Innovationszentrum für Produktion und Logistik (IZPL)
Wenn wertvolles Wissen in Rente geht: Wie digitale Zwillinge unterstützen können
Wenn erfahrene Mitarbeitende in den Ruhestand gehen, verlieren Unternehmen oft mehr als nur Personal. Mit ihnen verschwindet häufig auch wertvolles Wissen und Erfahrung: Wer weiß, welche Abläufe besonders störanfällig sind? Wann werden zusätzliche Fahrzeuge oder Mitarbeitende benötigt?
Gleichzeitig stehen viele Unternehmen unter Druck, wirtschaftlicher zu arbeiten und knappe Fachkräfte möglichst effizient einzusetzen. An der OTH Regensburg erforschen Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler sogenannte Digitale Zwillinge, die Unternehmen dabei unterstützen können. Mit ihnen lassen sich verschiedene Handlungsoptionen vorab am Computer testen und ihre möglichen Auswirkungen abschätzen.
Mehr als eine Simulation
Der Begriff "Digitaler Zwilling" wird häufig verwendet, oft aber unterschiedlich verstanden. Vereinfacht gesagt handelt es sich um eine digitale Abbildung eines realen Systems, etwa eines Lagers, einer Produktionsanlage oder eines Transportprozesses. Auf den ersten Blick ähnelt das einer klassischen Simulation. Der Unterschied besteht darin, dass ein Digitaler Zwilling mit seinem realen Gegenstück verbunden ist und dessen Zustand anhand aktueller Daten abbildet. Eine klassische Simulation bildet einen Prozess für eine bestimmte Fragestellung nach.
Am Innovationszentrum für Produktion und Logistik (IZPL) erforscht Prof. Galka gemeinsam mit seinem Team, wie solche digitalen Modelle Unternehmen im Alltag unterstützen können. Im Mittelpunkt stehen dabei simulationsbasierte digitale Zwillinge für komplexe Systeme in Logistik und Produktion.
Entscheidungen virtuell erproben
Deutlich wird der Nutzen digitaler Zwillinge beispielsweise in der Logistik. Große Zentrallager sind hochkomplexe Systeme. Waren müssen eingelagert, kommissioniert und verladen werden. Gabelstapler bewegen sich zwischen verschiedenen Lagerzonen, Lastwagen warten auf ihre Beladung und Mitarbeitende übernehmen unterschiedliche Aufgaben.
Dabei stellt sich eine Vielzahl von Fragen: Wie viele Gabelstapler werden benötigt? Wie viele Mitarbeitende sollten in einer bestimmten Schicht eingesetzt werden? Wo entstehen mögliche Engpässe? Wie können die LKWs alle fristgerecht abgefertigt werden?
Zu viele Gabelstapler verursachen unnötige Kosten, weil sie auf Aufträge warten. Zu wenige können dazu führen, dass Lastwagen auf ihre Beladung warten, und Lieferungen verspätet das Lager verlassen. Ein digitaler Zwilling ermöglicht es, solche Szenarien virtuell durchzuspielen und die Auswirkungen von möglichen Entscheidungen sichtbar zu machen.
Gute Entscheidungen brauchen gute Daten
So überzeugend die Vorteile digitaler Zwillinge klingen, ihr Aufbau ist aufwendig. Die größte Herausforderung besteht häufig darin, die notwendigen Daten bereitzustellen. Dafür müssen Daten aus unterschiedlichen Quellen zusammengeführt werden, etwa aus dem Lagerverwaltungssystem, von Sensoren, Maschinen oder der Unternehmenssoftware.
