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Die 5 besten Gründe für den Einsatz von Mesh Twin Learning in Ihrer Smart Factory

Aktualisiert Oktober 21, 2025

10 Minuten

Alle Welt redet über Digital Twin - aber lassen Sie uns ein wenig weiter denken als das. Digital Twin ist nur der erste Schritt, nicht das Endziel. Mesh Twin Learning ist die nächste Phase - also lassen Sie uns diese erkunden und eine Reihe von wichtigen Vorteilen aufzeigen, die MTL bereitstellt!

Der Zustand der Fertigung

Industrie 4.0 und intelligente Fabriken sind auf dem Vormarsch. Laut einer Studie, die Deloitte zusammen mit MAPI durchgeführt hat, glauben 86% der Hersteller, dass Initiativen für intelligente Fabriken der wichtigste Motor für die Wettbewerbsfähigkeit der Branche sein werden. Initiativen für intelligente Fabriken beanspruchen bereits 30 % der weltweiten Fabrikbudgets, und darüber hinaus erwarten 58 % der Befragten einen Anstieg ihres Budgets für intelligente Fabriken im Jahr 2020.

All dies sind gute Gründe, warum die intelligente Fabrik in der Fertigungsindustrie auf so großes Interesse stößt. Natürlich bringt sie auch erhebliche Vorteile mit sich. Die ersten Anwender von Smart Factory-Initiativen berichten von zweistelligen Zuwächsen bei den KPI zwischen 2015 und 2018. Im Durchschnitt meldeten sie einen Anstieg der Produktionsleistung um 10 %, der Kapazitätsauslastung der Fabrik um 11 % und der Arbeitsproduktivität um 12 %.

Laut KPMG und einer Umfrage über die britische Automobilindustrie gehören zu den vielen Vorteilen von Digitalisierungsinitiativen:

Eine 20-35%ige Reduzierung der Maschinenstillstandszeiten
15-25% weniger Kosten für die Wartung der Anlagen
Eine 12-20%ige Reduzierung des Lagerbestands
Bis zu 80% Verbesserung der Prognosegenauigkeit
Eine Steigerung der Produktivität um 30 - 50%

Digitale Tests und echte Vorteile

Die intelligente Fabrik verspricht eine Menge. Höhere Produktivität, Qualitätsverbesserungen und geringere Kosten, um nur einige Beispiele zu nennen. All dies kann erreicht werden, indem die digitale Kopie einer Fabrik und schließlich des gesamten Fabriknetzwerks erstellt wird.

Die unmittelbare Erfahrung von Early Adopters beweist, dass die Digitalisierung für Fertigungsunternehmen der richtige Weg ist, aber diejenigen, die diesen Weg gehen, werden auf viele Herausforderungen stoßen. Mesh Twin Learning ist die Lösung, die diesen Weg erleichtert - also lassen Sie uns in die wichtigen Details einsteigen!

Von digitalen Zwillingen eines einzelnen Assets zum Fabriknetzwerk

Einer der wichtigsten Eckpfeiler von Industrie 4.0 ist der digitale Zwilling, die virtuelle Kopie eines physischen Assets. Digitale Zwillinge speichern verschiedene Arten von Daten über die jeweiligen physischen Anlagen, von CAD-Entwürfen und optimalen Leistungsparametern bis hin zu Wartungsberichten und Echtzeitdaten, die von IIoT-Sensoren erfasst werden.

Selbst der digitale Zwilling eines einzelnen Assets und die einfache Visualisierung von Daten in Echtzeit ist eine Lösung, die einen großen geschäftlichen Nutzen bringt. Dazu gehört eine verbesserte Sichtbarkeit, die zu fundierteren Entscheidungen, besserer Leistung und besserer Erkennung von Problemen führt. Wir haben bereits hier (und hier) über die Technologie des Digitalen Zwillings in einem breiteren Kontext gesprochen, also konzentrieren wir uns darauf, sie auf die nächste Stufe zu heben.

Der Wert, den Digitalisierungsinitiativen bieten, wächst exponentiell mit dem Umfang der Lösung, von einer einzelnen Anlage bis hin zu einem Netzwerk von Fabriken. Die Verknüpfung der digitalen Zwillinge von Fabriken und Lieferketten eröffnet eine ganz neue Welt der Innovation und der Optimierungsmöglichkeiten.

