Ist der Digitale Zwilling in der Intralogistik angekommen?

Ist der Digitale Zwilling in der Intralogistik angekommen – oder steckt sein Potenzial noch weitgehend in der Theorie? Ein Blick auf den aktuellen Stand und die Herausforderungen.

Ist der Digitale Zwilling in der Intralogistik wirklich schon angekommen? Kurz gesagt: noch nicht flächendeckend. Was oft als „Digitaler Zwilling“ gilt, ist meist nur ein digitales Modell. Es fehlt der bidirektionale Datenaustausch zwischen Anlage und virtueller Repräsentation – genau das macht den echten Zwilling aus. Ohne kontinuierliche Rückkopplung bleiben Simulationen wertvoll für die Planung, aber blind im Betrieb. Viele Unternehmen ringen mit der Automatisierung der Modellerstellung. Manuelle Modellierung kostet Zeit, bindet Expert:innen und verteuert Iterationen. Automatische Generierung aus CAD/PLC-Artefakten, Stammdaten oder IoT-Telemetrie würde die Engineering-Effizienz deutlich erhöhen. Konzerne haben dafür eher Ressourcen; KMUs bauen Modelle oft noch händisch und nutzen Simulation vor allem in der Planung: Durchsatzabsicherung, Analyse der Wechselwirkungen zwischen Stetig-/Unstetigfördertechnik und Lagertechnik. Nach dem Go-Live verschwinden Modelle zu oft in der Schublade – dabei könnten sie operative Entscheidungen stützen, etwa mit Variantenrechnungen und Was-wäre-wenn-Analysen. Ein Lichtblick ist die Virtuelle Inbetriebnahme: Das Testen der Anlagensteuerung in realitätsnaher Simulation vor dem Go-Live spart Zeit und Geld, weil PLC-Programmierer weniger auf der Baustelle debuggen müssen. Früher brauchte es Doppelkompetenz in Simulation und Steuerung; heute senkt KI die Hürde spürbar. Integrierte LLMs helfen bei Codegenerierung, Assistenzfunktionen und automatischer Modellbildung – schneller, konsistenter, zugänglicher. Agentic AI geht noch einen Schritt weiter: Sie orchestriert Tools, Datenquellen und Workflows eigenständig, generiert, prüft und verbessert Materialflusssimulationen iterativ und reduziert Übergaben. In der Industrie ist dieser Ansatz jedoch oft noch weniger angekommen als der Digitale Zwilling selbst – erste Pilotprojekte zeigen Potenzial, bei Skalierung und Governance ist noch ein weiter Weg zu gehen. KI reichert Modelle um Werkstoff- und Licht-Informationen an, indem sie Oberflächen und Beleuchtung orchestriert. Fotorealismus wird immer wichtiger, nicht nur im Vertrieb. Mehr und mehr etablieren sich 3D-Scans, da Aufnahmen besser und Datenmengen handhabbarer werden (z. B. Gaussian Splatting). Solche Modelle überzeugen im Vertrieb – Kund:innen „sehen“ Layouts, Flüsse und Leistungsversprechen. Zugleich lassen sich virtuelle Sensoren (z. B. Kameras) realitätsnah in Betrieb nehmen. Diese Vision eines Industrial Metaverse verbindet Engineering, Betrieb und Service in einer immersiven Umgebung, in der Sensorik, Steuerung und Materialfluss eng verzahnt getestet werden. Über die Simulation hinaus rückt die Optimierung in den Fokus. Besonders in Brownfield-Anlagen ohne Platz für Ausbau heben Algorithmen zusätzlichen Durchsatz: bessere Sequenzierung, smarte Pufferstrategien, dynamische Auftragsfreigabe, adaptive Umschaltpunkte. Die Aufgabe lautet: Datenwege schließen, Modellgenerierung automatisieren, Fotorealismus, 3D-Scans und virtuelle Sensorik gezielt nutzen, Optimierung als Standard verankern – und KI (inkl. Agentic AI) als Enabler verstehen. Erst wenn reale und virtuelle Welt kontinuierlich miteinander sprechen, sehen und lernen, ist der Digitale Zwilling wirklich angekommen.

Univ.-Prof. Dr.-Ing. M.Sc. ist Leiter des Institut für Technische Logistik an der TU Graz/Österreich