Digitaler Zwilling im Maschinenbau

Interoperable Daten als Schlüssel für die Zukunft der Fertigung

simus systems begleitet Unternehmen auf dem Weg zu interoperablen Daten, um diese für den digitalen Zwilling optimal zu nutzen

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Kostenkalkulation Maschinenbau

Was ist ein Digitaler Zwilling?

Ein digitaler Zwilling ist ein virtuelles Abbild eines physischen Objekts oder Systems. Im Maschinenbau wird dieser digitale Klon aus verschiedenen Datenquellen gespeist, darunter 3D-Daten und Echtzeitinformationen, die über Sensoren und andere Geräte vom physischen Gegenstück erfasst werden. Ingenieure können damit das physische Objekt in einer digitalen Umgebung simulieren, analysieren und überwachen, um Optimierungen vorzunehmen. Da diese Simulationen kostengünstig und risikofrei sind, ist der digitale Zwilling zu einem unverzichtbaren Werkzeug in der modernen Fertigungsindustrie geworden.

Das Potential ist gigantisch: Die Unternehmensberatung KPMG geht von einer jährlichen Wachstumsrate von rund 60% aus. Von 2023 bis 2028 soll sich das globale Marktvolumen mehr als verzehnfachen.

Die wichtigsten Anwendungsbereiche für digitale Zwillinge

Intern profitieren Unternehmen hauptsächlich auf drei Ebenen vom digitalen Zwilling: In der Produktentwicklung, der Produktion und bei der laufenden Performance.

Ingenieure besprechen ein Projekt am Bildschirm

Effiziente Produktentwicklung

Simulationen ermöglichen es, Konstruktionen und Funktionalitäten zukünftiger Produkte vor der physischen Umsetzung zu testen, wodurch Kosten und Risiken minimiert werden. Eine Kombination aus 3D-CAD-Daten sowie Daten aus den Produktionssystemen sind dafür notwendig.

Optimierte Produktion

Durch die digitale Abbildung von Produktionsprozessen können Engpässe identifiziert und Abläufe verbessert werden.

Verbesserte Performance

Echtzeitüberwachung und -analyse der Maschinenleistung ermöglichen proaktive Wartung und erhöhen die Betriebszeit.

Projektbegleitende Kalkulation
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Externer Datenaustausch: Neue Geschäftspotenziale

Der externe Datenaustausch, etwa mit Zulieferern oder Kunden, eröffnet zahlreiche zusätzliche Potenziale. Beispielsweise können Informationen aus der Lieferkette in den Produktionsprozess integriert werden, um den Product Carbon Footprint auszuweisen. Digitale Daten können auch als Mehrwert an den Kunden weitergegeben werden. Ein Getriebehersteller könnte etwa seine Produkte mit einem digitalen Schatten versehen, der den Kunden ermöglicht, Toleranzen individuell anzupassen.

Welche Daten sind für Digitale Zwillinge relevant?

Kalkulation auf Bauteilebene

Konstruktionsdaten / CAD-Daten

Diese stammen aus CAD-Systemen und enthalten detaillierte Informationen über das Design und die Struktur von Bauteilen, Baugruppen und Systemen. Professionell optimierte CAD-Daten sind entscheidend für die genaue Modellierung der Objekte.

Projektbegleitende Kalkulation

Fertigungs- und Produktionsdaten

Diese Daten beinhalten Informationen über die Produktionsprozesse, wie z.B. Fertigungsparameter, Zykluszeiten und Qualitätskontrollen. Sie helfen dabei, die Effizienz und Qualität der Produktionsabläufe zu überwachen und zu verbessern.

Digitalter Zwilling Daten SensorenBetriebs- und Sensordaten

In Echtzeit von Sensoren erfasst, liefern diese Daten wertvolle Einblicke in den aktuellen Zustand und die Leistung der Maschinen. Beispiele sind Temperatur, Druck, Vibrationen und andere Betriebsparameter.