„Ein digitaler Zwilling ist nie wirklich fertig. Damit das Modell die Realität zuverlässig widerspiegelt, muss es kontinuierlich mit aktuellen Daten versorgt werden“, erklärt Prof. Galka. „Dafür braucht es eine dauerhafte technische Infrastruktur und eine hohe Datenqualität.“
In der Praxis bedeutet das einen erheblichen Aufwand. Daten müssen gesammelt, geprüft und miteinander verknüpft werden. Nur auf dieser Grundlage können digitale Zwillinge verlässliche Aussagen liefern. Deshalb kommen sie bislang in betrieblichen Entscheidungsprozessen nur vergleichsweise selten zum Einsatz. Häufig nutzen Unternehmen stattdessen Simulationsmodelle, die wertvolle Erkenntnisse liefern, aber nicht dauerhaft mit dem realen System verbunden sind.
Was die OTH Regensburg erforscht
Im Innovationszentrum für Produktion und Logistik (IZPL) der OTH Regensburg erforscht Prof. Galka gemeinsam mit seinem Team simulationsbasierte digitale Zwillinge für Logistik und Produktion. Ziel ist es reale Systeme möglichst präzise abzubilden und Unternehmen bei Entscheidungen zu unterstützen. Im Mittelpunkt steht die Entwicklung von Modellen, die reale Abläufe verständlich abbilden und Unternehmen helfen, die Folgen verschiedener Entscheidungen bereits vor ihrer Umsetzung abzuschätzen. Gleichzeitig erforscht das IZPL, wie sich Simulationsmodelle und moderne KI-Verfahren sinnvoll miteinander verbinden lassen.
Das IZPL wurde 2025 eröffnet und vernetzt Wissenschaft, Industrie und anwendungsorientierte Lehre. Im Zentrum stehen Forschung und Entwicklung in den Bereichen Robotik, Digitale Zwillinge, moderne Produktions- und Logistiksysteme sowie simulationsgestützte Planung.
Warum KI den digitalen Zwilling nicht ersetzt
Digitale Zwillinge und Künstliche Intelligenz (KI) werden häufig gemeinsam genannt. Tatsächlich haben beide Technologien unterschiedliche Stärken. KI kann große Datenmengen analysieren, darin Muster erkennen und daraus beispielsweise Prognosen ableiten. Bei vielen KI-Verfahren ist jedoch nur eingeschränkt nachvollziehbar, warum das System zu einem bestimmten Ergebnis kommt. Der Anwender muss darauf vertrauen, dass das Modell aus den vorhandenen Daten die richtigen Zusammenhänge gelernt hat.
Bei einer Simulation ist dieser Zusammenhang transparenter. Das Modell bildet die wesentlichen Abläufe und Regeln des realen Systems ab. Dadurch lässt sich nicht nur erkennen, welches Ergebnis entsteht, sondern auch nachvollziehen, warum es entsteht. Wenn sich beispielsweise an einer Stelle im Lager ein Rückstau bildet, kann im Simulationsmodell untersucht werden, welche Prozesse und Wechselwirkungen dazu geführt haben.
Gerade deshalb sieht Prof. Galka großes Potenzial in der Verbindung beider Ansätze. KI kann dabei helfen, Muster in Daten zu erkennen, Prognosen zu erstellen oder Modelle automatisch anzupassen. Die Simulation macht anschließend die Auswirkungen unterschiedlicher Entscheidungen in einem nachvollziehbaren Modell des realen Systems sichtbar. Beide Ansätze können sich damit sinnvoll ergänzen.
Entscheidungen mit Blick auf die Zukunft
Fest steht: Viele Entscheidungen in Unternehmen beruhen auf Erfahrung. Wenn erfahrene Fachkräfte in den Ruhestand gehen, geht jedoch oft auch wertvolles Wissen verloren. Digitale Zwillinge können dieses Wissen nicht ersetzen, aber sie können helfen, Entscheidungen und ihre Folgen sichtbar zu machen.
Gleichzeitig wird wie überall auch die Wirtschaft zunehmend datengetrieben. Unternehmen nutzen bereits heute mehr Prozessdaten, um ihre Abläufe zu analysieren und zu optimieren. Die Fähigkeit, verschiedene Handlungsoptionen vorab zu bewerten, könnte deshalb künftig zu einem wichtigen Wettbewerbsfaktor werden.