{"id":15608,"date":"2026-06-01T12:40:50","date_gmt":"2026-06-01T10:40:50","guid":{"rendered":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/?p=15608"},"modified":"2026-06-01T18:15:03","modified_gmt":"2026-06-01T16:15:03","slug":"digital-twin-digitale-landwirtschaft","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/digital-twin-digitale-landwirtschaft\/","title":{"rendered":"Digitale Repr\u00e4sentationen in der Landwirtschaft: <\/br>Von Digital Model bis Digital Twin"},"content":{"rendered":"<p class=\"lead\">Die Entwicklung moderner Landmaschinen (AgTech-Engineering) leidet unter der extremen Unvorhersehbarkeit von Wetter, Boden und Pflanzenwachstum auf dem Feld. Da rein physische Tests an ihre Grenzen sto\u00dfen, setzt das Systems Engineering zunehmend auf digitale Repr\u00e4sentationen. Dieser Beitrag kl\u00e4rt die fundamentalen Unterschiede zwischen Digital Model, Digital Shadow und Digital Twin und zeigt, wie sie als virtuelle Testumgebungen die Entwicklung adaptiver und zunehmend autonomer Agrarsysteme unterst\u00fctzen.<\/p>\n<div class=\"info-box\">\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignleft wp-image-15649 size-thumbnail\" src=\"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/Alex_Foessel-150x150.jpg\" alt=\"Alex Foessel, Ballanced Engineering LLC\" width=\"150\" height=\"150\" srcset=\"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/Alex_Foessel-150x150.jpg 150w, https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/Alex_Foessel-32x32.jpg 32w, https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/Alex_Foessel-50x50.jpg 50w, https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/Alex_Foessel-64x64.jpg 64w, https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/Alex_Foessel-96x96.jpg 96w, https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/Alex_Foessel-128x128.jpg 128w, https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/Alex_Foessel-65x65.jpg 65w, https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/Alex_Foessel.jpg 325w\" sizes=\"auto, (max-width: 150px) 100vw, 150px\" \/><\/p>\n<p><strong>Co-Author <\/strong><strong>Alex Foessel<\/strong><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>Mit ca. 25 Jahren Erfahrung in autonomen Systemen f\u00fcr Landwirtschaft und Bau leitete Axel Foessel Projekte wie die ersten autonomen Traktoren in Brasiliens Zuckerrohrindustrie.<\/p>\n<p>Er ist Mitgr\u00fcnder von Balanced Engineering und ber\u00e4t OEMs und Agrartechnikunternehmen zu Automatisierung, Systemarchitektur und Produktsicherheit. Vor Balanced Engineering arbeitete er 18 Jahre bei John Deere in globalen F\u00fchrungspositionen in Innovation, Autonomie und Kundensupport. Er hat einen Ph.D. in Robotik von Carnegie Mellon University (CMU) und ist Rancher in Patagonien sowie lizenzierter Pilot.<\/p>\n<\/div>\n<p>Landwirtschaftliche Systeme arbeiten in hochvariablen Umgebungen: Unvorhersehbare Wetterbedingungen, wechselnde Bodenbeschaffenheit, unterschiedliches Pflanzenwachstum und menschliche Eingriffe ver\u00e4ndern kontinuierlich die Rahmenbedingungen. Klassische Test- und Validierungsans\u00e4tze reichen deshalb h\u00e4ufig nicht mehr aus, um moderne landwirtschaftliche Systeme zuverl\u00e4ssig zu entwickeln und zu betreiben. Vor diesem Hintergrund haben sich Digitale Zwillinge (Digital Twins) zu einem zentralen Begriff der digitalen Transformation im Agrarsektor (AgTech) entwickelt. Dennoch werden sie h\u00e4ufig auf vereinfachte Vorstellungen wie \u201eein Modell\u201c oder \u201eeine Simulation\u201c reduziert. Um zu verstehen, warum Digitale Zwillinge relevant sind, lohnt sich ein Blick auf ein \u00fcbergeordnetes Konzept: <strong>Die digitalen Repr\u00e4sentationen physischer Systeme<\/strong>.