Daniel Dittler

Abstract

Digital Twins, which serve as virtual representations, are becoming increasingly important to meet the needs of future industrial automation. Digital Twins are mostly created for specific use cases, facing various requirements e.g. reliable intellectual property protection, interoperability, flexibility, or extendability during implementation. For this purpose, decisions regarding structure and technology have to be made before implementation. In this paper, we discuss relevant requirements based on a proposed procedure for the derivation of project-specific intelligent Digital Twin implementations. The influences and correlations of project requirements are discussed concerning the choice of intelligent Digital Twins implementation structure and technology. In addition, the paper outlines their advantages and disadvantages. The proposed procedure is exemplarily illustrated using an intelligent Digital Twin utilized for a modular offshore-platform producing green hydrogen and derivatives.

Abstract

Behavior models in the Digital Twin are relevant to many use cases such as digital product development, virtual system optimization or virtual commissioning. However, such behavior models are structured in the literature according to different criteria and levels, which complicates the selection of the correct properties for specific use cases. One criterion that is discussed very differently is the modeling depth of behavior models. This paper presents different approaches to structure behavior models from literature and introduces a new concept with focus on the modeling depth. These levels of modeling depth, as well as the characteristics of the different modeling depths, are then illustrated using a representative industry scenario.

Abstract

Während der Engineering- und Betriebsphase modularer Produktionssysteme entstehen zunehmend Modelle. Der Digitale Zwilling kann diese Modelle für Anwendungen wie die virtuelle Inbetriebnahme, Optimierung, Prognose oder betriebsparallele Simulation zur Verfügung stellen. Durch unvorhersehbare Veränderungen in der Betriebsphase verschlechtert sich die Realitätsnähe der Modelle des Digitalen Zwillings, bspw. aufgrund von Anforderungsänderungen, neuen Anwendungen oder sich ändernden Umwelteinflüssen wie etwa Temperatur- oder Druckschwankungen und eine Modelladaption wird notwendig. Die Adaption der Modelle des Digitalen Zwillings weist einige Herausforderungen auf, die in diesem Beitrag aufgezeigt werden. Um diesen Herausforderungen zu begegnen und dem Adaptionsaufwand während der Betriebsphase entgegenzuwirken, wird ein Konzept präsentiert, welches es dem Digitalen Zwilling ermöglicht, die Abweichung zur Realität zu erkennen und sich durch eine anschließende Modelladaption realitätsnah zu halten.

Abstract

Die Produktion von Wasserstoff und Folgeprodukten unter Nutzung erneuerbarer Energien gilt als großer Hoffnungsträger für das Erreichen einer Klimaneutralität. Im Rahmen des Leitprojekts H2Mare soll der Betrieb einer Offshore-Plattform für Power-to-X-Produktionsprozesse erforscht und erprobt werden. Im vorliegenden Beitrag wird zunächst das Projektkonzept einer modularen Offshore-Plattform skizziert. Anschließend werden mit dem Digitalen Zwilling und dem System zur optimalen Betriebsführung zwei Forschungsansätze präsentiert, die zur Effizienzsteigerung dieser Produktionsprozesse beitragen sollen.