5DIndustrialTwin für industrielle Energiesysteme

Ziel ist die Entwicklung und erstmalige experimentelle Erprobung eines funktionsfähigen Digital Twins (DT) für industrielle Energiesysteme basierend auf dem 5D Ansatz. Der Anwendungsfokus liegt dabei vor allem auf wärmetechnische Anlagen zur Energiebereitstellung und -speicherung. Die physische Einheit des DT bildet dabei ein bestehender und zu adaptierender Versuchsaufbau an der TU Wien, dessen Hauptbestandteil ein Festbettregenerator (FBR) als thermischer Speicher ist. Für den Proof-of-Concept wird der DT in Laborumgebung instanziiert und erstmals für ein thermisches Energiesystem experimentell erprobt. Die Ergebnisse aus 5DIndustrialTwin werden über einzelne Wertschöpfungs-Aspekte evaluiert und auf einen Use Case in der Stahlerzeugung skaliert. Der entwickelte, ganzheitliche und erstmalig experimentell erprobte Modellierungsansatz für DT soll breitflächig auf verschiedenste industrielle Energieprozesse übertragbar sein.

Ausgangssituation

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 Nutzen, Zuverlässigkeit, Nachhaltigkeit und Produktivität eines Industriesystems entlang des gesamten Lebenszyklus (Design, Betrieb und Wartung) zu erhöhen. Das zentrale Element hierfür sind die Services (wie Predictive Maintenance, Betriebs- und Designoptimierung), die vom digitalen Zwilling zur Verfügung gestellt werden und denen im 5D Ansatz, der kürzlich in der Literatur vorgestellt wurde, besondere Bedeutung zukommt. Ursprünglich wurden digitale Zwillinge konzeptionell in 3 Dimensionen gefasst: physischer Einheit (1), virtueller Einheit (2) und deren Verknüpfungen (3). Aufgrund der rasanten Entwicklung digitaler Technologien und allgegenwärtigen Verfügbarkeit von Daten und Diensten wurde in der Literatur die Erweiterung um zwei weitere Dimensionen 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.