<\/p>\n<p>F\u00fcr ein effektives Software- und Systems-Engineering ist eine pr\u00e4zise technische Differenzierung erforderlich. Digitale Repr\u00e4sentationen physischer Systeme existieren in drei verschiedenen Auspr\u00e4gungen und Integrationsgraden: Digital Model, Digital Shadow und Digital Twin. Diese Begriffe werden oft synonym verwendet. Sie unterscheiden sich nicht durch die Komplexit\u00e4t ihrer grafischen Darstellung, jedoch fundamental hinsichtlich Richtung und Automatisierungsgrad des Datenflusses zwischen der physischen und der digitalen Welt:<\/p>\n<h2>Digital Model, Digital Shadow und Digital Twin im Vergleich<\/h2>\n<h3>Von der Repr\u00e4sentation zur Interaktion<\/h3>\n<p>Der Unterschied zwischen Digital Models, Digital Shadows und Digital Twins liegt nicht prim\u00e4r in der Visualisierung oder Komplexit\u00e4t, sondern darin, wie Daten zwischen der realen und der virtuellen Welt flie\u00dfen.<\/p>\n<p>Anstatt diese Konzepte als konkurrierende Ans\u00e4tze zu betrachten, sollten sie als komplement\u00e4re Formen digitaler Repr\u00e4sentationen verstanden werden, die in unterschiedlichen Phasen der Systementwicklung und des Betriebs jeweils einen spezifischen Mehrwert bieten <a href=\"#_ftn1\" name=\"_ftnref1\">[1]<\/a>:<\/p>\n<ul>\n<li>Ein <strong>Digital Model<\/strong> ist eine statische Repr\u00e4sentation eines Systems. Der Datenaustausch erfolgt manuell, und \u00c4nderungen am physischen System werden nicht automatisch \u00fcbernommen. Digital Models unterst\u00fctzen insbesondere fr\u00fche Entwicklungsphasen, Architekturuntersuchungen und die Validierung von Konzepten. Sie sind leichtgewichtig, flexibel und besonders geeignet, solange sich Systemdefinitionen noch ver\u00e4ndern.<\/li>\n<li>Ein <strong>Digital Shadow<\/strong> erweitert dies um einen automatisierten Datenfluss vom physischen System zur digitalen Repr\u00e4sentation. Das System kann in Echtzeit \u00fcberwacht werden, jedoch ohne R\u00fcckkopplung in die physische Welt. Digital Shadows erm\u00f6glichen kontinuierliches Monitoring und datengetriebene Analysen realer Systeme sowie Transparenz \u00fcber Systemverhalten, Diagnosem\u00f6glichkeiten und Betriebsbewertungen.<\/li>\n<li>Ein <strong>Digital Twin<\/strong> etabliert eine bidirektionale Verbindung, bei der Daten kontinuierlich in beide Richtungen flie\u00dfen. Dadurch werden nicht nur Beobachtung, sondern auch Vorhersage, Optimierung und Closed-Loop-Control erm\u00f6glicht. Digital Twins sind vorwiegend dann relevant, wenn Systeme sich dynamisch an ver\u00e4nderliche Bedingungen anpassen m\u00fcssen.<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<div id='gallery-1' class='gallery galleryid-15608 gallery-columns-1 gallery-size-large'><figure class='gallery-item'>\n\t\t\t<div class='gallery-icon landscape'>\n\t\t\t\t<a href='https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/Vergleich-Digital-Twin-Shadow-Modell-FraunhoferIESE.png'><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"698\" height=\"384\" src=\"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/Vergleich-Digital-Twin-Shadow-Modell-FraunhoferIESE-698x384.png\" class=\"attachment-large size-large\" alt=\"Visualisierter Vergleich digitaler Repr\u00e4sentationen in der Landwirtschaft: Digital Model (Digitales Modell), Digital Shadow (Digitaler Schatten), Digital Twin (Digitaler Zwilling)\" aria-describedby=\"gallery-1-15609\" srcset=\"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/Vergleich-Digital-Twin-Shadow-Modell-FraunhoferIESE-698x384.png 698w, https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/Vergleich-Digital-Twin-Shadow-Modell-FraunhoferIESE-400x220.png 400w, https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/Vergleich-Digital-Twin-Shadow-Modell-FraunhoferIESE-768x422.png 768w, https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/Vergleich-Digital-Twin-Shadow-Modell-FraunhoferIESE.png 1500w\" sizes=\"auto, (max-width: 698px) 100vw, 698px\" \/><\/a>\n\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<figcaption class='wp-caption-text gallery-caption' id='gallery-1-15609'>\n\t\t\t\tGrafik: Vergleich von Digital Model, Digital Shadow und Digital Twin in landwirtschaftlichen Systemen: zunehmende Integration und R\u00fcckkopplung.