Wie die meisten Konzepte, die das Spiel verändern, sind auch Industrie 4.0 und ihre digitalen Fabriken mit einer Reihe von Hürden verbunden. Es gibt verschiedene geschäftliche Herausforderungen, nämlich die Festlegung der Digitalisierungsstrategie, die Auswahl der wertvollsten Initiativen, die Entscheidung, wo man anfangen soll, und sogar die Überzeugung der Mitarbeiter, mit dem Status quo zu brechen und den Wandel anzunehmen.

Es gibt auch technische Herausforderungen, wie z.B. die Frage, welche Technologien verwendet werden sollen, welche Architekturen zu wählen sind, wie die Datenspeicherkapazitäten sichergestellt werden können und sogar die hohe Rechenleistung, die für Big Data und Machine Learning-Technologien erforderlich ist.

In der Tat wäre die Implementierung der Digitalen Fabrik selbst in einem Greenfield-Projektszenario eine Herausforderung - ich möchte keineswegs den Eindruck erwecken, dass es sich um eine Ein-Klick-Einführung handelt. Die Wahrheit ist, dass die meisten Smart Factory-Projekte auf bestehende Anlagen abzielen und nicht auf die Planung und den Bau völlig neuer Fabriken. Schließlich wollen die Unternehmen so viel wie möglich aus den Anlagen und dem Inventar herausholen, das sie bereits haben.

Bestehende Produktionsanlagen bestehen oft aus einem Mix von Anlagen, von alten, aber voll funktionsfähigen Maschinen, die nachgerüstet werden müssen, bis hin zu modernen Geräten, die bereits mit IIoT-Sensoren ausgestattet sind. Dies führt zu verschiedenen Kommunikationsstandards, Datenformaten und mehr. Darüber hinaus sind hochleistungsfähige Internetverbindungen erforderlich, um riesige Datenmengen auszutauschen, was in den meisten bestehenden Produktionsanlagen selten der Fall ist.

Mesh Twin Learning

Mesh Twin Learning (MTL) ist eine Lösung, die verschiedene moderne Technologien kombiniert, um viele der technologischen Herausforderungen im Zusammenhang mit der digitalen Fabrik zu lösen, insbesondere mit digitalen Fabriknetzwerken.

[caption id="attachment_23823" align="aligncenter" width="1502"] Abbildung 1. MTL: Architektur auf hoher Ebene [/caption]

MTL ist ein Mix aus modernen Technologien und Jüngern, die es in sich haben:

Industrielles Internet der Dinge (IIoT) - Sensoren und andere Geräte, die mit industrieller Software vernetzt sind. Diese Konnektivität ermöglicht die Sammlung, den Austausch und die Analyse von Daten.
Edge Computing - Eine Art von Systemarchitektur, bei der Datenspeicherung und Rechenkapazitäten an Randstandorte verlagert werden. Dies wird durch spezialisierte Geräte unterstützt, die mit dem globalen Netzwerk verbunden sind und verteiltes Rechnen mit sofortigem Zugriff auf Ergebnisse und nahtloser Kommunikation mit Cloud-Ressourcen ermöglichen. Hier können Sie mehr über Edge Computing erfahren
Cloud - Ein großes Netzwerk miteinander verbundener Rechenzentren, die als ein einziges Ökosystem arbeiten und die notwendigen Ressourcen, Rechenleistung und Dienste für die Ausführung von Anwendungen oder die Bereitstellung von Inhalten für Endbenutzer bereitstellen.
Digitale Zwillinge - Eine virtualisierte Kopie eines physischen Geräts, einer Komponente oder eines Lebewesens, das seinen Zustand als Reihe von Parametern darstellt, die ständig überwacht und aktualisiert werden. Dies ermöglicht die Digitalisierung von Prozessen, Systemen und Orten - bis hin zu den Menschen selbst. Digitale Zwillinge ermöglichen fortschrittliche Simulationen, eine bessere Überwachung und eine effektivere Entscheidungsfindung über den Zustand eines verteilten Systems.
Maschinelles Lernen - Ein Konzept, das die Fähigkeit aufbaut, automatisch aus Erfahrungen zu lernen und sich zu verbessern. Es nutzt verfügbare Daten, ohne explizit als statische Verhaltensweisen implementiert zu werden.
Data Science - Eine Reihe wissenschaftlicher Methoden und Techniken, die darauf abzielen, Wissen aus verschiedenen Umgebungen zu extrahieren sowie strukturierte und unstrukturierte Daten aus allen verfügbaren Quellen zu nutzen, um alle Prozesse zu unterstützen, die auf Entscheidungen, Vorhersagen oder Unternehmensführung ausgerichtet sind.
Mesh - Ein Ansatz für den Aufbau, die Skalierung und den Betrieb verteilter Ökosysteme. Das Hauptaugenmerk liegt auf Sicherheit, Konnektivität und der Zuverlässigkeit der entworfenen Architektur. Dies wird umgesetzt, um die Notwendigkeit einer vollständigen gemeinsamen Nutzung von Ressourcen einzuschränken und stattdessen funktionsübergreifende Fähigkeiten der verschiedenen Teile des Systems einzuführen.

