Alles im Blick: Der Digitale Zwilling in der Intralogistik

Alles im Blick: Der Digitale Zwilling in der Intralogistik

Was verbirgt sich hinter dem Modebegriff “Digital Twin”, wo kommen sie zum Einsatz und was bringt Echtzeitlokalisierung im Lagerbetrieb?

Alles im Blick: Der Digitale Zwilling in der Intralogistik

Digitale Echtzeit-Ansicht im realen Lager von ELA Container

In Intralogistik, Produktion und Maschinenbau haben sich digitale Zwillinge als zukunftsweisendes Werkzeug etabliert. Sie versprechen zahlreiche Vorteile und heben Optimierungspotenziale in der Auftragsabwicklung. Was aber verbirgt sich hinter dem Modebegriff, wo kommen “digital twins” zum Einsatz und was bringt Echtzeitlokalisierung im Lagerbetrieb?

Marktveränderungen im großen Stil bewegen produzierende Unternehmen und die Logistikbranche: Kunden erwarten eine immer schnellere Zustellung auf kleinem ökologischem Fuß in komplexer werdenden globalen Lieferketten. Lösungen offenbaren sich im technologischen Fortschritt: IoT, KI und autonome Flurförderzeuge versprechen optimierte Workflows im globalen Marktgeschehen. Ihre Integration im Lager geht mit zahlreichen Herausforderungen einher, angefangen beim ausfallsicheren Betrieb über Datensicherheit bis hin zur Frage nach dem Return of Invest (ROI). Digitale Zwillinge sind in diesem Zusammenhang in aller Munde und dienen als Plattform zur Integration prozessoptimierender Technologien. Sie ermöglichen die Simulation und Optimierung von virtuellen Prozessen, bevor sie im Lager implementiert werden. Was genau aber verbirgt sich hinter diesen digitalen Zwillingen?

Definition: Was ist ein “digital twin”?
Der digitale Zwilling (engl. digital twin) ist die virtuelle Nachbildung eines physischen Objekts, Systems oder Prozesses. Diese digitale Repräsentation ermöglicht es, Daten zu sammeln, zu analysieren und zu simulieren, um das reale Pendant besser zu verstehen, zu optimieren und vorherzusagen. Der digitale Zwilling wird durch Sensoren (beispielsweise Positions- und Abstandssensoren, Temperatursensoren, optische Sensoren, Gas- und Chemiesensoren oder Kraft- und Drucksensoren) und andere Datenquellen mit Daten versorgt, die den Zustand, die Arbeitsbedingungen oder den Standort des physischen Objekts reflektieren. Damit ist er eine mächtige Methode zur virtuellen Abbildung von physischen Welten, um tiefgreifende Einblicke zu gewinnen, die Entscheidungsfindung zu verbessern und Prozesse zu optimieren…

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