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Digitale Zwillinge galten lange als technisches Hilfsmittel im Engineering – meist als CAD-basierte Modelle einzelner Maschinen oder Komponenten. Ihr Nutzen lag vor allem in der Visualisierung und begrenzten Simulation. Doch mit dem zunehmenden Reifegrad von IoT, Cloud-Plattformen, KI und Simulationstechniken hat sich ihr Potenzial massiv verbessert. Heute sind Digital Twins in der Lage, Daten aus verschiedensten Quellen zu integrieren, Prozesse in Echtzeit abzubilden und Entscheidungen aktiv zu unterstützen.

Damit verändert sich auch ihr Charakter. Digital Twins waren früher Modellbausätze – heute sind sie vernetzte Rechenräume für operative Entscheidungen.

Diese Entwicklung schlägt sich auch in den Investitionen nieder. Marktprognosen schätzen den Gesamtmarkt für Digital Twins auf 25-36 Milliarden US-Dollar in 2025. Über die nächsten fünf Jahre soll das weltweite Volumen auf rund 150-180 Milliarden ansteigen, was einem jährlichen Wachstum von 30-40 % entspricht.

Im Zentrum steht dabei der Enterprise Digital Twin: ein vernetztes, fachübergreifendes System aus miteinander verbundenen Prozess-, Anlagen- und Organisationsmodellen. Daten aus Produktion, Qualitätssicherung, Instandhaltung, Logistik, Energie, Compliance und Kundenservice werden in einer gemeinsamen Struktur zusammengeführt. Sie bilden die Grundlage für Simulationen, Analysen, Automatisierung und kontinuierliche Optimierung. Ziel ist eine vollständig virtualisierte und steuerbare Wertschöpfung, die auf Abweichungen reagieren, Szenarien durchspielen und strategische Entscheidungen datenbasiert vorbereiten kann.

Technische Grundlagen für digitale Entscheidungsräume

Die technologische Grundlage des Enterprise Digital Twin liegt in der Fähigkeit, Daten aus verschiedenen Systemen und Fachbereichen konsistent zu erfassen, zu verbinden und nutzbar zu machen. Dafür werden zunächst physische Informationen über Sensoren, IoT-Plattformen oder industrielle Datenspeicher – sogenannte Data Historians – aufgenommen. Diese liefern hochfrequente Echtzeitdaten etwa zu Temperaturen, Vibrationen, Laufzeiten oder Energieverbräuchen. Parallel dazu fließen strukturierte Informationen aus klassischen Unternehmenssystemen ein, etwa aus ERP-, MES-, SCADA- oder PLM-Anwendungen. Diese Kombination erlaubt es, technische Betriebsdaten mit wirtschaftlichen und logistischen Kontexten zu verknüpfen – eine zentrale Voraussetzung für die Entwicklung simulationsfähiger Unternehmensmodelle.

Um diese Vielfalt an Daten sinnvoll zusammenzuführen, nutzen Unternehmen zunehmend Data Lakes und Data Fabrics. Erstere dienen als zentrale Speicherorte für Rohdaten unterschiedlichster Formate, letztere als logische Infrastruktur, die Daten über Systeme hinweg auffindbar, verfügbar und einheitlich nutzbar macht. Ziel ist es, einen konsolidierten, domänenübergreifenden Datenraum zu schaffen, der sowohl operativ als auch strategisch verwertbar ist.

Auf dieser Grundlage beginnt die Modellierung. Dabei kommen sowohl physikbasierte als auch KI-basierte Ansätze zum Einsatz. Erstere beruhen auf bekannten Gesetzen, etwa in Thermodynamik oder Strömungsmechanik, und eignen sich besonders für stabile, gut beschreibbare Systeme. Letztere hingegen erkennen Muster und Zusammenhänge auf Basis historischer Daten und eignen sich vor allem für komplexe, nichtlineare Systeme mit vielen Einflussfaktoren. In der Praxis ergänzen sich beide Ansätze – etwa wenn ein physikalisches Grundmodell durch maschinelles Lernen laufend angepasst wird.

Für die eigentliche Simulation greifen Unternehmen auf Methoden wie Monte-Carlo-Verfahren oder agentenbasierte Modelle zurück. So lassen sich Wahrscheinlichkeiten berechnen, dynamische Systeme nachbilden und »Was-wäre-wenn«-Szenarien durchspielen – etwa bei einem geänderten Produktmix, einem Lieferengpass oder einem ungeplanten Maschinenausfall. Eine zunehmende Rolle spielen dabei auch offene Datenformate und Werkzeuge, wie etwa OpenUSD zur standardisierten Visualisierung, Digital-Thread-Ansätze für die durchgängige Modellierung über den gesamten Lebenszyklus oder spezialisierte Twin-Plattformen, die modulare Modellkomponenten verwalten und orchestrieren können.

Damit diese Modelle nicht statisch bleiben, sondern mit dem laufenden Betrieb synchronisiert werden können, braucht es eine durchgängige Echtzeitverarbeitung. Technisch erfolgt dies über Stream-Verarbeitungssysteme, die kontinuierliche Datenflüsse aus Sensoren, Maschinen und IT-Systemen erfassen, analysieren und bereitstellen. Die digitalen Modelle werden dadurch laufend mit aktuellen Informationen gespeist und bleiben stets auf dem neuesten Stand. In sogenannten Closed-Loop-Systemen fließen diese Informationen nicht nur in die Analyse ein, sondern direkt zurück in die Steuerung. So entstehen adaptive Regelkreise, die etwa bei Abweichungen automatisch neue Vorschläge generieren oder Prozesse direkt anpassen – eine Grundlage für prädiktive (predictive) und vorausschauende (prescriptive) Analytik.

