Ausgangssituation und Motivation:
Die fortschreitende Digitalisierung im Bereich industrieller Energiesysteme ermöglicht eine Vielzahl neuer Anwendungen zur Steigerung von Produktivität, sowie Energie- und Ressourceneffizienz. Das Konzept des „Digital Twins“ (DT) gewinnt zunehmend an Bedeutung und gilt als Schlüsseltechnologie, um über Services (wie Predictive Maintenance, Betriebs- und Designoptimierung) Nutzen, Zuverlässigkeit, Nachhaltigkeit und Produktivität eines Industriesystems zu erhöhen. Die Simulation als Kernfunktionalität eines Systems entlang des gesamten Lebenszyklus (Design, Betrieb und Wartung) soll dabei in einer 5-dimensionalen Modellierung eines DT (5D-DT) ideal ausgenutzt und vereinheitlicht werden. Aufgrund der rasanten Entwicklung digitaler Technologien und allgegenwärtigen Verfügbarkeit von Daten und Diensten wurde die Erweiterung der ursprünglich 3-dimensionalen Modellierung eines DT, basierend auf physischer Einheit (1), virtueller Einheit (2) und deren Verknüpfung (3), in der Literatur vorgeschlagen. Durch die Einführung eines Datenmodells (4) als zentrale Wissensbasis wird Datenfusion und Informationsaustausch umfangreicher erfasst. Die Auslagerung der Funktionen eines DT in ein Servicemodell (5) soll Nutzen und Benutzerfreundlichkeit verbessern. In Branchen wie der Automobilindustrie und Luftfahrt werden DT-Konzepte zwar bereits teilweise erfolgreich umgesetzt, doch gibt es im Bereich der Energiebereitstellung und -speicherung noch kaum übertragbare Lösungen oder Anwendungsfälle, obwohl hier ebenfalls ein enormes Potential für den DT existiert. Es fehlt an einer einfach zu implementierenden, einheitlichen und erprobten DT-Modellierung.
Ziele und Innovationsgehalt:
5DIndustrialTwin entwickelt erstmals einen erprobten 5D-DT für industrielle Anlagen und die dafür notwendigen innovativen Methoden. Der Anwendungsfokus liegt dabei vor allem auf wärmetechnischen Anlagen zur Energiebereitstellung und -speicherung. Dabei wird ein funktionsfähiger 5D-DT eines thermischen Energiesystems entwickelt, wobei ein Festbettregenerator (FBR) in Laborumgebung als physische Einheit zum Einsatz kommt, welche zur erstmaligen Erprobung des 5D-DT herangezogen wird. Als industrieller Use Case dient die Einbindung in einen Stahlerzeugungsprozess, sowie die Ausnutzung flexibler Energievermarktung über Fernwirktechnik. Zur Komponenten-Modellierung und Simulation werden sowohl physikalische als auch datengetriebene Modelle eingesetzt und im 5D-DT Ansatz fusioniert. Entscheidend für funktionsfähige Kommunikation und Datenmanagement im 5D-DT ist ein umfangreiches Informationsmodell, für das eine geeignete Wissensrepräsentation entwickelt wird. Methoden zur ganzheitlichen Betriebs-überwachung, Fehlerprädiktion und Design- und Betriebsoptimierung unter Lebensdaueroptimierung sollen zur Darstellung der Wertschöpfung entwickelt und am Laboraufbau des 5D-DT validiert werden.
Ergebnisse und Wertschöpfung:
Für den Proof-of-Concept wird der DT in Laborumgebung instanziiert und experimentell erprobt. Die Ergebnisse aus 5DIndustrialTwin werden über einzelne Wertschöpfungs-Aspekte evaluiert und auf einen Use Case in der Stahlerzeugung skaliert. Der DT des Use Cases trägt dazu bei, das physische Modell selbst, sowie dessen Prozessumgebung zu analysieren und optimieren. Durch die ganzheitliche Betrachtung und den generischen 5D-Modellierungsansatz sollen alle Erkenntnisse dieses Projekts auf allgemeine industrielle Anwendungen übertragbar sein. Dieser erprobte 5D-Modellierungsansatz für DT schafft somit die Basis für die Implementierung im realen Prozess. So wird Energie- und Ressourceneffizienz vereinfacht und der Weg zum intelligenten Energiesystem der Zukunft geebnet.
