Digitaler Zwilling – Erfolgsfaktor für das Virtual Engineering

Nutzen Sie Digitale Zwillinge, um Ihre Systeme flexibel zu vernetzen und virtuell zu testen

Die Digitalisierung von Systemen ist ein Megatrend, der alle Anwendungsbereiche umfasst. Systemgrenzen verschwinden und die Vernetzung über Systemgrenzen hinweg tritt in den Fokus.

Digitale Stellvertreter, zum Beispiel Digitale Zwillinge, sind ein Mittel, um dies zu erreichen. Sie bilden den aktuellen Systemzustand ab, bieten einheitliche Schnittstellen zu Daten und Diensten und können die Reaktionen eines Systems auf Änderungen vorhersagen. Ein Digitaler Zwilling ermöglicht virtuelle Tests, verkürzt Entwicklungszeiten und damit die Time-to-Market neuer Produkte. Das Virtual Engineering umfasst die Aktivitäten zur Erstellung und Nutzung digitaler Stellvertreter. So unterstützt Virtual Engineering Entwickler und Ingenieure dabei, einen Digitalen Zwilling optimal in Prozesse zu integrieren.

Digitaler Zwilling im Automotive / Virtual Engineering - Fraunhofer IESE
© Fraunhofer IESE
Digitale Zwillinge bilden alle relevanten Eigenschaften ihrer realen Gegenstücke ab.

Was ist ein Digitaler Zwilling? Und was ist Virtual Engineering?

Definition Digitaler Zwilling

Ein Digitaler Zwilling ist ein virtuelles Abbild eines physischen Guts. Er bildet den aktuellen Zustand eines Systems ab und kann dadurch das Verhalten eines Systems vorhersagen. Dies ermöglicht virtuelle Tests zur Entwicklungszeit, oder aber das Bewerten von Entscheidungen zur Laufzeit. Die Umsetzung sich selbst optimierender Systeme wird mit Digitalen Zwillingen deutlich vereinfacht. Neben einem reinen Abbild eines Systems können Digitale Zwillinge auch bidirektionale Schnittstellen realisieren, die es ermöglichen, auf ein System einzuwirken. Damit wird der Digitale Zwilling ein Werkzeug zur sektorübergreifenden Kopplung von Systemen.

Man unterscheidet zwischen dem Digitalen Schatten und dem Digitalen Zwilling. Der Digitale Schatten bildet den Zustand eines realen Systems, aller relevanten Komponenten und auch der Umgebung digital ab. Dies umfasst zum Beispiel auch Nutzer, Zertifikate und Prozesse. Einheitliche Schnittstellen gewährleisten dabei die Kopplung über Systemgrenzen hinaus und ermöglichen eine systemübergreifende Interaktion. Durch die Integration von Simulationsmodellen kann das Verhalten eines Systems vorhergesagt und es können zum Beispiel virtuelle Testumgebungen realisiert werden. Ein Digitaler Zwilling hat zusätzlich die Fähigkeit, auch steuernd auf ein System einzuwirken. Integrierte Sicherheitskonzepte stellen dann sicher, dass der Digitale Zwilling und das reale System zu jeder Zeit ein vorhersehbares Verhalten zeigen.

Digitaler Zwilling – Beispiele

Viele Systeme sind mittlerweile vernetzt und kommunizieren miteinander. Dennoch ist die Kommunikation oft eingeschränkt: Der Einsatz verschiedener Protokolle und Formate verhindert häufig einen direkten Datenaustausch. In einer Produktion kann daher zum Beispiel ein Enterprise Resource Planning (ERP) System nicht ohne weiteres auf Daten aus der Fertigung zugreifen. Für eine digitale Produktion sind diese Daten jedoch notwendig, da Prozesse immer häufiger automatisiert dokumentiert werden müssen und flexible Produktionsprozesse den Zustand sowie die Auslastung einer Anlage zu jedem Zeitpunkt kennen müssen. Der Digitale Zwilling realisiert ein vollständiges Abbild der Produktion, das sowohl den aktuellen Zustand der Anlage umfasst, als auch kontrollierte Änderungen an dieser zulässt.

In der Fahrzeugtechnik können Digitale Zwillinge  durch die Kopplung aller relevanten Systemkomponenten – Busse, virtuelle Steuergeräte, Fehlermodelle und Fahrfunktionen – hochpräzise Software-in-the-Loop (SiL)-Testumgebungen in einem virtuellen Prüfstand realisieren. Dies reduziert schon heute Testkosten. Hochautomatisierte und autonome Fahrfunktionen müssen für ihre Zulassung sehr viele Testkilometer absolvieren, sodass sie auf anderem Wege gar nicht mehr getestet werden können.

Digitale Zwillinge eignen sich daher insbesondere für Systeme, bei denen bisher isoliert agierende Systeme digital miteinander integriert werden. Ebenfalls werden HW/SW Codesign und die Simulation von Systemumgebungen von Digitalen Zwillingen unterstützt. Diese Herausforderung findet sich in traditionellen Branchen wie Automatisierung, Fahrzeug- und Nutzfahrzeugtechnik oder Medizintechnik, aber auch bei der sektorübergreifenden Kopplung, beispielsweise bei der Integration von Fahrzeugen mit Mobilitätsdiensten.