Digitaler Zwilling WartungWartungs- und Instandhaltungsdaten

Diese historischen und aktuellen Daten umfassen Informationen über durchgeführte Wartungen, Reparaturen und Ausfälle. Sie sind wichtig für die Planung präventiver Wartungsmaßnahmen und zur Vorhersage potenzieller Probleme.

Standardisierung CAD Modelle für den digitalen Zwilling

Herausforderungen bei der Datenintegration: Schaffung von interoperablen Daten

Die Integration vieler heterogener Datenquellen, die nicht miteinander kommunizieren („Datensilos“), stellt eine erhebliche Herausforderung dar. Unterschiedliche Datenformate, inkonsistente Datensätze und die schiere Menge an Informationen erschweren die einheitliche Aufbereitung. Das Ziel ist es, interoperable Daten aufzubauen, also Daten, die in der Lage sind, für unterschiedliche Systeme in hoher Qualität verfügbar und verarbeitbar zu sein und damit deren Zusammenspiel zu ermöglichen.

Digitale Datenstandards als Schlüssel

Damit dieses Zusammenspiel gelingt, müssen schon die CAD-Modelle interoperabel aufgebaut sein. Ein aktueller, geordneter und einheitlich aufgebauter Datenbestand ohne Dubletten ist Voraussetzung. Außerdem sind standardisierte Formate notwendig, wie die Asset Administration Shell – kurz AAS oder deutsch digitale Verwaltungsschale.


Die im Juli 2023 von der Industrial Digital Twin Association e.V. (IDTA) veröffentlichte Version 3.0 der AAS beschreibt, wie Unternehmen praxisreife Verwaltungsschalen erstellen und strukturieren können. Eine Verwaltungsschale bietet eine konsequent standardisierte Strukturierung von Modellkomponenten und Schnittstellen. Damit stehen die Daten eines digitalen Zwillings auf interoperable Weise über den gesamten Lebenszyklus und entlang der Wertschöpfungskette standardisiert zur Verfügung. Jedes Asset kann darüber identifiziert und angesprochen werden, um Informationen in einer einheitlichen Sprache abzugeben.


Software von simus systems eröffnet mehrere Wege und Ansatzpunkte, um Interoperabilität zu erreichen und die Daten für den digitalen Zwilling optimal nutzbar zu machen.

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Erfahren Sie im kostenlosen Whitepaper, wie Sie mit unserer Software das volle Potenzial des Digitalen Zwillings ausschöpfen.

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So unterstützen wir Sie bei der professionellen Datenaufbereitung:

Daten-Bereinigung digitaler Zwilling

Datenbereinigung und -validierung

Die Datenaufbereitung für digitale Zwillinge beginnt mit der Datenbereinigung und -validierung. Dieser Prozess stellt sicher, dass die erfassten Daten frei von Fehlern, Duplikaten und Unstimmigkeiten sind. Dies beinhaltet das Entfernen von irrelevanten Daten, das Korrigieren von Fehlern und das Füllen fehlender Werte. Die Validierung stellt sicher, dass die Daten den erwarteten Qualitätsstandards entsprechen und für weitere Analysen geeignet sind.

So arbeitet simus classmate:

In vier Schritten werden Materialstammdaten über Best-Practice-Systeme mit simus classmate bereinigt und validiert:

1. Analyse
Für die Analyse werden alle verfügbaren Quellen genutzt: PDM- und ERP-Systeme, Datenbanken, Excel, etc.

2. Konsolidierung und Verdichtung

Durch ausgereifte Algorithmen werden gleiche und ähnliche Elemente automatisch erkannt und zusammengefasst.

3. Bereinigung und Anreicherung

Dubletten werden eliminiert, Datensätze mit internen und externen Informationen systematisch angereichert.

4. Strukturierung (Klassifikation)

Die Daten werden systematisch geordnet und in eine hierarchische Struktur gebracht.

Auch mit sehr großen Datenmengen wird simus classmate spielend fertig.

