Der Betrieb von Industrieanlagen stützte sich bisher auf manuelle Eingriffe der Anlagenfahrerᵢnnen, insbesondere bei der routinemäßigen Überwachung und Reaktion auf Prozessstörungen, was häufig zu Ineffizienzen und ungleichmäßiger Anlagenleistung führt. Digitale Zwillinge (DTs) begegnen diesen Herausforderungen, indem sie die Notwendigkeit manueller Eingriffe reduzieren, die Zuverlässigkeit des Prozesses erhöhen und Entscheidungshilfen in Echtzeit bereitstellen. Diese Dissertation untersucht die Entwicklung und Validierung von DTs für zwei Anlagen im Pilotmaßstab: eine Anlage zur Umwandlung von Biomasse in synthetisches Erdgas (Bio-SNG) und eine Anlage zur direkten Abscheidung von CO2 aus der Umgebungsluft (DAC). Ein strukturierter 10-Punkte-Plan wurde systematisch angewandt, um die Entwicklung der DTs zu unterstützen. In der Bio-SNG-Fallstudie steigerte die Implementierung eines DTs den Kaltgaswirkungsgrad der Kette von 54% auf 59%, reduzierte die Schwankungen der Produktgasleistung von 5–6% auf 1–2% und entlastete die Anlagenfahrerᵢnnen durch Automatisierung von bisher notwendigen manuellen Tätigkeiten. Die Auswertungsdauer von Versuchspunkten verkürzte sich von Wochen auf wenige Minuten. Für die DAC-Fallstudie wurden automatisierte Berichts- und Überwachungstools entwickelt, deren Modellergebnisse eine Genauigkeit von ±5% im Vergleich zu den Messwerten erreichten. Simulationen identifizierten drei betriebliche Optima: Minimierung des spezifischen Energiebedarfs, Maximierung der CO2-Abscheidung und Minimierung der Abscheidungskosten, was als erster Machbarkeitsnachweis für die DT-gestützte Echtzeitoptimierung gesehen werden kann. Diese Simulationen zeigen potenzielle Kosteneinsparungen von bis zu 30% durch die Anpassung der Betriebsbedingungen an die aktuellen Strompreise. Durch den Einsatz spezieller Softwaretools wie industrieller Datenmanagementsoftware anstelle von eigenentwickelten Lösungen konnte die Zeitdauer bis zur Verfügbarkeit erster Ergebnisse von Monaten auf Stunden verkürzt und das benötigte Fachwissen für Entwicklerᵢnnen und Endnutzerᵢnnen deutlich gesenkt werden. Zu den wichtigsten Vorteilen gehörten die automatisierte Kontextualisierung von Daten und die Verfügbarkeit von standardisierten Schnittstellen, die die Kommunikation zwischen den Diensten des DTs sowie die Anpassung und Erweiterung von Modellen vereinfachten. Dieser Ansatz führt jedoch zu einer stärkeren Bindung an bestimmte Anbieterᵢnnen und höheren Lizenzkosten. Trotz dieser Kompromisse deuten die Ergebnisse darauf hin, dass das Gleichgewicht zwischen Flexibilität und Effizienz letztendlich für die meisten praktischen Anwendungen für den Ankauf spezieller Softwaretools spricht, da die Reduzierung des Entwicklungsaufwands und die verkürzte Entwicklungszeit die Nachteile überwiegen. Die Ergebnisse bestätigen, dass DTs die Prozessstabilität und Effizienz verbessern und die Entscheidungsfindung für Anlagenfahrerᵢnnen vereinfachen können, während die Skalierbarkeit und Anpassbarkeit von DTs konzeptionell validiert wurden. Zukünftige Arbeiten sollten sich auf die Validierung der DT-gestützten Echtzeitoptimierung in der Praxis und weitere Tests über mehrere Lebenszyklusphasen hinweg konzentrieren, insbesondere während der Konzeptionierung und Planung, um zu demonstrieren, dass DTs über den Anlagenbetrieb hinaus nützliche Dienstleistungen erbringen können. In dieser Arbeit wurde nicht nur gezeigt, dass DTs die experimentelle Arbeit in Versuchsanlagen vereinfachen können, sondern es wurde auch konzeptionell nachgewiesen, dass sie Dienstleistungen zur Verfügung stellen können, die den Anforderungen der Anlagenbetreiber in einer industriellen Umgebung gerecht werden. Mit kontinuierlicher Weiterentwicklung können sich DTs von Forschungsprototypen zu zuverlässigen Werkzeugen entwickeln, die einen effizienten, automatisierten und nachhaltigen Anlagenbetrieb unterstützen.
Stefan Jankovic (2026) studied this question.