Entstehung und Marktrelevanz

Ursprünglich wurden Digitale Zwillinge eingeführt, um die hohen Kosten für Tests von Fluggeräten mittels Simulationen zu senken. Dafür sollten Modelle der realen Systeme eingesetzt werden, die alle relevanten Eigenschaften abbilden, und nicht nur eine Teilmenge von diesen. Heute werden Digitale Zwillinge daher in vielen Bereichen eingesetzt. Längst werden nicht mehr nur Fluggeräte damit getestet; auch in der Fahrzeugtechnik werden virtuelle Steuergeräte in einem Digitalen Zwilling des Fahrzeugs getestet, der Hardware, Busse, Fehlerbilder, Umgebung des Fahrzeugs und Fahrverhalten widerspiegelt. In einer Produktion werden Digitale Zwillinge genutzt, um Optimierungspotenziale in den komplexen Prozessen zu identifizieren, aber auch, um Änderungen in der Fertigung zuerst an einem virtuellen Abbild der Produktionsstraße zu testen, bevor diese in die reale Welt übertragen werden.

Zukünftig werden Systeme vermehrt autonom Entscheidungen treffen müssen. Sollen Funktionen eines Kraftfahrzeugs dynamisch nachgeladen werden oder soll eine Produktion dynamisch optimiert werden, dann müssen die beteiligten Systeme die Auswirkungen dieser Veränderungen einschätzen können. Aufgrund dieser Anforderungen werden Digitale Zwillinge in Zukunft noch deutlich an Bedeutung gewinnen.

Bezug zu Virtual Engineering

Virtual Engineering unterstützt Entwicklungsprozesse mithilfe digitaler Modelle, zum Beispiel durch die Simulation von Systemkomponenten und SiL-Tests, um Komponenten virtuell zu integrieren. Virtual Deployment wird eingesetzt, um Softwarekomponenten auf der Zielplattform zu testen und zu prüfen, ob beispielsweise Antwortzeiten eingehalten werden oder ob die Reaktion auf Fehlerbilder dem erwarteten Verhalten entspricht. Digitale Zwillinge von Komponenten wie Steuergeräten, Softwarekomponenten und Prozessen sind die Bausteine für ein erfolgreiches virtuelles Engineering.

Virtual Engineering nutzt Digitale Zwillinge, um Entwicklungszyklen zu beschleunigen, alternative Produkt- und Lösungskonzepte zu entwickeln und ein frühes Feedback zu den Auswirkungen von Entscheidungen sowie des zu erwartenden Ergebnisses zu bekommen. Virtual Engineering umfasst daher den vollständigen Prozess, die erforderliche Infrastruktur und die Strategien zur Datenhaltung bei der virtuellen Entwicklung. Durch die Verkürzung von Entwicklungs- und Änderungsprozessen spart der Einsatz von Digitalen Zwillingen bares Geld.

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Digitaler Zwillinge in der Fabrik / Virtual Engineering - Fraunhofer IESE
© Fraunhofer IESE
Schnellere Time-to-Market: Test- und Freigabeprozesse mit Digitalen Zwillingen virtualisieren.

Digitaler Zwilling und Virtual Engineering:
Was sind die Chancen?

Schnellere Time-to-Market

Zeit ist Geld! Häufig gewinnt nicht der, der das beste Produkt am Markt platzieren konnte, sondern der, der es als erster platziert hat. Neben der eigentlichen Entwicklung und Umsetzung sind es aber oft Tests und die Fehlersuche, die die Fertigstellung verzögern. Digitale Zwillinge realisieren digitale Abbilder von Systemen als virtuelle Testumgebungen. Änderungen, die Integration von Systemen und Neuentwicklungen können damit getestet werden. Mit einem Digitalen Zwilling können Sie auch seltene Situationen, wie zum Beispiel Hardware-, Bedien- oder Übertragungsfehler zuverlässig reproduzieren.

 

Kosteneinsparungen

Oft ist es schwierig zu verstehen, wie komplexe Systeme funktionieren. Nicht umsonst sind die ersten Schritte auf dem Weg zu Industrie 4.0 das »Sehen« und das »Verstehen« der eigenen Systeme. Digitale Zwillinge realisieren ein ganzheitliches Abbild eines Systems. Sie können Daten aus verschiedenen Quellen zusammenführen und so Optimierungspotenziale erkennen. Diese Schnittstellen eignen sich auch für langlebige Systeme und ermöglichen daher einen dauerhaften Zugriff auf Daten aus verschiedenen Quellen.

