Digitale Transformation in der Industrie Ein echter digitaler Zwilling versteht Physik

Anbieter zum Thema

Rockwell Automation

Rockwell Automation GmbH

SPI GmbH

SolidCAM GmbH

CAD+T Solutions GmbH

Im Interview erklärt Ashkan Ashouriha, Senior Global Enterprise Solution Architect bei Rockwell Automation, warum Simulation allein nicht ausreicht, wie die Integration mit Eplan konkrete Zeitersparnis bringt und weshalb der Cyber Resilience Act die Branche unter Zugzwang setzt.

Autocad Magazin (ACM): Herr Ashouriha, wo liegt heute der entscheidende Unterschied zwischen isolierten Simulationslösungen und einem wirklich durchgängigen Digital Twin entlang des gesamten Produktionslebenszyklus?

Ashkan Ashouriha: Das ist eine spannende Frage, denn das Konzept wird in der öffentlichen Diskussion noch nicht immer vollständig verstanden. Streng genommen ist schon das PDF eines Papierdokuments ein digitaler Zwilling. Simulationstools gibt es bereits seit den 80er und 90er Jahren. Wir versuchen jedoch, das Thema voranzubringen, indem wir die Realität im Sinne der Physik abbilden. Ein digitaler Zwilling, der Physik versteht – also Gravitation, Reibungskoeffizienten am Förderband oder Materialwechsel –, ist für uns der Anfang eines echten digitalen Zwillings. Nur so lässt sich virtuell prüfen, ob Pakete auf dem Band stehen bleiben oder rutschen.

Hier verschmelzen Simulation und Emulation zu einem Hybrid-Twin. Stellen Sie sich vor, Sie liefern nur eine Etikettiermaschine für eine Anlage. Da Sie den Rest der Anlage nicht kennen, benötigen Sie für die ankommenden Flaschen eine ‚Black Box‘. Das Verhalten dieser Flaschen wird simuliert – sie haben Gewicht und können umfallen. Die Maschine selbst wird emuliert, das heißt, dahinter steht der echte SPS-Code und eine echte HMI, die in Echtzeit läuft.

Bleibt man rein in der Simulation, kann man die Anlage 25- bis 30-mal schneller als in Echtzeit laufen lassen. So lassen sich Durchsatz, Energieverbrauch und Engpässe über einen Produktionsmonat hinweg analysieren oder Lagerzwischenpuffer im CAD-Layout dimensionieren. Für spezialisierte Prozesse, wie chemische Reaktionen in Mischwerken, arbeiten wir eng mit Partnern wie Ansys (Fluid Dynamics), Maplesoft oder Mathcad Simulink zusammen und integrieren deren Ergebnisse in unseren digitalen Zwilling.

Effizienzgewinne durch Integration

ACM: Welche konkreten Effizienz- und Qualitätsgewinne entstehen durch diese Integration von Eplan-Schaltplandaten in Emulate3D – insbesondere bei virtueller Inbetriebnahme und Engineering-Zeiten?

Ashkan Ashouriha: Bevor wir zur Emulate3D-Integration kommen, müssen wir über Automation ML sprechen. Das ist der größte Industriestandard, der auch OPC UA beinhaltet.  Eplan ist als langjähriger Partner frühzeitig auf uns zugekommen, weil beide Unternehmen ein gemeinsames Verständnis für die Relevanz und das Potenzial dieses Themas haben. Die Integration unserer Software mit Eplan Schematics ist ein logischer Schritt. Unsere Umfragen zeigen, dass allein die Synchronisation zwischen Eplan und unserer Steuerungssoftware – vorwärts und rückwärts – eine Zeitersparnis von 10 bis 15 Prozent für das gesamte Projekt bringt. Geänderte Daten in der Steuerungssoftware, wie etwa IP-Adressen, werden automatisch in Eplan zurückgeführt und Seiten generiert.

. Ein digitaler Zwilling, der Physik versteht – also Gravitation, Reibungskoeffizienten am Förderband oder Materialwechsel –, ist für uns der Anfang eines echten digitalen Zwillings. 

Die darauf aufbauende Integration mit Emulate3D bringt, basierend auf dem Softwarerelease Plattform 2027 von Eplan, weitere massive Vorteile. Durch die Verknüpfung von CAD, der logischen Verbindung und dem SPS-Code schätzen wir die Zeitersparnis auf 30 bis 40 Prozent. Da diese Integration brandneu ist, fehlen uns noch umfassende Daten, aber das Potenzial ist enorm.

Der entscheidende Effekt entsteht durch die Parallelisierung der Arbeitsabläufe. Maschinenbauer können die Software parallel zur mechanischen Konstruktion entwickeln. Man testet Kinematik, Schaltschrank und Software, bevor die Hardware angefasst wird. Man kann die Maschine bereits nach Chile verschiffen und währenddessen den digitalen Zwilling final testen. Vor Ort wird nur noch die Software heruntergeladen und die Endinbetriebnahme durchgeführt. Das ist ein Prozess, zu dem der Maschinenbau hinkommen muss.

