Digitaler Projektzwilling
Ein digitaler Projektzwilling (oder auch digitaler Zwilling eines Projekts im Wirtschaftsleben) ist ein virtuelles Äquivalent einer Gesamtheit von immateriellen Wirtschaftsgütern und -prozessen – unter Zuhilfenahme einer leistungsfähigen digitalen Systemumgebung im Rahmen eines temporären Vorhabens.
Ursprung[Bearbeiten]
Der digitale Projektzwilling entwickelte sich aus der Idee des allgemeineren digitalen Zwillings, der aus der Luft- und Raumfahrtindustrie stammt. In der historischen Entwicklung konzentriert sich die Konzeption eines digitalen Zwillings vor allem auf physische Gegenstände, die ein reales Objekt, wie Geräte und Maschinen, mit entsprechenden virtuellen Äquivalenten umfassen.[1] Das Konzept des digitalen Zwillings wurde für andere Bereiche adaptiert, wie Business Services und Produkt-Service-Systeme; es gibt bisher jedoch keine einheitlich akzeptierte Definition digitaler Zwillinge.[2] Eine Anforderung an einen digitalen Projektzwilling ist die Darstellung von Daten aus Informationssystemen rund um das „Product Lifecycle Management (PLM)“ mit einem Fokus auf die Entstehungsidee bis zur Nutzungsphase.[3]
Konzept[Bearbeiten]
Ein Projekt ist die Realisierung eines einmaligen und innovativen Vorhabens. Ein Grund für das Scheitern von Projekten kann darin liegen, dass potenzielle Projektrisiken nur unzureichend in der Erwartung des Projekterfolgs berücksichtigt werden (Overconfidence-Effekt).[4] Der Zweck eines digitalen Projektzwillings ist es, das Qualitätsmanagement zu verbessern, Kostenüberschreitungen zu vermeiden und Zeitpläne von Projekten einzuhalten. Das Rückgrat sind Dateninfrastrukturen und IT-Architekturen. Es wurden bereits Rahmenwerke für digitale Zwillinge mit dem Ziel eines intelligenten Projektmanagements entwickelt.[5] Das Feld der digitalen Projektzwillinge kann durch die Kombination der drei verschiedenen Teile, die von digitalen/virtuellen Produkten abgeleitet und auf eine Projektumgebung übertragen werden, angegangen werden: erstens: das Projekt (physisch-sensorisch), zweitens: die Konnektivität der Daten und drittens: die virtuelle Darstellung. In diesem Bereich können verschiedene Techniken, Methoden und zugrundeliegende Softwarelösungen geclustert werden. Mit zunehmender Reife in diesem Bereich (zum Beispiel Datenquellen, Verbindungen und Möglichkeiten zur Visualisierung) wird sich ein digitales Modell (bisher kein automatischer Datenfluss) mit einem digitalen Schatten (automatischer Datenfluss vom realen Projekt zu seinem digitalen Zwilling) zu einem digitalen Zwilling (automatischer Datenfluss vom realen Projekt zu seinem digitalen Zwilling und umgekehrt) entwickeln.
Virtuelle Projektdarstellung[Bearbeiten]
Eine taktische Entscheidungsfindung kann nicht nur potenzielles Scheitern im Voraus verhindern, sondern auch Arbeits- und Personalausstattungen sinnvoll nutzen, um den Projektprozess an ändernde Bedingungen anzupassen.[5] Beispiele für Techniken, die für eine virtuelle Darstellung des Projekts verwendet werden können, sind das Earned Value Management (EVM) zur Leistungswertanalyse unter Berücksichtigung von Budgetkosten und Zeit. Dies wird mit Predictive Analytics zur Extrapolation historischer Daten oder Monte-Carlo-Methoden für Simulationen kombiniert. Einfach zu bedienende Datenanalyse-Tools werden oft mit Echtzeit-Reporting innerhalb von Business Intelligence kombiniert.