 

Höhere Qualität

Änderungen in Systemen ziehen oft ungewolltes Fehlverhalten, sogenannte Seiteneffekte, nach sich. Digitale Zwillinge stellen ein virtuelles Abbild des Zielsystems und seiner Umgebung bereit und ermöglichen damit den Aufbau einer Continuous-Integration-/Continuous-Engineering-Umgebung auch für eingebettete Systeme. Ihr System wird dadurch bei jeder Änderung automatisch getestet und Sie können Ihre Software schnell und effizient verändern sowie unerwünschte Seiteneffekte effizient erkennen.

 

Enabler für Autonome Systeme

Während aktuelle Systeme nur einen überschaubaren Entscheidungsspielraum besitzen, treffen autonome Systeme, wie autonome Fahrzeuge, deutlich mehr Entscheidungen eigenständig. Um die richtige Entscheidung in der aktuellen Situation zu treffen, ist eine Umgebungswahrnehmung notwendig. Autonome Systeme sind deswegen oft vernetzt und teilen Sensorinformationen über physikalische Systemgrenzen hinweg. Simulationen sind dann eine Voraussetzung für die Qualitätssicherung und den Sicherheitsnachweis. Wir forschen für Sie an der Realisierung von sich selbst optimierenden Systemen und autonomen Entscheidungen mit Digitalen Zwillingen. Möchten Sie davon profitieren?

 

Enabler für Industrie 4.0

Fast schon ein Klassiker der Industrie 4.0 ist die prädiktive Wartung, die ungeplante Standzeiten verhindert. Die dafür notwendigen Daten werden von Digitalen Zwillingen bereitgestellt. Technisch wird das mit einer Verwaltungsschale und Teilmodellen realisiert. Auch komplexere Anwendungen der Industrie 4.0 werden mit Digitalen Zwillingen möglich. Eine virtuelle Inbetriebnahme verkürzt Rüstzeiten, und eine flexible Produktion kann auch kleine Stückzahlen kostengünstig fertigen. Unsere Open-Source Industrie-4.0-Middleware Eclipse BaSyx realisiert die Plattform für Ihre digitale Fertigung. Sprechen Sie uns an!

 

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Digitaler Zwilling: Was sind die Herausforderungen?

Kommunikation
und Schnittstellen

Der Digitale Zwilling bildet den aktuellen Zustand eines Systems ab. Dazu müssen alle relevanten Daten, wie etwa Telemetriedaten, Sensorwerte, Datenblätter und Testergebnisse aus unterschiedlichen Quellen in ein digitales Modell integriert werden. Hierbei muss auch bedacht werden, dass sich Schnittstellen, aber zum Beispiel auch Sensoren und deren Kennlinien während der Lebenszeit eines Systems verändern. Schnittstellen müssen daher wiederverwendbare Datenmodelle definieren, die unabhängig von den genutzten Komponenten sind.

Handhabung
von Datenflüssen

Ein Digitaler Zwilling ist ein Abbild eines Systems. Oft enthält dieses Abbild nicht alle Rohdaten, sondern eine vereinfachte Sicht auf diese. In bestimmten Situationen, zum Beispiel wenn ein Fehler nachvollzogen werden muss, ist es dann erforderlich, auf umfangreichere Rohdaten zuzugreifen. Eine verteilte Architektur muss sicherstellen, dass Daten dort, wo sie entstehen, vorverarbeitet werden können, und dass einerseits nur notwendige Daten durch das Netzwerk verteilt werden, andererseits aber alle Informationen bei Bedarf verfügbar gemacht werden können.

Einheitliches Verständnis von Daten

Werden Digitale Zwillinge über Unternehmensgrenzen hinweg genutzt, kommen schnell unterschiedliche Datenformate und Maßeinheiten zum Einsatz. Auch ist die Bedeutung von Daten nicht vollständig definiert. Sollen Digitale Zwillinge unternehmensübergreifend eingesetzt werden, beispielsweise um Mobilitätsdienstleistungen zu erbringen oder um Lieferketten zu realisieren, dann muss ein gemeinsames Verständnis von Daten sichergestellt werden.

Systemverhalten

Um das Verhalten eines Systems genau vorsagen zu können, muss der Digitale Zwilling alle Aspekte des realen Systems abbilden. Da ein Simulationsmodell aber in der Regel nur wenige dieser Aspekte simulieren kann, müssen für die Erstellung eines Digitalen Zwillings zahlreiche Simulationsmodelle in eine Simulation integriert werden. Dafür müssen die Ausführ- und Berechnungsmodelle miteinander integriert werden und es muss sichergestellt werden, dass der Kopplungsfehler in einem akzeptablen Bereich bleibt.

System und
Systemumgebung

Eine besondere Herausforderung bei der Simulation von autonomen Systemen besteht darin, geeignete digitale Abbilder sowohl von den technischen Systemen als auch von deren Einsatzumgebung zu schaffen. Beispielsweise muss beim automatisierten Fahren die Einsatzumgebung beziehungsweise die »Operational Design Domain« alle relevanten Aspekte beinhalten, um aus den Simulationsergebnissen valide Schlussfolgerungen im Hinblick auf Safety zu ziehen.

