungen bei der Entwicklung des Digitalen Zwillings entstehen durch fehlende Struktur und Standards. Mit diesem Beitrag soll ein Vorgehensmodell für die Erstellung eines Digitalen Zwillings im Bereich der Produktion und Logistik aufgezeigt werden. Das Vorgehensmodell hilft bei der Einordnung, für welche Anwendungsfälle ein Digitaler Zwilling entwickelt werden kann, welche Schritte bei einer Umsetzung erfolgen müssen, und gibt einen Überblick über die Voraussetzungen und Komplexität bei der Entwicklung. Das zentrale Element bildet dabei die zielgerichtete Aufbereitung und Analyse der zugrunde liegenden Daten mittels des in der Industrie etablierten Vorgehensmodell CRISP-DM.
Subject
Management Science and Operations Research,Strategy and Management,General Engineering
Reference16 articles.
1. Wagner, S.; Milde, M.; Barhebwa-Mushamuka, F.; Reinhart, G.: Digital Twin Design in Production. In: Wagner, S. et al. (Hrsg.): Towards Sustainable Customization: Bridging Smart Products and Manufacturing Systems. Springer International Publishing, Cham 2022, S. 339–346 DOI:10.1007/978-3-030-90700-6_38
2. Dertien, S.; Lang, J.; Immermann, D.: Digital Twin – A Primer for Idustrial Enterprise. Online unter https://www.ptc.com/-/media/ Files/PDFs/IoT/digital_twin_industrialenterprises-6-11-19.pdf [Abruf am 30.08.2022]
3. Grieves, M.: Completing the Cycle: Using PLM in the Sales and Service Function. SME Management Forum, Troy, MI 2002
4. Shafto, M.; Conroy, M.; Doyle, R.; Glaessgen, E.; Kemp, C.; LeMoigne; Wang, L.: Modeling, Simulation, Information Technology & Processing Roadmap – Technology Area 11. National Aeronautics and Space Administration, Washington, D.C. 2012
5. Listl, F. G.; Fischer, J.; Rosen, R.; Sohr, A.; Wehrstedt, J. C.; Weyrich, M.: Decision Support on the Shop Floor Using Digital Twins. In: Dolgui, A. et al. (Hrsg.): Advances in Production Management Systems. Artificial Intelligence for Sustainable and Resilient Production Systems. Springer International Publishing, Cham 2021, S. 284–292 DOI:10.1007/978-3-030-85874-2_30
Cited by
4 articles.
订阅此论文施引文献
订阅此论文施引文献，注册后可以免费订阅5篇论文的施引文献，订阅后可以查看论文全部施引文献