Kognitive Zwillinge können Fertigung optimieren

24 Juni 2025 08:57

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London - Kognitive Zwillinge ermöglichen dank einer besseren Modellierung in Fertigungsindustrien kürzere Planungszyklen und eine schnellere Reaktion auf Marktschwankungen. Das zeigt ein Forschungsbericht der Info-Tech Research Group über die Anwendungsmöglichkeiten von digitalen Zwillingen und Künstlicher Intelligenz in der Fertigungsbranche.

(CONNECT) Die in London in der kanadischen Provinz Ontario ansässige IT-Research- und Beratungsfirma Info-Tech Research Group hat in einem Forschungsbeitrag über den Einsatz kognitiver Zwillinge in der Fertigung informiert. Kognitive Zwillinge, eine Verschmelzung von generativer Künstlicher Intelligenz (KI) und digitalen Zwillingen, hätten das Potenzial, aktuelle Fertigungsprozesse zu optimieren und Design, Simulation und die prädikative Echtzeitanalyse zu revolutionieren.

Kognitive Zwillinge entstehen bei der Anwendung von generativer KI auf digitale Zwillinge. Während digitale Zwillinge eine virtuelle, digitale Nachbildung des aktuellen Zustands ihrer physischen Anlage bieten, zeichnen sich kognitive Zwillinge durch ihre Vorhersagefähigkeiten, autonomes Lernen und kontinuierliche Anpassung aus. Kognitive Zwillinge ahmen die kognitiven Prozesse und Entscheidungsfindungsfähigkeiten eines Menschen nach und bieten eine virtuelle Darstellung des Wissens und der Erkenntnisse ihrer physischen Anlage.

Sie spielen ausserdem eine wichtige Rolle im Fertigungsparadigma adaptiver kognitiver Fertigungssysteme, welches sich auf die intelligente Zusammenarbeit zwischen Mensch, IT und Betriebstechnik konzentriert. Kognitive Zwillinge können dort nicht nur die Vorhersagefähigkeiten verbessern, sondern ermöglichen auch die Optimierung, Überwachung und Steuerung von physischen Anlagen in Echtzeit. Damit können Hersteller ihre Betriebseffizienz, Innovationsfähigkeit und allgemeine Wettbewerbsfähigkeit verbessern.

Während sich das Angebot für kognitive Zwillinge noch in der Entwicklungsphase befindet, bieten bereits Anbieter wie Microsoft, Siemens und Silico verschiedene Optionen zu deren Implementierung. Hersteller stehen bei der Implementierung jedoch noch vor Herausforderungen wie hohen Implementierungskosten, der Integrationskomplexität und einem Mangel an qualifizierten Fachkräften. ce/nta

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