Verlässlichkeit

Ein echter Digitaler Zwilling zeichnet sich dadurch aus, dass er steuernd auf ein reales System wirken kann. Unabhängig davon, ob der Digitale Zwilling aufgrund der Datenlage Parameter anpasst oder aktiv steuert, müssen bei der Entwicklung des Digitalen Zwillings die funktionale Sicherheit (Safety), die Zuverlässigkeit und auch Anforderungen bzgl. der Verfügbarkeit berücksichtigt werden.

Wie funktioniert ein Digitaler Zwilling?

In komplexen Systemen kommen oft unterschiedliche Schnittstellen zum Einsatz. Dies hat handfeste Gründe: Busprotokolle sind auf die echtzeitfähige oder hochfrequente Übertragung geringer Nutzdatenmengen optimiert, während beispielsweise Ethernet die größte Performanz bei der Übertragung großer Datenmengen zeigt. Sehr einfache Endgeräte implementieren gar keine Protokolle, sondern kommunizieren etwa einen bestimmten Spannungspegel. Um diesen in einen numerischen Wert zu konvertieren, muss die Kennlinie des Geräts bekannt sein. Dies führt zu ganz realen Problemen: Häufig sind zum Beispiel Kennlinien von Geräten in der Steuerungssoftware hinterlegt. Es gibt keine sinnvolle Trennung zwischen der Darstellung von Informationen und deren Verarbeitung. Müssen Teile von Systemen angepasst oder ausgetauscht werden, führt dies zu umfangreichen Änderungen. Ein Digitaler Zwilling stellt daher ein Systemabbild bereit, das den Zustand eines Systems auf ein logisches Modell abbildet. Damit wird es für den Nutzer unerheblich, wie ein bestimmter Wert zustande kommt. Wichtig ist, dass er mittels des Digitalen Zwillings auf ein Systemabbild zugreifen kann, das die geforderte Information enthält.

 

Acatech Reifegradmodell für Industrie 4.0

Das Acatech Reifegradmodell für Industrie 4.0 beschreibt die dabei möglichen Reifegrade. Diese sind zwar eigentlich für die Reife einer Produktion definiert, lassen sich aber übergreifend zur Beschreibung von Digitalen Zwillingen nutzen:

  • Reifegrad 3 ist der erste, der für Digitale Zwillinge relevant ist. Er fordert Konnektivität, aber keine einheitliche Interpretation von Daten und Diensten. Es ist ausreichend, wenn Daten bereitgestellt werden. Die Nutzer müssen gewährleisten, dass die Daten korrekt interpretiert werden.
  • Stufe 4 des Reifegradmodells erfordert, dass der Digitale Zwilling Informationen in einem einheitlichen Format vorhält. Abhängig von der Nutzung müssen dann zum Beispiel Formate konvertiert oder Metadaten genutzt werden. Diese Metadaten beschreiben dann beispielsweise, ob ein Wert gemessen wurde oder wie verlässlich ein Wert ist.
  • Reifegrad 5 erwartet ein Vorhersagemodell, das das Systemverhalten in einer definierten Umgebung beschreibt. Damit können unter anderem Verhaltensänderungen vorhergesagt werden.
  • Reifegrad 6 bietet die Möglichkeit, ein System zu optimieren und so auf dieses einwirken zu können. Dies ist nur mit einem Digitalen Zwilling möglich; ein Digitaler Schatten ist dafür nicht mehr ausreichend.

 

Die Nutzer von Digitalen Zwillingen sind vielfältig

Es kann sich dabei um Bediener handeln, die mittels eines Dashboards den Zustand einer Anlage überwachen und Optimierungspotenziale identifizieren. Der Nutzer eines Digitalen Zwillings kann aber auch ein anderer Digitaler Zwilling sein – so kann zum Beispiel der Anlagenzwilling seinen Zustand aus den Digitalen Zwillingen der Geräte und der Werker aggregieren. Auch während der Entwicklung und bei Testaktivitäten kommen Digitale Zwillinge zum Einsatz.

 

Setup für eine Co-Simulation mit einem Digitaler Zwilling in der Fahrzeugentwicklung
© Fraunhofer IESE
Damit Digitale Zwillinge alle Eigenschaften eines Systems abbilden können, müssen oft mehrere Simulationsmodelle miteinander gekoppelt werden.

Digitale Zwillinge vereinfachen Testprozesse

Während der Entwicklung gibt es häufig nur wenige Prototypen oder Systeme, die für Tests zur Verfügung stehen. Dies führt zu langen Wartezeiten und hohen Kosten. Beispielsweise werden in der Fahrzeugentwicklung neue Fahrfunktionen in einer dezidierten Testumgebung, den Hardware-in-the-Loop(HiL)-Prüfständen, getestet. Diese bilden relevante Systembestandteile nach, sind aber teuer und daher eine knappe Ressource. Digitale Zwillinge von Fahrzeugen sind hier eine deutlich günstigere Alternative, die, wenn sie einmal entwickelt sind, unbegrenzt repliziert werden können und Testprozesse beschleunigen. Mit Digitalen Zwillingen kann auch die riesige Kilometeranzahl, die für die Qualifizierung autonomer Fahrfunktionen erforderlich ist, absolviert werden. Dafür werden Digitale Zwillinge in eine Co-Simulation integriert. (Die Abbildung oben zeigt dafür ein Beispiel.)