ACM: Inwieweit lassen sich SPS-Logiken, Motion-Control-Prozesse und Sicherheitsfunktionen inzwischen realitätsnah simulieren, bevor physische Hardware überhaupt verfügbar ist?

Ashkan Ashouriha: Für eine virtuelle Inbetriebnahme nutzen wir das CAD-Modell in Emulate3D – für Autocad, Solidworks und Creo gibt es entsprechende Plug-ins zur Synchronisation der Kinematiken –, fügen den SPS-Code hinzu und testen das Verhalten, inklusive Not-Aus-Kreisläufe am virtuellen Schaltschrank. Hier kommen wir wieder zum Kern: Ein echter digitaler Zwilling muss Physik verstehen, um SPS-Logiken und Motion-Control-Prozesse realitätsnah abzubilden. Nur wenn der digitale Zwilling weiß, wie viel Gewicht eine Flasche hat und wie sie auf dem Förderband steht, kann der SPS-Code korrekt getestet werden.

Datenstrategie und der "Replay-Button"

ACM: Wenn die Maschine in Betrieb ist, existiert der digitale Zwilling weiter. Inwiefern können Sensoren die Betriebsdaten abgreifen und abbilden?

Ashkan Ashouriha: Das ist technisch möglich, aber nicht jeder Endkunde möchte das. Viele Maschinenbauer scheuen sich davor, ihr im CAD hinterlegtes mechanisches Know-how zu teilen. Es gibt jedoch Bestrebungen für eine Art ‚Replay-Button‘. Tritt beispielsweise nachts bei einem Batch eine Anomalie auf, können historische Daten in den digitalen Zwilling geladen werden. Dieser spielt das Szenario ab, als ob es aktuelle Daten wären, um Fehler zu analysieren. Der Markt bewegt sich hier gerade vom Hype zur echten Nutzung, auch als Vorstufe für KI-Integrationen. OEM schließen hierfür bereits spezielle Verträge mit Endkunden ab.

ACM: Viele Hersteller erfassen enorme Datenmengen, nutzen davon aber laut Studien nur einen Bruchteil effektiv. Liegt die zentrale Herausforderung eher bei Datenqualität, Interoperabilität oder fehlenden Analysemodellen?

Ashkan Ashouriha: Die Antwort ist: Ja zu allem. Ein CTO eines großen Automobilherstellers sagte mir einmal, dass rund 75 Prozent seiner Mitarbeiter weltweit damit beschäftigt seien, die vorhandenen Daten zu interpretieren und daraus die richtigen Schlüsse zu ziehen.

Wir brauchen eine Datenstrategie: Wem gehören die Daten, sind es die richtigen und sind sie qualitativ hochwertig? Besonders im deutschsprachigen Raum haben wir oft ein Qualitätsproblem nach dem Motto 'Viel hilft viel'.

Die Datenbasis ist das Fundament für KI. Wenn ich der KI beibringe, dass kalt heiß ist, funktioniert es nicht. Ein Ansatz ist der 'Unified Name Space' zur Harmonisierung der Hierarchie, etwa nach ISA-95 Part 2 (Enterprise, Anlage, Maschine, Sensor). Das würde der Industrie massiv helfen. Oft können zwei Produktionslinien nicht verglichen werden, weil Variablen unterschiedlich benannt sind. Wir unterstützen Kunden auf ihrer Reise, indem wir Daten beispielsweise erst an der Edge bereinigen und sichern, bevor sie nach oben gestreamt werden. Einen universellen goldenen Weg gibt es nicht.

KI in der Industrie: Potenzial und Grenzen

ACM: KI gilt als nächster großer Hebel in der industriellen Automatisierung. Welche Anwendungsfelder liefern derzeit den höchsten operativen Mehrwert in der Produktion?

Ashkan Ashouriha: Wer investieren möchte, sollte in der Maintenance (Instandhaltung) beginnen. Dort ist das Potenzial am größten, nicht nur für die Marge, sondern auch im Hinblick auf Sustainability-Richtlinien. Vermeidung von Ausschuss spart Energie.

In der Designphase ist der Einsatz von Technologie wie Copilot oder Claude spannend, um Internet-Know-how zu nutzen. Schwierig wird es jedoch bei der Maschinensicherheit; kein Prüfer nimmt eine KI-generierte Sicherheitsschaltung ab. KI wird jedoch häufig genutzt werden, um Handbücher zusammenzufassen oder Probleme zu lösen (wie Gemini von Google). Wenn Unternehmen ihr eigenes Know-how nutzen wollen, müssen sie die KI lokal aufsetzen und füttern, da niemand seine Daten im Internet teilen möchte.

Zum Thema CAD und Emulate3D: Die elektrische und mechanische Konstruktion wird durch KI immens nach vorne gebracht werden. Ich habe gesehen, wie KI über ein Plug-in in Fusion 360 direkt CAD-Modelle nach Textanweisungen generiert hat. Berufsbilder wie das des technischen Zeichners werden sich grundlegend verändern. Statt klar abgegrenzter Aufgaben sehen wir zunehmend hybride Rollen, in denen Fachwissen, digitale Werkzeuge und KI eng zusammenwirken.

