Arten von DZ? Von low go high
Data Twin
Asset Simulation Twin
Choice Simulation Twin
Cognitive Learning Twin
Adaptive Autonomous Twin
Applikationen von DZ?
Industrie 4.0
Smart Buildings
Smart Grid
Was ist ein Digitaler Zwilling (DZ)?
Digitales Abbild eines physischen Prozesses, Produkts oder einer Anlage
Mit synchroner Datenverbindung zwischen physischem Objekt und digitalem Modell
Wie kann man Digitale Zwillinge unterteilen?
Functional Model:
Simulation
Prediction
Information Model:
Dokumente
Life-Cycle-Informationen
Was ist der Unterschied eines DZ bei Product Type oder Instance und welches Modell?
Information Model
Type (Blueprint):
Dimensionen
Produktname
Instance:
Einzelnes Produkt
Seriennummer
Besitzer
Weitere individuelle Informationen
Wie können Daten zwischen zwei Partnern am besten getauscht werden?
Administrative Verwaltungsschale (AAS)
Was ist die AAS (Definition)?
Implementierung des Digitalen Zwillings in Industrie 4.0
Aus was besteht eine Industrie-4.0-Komponente?
Verwaltungsschale (AAS)
Gegenstand (Asset)
Für was braucht man eine Identifikation bei der AAS?
Damit die AAS eindeutig einem Produkt zugeordnet werden kann
Verbindung zwischen Digitalem Zwilling und physischem Produkt
Was sind Submodelle und warum braucht man sie?
Submodelle stellen usecase-spezifische Daten bereit
Sie bilden einen Teil der gesamten AAS ab
Was ist das Grundproblem von AAS und Digitalen Zwillingen?
Daten für Use Cases, Submodelle, AAS und den Digitalen Zwilling müssen zuerst bereitgestellt werden
Welche Arten von AAS gibt es?
Passive AAS:
Dateiaustausch (File Exchange)
Reactive AAS:
API-ähnliche Anfrage-Antwort-Kommunikation
Proactive AAS:
Interaktion zwischen AAS-Systemen
Was ist Semantik?
Lehre von der Bedeutung von Wörtern und Begriffen
Warum ist Semantik für AAS und DZ wichtig?
Damit Sender und Empfänger Daten gleich interpretieren und verstehen
Welche Standard-Wörterbücher gibt es für Digitale Zwillinge?
ECLASS
IEC CDD
Was braucht es für ein Risiko?
Ein Asset oder Produkt als Angriffsziel
Eine Schwachstelle
Eine Bedrohung, die die Schwachstelle ausnutzen kann
Was stellt die Risk Matrix dar?
Vergleicht Schadensausmaß und Eintrittswahrscheinlichkeit eines Risikos
Beispiel:
Minor Injury bis Multiple Fatalities
Mehr als einmal pro Jahr bis weniger als einmal in 10⁴ Jahren
Was bedeutet ALARP?
As Low As Reasonably Practicable
Welche technischen Risiken gibt es bei Digitalen Zwillingen?
Real-Time Sync Issues:
Hohe Latenz führt zu fehlender Synchronisation
Complex Integration:
Altsysteme und heterogene Systeme erzeugen fragile Strukturen
Sensor Failures:
Falsche Sensordaten führen zu fehlerhaften Zwillingen
Model Fidelity:
Zu starke Abstraktion führt zu falschen Entscheidungen
Welche Datenschutzrisiken gibt es bei Digitalen Zwillingen?
Data Ownership:
Wem gehören die Daten?
Data Breaches:
Wer kann auf vertrauliche Daten zugreifen?
GDPR Non-Compliance:
Werden personenbezogene Daten rechtmäßig verarbeitet?
Anonymization Pitfalls:
Re-Identifikation anonymisierter Daten möglich
Welche organisatorischen Risiken gibt es bei Digitalen Zwillingen?
Overreliance on the Twin:
Zu starke Abhängigkeit vom Digitalen Zwilling
Skill Gaps:
Mangelnde Erfahrung mit KI und Digitalen Zwillingen
Cost Overruns:
Kosten höher als erwartet, ROI wird nicht erreicht
Change Resistance:
Widerstand gegen Veränderungen
Welche rechtlichen und regulatorischen Risiken gibt es bei Digitalen Zwillingen?
Liability:
Wer haftet für Entscheidungen des Digitalen Zwillings?
IP Disputes:
Wem gehören Daten und Algorithmen?
Lack of Regulation:
Rechtliche Grauzonen
Cross-Border Issues:
Komplexe internationale Rechtslage
Welche ethischen und sozialen Risiken gibt es bei Digitalen Zwillingen?
Human Oversight:
Menschen werden aus Entscheidungsprozessen verdrängt
Bias and Fairness:
Ungerechte Entscheidungen durch Verzerrungen in Daten oder Modellen
Surveillance Potential:
Überwachung von Personen durch Digitale Zwillinge
Digital Exclusion:
Hoher Aufwand ermöglicht Nutzung nur für große Unternehmen
Zuletzt geändertvor 16 Tagen