Um sinnvolle Aussagen bezüglich des Systemverhaltens treffen zu können, müssen Simulationsmodelle aller Systemkomponenten miteinander in einen Digitalen Zwilling des Gesamtsystems integriert werden. Der in der Abbildung gezeigte Digitale Zwilling umfasst die Vernetzungsinfrastruktur mit Fehlermodellen, die Fahrdynamik, Sensoren und Aktoren sowie die Systemumgebung. Wir integrieren Simulationsmodelle als Komponenten, die zum Beispiel mittels des Functional Mockup Interface (FMI) miteinander verbunden werden können. Der Digitale Zwilling entsteht durch die Kopplung dieser Modelle, sodass alle relevanten Systemeigenschaften erfasst werden.

Die Modelle der Kommunikationsbusse realisieren ein genaues Abbild des Zeitverhaltens der Kommunikation, inklusive Arbitrierung und ggf. Fehlersignalisierung und -korrektur. Plattformmodelle beschreiben die Zielplattform. Unsere Simulationsplattform kombiniert diese Modelle zu einer integrierten Simulation, sodass ein Digitaler Zwilling bei Bedarf aus vorhandenen Komponenten zusammengestellt werden kann. Dabei liegt die besondere Herausforderung in der Integration von Live-Daten eines echten Systems. Auch hier müssen numerische Effekte berücksichtigt werden, um Kopplungsfehler zu reduzieren.

 

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Wie kann das Fraunhofer IESE Ihr Unternehmen beim Virtual Engineering unterstützen?

Gerne unterstützen wir Sie mit unseren Werkzeugen und unserem Wissen bei der Digitalisierung Ihrer Systeme. Ist Ihre konkrete Fragestellung nicht dabei? Sprechen Sie uns trotzdem an. Genau wie Sie arbeiten auch wir gerne an neuen und revolutionären Lösungen und Projekten.

Architekturen für und mit Digitalen Zwillingen

Ein Digitaler Zwilling erfordert oft neue Architekturkonzepte. Datenmodelle müssen erstellt werden, passende Technologien ausgewählt und Qualitätseigenschaften bedacht werden. Werden die eingesetzten Netzwerke den steigenden Anforderungen an die Kommunikation gewachsen sein? Was passiert im Fehlerfall? Wie kann man eine dienstbasierte Architektur realisieren? Gerne erstellen wir Ihnen ein Architekturkonzept für Ihre Systeme und beraten Sie in allen Belangen der Digitalisierung.

Virtuelle Prüfstände

Testen Sie Ihre Funktionen in virtuellen elektronischen Steuergeräten (ECUs), erstellen Sie virtuelle Fahrzeuge mit Bussen, ECU-Plattformen und Fehlermodellen, integrieren Sie bestehende Simulatoren in Ihre virtuellen Prüfstände. Unsere Konnektoren verbinden zum Beispiel Simulink-Modelle und Functional Mockup Units (FMU) des FMI-Standards in eine gemeinsame Co-Simulation. Mit unseren C- oder Java-basierten Schnittstellen erstellen wir eine an Ihre Bedürfnisse angepasste Simulationsumgebung.

Continuous Integration / Continuous Deployment

Mit Continuous Integration (CI) und Continuous Deployment (CD) können Sie sehr schnell neue Funktionen in einem kontinuierlichen Prozess umsetzen und diese testen. Neue Funktionen erreichen dadurch schneller die notwendige Marktreife. Unsere Co-Simulationslösung FERAL unterstützt Sie dabei, CI/CD-Lösungen auch für eingebettete Systeme, wie sie sehr häufig in der Fahrzeugtechnik und der Produktion zu finden sind, umzusetzen.

Digitale Fertigungsprozesse

Nutzen Sie unsere Open-Source-Lösung Eclipse BaSyx, um mit Verwaltungsschalen einen virtuellen Datenraum zu schaffen. Der Digitale Zwilling für Ihre Prozesse, Ressourcen und Produkte digitalisiert Ihre Fertigung. Realisieren Sie einen virtuellen Kontrollraum, der den Zustand Ihrer Produkte, Geräte und Prozesse auf einen Blick darstellt sowie prädiktive Wartung, Produktverfolgung mit automatisierter Dokumentation oder Produktion für kleine Losgrößen ermöglicht. Mit Eclipse BaSyx digitalisieren Sie Ihre Fertigung und nutzen eine offene Plattform. So lösen Sie die Herausforderungen von heute und legen gleichzeitig das Fundament für die Zukunft. Benötigen Sie Unterstützung oder weitere Features? Sprechen Sie uns gerne an.

Sichere Kopplung

Zukünftige Systeme sind Spezialisten und Teamplayer! Um eine Aufgabe optimal zu lösen, müssen sich Systeme zusammenfinden, wie bei einem Konvoi auf der Autobahn. Mit Digital Dependability Identities entscheiden Sie schon heute dynamisch, ob eine Kopplung sicher ist oder nicht.