Die Interaktion mit dem Digital Twin erfolgt schließlich über unterschiedliche Visualisierungsformate. Klassische Dashboards werden dabei zunehmend ergänzt durch immersive Technologien wie Augmented und Virtual Reality. Diese ermöglichen neue Formen der Interaktion, etwa für die Fernwartung, die Schulung von Mitarbeitenden oder das Design neuer Anlagen und Produkte. Besonders in sicherheitskritischen oder schwer zugänglichen Umgebungen eröffnen sich dadurch konkrete Vorteile. Zugleich zeigen sich aber auch Grenzen: Nicht jeder Anwendungsfall profitiert von immersiver Darstellung. In vielen Fällen bleiben klassische Visualisierungsformen – etwa strukturierte Prozessansichten oder simulationsbasierte Entscheidungshilfen – die effizientere Lösung.

Schritt für Schritt zum Enterprise Twin

Der Weg zum Enterprise Digital Twin ist in der Regel ein evolutionärer. Ausgangspunkt ist meist ein einzelner Digital Twin, etwa zur Überwachung einer Maschine oder Produktionslinie. Hier steht die gezielte Optimierung eines isolierten Assets im Fokus – etwa durch die Vorhersage von Ausfallzeiten oder die Analyse von Prozessabweichungen. Im nächsten Schritt werden mehrere dieser Modelle funktional verknüpft, etwa durch die Kombination von Produktions- und Instandhaltungsdaten. So lassen sich erste Zusammenhänge systematisch abbilden und Abläufe ganzheitlicher steuern.

Die nächste Entwicklungsstufe besteht in der domänenübergreifenden Integration. Produktionsdaten werden etwa mit Logistik-, Qualitäts- oder Compliance-Informationen verbunden. Dadurch entstehen dynamische, abteilungsübergreifende Modelle, die komplexe Ursache-Wirkungs-Beziehungen sichtbar machen – und sich als Frühwarnsysteme für Störungen, Engpässe oder Zielkonflikte nutzen lassen.

Am Ende dieses Pfads steht der Enterprise Digital Twin. Er bildet die gesamte betriebliche Realität digital ab – inklusive Materialflüsse, Personalressourcen, Energieeinsatz, Produktqualität und regulatorischer Anforderungen. Neben der reinen Darstellung erlaubt er auch die Simulation ganzer Szenarien: Welche Auswirkungen hätte ein verändertes Nachfrageprofil? Wie reagiert das System auf eine Lieferunterbrechung? Welche Maßnahmen verbessern die Nachhaltigkeitsbilanz? Der Enterprise Twin macht solche Fragen nicht nur sichtbar, sondern rechnerisch durchspielbar – als Grundlage für fundierte Entscheidungen.

Der praktische Nutzen des Enterprise Digital Twin zeigt sich besonders in Branchen mit hohem Komplexitäts- oder Regulierungsdruck. In der Fertigung wird er genutzt, um neue Produkte virtuell zu testen und deren Auswirkungen auf bestehende Prozesse frühzeitig zu bewerten. Das ermöglicht eine beschleunigte Entwicklung, reduziert Umrüstzeiten und macht physische Prototypen in vielen Fällen überflüssig.

Im pharmazeutischen Umfeld liegt der Schwerpunkt auf der Absicherung regulatorischer Anforderungen. Simulationsmodelle werden genutzt, um Chargenverläufe, Produktionsprotokolle und Abweichungen digital zu dokumentieren. So entsteht ein digitaler Audit Trail, der GMP-Vorgaben effizienter erfüllt und Compliance-Prozesse deutlich entlastet – etwa im Hinblick auf Validierung, Rückverfolgbarkeit oder Reporting.

Im Energiesektor schließlich verzahnen sich verschiedene Zwillinge – etwa von Netzbetrieb, Anlagenverfügbarkeit und CO₂-Monitoring – zu einem dynamischen Gesamtsystem. Es erlaubt die Optimierung von Einspeisung, Lastverteilung und Nachhaltigkeitszielen in einem konsistenten Modell. Entscheidungen können so schneller, präziser und regulatorisch belastbarer getroffen werden.

Unternehmensführung neu modelliert

Der Enterprise Digital Twin markiert nicht das Ende, sondern den Anfang einer neuen Stufe digitaler Unternehmenssteuerung. Je enger digitale Abbilder mit strategischen Zielen, Geschäftslogiken und Planungsprozessen verknüpft werden, desto stärker entwickelt sich der Twin zur Plattform – für datenbasierte Entscheidungen, simulationsgestützte Szenarien und vorausschauende Steuerung.

Der Weg dorthin ist anspruchsvoll. Drei Hürden dominieren: fehlende Governance, technische Fragmentierung und Silos zwischen IT, Betrieb und Strategie. Ohne klare Zuständigkeiten, interoperable Systeme und gemeinsame Sprache bleibt der Digital Twin oft ein Spezialwerkzeug – wertvoll im Tagesgeschäft, aber isoliert von der Unternehmensführung.

Gerade hier liegt das strategische Potenzial. Erst die Verknüpfung verteilter Teilmodelle schafft einen digitalen Entscheidungsraum, in dem Szenarien berechnet, Zielkonflikte sichtbar und Handlungsoptionen in Echtzeit durchgespielt werden. Der Digital Twin wird zur Blaupause für Unternehmensstrategie – nicht rückblickend, sondern vorausschauend und quantifizierbar.

Ein virtuelles Unternehmensmodell, das denkt, plant und reagiert, war lange Zukunftsvision. Heute ist es realisierbar – vorausgesetzt, Organisation und Technologie wachsen zusammen.

Florian Richter, Market Leader Solutions & Services Group DACH, Lenovo

https://techtoday.lenovo.com/de/de/solutions/digital-twins

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