Mehr erfahren: Stammdaten optimieren »

Datenstrukturierung digitaler Zwilling

Datenmodellierung und -strukturierung

Nach der Bereinigung müssen die Daten modelliert und strukturiert werden, um sie für die Nutzung durch digitale Zwillinge vorzubereiten. Dies umfasst die Organisation der Daten in einer logischen und zugänglichen Weise, oft durch die Erstellung von Datenmodellen, die die Beziehungen zwischen verschiedenen Datensätzen darstellen. Die Strukturierung der Daten erleichtert den Zugriff und die Analyse und stellt sicher, dass die Daten in einer konsistenten und verständlichen Form vorliegen. Dies ist besonders wichtig für komplexe Maschinenbauprojekte, bei denen Daten aus verschiedenen Quellen zusammengeführt werden müssen.

So arbeitet simus classmate:

Unsere Software classmate CAD analysiert 3D-Modelle ohne zusätzlichen Aufwand für den Konstrukteur und ordnet sie automatisch in ein individuell definiertes Klassensystem ein. Alle relevanten Informationen werden vollautomatisch ausgelesen und gespeichert: Geometrieinformationen ebenso wie Dateiinformationen. Ihre Daten stehen in kürzester Zeit klassifiziert, mit Sachmerkmalen versehen und geometrisch indexiert zur Verfügung. Auch die sichere Synchronisation mit ERP-Systemen, zum Beispiel SAP, ist selbstverständlich in der Klassifizierungssoftware integriert.

Mehr erfahren: Automatische Klassifizierung von 3D-CAD-Modellen »

Datenkonsistenz digitaler Zwilling

Sicherstellung der Datenqualität und -konsistenz

Die Sicherstellung der Datenqualität und -konsistenz ist ein fortlaufender Prozess, der über die gesamte Lebensdauer eines digitalen Zwillings hinweg beibehalten werden muss. Dies umfasst regelmäßige Überprüfungen und Aktualisierungen der Daten sowie das Implementieren von validen Datenmanagement-Workflows.

So arbeitet simus classmate:

Master Data Governance  sorgt in Unternehmen für klare Regeln bei der Verarbeitung und Organisation von Stammdaten.

Mit der Master Data Governance Lösung von simus systems schafft ein Unternehmen umfassende Prozess- und Organisationsstrukturen für das Datenmanagement sowie klare Verantwortlichkeiten. In Fertigungsunternehmen werden hierbei zum Beispiel Abläufe zur Materialstamm-Anlage modelliert sowie individuelle Freigabe- und Genehmigungsprozesse.

simus classmate bietet hier erprobte, definierte Workflows, das heißt, einen software-gestützten unternehmensweiten Prozess zur Anlage und langfristigen Pflege von neuen Material- und anderen Stammdaten.

Mehr erfahren: Professionelle Master Data Governance für den Mittelstand »

Unsere Lösung simus classmate steht für Datentransparenz und Datenstruktur in der Fertigungsindustrie.

Produktübersicht simus classmate

Flexibel, leistungsstark und systematisch bereiten wir Daten optimal für die Nutzung in anspruchsvollen digitalen Prozessen auf. Lassen Sie sich überraschen, welches Potenzial in Ihren Daten steckt! Wir beraten Sie gerne, wie Sie Datenprozesse innovativ und nachhaltig gestalten.

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Ein digitaler Zwilling im Maschinenbau ist ein virtuelles Abbild einer realen Maschine oder Anlage, das alle relevanten Geometrie-, Stammdaten und Prozessinformationen enthält. Er ermöglicht Simulationen, Analysen sowie die Optimierung von Konstruktions-, Produktions- und Serviceprozessen. Der digitale Zwilling bildet den gesamten Lebenszyklus einer Maschine ab – von der Konstruktion über die Fertigung bis hin zum Betrieb.

Ein digitaler Zwilling verbessert die Effizienz, Qualität und Transparenz im gesamten Maschinenlebenszyklus. Unternehmen profitieren u. a. von:

  • schnelleren Entwicklungsprozessen
  • geringeren Fehlerquoten in Konstruktion und Fertigung
  • optimierter Wartung durch vorausschauende Analysen
  • reduzierten Stillstandszeiten
  • besseren Entscheidungsgrundlagen durch Echtzeitdaten
    Damit steigert der digitale Zwilling langfristig die Produktivität und Wettbewerbsfähigkeit.