Sicherheitskonzepte

Bewährte Konzepte zur Absicherung können im Kontext hochautomatisierter und vernetzter Systeme nur noch bedingt eingesetzt werden. Dynamisch gekoppelte Systeme benötigen daher dynamische Sicherheitskonzepte. Die dafür benötigten Informationen müssen nicht nur zur Laufzeit zur Verfügung stehen, sondern auch systemübergreifend nutzbar sein. Ein grundlegender Ansatz ist daher die Verlagerung der Absicherung in die Laufzeit mit sicheren Digitalen Zwillingen. Systeme werden sich ihrer Sicherheitsanforderungen bewusst und in die Lage versetzt, diese dynamisch anzupassen und zu gewährleisten. Ihnen fehlt noch ein passendes Konzept? Wir helfen Ihnen! 

Datensouveränität

Daten sind das neue Gold. Möchten Sie Ihre Daten verschenken und Unbefugten Einblick in Ihre Geheimnisse geben? Stellen Sie sicher, dass nur Befugte auf Ihre Daten zugreifen können. Wir bieten Ihnen mit MY DATA Control Technologies eine Lösung zur Datennutzungskontrolle, die Sie in Ihre Systeme integrieren können.

Plattformen und Werkzeuge zur Digitalisierung Ihrer Systeme

FERAL

 

Sie möchten einen Digitalen Zwilling zum Beispiel als virtuelles Testbed für Fahrfunktionen aufbauen, wissen aber nicht, wie Sie Tasks, Buskommunikation, Netzwerke, Fehlverhalten und Funktionen miteinander integrieren sollen? Sie denken über eine Continuous-Integration-Lösung für Ihre Entwicklungsprojekte nach? Sie möchten wissen, ob Ihr Netzwerk für die Kommunikationsanforderungen von Industrie 4.0 geeignet ist?

Fraunhofer FERAL simuliert Systeme aus Systemen. Damit realisieren wir auch Ihre Simulationslösung.

Eclipse BaSyx

 

Wir treiben maßgeblich die Entwicklung von Eclipse BaSyx voran, einer Open-Source Middleware für Industrie 4.0. Wir tun das, weil wir wissen, dass Industrie 4.0 primär eine Softwarerevolution ist, die das Einbinden von modernen Softwarekonzepten in Produktionssysteme erfordert.

Mittlerweile wird Eclipse BaSyx nicht nur in der Produktion eingesetzt, sondern beispielsweise auch, um Gebäude und Infrastruktur zu überwachen und Daten in Echtzeit zur Verfügung zu stellen.

MY DATA Control
Technologies

Weil Ihre Daten wichtig sind, bieten wir Ihnen unsere Lösung zur Datennutzungskontrolle. Damit bestimmen Sie, wer Ihre Daten wann und zu welchem Zweck nutzen darf.

DRAMSys

Sie entwickeln eingebettete Systeme, aber der DRAM-Speicher ist zu langsam? DRAMSys ist ein Framework zur Optimierung von DRAM-Speichersystemen durch Simulationsanalysen. Optimieren Sie die Speichernutzung und Speichercontroller.

Warum sollte Ihr Unternehmen beim Virtual Engineering mit dem Fraunhofer IESE zusammenarbeiten?

 

 

Digitale Zwillinge bei der Fahrzeugentwicklung / Virtual Engineering  - Fraunhofer IESE
© Fraunhofer IESE
Wir erstellen Digitale Zwillinge Ihrer Systeme.

Wir unterstützen Sie bei der Konzeption und Umsetzung von Virtual Engineering mit Digitalen Zwillingen.

Damit vermeiden Sie teure Fehlentscheidungen und setzen auf modernste Technologien zur Integration Ihrer Systeme.

 

Wir entwickeln mit Ihnen moderne Simulationslösungen

Damit stellen wir sicher, dass Sie Ihre Systeme virtuell testen können, wertvolle Zeit und Ressourcen sparen und von kurzen Entwicklungszyklen profitieren.

 

Wir entwickeln mit Ihnen Strategien für offene Systeme.

Damit gewährleisten wir, dass sich Ihre Systeme auch in eine digitalisierte Umgebung integrieren lassen.

 

Wir realisieren mit Ihnen ganz neue Sicherheitskonzepte.

Damit ermöglichen wir Systeme und Systemfunktionen, die Sie bisher für undenkbar gehalten hätten.

 

Wir entwickeln mit Ihnen virtuelle Prüfstände.

Damit integrieren Sie Systemkomponenten, Busse, Fehlermodelle und Anwenderverhalten und qualifizieren/zertifizieren Ihre Systeme in Zukunft virtuell.

 

Wir digitalisieren Ihre Produktion.

Damit erkennen Sie Optimierungspotenziale, nehmen Geräte und Fertigungslinien virtuell in Betrieb und ermöglichen die Datenanalyse.

