Digital Model bezeichnet ein digitales Modell eines realen oder geplanten Systems. Es beschreibt Merkmale, Geometrie, Beziehungen oder Verhalten in digitaler Form. Ein automatischer Datenaustausch mit einem realen Objekt ist durch die Bezeichnung noch nicht vorausgesetzt.
Wie funktioniert Digital Model?
Ein Digital Model kann ein CAD-Modell, ein Simulationsmodell oder eine strukturierte Prozessbeschreibung sein. Entscheidend sind Modellzweck, Annahmen, Gültigkeitsbereich und die verwendeten Daten. Veränderungen am realen Original müssen nicht automatisch im Modell erscheinen.
Abgrenzung und Grenzen
In einer häufig verwendeten Typisierung ist das Digital Model die Stufe ohne automatisierten Datentransfer, während Digital Shadow und Digital Twin stärkere Datenverbindungen kennzeichnen. Diese Begriffe werden in Fachgebieten teilweise abweichend verwendet.
Beispiel aus der Unternehmenspraxis
Für die Planung einer neuen Produktionslinie kann ein digitales Modell Layout und erwartete Kapazität zeigen, obwohl noch keine Anlage existiert. Für die spätere Betriebsanalyse können zusätzliche Datenanbindungen erforderlich werden.
Worauf Unternehmen achten sollten
Die Qualität eines Digital Model sollte an der vorgesehenen Entscheidung und an der überprüfbaren Modellvalidierung beurteilt werden, nicht allein an der grafischen Detailtiefe.
Modellgegenstand und Detaillierung
Ein Digital Model kann ein vorhandenes Objekt, ein geplantes Produkt oder einen abstrakten Prozess beschreiben. Die Abbildung enthält nur die Eigenschaften, die für ihren Zweck benötigt werden. Bei CAD-Modellen steht häufig Geometrie im Vordergrund, bei Simulationsmodellen ein mathematisches Verhalten und bei Organisationsmodellen eine Struktur von Rollen und Beziehungen. Auch Mischformen sind möglich. Wichtig ist die Unterscheidung zwischen dem realen Gegenstand und den Annahmen des Modells. Ein geometrisch präziser Entwurf kann beispielsweise keine Aussage über künftige Ausfallwahrscheinlichkeiten liefern, solange entsprechende Verhaltensdaten fehlen.
Datenpflege ohne automatisierte Kopplung
Ein digitales Modell kann mit vorhandenen Daten erstellt und in bestimmten Zeitabständen manuell aktualisiert werden. Ob es weiterhin zur Realität passt, muss bewusst geprüft werden. Die Automatisierung des Datenflusses ist nach einer verbreiteten Typisierung gerade das Kriterium, das Digital Model von Digital Shadow unterscheidet. Damit ist ein Digital Model jedoch keineswegs wertlos. Ein Planungsmodell kann technische Alternativen vergleichen, obwohl die geplante Anlage noch gar nicht gebaut wurde. Maßgeblich ist, dass Annahmen, Modellversionen und deren Gültigkeit für spätere Entscheidungen dokumentiert werden.
Typische Anwendungen im Unternehmen
Digitale Modelle unterstützen technische Konstruktion, Prozessgestaltung, Kostenrechnung, Organisationsanalyse und die Bewertung von Investitionen. Ein Unternehmensbereich kann etwa ein zukünftiges Lagerlayout modellieren und dessen räumliche Anforderungen prüfen. Wird zusätzlich das zeitliche Verhalten betrachtet, entsteht ein Simulationsmodell mit eigenständigen Anforderungen an Eingangsdaten und Validierung. Die Auswahl der Modellart sollte sich an der Entscheidung orientieren. Eine dreidimensionale Darstellung ist für die Ermittlung organisatorischer Verantwortlichkeiten meist weniger hilfreich als eine klare Beziehungsübersicht.