Wie Unternehmen von Mesh Twin Learning profitieren können

Mesh Twin Learning adressiert gängige technische Herausforderungen im Zusammenhang mit der digitalen Transformation. Auf diese Weise bietet es geschäftliche Vorteile:

1. Interoperabilität

Projekte auf der grünen Wiese sind im Bereich der digitalen Transformation selten, insbesondere in der Fertigung. Bei den meisten Projekten wird versucht, bereits bestehende Prozesse und physische Geräte zu digitalisieren. Ältere Maschinen haben oft keine IIoT-Sensoren und müssen nachgerüstet werden, während neuere Maschinen bereits über IIoT-Sensoren verfügen.

Das Problem ist, dass diese Sensoren unterschiedliche Kommunikationsstandards verwenden, Daten in unterschiedlicher Struktur senden und auf unterschiedliche Weise konfiguriert sind. Dies wird zu einem noch größeren Problem, wenn wir uns mit der Digitalisierung vieler Fabriken befassen. MTL bietet dedizierte Edge-Geräte als Konnektoren zwischen bestimmten Maschinen und gemeinsamen Daten mit einem Machine Learning Repository in der Cloud. Jedes Edge-Gerät sammelt Daten von der Maschine, einschließlich ihrer Sensoren, und sendet für die Maschine vorbereitete Anweisungen.

Die von diesen Edge-Geräten gesammelten Daten werden dann an den zentralen Datenspeicher in der Cloud gesendet, wo sie in den gemeinsamen Standard umgewandelt werden können, bevor sie analysiert, visualisiert und in maschinelle Lernmodelle eingespeist werden.

2. Bessere Leistungsüberwachung, schnellere Entscheidungen

Ein zentrales Repository, das mit Daten von Edge-Geräten gespeist wird, ermöglicht die Erstellung von Dashboards, die einen unternehmensweiten Überblick über Anlagen und Prozesse nahezu in Echtzeit bieten. Mit einer solchen zentralen Befehlsstelle können sich Führungskräfte und Manager weniger auf ihre Erfahrung und Intuition verlassen - stattdessen stehen ihnen die Daten zur Verfügung, die sie benötigen, um Entscheidungen zu treffen, und zwar genau dann, wenn sie sie brauchen.

Ein zentrales Dashboard unterstützt nicht nur die Entscheidungsfindung, sondern erleichtert auch die Leistungsüberwachung auf Unternehmensebene. Dashboards stellen Prozess-KPIs und die Maschinenleistung dar, die helfen, Engpässe zu erkennen und potenzielle Probleme zu verfolgen, bevor sie zu schwerwiegenden Störungen werden und zu Ausfallzeiten und anschließenden Umsatzeinbußen führen. Denn eine Fabrik, die nicht produziert, macht auch keinen Gewinn.

3. Selbst-optimierende Fabriken

Eines der Hauptelemente von Mesh Twin Learning ist das maschinelle Lernen - genauer gesagt, der Wettbewerb zwischen den Modellen des maschinellen Lernens. Die Cloud-Komponente von MTL umfasst eine Machine Learning Engine mit mehreren Modellen, die mit Daten von den Edge-Geräten gefüttert werden.