Datenkonnektivität[Bearbeiten]
Eine wichtige Anforderung digitaler Projektzwillinge ist die Verwaltung von Projektdaten rund um ein Informationssystem. Business Warehousing und andere Technologien der Business Intelligence werden benötigt, um Daten zu verwalten und Verbindungen mit Daten aus vielen verschiedenen Quellen zu integrieren. Die Konnektivität von Daten und die Art und Weise, wie Informationen zwischen Organisationen und Einzelpersonen ausgetauscht werden, sind zentrale Herausforderungen. Wenn das Ziel des digitalen Projektzwillings die erschöpfende Erfassung nahezu aller verfügbaren Parameter ist, kann dies auch sehr persönliche Daten, wie zum Beispiel Gefühle über das Projekt, beinhalten. Daher ist die vor allem auch Frage des Dateneigentums entscheidend, wobei festgelegt wird wer auf Daten zugreift und zu welchem Zweck.[6]
Physikalische Projekt-Sensorik[Bearbeiten]
Sensoren sind die Datenquellen in einem Projekt, um schließlich ein virtuelles Äquivalent davon erstellen zu können. Betriebs- und Finanzdaten müssen von verschiedenen Sensoren gesammelt werden. Diese werden von unterschiedlicher Software verarbeitet, die integrierte Planung, Informationsmodellierung oder Enterprise-Resource-Planning unterstützen. Software für Kanban, Obeya oder andere Komponenten des Lean-Managements, insbesondere aus dem Toyota-Produktionssystem stammend, können ebenfalls nützliche Beispiele sein, um Daten eines Projekts zu generieren. Darüber hinaus haben sich auch Ereignisprotokolldaten, die durch Data-Mining-Techniken generiert wurden, als nützlich erwiesen.[6]
Spezifische Anwendungsfälle[Bearbeiten]
Bereits etablierte Anwendungsfälle für einen digitalen Projektzwilling in Forschung und Praxis sind Bereiche der Auftragsfertigung und des Baugewerbes in Verbindung mit Building Information Modeling (BIM). Innovationen und Techniken wie Augmented Reality, Virtual Reality und künstliche Intelligenz werden in Zukunft dominieren und gelten als nützlich für Produktentwicklungsprojekte in den genannten Branchen. So fördert das Bundesministerium für Wirtschaft und Energie, kurz BMWi, im Rahmen des Programms „Smart Service Welt II“ das Projekt DigitalTWIN (Digital Tools and Workflow Integration for Building Lifecycles). Laut der Projektwebsite sollen eine offene Plattformarchitektur, fortschrittlichere Breitbandkommunikationssysteme und Computer-Vision-Technologien die Planung, Produktion und Koordination mit der Baustelle vereinfachen und den Anwendern eine zuverlässige, flexible und ausbaufähige Kommunikations- und Managementinfrastruktur zur Verfügung stellen.[7]
Siehe auch[Bearbeiten]
Einzelnachweise[Bearbeiten]
- ↑ Jones, David; Snider, Chris; Nassehi, Aydin; Yon, Jason; Hicks, Ben (2020-05-01). "Characterising the Digital Twin: A systematic literature review". CIRP Journal of Manufacturing Science and Technology. 29: 36–52. doi:10.1016/j.cirpj.2020.02.002. hdl:1983/ed7710c0-9ba6-4d94-af96-c92527f0bfe9. ISSN 1755-5817.
- ↑ Stark, Rainer; Damerau, Thomas (2019), "Digital Twin", in The International Academy for Production Engineering; Chatti, Sami; Tolio, Tullio (eds.), CIRP Encyclopedia of Production Engineering, Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, pp. 1–8, doi:10.1007/978-3-642-35950-7_16870-1, ISBN 978-3-642-35950-7, retrieved 2021-03-04
- ↑ Tchana, Yvan; Ducellier, Guillaume; Remy, Sébastien (2019). "Designing a unique Digital Twin for linear infrastructures lifecycle management". Procedia CIRP. 84: 545–549. doi:10.1016/j.procir.2019.04.176.
- ↑ Fabricius, Golo; Büttgen, Marion (December 2015). "Project managers' overconfidence: how is risk reflected in anticipated project success?". Business Research. 8 (2): 239–263. doi:10.1007/s40685-015-0022-3. hdl:10419/156278. ISSN 2198-3402. S2CID 141062402.
- ↑ 5,0 5,1 Pan, Yue; Zhang, Limao (April 2021). "A BIM-data mining integrated digital twin framework for advanced project management". Automation in Construction. 124: 103564. doi:10.1016/j.autcon.2021.103564.
- ↑ 6,0 6,1 Jones, David; Snider, Chris; Nassehi, Aydin; Yon, Jason; Hicks, Ben (May 2020). "Characterising the Digital Twin: A systematic literature review". CIRP Journal of Manufacturing Science and Technology. 29: 36–52. doi:10.1016/j.cirpj.2020.02.002. hdl:1983/ed7710c0-9ba6-4d94-af96-c92527f0bfe9.
- ↑ DigitalTWIN
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