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Digitale Zwillinge für Infrastruktur

Ihr großer Wert kommt endlich zum Tragen

Digitale Zwillinge sind inzwischen über alle Infrastrukturbereiche hinweg zu einem hochaktuellen Thema geworden. Was einst bloß als futuristische Spielerei angesehen wurde, ist heute eine leistungsstarke und wertvolle Möglichkeit, Daten aus separaten Quellen und verschiedenen Disziplinen miteinander zu kombinieren und zu nutzen.
Quelle: AdobeStock
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Natürlich sind digitale Zwillinge im Hinblick auf die Visualisierung besonders nützlich. Ihre wahre Stärke liegt jedoch darin, dass sie die Möglichkeit bieten, aktuelle und zugleich potenziell isolierte Daten zu einer umfassenden und virtuellen Darstellung einer Infrastrukturanlage zusammenzufügen.
Egal, ob im Entwurf, im Bauwesen oder im Anlagenbetrieb: Ingenieurbüros sowie Eigentümer und Betreiber haben mit eingeschränkten Ressourcen zu kämpfen. Die Nachfrage für Projekte übersteigt die Anzahl der Menschen, die zur Ausführung der Arbeiten verfügbar sind. Das animiert die Branchen, den Wandel voranzutreiben und die Art und Weise, wie die Arbeit erledigt wird, zu verändern. Die Einführung von Workflows, die auf digitalen Zwillingen basieren, kann die Produktivität steigern, den Durchsatz erhöhen und bessere Ergebnisse liefern. Digitale Zwillinge für Infrastruktur werden zu entscheidenden Komponenten, die beim Entwurf, Bau und Betrieb von Anlagen zu wichtigen Wegbereitern werden.

Mit Arbeitsabläufen, die auf digitalen Zwillingen basieren, können Unternehmen Entwürfe und Baustatik problemlos prüfen, die CO2-Bilanz und Mengenabnahmen berechnen und Baupläne erstellen – immer auf der Grundlage eines einzigen digitalen Zwillings, der aktuell und mit vielen Daten angereichert ist. Ein digitaler Zwilling für Infrastruktur bietet eine strukturierte Art und Weise, um Informationen aus zahlreichen Systemen miteinander zu verbinden. Ein digitaler Zwilling kann jedoch nicht nur isolierte Daten zusammenführen, sondern auch Daten aus bestehenden Entwurfsdateien erschließen und so im Wesentlichen „Licht in diese Dark Data bringen“. Auf Basis dieser so erschlossenen Daten können künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen schnell und einfach angewendet werden, um umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen und bessere Ergebnisse zu erzielen.

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Quelle: Bettina Dessaules | geralt

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