 

Wir realisieren mit Ihnen Continuous Integration / Continuous Deployment.

Damit verkürzen wir Ihre Entwicklungszyklen deutlich und finden unerwartete Fehler sowie Seiteneffekte schon während der Entwicklung.

 

Die Fraunhofer-Gesellschaft ist die größte angewandte Forschungsorganisation mit unterschiedlichsten Fachkompetenzen in mehr als 70 Instituten.

Das sichert Ihnen Zugriff auf Technologie- und Ingenieurskompetenzen aus allen für Ihr Ökosystem relevanten Disziplinen in allen Domänen innerhalb des Fraunhofer-Partnernetzwerks.

Wir unterstützen Sie gerne bei der Bewältigung Ihrer Herausforderungen rund um Digitale Zwillinge und Virtual Engineering.

Wir entwickeln kundenindividuelle Lösungen, arbeiten auf dem aktuellen Stand der Technik, sind unabhängig und neutral. Profitieren Sie von unserer Erfahrung!

 

Kontaktieren Sie uns!

 

Wir helfen Ihnen weiter und nehmen uns gerne Zeit! Vereinbaren Sie einen Termin mit uns, gerne per E-Mail oder Telefon.

Welche Referenzen hat das Fraunhofer IESE zu Virtual Engineering und Digitaler Zwilling?

Wir arbeiten mit den Pionieren im Bereich der Digitalen Zwillinge. Gemeinsam mit der Robert Bosch GmbH forschen wir beispielsweise an Simulationslösungen, die die relevanten Fahrzeugkomponenten in einen Digitalen Zwilling für die virtuelle Integration von Steuergeräten integrieren. John Deere nutzt unsere Simulationslösungen, um Architekturentscheidungen nach verschiedenen Qualitätsmerkmalen hochautomatisierter Plattformen zu bewerten. Und mittlerweile lizensiert sogar der Erfinder des DRAM-Standards (Rambus) unsere DRAM-Simulatoren, um diese Technologie weiterzuentwickeln und noch besser zu machen.

Kollaborationspartner


»Für das Fraunhofer IESE und Rambus ist die Zusammenarbeit eine wichtige Partnerschaft und ein großer Schritt hin zu einer breiteren Anwendung und zum Transfer des DRAMSys-Tools in Unternehmen.«

 


James Tringali
Technical Director, Rambus

 

Speichertechnologie

DRAMSys mit Rambus

DRAMSys ist ein Digitaler Zwilling des DRAM-Subsystems zur Bewertung von Bandbreite, Latenz und Leistungsverbrauch. In Zusammenarbeit mit Rambus werden die DRAM-Simulatoren weiterentwickelt.

Fahrzeugtechnik

Dynam. Absicherung

Mit Digitalen Zwillingen lösen wir zentrale Herausforderungen bei der Absicherung autonomer Fahrzeuge. Mehr zu dem Thema haben wir auf dem »The Autonomous Event – Safety & Architecture 2021« veröffentlicht.

Kollaborationspartner


»Mit BaSyx wird die Inbetriebnahme einer neuen Produktionslinie um etwa 30 Prozent schneller.«

 


Gerhard Schaller
Director Digitalization Operations für die ZF Division Electrified Powertrain

 

Industrie 4.0

Projekt BASYS 4

Im Projekt BaSys 4 entwickeln wir die Open-Source Industrie-4.0-Middleware Eclipse BaSyx zur Umsetzung Digitaler Zwillinge.

Industrie 4.0

Safety Engineering mit Digitalen Zwillingen

Mit unseren Digitalen Zwillingen realisieren wir modulare, wiederverwendbare Sicherheitskonzepte für Losgröße 1 und Plug&Safe-Lösungen. (Link folgt)

Fahrzeugtechnik

Robert Bosch

Virtuelle Absicherung: Gemeinsam mit der Robert Bosch GmbH entwickeln wir virtuelle Hardware-in-the-Loop-Tests (HiL) zur Integration von Fahrfunktionen.

Kundenstimme


»Das Simulationsframework FERAL des Fraunhofer IESE zeichnet sich durch seine hohe Flexibilität aus. Damit können wir zahlreiche Aufgaben bewältigen.«

 


Dr. Roland Samlaus
Robert Bosch GmbH

 

Kundenstimme


»Eclipse-BaSyx ist ein wichtiger Schritt für die Prozessautomatisierung in Unternehmen und in der öffentlichen Verwaltung. In der Partnerschaft mit Fraunhofer IESE unterstützt Cisco die Forschung zu BaSyx.«

 


Jonas Rahe
Öffentliche Hand, Cisco Systems GmbH

 

Industrie 4.0

Industry 4.0 Made Easy

Wir beschreiben zusammen mit Intel und Cisco die einfache Umsetzung von Industrie 4.0 mit Digitalen Zwillingen und FlexPod. (Link folgt)

Industrie 4.0

DigiPro4BaSys

Wir führen einen Retrofit mit Digitalen Zwillingen durch, mit dem Ziel, eine ganzheitliche Fabrikübersicht zu ermöglichen. (Link folgt)

