Digitaler Zwilling: Difference between revisions

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==Literatur==
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[https://link.springer.com/referenceworkentry/10.1007%2F978-3-642-35950-7_16870-1 Stark R., Damerau T. (2019) Digital Twin. In: The International Academy for Production Engineering, Chatti S., Tolio T. (eds) CIRP Encyclopedia of Production Engineering. Springer, Berlin, Heidelberg.]
[https://d-nb.info/121787089X/34#page=212 Riedelsheimer, T., Lindow, K., & Stark, R. (2018, September). Feedback to design with digital lifecycle-twins: literature review and concept presentation. In Design for X-Beiträge zum 29. DfX-Symposium (pp. 203-214).]
[https://d-nb.info/121787089X/34#page=212 Riedelsheimer, T., Lindow, K., & Stark, R. (2018, September). Feedback to design with digital lifecycle-twins: literature review and concept presentation. In Design for X-Beiträge zum 29. DfX-Symposium (pp. 203-214).]



Revision as of 12:44, 25 October 2021

Digitaler Zwilling
Relevant für Projekte aus der ASE-Initiative AdWiSE
Stadium Up-to-date

ASE-Definition (dt.)

Der Begriff Digitaler Zwilling ist definiert als digitale Repräsentation eines eindeutigen Produktes (z. B. einer Anlage, Dienstleistung oder eines Objektes) oder eines eindeutigen Produkt-Service-Systems. Die digitale Repräsentation umfasst dabei ausgewählte Charakteristiken, Zustände und Verhaltensweisen anhand von Modellen, Informationen und Daten [SD19]. Digitale Zwillinge grenzen sich von Simulationsmodellen bzw. digitalen Prototypen dadurch ab, dass sie ein reales, sich im Betrieb befindliches Produkt repräsentieren. Jedoch können sie die in der Entwicklung entstandenen Modelle weiter nutzen. Die Verwendungszwecke von Digitalen Zwillingen sind sehr vielfältig: Von einfacher Zustandsüberwachung bis hin zu Lösungen für autonome Systeme, die das digitale Abbild und die den Entwicklungsmodellen innewohnende Logik und Intelligenz im Sinne der Selbstoptimierung kombinieren.

ASE-Definition (engl.)

A digital twin is a virtual model of e.g. a process, a product or a service, which connects the real and virtual world. Digital twins use real data from installed sensors that represent, for example, the working conditions or position of machines. This coupling of the virtual and real worlds enables the analysis of data and monitoring of systems, e.g., understanding and dealing with problems before they even occur, avoiding downtime, developing new opportunities, and using computer simulations (simulation) to plan for the future. Today, digital twins, which cover the entire lifecycle of a product, process or business model and thus form the basis for connected products and services, are becoming a business necessity.

Literatur

Stark R., Damerau T. (2019) Digital Twin. In: The International Academy for Production Engineering, Chatti S., Tolio T. (eds) CIRP Encyclopedia of Production Engineering. Springer, Berlin, Heidelberg. Riedelsheimer, T., Lindow, K., & Stark, R. (2018, September). Feedback to design with digital lifecycle-twins: literature review and concept presentation. In Design for X-Beiträge zum 29. DfX-Symposium (pp. 203-214).

Siehe auch

Advanced Engineering, Systems Engineering