Diese Engine versucht ständig, die Modelle zu optimieren, um für jeden Prozess oder jede Maschine, für die sie zuständig ist, die bestmögliche Leistung zu erzielen. Modelle, die die gleiche Aufgabe haben, z.B. die Verbesserung der Qualität der Leuchtstoffe in einer Fabrik zur Herstellung von LED-Leuchten, werden mit Daten von verschiedenen physischen Geräten, wie z.B. verschiedenen Produktionslinien, gefüttert. Das bedeutet, dass sich jedes Modell an unterschiedliche Veränderungen im Prozess anpasst.

Sobald die Modelle in der realen Welt trainiert und anschließend in einer digitalen Nachbildung getestet wurden. Die Modelle werden auf Prozesse angewandt, die in der virtuellen Simulationsmaschine ausgeführt werden, und ihre Ergebnisse werden verglichen. Diejenigen, die die besten Ergebnisse liefern, können automatisch an Edge-Geräte verteilt werden, wo sie dann auf reale Prozesse angewendet werden.

4. Maximierung der Leistung für schnellere Innovation

Mit dem Zugriff auf unternehmensweite Daten haben die Mitarbeiter die Möglichkeit, neue Muster zu entdecken, Abhängigkeiten zwischen Prozessen zu erkennen und Erkenntnisse zu gewinnen, um die Prozessleistung weiter zu verbessern, Bestände zu reduzieren usw. Mit einem Fabriknetzwerk, das durch die MTL-Technologie ermöglicht wird, können Unternehmen die Kapazitätsauslastung aller Fabriken sehen und Prozesse im gesamten Netzwerk gemeinsam planen, indem sie Produktions- und Bestandsdaten in Echtzeit nutzen, um Verschwendung und Zykluszeiten zu minimieren.

Darüber hinaus testen die Machine Learning-Modelle, die bereits in der zentralen Machine Learning-Engine eingesetzt werden, ständig neue Prozessvariableneinstellungen, um die Leistung zu verbessern. Sie tun dies 24 Stunden am Tag, 7 Tage die Woche und in einem Tempo, das weit über dem liegt, was ein Mensch erreichen könnte.

Ebenso bietet MTL die Möglichkeit, Modelle über die Simulations-Engine zu testen, bevor sie auf den physischen Prozess angewendet werden. Auf diese Weise werden die Ergebnisse viel schneller bereitgestellt, da die einzige Einschränkung die Rechenleistung ist, die in der Cloud nahezu unbegrenzt ist. Diese Simulations-Engine ist auch der Ort, an dem das Data Science-Team neue Konzepte im Handumdrehen testen kann - ohne Auswirkungen auf den realen Prozess.

5. Leichtere Verwaltung von Änderungen

Die Umsetzung von Änderungen braucht Zeit. Im Zusammenhang mit digitalen Fabriken gibt es verschiedene Arten von Änderungen, bei denen MTL behilflich ist. Dazu gehören Konfigurationen von Edge-Geräten und Änderungen von Einstellungen im Zusammenhang mit den Geschäftsprozessen, z. B. Geschäftsregeln und Warnschwellen.

Es gibt auch Änderungen an Machine Learning-Modellen, die auf Maschinen eingesetzt werden. Die manuelle Verwaltung einer solch komplexen Umgebung wäre sehr zeitaufwändig und fehleranfällig.

MTL bietet jedoch ein zentrales Repository für Edge-Gerätekonfigurationen, die Konfiguration der Business Rule Engine und Machine Learning-Modelle. Ein solches zentrales Repository umfasst eine Registrierung der physischen Assets und weiß genau, welche Änderungen wo bereitgestellt werden sollten. Das bedeutet, dass neue Versionen des Machine Learning-Modells oder der Edge-Gerätekonfiguration in wenigen Minuten statt in Tagen auf allen Geräten bereitgestellt werden können.

Zusammenfassung

Wenn ein digitaler Zwilling großartig ist und zwei noch besser, dann ist ein ganzes Netz von vernetzten digitalen Zwillingen absolut wertvoll. Wie ich gezeigt habe, können richtig vernetzte Machine Learning-Modelle hoffentlich netzwerkweite Vorteile schneller umsetzen als jedes andere Mittel, was zu größeren Vorteilen führt, die in größerem Umfang und mit bisher ungeahnter Geschwindigkeit bereitgestellt werden. Der Erfolg stellt sich nicht über Nacht ein, aber die langfristigen Ergebnisse sind es sicherlich wert.