\n\t\t\t\t<\/figcaption><\/figure>\n\t\t<\/div>\n\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>Die Wahl zwischen diesen Formen digitaler Repr\u00e4sentationen ist daher nicht bin\u00e4r, sondern kontextabh\u00e4ngig. Entscheidend sind funktionaler Umfang, Systemkomplexit\u00e4t und digitaler Reifegrad. Unternehmen sollten den jeweils geeigneten Integrationsgrad abh\u00e4ngig von Anforderungen, Reife und verf\u00fcgbaren Ressourcen w\u00e4hlen k\u00f6nnen.<\/p>\n<h3>Digitale Repr\u00e4sentationen als verhaltensbasierte und testbare Systeme<\/h3>\n<p>Um die Rolle digitaler Repr\u00e4sentationen im Engineering vollst\u00e4ndig zu verstehen, ist es entscheidend, zu erkennen, dass es sich nicht nur um verbundene Darstellungen handelt, sondern um digitale, testbare Systeme mit abbildbarem Verhalten.<\/p>\n<p>Anstatt sich prim\u00e4r auf Geometrie oder statische Strukturen zu konzentrieren, beschreiben digitale Repr\u00e4sentationen das Verhalten eines Systems \u00fcber die Zeit hinweg, einschlie\u00dflich der Interaktionen zwischen Software, Hardware, Kommunikation und Umgebung. Im Kontext landwirtschaftlicher Maschinen bedeutet dies beispielsweise, Steuerger\u00e4te, Sensoren, Aktoren und Kommunikationsnetzwerke als interagierende Elemente innerhalb eines dynamischen Gesamtsystems abzubilden.<\/p>\n<p>Fortgeschrittene digitale Repr\u00e4sentationen k\u00f6nnen dabei als virtuelle Testumgebungen zur Simulation und Validierung komplexer Systeme dienen. Dies umfasst nicht nur den Nominalbetrieb, sondern auch Zeiteffekte, Schnittstelleninteraktionen und komplexe systemweite Abh\u00e4ngigkeiten.<\/p>\n<h2>Kontinuierliche Validierung mit Digital Twins<\/h2>\n<p>Die Entwicklung hin zu verhaltensbasierten digitalen Repr\u00e4sentationen unterst\u00fctzt einen grundlegenden Wandel im Engineering hin zur kontinuierlichen Validierung (<strong>Continuous Validation<\/strong>). Systemverhalten muss dabei nicht nur w\u00e4hrend der Entwicklung, sondern \u00fcber den gesamten Betriebslebenszyklus hinweg verstanden und bewertet werden.<\/p>\n<p>Um dieses Ma\u00df an Verhaltensrepr\u00e4sentation zu erm\u00f6glichen, m\u00fcssen unterschiedliche Engineering-Dom\u00e4nen in einer gemeinsamen Ausf\u00fchrungsumgebung integriert werden. Co-Simulation erlaubt etwa die Kopplung und gemeinsame Ausf\u00fchrung unterschiedlicher virtueller Modelle. Dadurch k\u00f6nnen komplexes Systemverhalten vorhergesagt, systemweite Effekte analysiert und Designalternativen systematisch untersucht werden.<\/p>\n<p>Gleichzeitig entstehen F\u00e4higkeiten, die mit rein physischen Tests nur schwer oder gar nicht realisierbar w\u00e4ren, beispielsweise:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p data-path-to-node=\"33,0,0\"><b data-path-to-node=\"33,0,0\" data-index-in-node=\"0\">Virtuelle Fehlereinkopplung (Fault Injection):<\/b> Gezieltes Testen von Systemreaktionen bei Sensor-Ausf\u00e4llen oder Kommunikationsabbr\u00fcchen \u00fcber unterschiedliche Fehlermodi hinweg.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p data-path-to-node=\"33,1,0\"><b data-path-to-node=\"33,1,0\" data-index-in-node=\"0\">Grenzbereich-Analyse:<\/b> Simulation seltener, kritischer Szenarien (z. B. extremes Hangrisiko bei M\u00e4hdreschern oder mechanische Blockaden im Erntegutfluss).<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p data-path-to-node=\"33,2,0\"><b data-path-to-node=\"33,2,0\" data-index-in-node=\"0\">Fr\u00fchzeitige Systemintegration:<\/b> Validierung von Software-Updates (Over-the-Air) im virtuellen Zwilling vor dem physischen Rollout auf die Maschinenflotte.