Wann eine Weiterentwicklung sinnvoll ist
Wenn ein Digital Model regelmäßig gegen reale Daten abgeglichen werden muss, kann eine Schnittstelle zum Quellsystem sinnvoll sein. Dadurch entsteht jedoch zusätzlicher Aufwand für Datenqualität, Identifikatoren, Betrieb und Zugriffssicherheit. Zunächst sollte geprüft werden, wie aktuell die Informationen sein müssen und wer Änderungen fachlich bestätigen kann. Nicht jede Entscheidung erfordert laufende Synchronisierung. Für langfristige Standortkonzepte kann eine sorgfältig gepflegte, periodisch aktualisierte Modellbasis ausreichend sein. Die technische Ausbaustufe sollte deshalb wirtschaftlich begründet sein, statt einer möglichst hohen Reifegradstufe hinterherzulaufen.
Häufige Fragen
Ist ein Digital Model ein digitaler Zwilling?
Die Begriffe werden teils überschneidend verwendet. In der häufig zitierten Klassifikation nach Datenflüssen fehlt dem Digital Model die automatische Verbindung zum realen Objekt.
Kann ein Digital Model Simulationen ermöglichen?
Ja. Wenn Verhalten, Parameter und Regeln modelliert sind, lassen sich Simulationen auch ohne laufende Anbindung an ein reales System durchführen.
Praktische Prüffragen
- Dokumentieren Sie das reale oder geplante Bezugsobjekt und die Modellgrenzen, damit Ergebnisse nicht für nicht erfasste Systembestandteile verallgemeinert werden.
- Halten Sie Parameter, Annahmen und Szenarien getrennt fest, sodass unterschiedliche Entwurfsvarianten mit denselben Kriterien verglichen werden können.
- Benennen Sie ausdrücklich fehlende Eigenschaften, beispielsweise Betriebsdaten eines rein geometrischen Modells, statt aus der visuellen Genauigkeit falsche Analysen abzuleiten.
- Versionieren Sie Modellstände und technische Unterlagen, wenn sich Konstruktionen, Prozessregeln oder Planungsannahmen während eines Projekts ändern.
- Prüfen Sie vor einer automatischen Datenanbindung ihren tatsächlichen Zusatznutzen, die Schnittstellenpflege und den benötigten Aktualisierungsgrad.
Die Modellgrenze entscheidet über die Aussagekraft
Ein digitales Modell abstrahiert einen Gegenstand, eine Organisation oder einen Ablauf. Dafür muss der Ersteller entscheiden, welche Merkmale bewusst einbezogen werden und welche nicht. Ein CAD-Modell kann sehr präzise Maße enthalten, aber keinerlei Informationen zum späteren Wartungsbedarf. Ein Prozessdiagramm kann Verantwortlichkeiten darstellen, aber keine Aussage über reale Bearbeitungszeiten liefern. Diese Grenzen sind keine grundsätzlichen Fehler, solange die beabsichtigte Nutzung deutlich beschrieben wird. Problematisch wird es, wenn ein Modell für Fragen verwendet wird, die es gar nicht beantworten kann. Ein nachvollziehbares Modell enthält deshalb dokumentierte Annahmen, Datenstände und Qualitätskriterien. Sie bilden die Grundlage dafür, Ergebnisse richtig einzuordnen und bei Veränderungen erneut zu validieren.
Von der Planung zur möglichen Datenkopplung
Ein Digital Model kann ohne realen Betrieb wertvoll sein, etwa wenn mehrere Layoutvarianten einer geplanten Produktionslinie verglichen werden. Im späteren Betrieb können Zustandsdaten aus Maschinen oder Anwendungssystemen ergänzt werden. Bevor eine solche Verbindung entsteht, sollte das Unternehmen prüfen, welche Daten tatsächlich benötigt werden und in welchen Abständen das Modell aktualisiert werden muss. Eine Datenkopplung kann zusätzliche Erkenntnisse ermöglichen, verursacht aber auch Aufwand für Schnittstellen, Identitätsabgleich und Berechtigungen. Die Entscheidung für eine höhere Integrationsstufe sollte daher aus dem Anwendungsfall entstehen. Das Modell allein wird durch seine grafische Komplexität weder zur realitätsnahen Simulation noch zum aktuellen Digital Twin.
Verwandte Wiki-Begriffe
Weiterführende Erklärungen: Digital Shadow, Digital Twin, Digital Replica.
Fachliche Quellen
Kritzinger et al. – Digital Model, Shadow und Twin. Ergänzende Beispiele und Entscheidungshinweise sind redaktionelle Einordnungen.