Technisch basiert ein digitaler Zwilling auf der Verknüpfung von CAD-Daten, Stammdaten und Echtzeitinformationen aus Sensoren oder Steuerungssystemen. Über eine gemeinsame Datenbasis werden physische und digitale Maschine synchron gehalten. Dadurch können Simulationen, Zustandsüberwachung und automatisierte Auswertungen durchgeführt werden, die Rückschlüsse auf Performance oder Wartungsbedarf ermöglichen.

Für einen digitalen Zwilling werden insbesondere folgende Daten benötigt:

  • CAD-Modelle (3D-Geometrie, Baugruppen, Einzelteile)
  • Material- und Stammdaten
  • Betriebs- und Prozessdaten
  • Mess- oder Sensordaten aus dem Maschinenbetrieb
  • Steuerungs- und Auslegungsdaten

Je vollständiger und strukturierter diese Daten sind, desto genauer und aussagekräftiger ist der digitale Zwilling.

simus systems unterstützt Sie bei der Optimierung von CAD- und Stammdaten »

Ein digitaler Zwilling unterstützt sämtliche Phasen des Maschinenlebenszyklus:

  • Konstruktion: Simulation von Varianten und Funktionsprüfungen
  • Fertigung: Planung, Montageunterstützung, Identifikation von Fehlern
  • Betrieb: Zustandsüberwachung, Prozessoptimierung, Energieeffizienz
  • Service: Predictive Maintenance, Ersatzteilmanagement

Damit fungiert der digitale Zwilling als zentrale Informationsquelle für alle Bereiche.

Ein CAD-Modell zeigt in der Regel nur die Geometrie eines Bauteils oder einer Maschine. Ein digitaler Zwilling hingegen kombiniert Geometrie mit Stammdaten, Verhaltensmodellen, Sensorinformationen und Simulationsdaten. Er bildet die reale Maschine dynamisch und funktionsfähig ab – nicht nur im Erscheinungsbild, sondern auch in ihrem Verhalten und Zustand.

Zur Einführung eines digitalen Zwillings werden Systeme benötigt, die CAD-Daten, Stammdaten und Betriebsinformationen automatisch aufbereiten, strukturieren und verknüpfen. Moderne Lösungen – wie z. B. die Software von simus systems – ermöglichen die

saubere Verwaltung von Materialstammdaten,

die Klassifikation von CAD-Modellen sowie

die Integration in ERP-, PLM- oder MES-Systeme.

Dadurch entsteht die notwendige Datenbasis für einen funktionierenden digitalen Zwilling.

Materialstammdaten und CAD-Daten bilden die Grundlage des digitalen Zwillings.

  • CAD-Daten liefern Geometrie, Struktur und Konstruktionsinformationen.
  • Stammdaten enthalten technische Eigenschaften, Materialien, Klassifikationen, Maße und Funktionsdaten.

Eine saubere, vollständige und fehlerfreie Datenbasis ist entscheidend, um den digitalen Zwilling exakt und zuverlässig aufzubauen.

Mit einem digitalen Zwilling können Unternehmen Wartungsintervalle vorausschauend planen, Störungen frühzeitig erkennen und Ausfallzeiten reduzieren. Dank Echtzeitdaten und Simulationen lassen sich Verschleiß, Temperaturverläufe oder Belastungen analysieren. Dadurch wird der Service effizienter, kostengünstiger und transparenter für Maschinenbetreiber.

Für die erfolgreiche Einführung eines digitalen Zwillings benötigen Maschinenbauer:

  • saubere, strukturierte Materialstammdaten
  • konsistente CAD-Modelle und Baugruppenstrukturen
  • eine zentrale Datenplattform (z. B. PLM, ERP, PDM)
  • Schnittstellen für Sensor- und Betriebsdaten
  • klare Prozesse für Datenpflege und Datenqualität

Viele Unternehmen beginnen mit der Optimierung ihrer Stammdaten und CAD-Strukturen – ein entscheidender Schritt, damit der digitale Zwilling zuverlässig funktioniert.