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<h2>Digitale Repr\u00e4sentationen als Grundlage zuk\u00fcnftiger Systeme<\/h2>\n<p>Digital Twins stellen als am st\u00e4rksten integrierte Stufe der genannten Repr\u00e4sentationen dar\u00fcber hinaus eine wesentliche Grundlage im Engineering f\u00fcr sogenannte <a href=\"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/physical-ai\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Physical AI Systems<\/a> (physische KI-Systeme) in der Landwirtschaft. Physical AI Systems sind in der Lage, ihre physische Umgebung autonom wahrzunehmen, zu interpretieren und mit ihr zu interagieren, indem sie kontinuierlich Daten aus Sensoren und Aktoren verarbeiten <a href=\"#_ftn2\" name=\"_ftnref2\">[2]<\/a>.<\/p>\n<p>Der Digital Twin liefert der k\u00fcnstlichen Intelligenz dieser Systeme die notwendige Simulationsumgebung, um Fahr- und Arbeitsprozesse in Millisekunden abzusichern. So k\u00f6nnen sich Maschinenbewegungen und Werkzeugeinstellungen (z.B. die Tiefe eines Grubs oder die Verteilung von D\u00fcngemitteln) vollautomatisch an stark wechselnde Feldbedingungen anpassen.<\/p>\n<p>F\u00fcr Original Equipment Manufacturers (OEMs) und Technologieanbieter ist dies weit mehr als ein technologischer Trend. Wie in der Grafik oben dargestellt, f\u00fchrt ein steigender Integrationsgrad digitaler Repr\u00e4sentationen zu Systemen, die kontinuierlich vernetzt, kontinuierlich validiert und zunehmend zur autonomen Anpassung bef\u00e4higt sind. Durch den Einsatz digitaler Repr\u00e4sentationen als digitale Testinstanzen k\u00f6nnen Ingenieurinnen und Ingenieure deutlich mehr Szenarien untersuchen, einschlie\u00dflich Grenz- und Sonderf\u00e4llen. Dies erm\u00f6glicht eine fr\u00fchzeitige Identifikation von Risiken und f\u00fchrt zu robusteren Systementw\u00fcrfen.<\/p>\n<div class=\"info-box\">\n<h4>Weiterlesen!<\/h4>\n<ul>\n<li>In einem folgenden Beitrag zeigen wir praxisnah, wie diese Konzepte in landwirtschaftlichen Anwendungen aktuell eingesetzt werden und wie reale Umgebungsvariabilit\u00e4t technische Systeme an ihre operativen Grenzen bringt.<\/li>\n<li>Grundlagen und Anwendungsf\u00e4lle <a href=\"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/digitale-zwillinge-fuer-die-landwirtschaft\/\">Digitaler Zwillinge in der Landwirtschaft<\/a> haben wir in einem fr\u00fcheren Beitrag aus 2020 beschrieben.<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<h4>Referenzen<\/h4>\n<p><a href=\"#_ftnref1\" name=\"_ftn1\">[1]<\/a> Die Begriffsabgrenzung von Digital Model, Digital Shadow und Digital Twin orientiert sich an Kritzinger et al. und Fuller et al.:<\/p>\n<ul>\n<li>Kritzinger-Studie (Kategorisierung): W. Kritzinger, et al. \u201cDigital Twin in manufacturing: A categorical literature review and classification.\u201d IFAC-PapersOnLine 51 (2018): 1016-1022.<\/li>\n<li>Fuller-Studie (Technologien): A. Fuller et al. &#8222;Digital Twin: Enabling Technologies, Challenges and Open Research,&#8220; in <em>IEEE Access<\/em>, vol. 8, pp. 108952-108971, 2020, doi: 10.1109\/ACCESS.2020.2998358.<\/li>\n<\/ul>\n<p><a href=\"#_ftnref2\" name=\"_ftn2\">[2] <\/a>Konzepte und Architekturen f\u00fcr Physical AI Systems: <a href=\"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/physical-ai\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Engineering Physical AI: How Digital Twins and Simulation are redefining Embedded Intelligence<\/a><\/p>\n<div class=\"info-box\">\n<p>Would you rather read the article in English? Read it on the blog of our cooperation partner &#8222;Balanced Engineerin LLC&#8220;.<br \/>\n<strong><a href=\"https:\/\/balanced.llc\/from-models-to-twins-understanding-digital-representations-in-agriculture\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">From Models to Twins:<br \/>\nUnderstanding Digital Representations in Agriculture<\/a><\/strong><\/p>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Die Entwicklung moderner Landmaschinen (AgTech-Engineering) leidet unter der extremen Unvorhersehbarkeit von Wetter, Boden und Pflanzenwachstum auf dem Feld. Da rein physische Tests an ihre Grenzen sto\u00dfen, setzt das Systems Engineering zunehmend auf digitale Repr\u00e4sentationen. 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