Auch Steuerungscode wird zunehmend von KI erstellt.  Die Fortschritte, die wir allein in den vergangenen zwei Jahren gesehen haben, sind bemerkenswert, und die Entwicklung wird sich in den nächsten 24 Monaten beschleunigen.

Regulierungen und Standards

ACM: Mit der zunehmenden Vernetzung von IT- und OT-Systemen steigen auch die Cyberrisiken. Welche Sicherheitsanforderungen müssen moderne Digital-Twin- und Automatisierungsplattformen heute erfüllen?

Ashkan Ashouriha: Anforderungen, die lange freiwillig waren, werden nun Pflicht. Anfang nächsten Jahres zündet die erste Stufe der EU-Maschinenverordnung, und am 21. Dezember 2027 greift der Cyber Resilience Act (CRA). Produkte, die diesen Standards nicht entsprechen, verlieren ihre CE-Kennzeichnung. Damit verlieren auch der Schaltschrank, die Maschine und die gesamte Linie die Kennzeichnung.

Die vorherige Maschinendirektive von 2003 enthielt Empfehlungen zur Cybersicherheit, die wenige Maschinenbauer erfüllten. 2013 wurde daraus eine Regulierung, deren Übergangsphase nun endet. Angesichts der aktuellen geopolitischenHerausforderungen und der zunehmenden Bedrohung kritischer Infrastrukturen ist diese Verpflichtung ein wichtiger und richtiger Schritt.

Zudem müssen Vorfälle künftig innerhalb von Stunden gemeldet werden, und es drohen erhebliche Strafen, die sich am Jahresumsatz orientieren. Ein 'Update' alter Produkte ist physikalisch oft gar nicht mehr möglich.

ACM: Welche Rolle spielen offene Standards und Schnittstellen wie OPC UA oder Automation ML künftig für skalierbare und herstellerübergreifende Automatisierungsumgebungen?

Ashkan Ashouriha: Interessanterweise beobachten wir, dass OPC UA in der vertikalen Integration, also vom Controller bis in die Cloud, nicht mehr in allen Anwendungsfällen die erste Wahl ist. Der Overhead ist zu groß, es benötigt viele Ressourcen und Bandbreite, was teuer ist. In der horizontalen Integration macht OPC UA einen guten Job, ist aber nicht deterministisch. Wir arbeiten in Gremien daran, über TSN (Time Sensitive Networks) eine deterministische Komponente einzubringen.

Für die vertikale Integration setzt sich MQTT Spark Plug B durch. Es ist objektorientiert, flach strukturiert und leicht von der Edge in die Cloud zu transportieren. Automation ML beinhaltet zwar OPC UA und TSN, ist aber komplex, so dass offizielle Releases lange dauern.

Dringend notwendig sind Standards, Regelwerke und standardisierte Prozesse als Futter für die KI. Nationale Initiativen wie die digitale Verwaltungsschale im deutschsprachigen Raum sehe ich kritisch, da es bereits internationale Normen gibt. Die Zukunft liegt in einer Diversität der Protokolle, aus der sich der Kunde das Passende herauspickt, wie etwa OMAC PackML für die Verpackungsindustrie.

ACM: Wie verändert KI-gestütztes Engineering die Arbeit von Automatisierungsingenieuren und Elektroplanern in den kommenden Jahren – und welche Kompetenzen werden künftig entscheidend sein?

Ashkan Ashouriha: Wir wissen heute noch nicht genau, wie sich alles entwickeln wird. Vor wenigen Jahren war beispielsweise Anthropic außerhalb der KI-Community kaum bekannt, heute zählt das Unternehmen zu den prägenden Akteuren im Markt. Auch Berufsbilder wie der klassische Elektrokonstrukteur werden sich weiterentwickeln. Es wird mehr hybride Jobs geben – Mechatroniker mit KI-unterstützten Konstruktionskenntnissen und Prüfaufgaben. Es gibt bereits Roboter, die Schaltschränke automatisch verdrahten.

Die Bedienung der KI wird zur Subaufgabe. Man hat KI-Assistenten oder Agenten für mechanische Konstruktion, SPS-Code oder funktionale Beschreibungen. Die KI baut Module, zum Beispiel Pumpe mit Umrichter, Ventil usw, logisch zusammen. Wir haben für Emulate3D bereits KI-Applikationen gezeigt, die Förderbänder nach Längen- und Winkelvorgaben automatisch aus der Bibliothek generieren oder Basiscode aus Anlagenmodellen erstellen. 

Standardisierte Prozesse werden von der KI übernommen. Diese Entwicklung ist tiefgreifend und wirft wichtige Fragen für den Arbeitsmarkt auf.

ACM: Herr Ashouriha, vielen Dank für das Gespräch.

Weitere Informationen: https://www.rockwellautomation.com/

Punktwolken für die Metallbauplanung

Der Bestand als digitale Konstruktionsgrundlage