Industrie 4.0

SAP AAS

Mit SAP AAS implementieren wir die Verwaltungsschale und deren Serialisierungen auf Basis von Eclipse BaSyx. (Link folgt)

Kundenstimme


»Mit Open-Source-Projekten wie Eclipse BaSyx lassen sich schon heute erste Prototypen realisieren, was den Schritt zur produktreifen Implementierung von Industrie-4.0-Konzepten beschleunigt.«

 


SAP AG

 

 

Podcast

Reinhören statt Lesen

Wie das Fraunhofer IESE Problemstellungen mithilfe von Virtual Engineering und Digitalen Zwillingen löst, erklärt Dr. Thomas Kuhn im MORGEN DENKER-Podcast. Jetzt reinhören!

 

Whitepaper

Digitaler Zwilling für smarte Städte

Welche Möglichkeiten beinhaltet das Konzept »Digitaler Zwilling« für Smarte Cities und welche Voraussetzungen müssen gegeben sein?

Publikationen aus dem Bereich Digitaler Zwilling und Virtual Engineering

Veröffentlichungen des Fraunhofer IESE im Themenumfeld »Digitaler Zwilling und Virtual Engineering«

    • F. Schnicke, T. Kuhn, P.O. Antonino: Enabling Industry 4.0 Service-oriented Architecture through Digital Twins. IEEE European Conference on Software Architecture (ECSA), 2020.
    • Z. Müller-Zhang, P.O. Antonino, T. Kuhn: Dynamic Process Planning based on Digital Twins and Reinforcement Learning. International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation, 2020.
    • P.O. Antonino, F. Schnicke, Z. Zhang, T. Kuhn: Blueprints for architecture drivers and architecture solutions for Industry 4.0 shopfloor applications. Proceedings of the 13th European Conference on Software Architecture-Volume 2, 2019
    • T. Kuhn, P.O. Antonino. F. Schnicke: Industrie 4.0 Virtual Automation Bus Architecture. IEEE European Conference on Software Architecture (ECSA), 2020.
    • T. Kuhn, F. Schnicke, P.O. Antonino: Service-Based Architectures in Production Systems: Challenges, Solutions & Experiences. IEEE 2020 ITU Kaleidoscope: Industry-Driven Digital Transformation (ITU K), 2020.
    • T. Kuhn, P.O. Antonino, A. Bachorek: A Simulator Coupling Architecture for the Creation of Digital Twins. IEEE European Conference on Software Architecture (ECSA), 2020
    • P.O. Antonino, J. Jahic, B. Kallweit, A. Morgenstern, T. Kuhn: Bridging the Gap between Architecture Specifications and Simulation Models. IEEE International Conference on Software Architecture Companion (ICSA-C), Northeastern University, Washington · United States, 2018
    • A. Bachorek, F. Schulte-Langforth, A. Witton, T. Kuhn, P.O. Antonino: Towards a Virtual Continuous Integration Platform for Advanced Driving Assistance Systems. IEEE International Conference on Software Architecture Companion (ICSA-C), 2019
    • M. Jung, L. Steiner, N. Wehn: The Open Source DRAM Simulator DRAMSys4.0. IEEE/VDE 24. Workshop „Methoden und Beschreibungssprachen zur Modellierung und Verifikation von Schaltungen und Systemen” (MBMV 2021), March. 18-19, 2021, Munich
    • M. Jung, C. Weis, N. Wehn: DRAMSys: A flexible DRAM Subsystem Design Space Exploration Framework. IPSJ Transactions on System LSI Design Methodology (T-SLDM), October, 2015.
    • E. Cioroaica, S. Chren, B. Buhnova, T. Kuhn, D. Dimitrov: Towards creation of a reference architecture for trust-based digital ecosystems. Proceedings of the 13th European Conference on Software Architecture-Volume 2, 2019
    • E. Cioroaica, B. Buhnova, T. Kuhn, T. Schneider: Building Trust in the Untrustable. IEEE/ACM International Conference on Software Engineering: Software Engineering in Society Track (ICSE-SEIS), 2020
    • E. Cioroaica, S. Cjrem, O-E-K. Akouf, A. Larsson, R. Chillarege, T. Kuhn, D. Schneider, C. Wolschke: Towards Creation of Automated Prediction Systems for Trust and Dependability Evaluation. IEEE International Conference on Software, Telecommunications and Computer Networks (SoftCOM), 2020
    • J. Reich, J. Frey, E. Cioroaica, M. Zeller, M. Rothfelder: Argument-Driven Safety Engineering of a Generic Infusion Pump with Digital Dependability Identities. Springer International Symposium on Model-Based Safety and Assessment (IMBSA), 2020
    • J. Reich, D. Schneider, I. Sorokos, Y. Papadopoulos, T. Kelly, R. Wei, E. Armengaud, C. Kaypmaz: Engineering of Runtime Safety Monitors for Cyber-Physical Systems with Digital Dependability Identities. International Conference on Computer Safety, Reliability, and Security (SAFECOMP), 2020