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Smarter Doppelgänger: Der digitale Zwilling in der Supply Chain

von Redaktion

Logistikprozesse und Umsatzströme durch agiles Datenmanagement beschleunigen – so lautet die Erfolgsformel der digitalen Transformation. Doch wie gelingt es, Datensilos aufzulösen und Informationen aus der gesamten Lieferkette intelligent nutzbar zu machen? Als Schnittstelle zwischen der physischen und virtuellen Welt verspricht der „Digital Supply Chain Twin“ eine smarte Lösung. Der digitale Zwilling soll dabei helfen, sämtliche Abläufe in der Supply Chain besser zu verstehen, vorherzusagen und nachhaltig zu optimieren.  

Was ist ein digitaler Zwilling?

In der Industrie 4.0 hat er sich bereits einen festen Platz erobert – und zunehmend erkennt auch die Logistikbranche seine Stärken. Doch was ist ein digitaler Zwilling? Der digitale Zwilling ist mehr als das statische Abbild realer Objekte: Als virtuelles Pendant zur physischen Welt verlinkt und überwacht er Echtzeitdaten in einer Simulationsumgebung. Dabei ist der digitale Doppelgänger kontinuierlich mit dem Original verbunden und aktualisiert sich selbst, um Veränderungen oder Abweichungen abzubilden. Das gilt für Produkte und Maschinen genauso wie für ganze unternehmerische Ökosysteme.

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Potential des digitalen Zwillings für das SCM

Im Idealfall kann der digitale Zwilling sämtliche Beziehungen innerhalb der End-to-End Supply-Chain darstellen – von Produkten und Lieferant*innen über und Distributionszentren und Transportwege bis zu Wetterprognosen und Finanzströmen. So fungiert die Technologie als Bindeglied zwischen vielen verschiedenen Datenquellen und unterstützt Logistikverantwortliche dabei, das Gesamtsystem besser zu verstehen.

Expert*innen sind sich einig: Digitale Zwillinge bieten nie dagewesene Möglichkeiten zur Verfolgung, Überwachung und Diagnose von Objekten und Logistiksystemen. Studien weisen auf die vielfältigen Einsatzmöglichkeiten entlang der Wertschöpfungskette hin. Ein Beispiel ist das Management von Containerflotten: Sensoren an einzelnen Containern können deren Standort anzeigen, sie überwachen und Schäden erkennen. Diese Daten fließen dann in einen digitalen Zwilling des Containernetzes – und mithilfe von Machine Learning sorgt das System für einen möglichst effizienten Einsatz der Container.

Prozesse simulieren, effizienter Wirtschaften

Auch die Intralogistik profitiert vom Zwillings-Prinzip. So lässt sich etwa ein 3D-Modell eines Lagers mit Bestands- und Betriebsdaten verknüpfen. Unterstützt durch Künstliche Intelligenz (KI) bietet der digitale Zwilling nicht nur jederzeit einen Überblick über den Ist-Zustand von Maschinen sowie die Verfügbarkeit von Produkten, sondern kann darüber hinaus auch Vorhersagen treffen und autonome Entscheidungen über Lagerbestände oder Lieferungen fällen. Er hat Zugriff auf die gesamte Daten-Historie und erkennt jede kleinste Abweichung vom Idealprozess sofort. Ein weiterer Pluspunkt: Alternative Strategien oder technische Erweiterungen können vorab im virtuellen Betrieb ausprobiert werden – das beschleunigt Planungs- und Inbetriebnahmezyklen und erhöht die Sicherheit für Investitionen.

Mit dem digitalen Zwilling zur resilienten SC

Je genauer die Software-Simulation der physischen Welt, desto besser funktioniert der digitale Zwilling auch als „Was-wäre-wenn“-Planer, mit dem sich die Krisenfestigkeit der Supply Chain testen lässt. Wie wirkt sich beispielsweise der vorübergehende Ausfall eines Distributionszentrums aus, das durch eine Überschwemmung beschädigt wird? Welche Konsequenzen hat eine pandemiebedingte Grenzschließung für eine bestimmte Lieferroute? Der digitale Zwilling ermöglicht es, alternative Handlungsoptionen durchzuspielen und so die Geschäftsplanung, den Beschaffungsprozess und das Lieferantenmanagement zu optimieren.

Transportlogistik 4.0 – dem Digital Supply Chain Twin gehört die Zukunft

Noch steckt der digitale Supply Chain Zwilling in den Kinderschuhen. Damit er sein volles Potential entfalten kann, müssen unterschiedliche Technologien von KI bis zum Internet of Things zusammenwirken – und das System muss laufend mit Daten gefüttert werden: Informationen zur Be- und Entladung sowie zum Transport können beispielsweise mit weiteren Daten aus IT-Systemen, Kameras oder Sensoren verknüpft und mithilfe von Data Analytics ausgewertet werden. So entsteht ein zeitnahes, digitales Abbild der Lieferkette, von dem sich letztlich Maßnahmen zur Effizienzsteigerung ableiten lassen, etwa um selbststeuernde Teilsysteme aufzubauen oder die Transportabwicklung und -abrechnung zu automatisieren.

Grundsätzlich – und dies stellt gerade in der Transportlogistik häufig eine Herausforderung dar – ist eine enge übergreifende Zusammenarbeit entlang der Wertschöpfungskette unerlässlich. Wirklicher Mehrwert entsteht nur dann, wenn Akteur*innen und Verkehrsträger untereinander Daten austauschen, idealerweise in Echtzeit. Dann kann der digitale Zwilling seine Stärken voll ausspielen und dafür sorgen, dass die Transportlogistik 4.0 Fahrt aufnimmt.

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