Digital Twin Technologie: So verdient die Industrie daran

Digital Twin Technologie hat in der deutschen Industrie einen Punkt erreicht, an dem sie Bilanzen verändert. Siemens hat über gut zwei Jahrzehnte Softwarehäuser im Wert von weit über 15 Milliarden Dollar gekauft, um virtuelle Abbilder von Produkten und Fabriken verkaufen zu können. Maschinenbauer rechnen Wartungsvertraege und Pay-per-Use-Modelle auf Basis solcher Abbilder ab. Und Automobilkonzerne planen Werke vollstaendig virtuell, bevor die erste Bodenplatte gegossen wird. Der Artikel zeigt, welche Erloesmodelle dahinterstehen, welche Zahlen belastbar sind und wo der Aufwand den Nutzen bis heute uebersteigt.

Was ein digitaler Zwilling ist, und was nur so aussieht

In Prospekten heisst fast jedes 3D-Modell digitaler Zwilling. Fachlich unterscheidet die Industrie schaerfer. Ein CAD-Datensatz beschreibt Geometrie und Material, mehr nicht. Ein digitaler Schatten empfaengt laufend Messwerte aus dem realen Betrieb, etwa Temperaturen, Drehzahlen oder Vibrationen, bleibt aber passiv. Von einem digitalen Zwilling spricht man erst, wenn der Datenfluss in beide Richtungen laeuft: Das Modell rechnet Szenarien durch und die Ergebnisse wirken auf das physische Objekt zurueck, indem sie einen Wartungstermin ausloesen, einen Regelparameter verschieben oder eine Produktionsreihenfolge aendern.

Diese Abstufung ist keine akademische Spitzfindigkeit. Sie entscheidet darueber, ob ein Projekt Kosten verursacht oder Umsatz erzeugt. Solange nur visualisiert wird, zahlt die IT-Abteilung. Sobald der Zwilling eine Entscheidung automatisiert, laesst sich der Nutzen einem Kostenstellenblatt zuordnen.

Wie sich Digital Twin Technologie monetarisieren laesst

Die Erloesseite zerfaellt in vier Muster, die sich in der Praxis oft ueberlappen. Das aelteste ist der Lizenzverkauf: Konstruktions- und Simulationssoftware, heute meist im Abomodell. Das zweite Muster ist der Datenservice rund um verkaufte Maschinen, also Fernueberwachung und vorausschauende Wartung gegen eine jaehrliche Gebuehr. Drittens verkaufen Hersteller nicht mehr die Maschine, sondern ihre Leistung, abgerechnet nach Betriebsstunden oder gefertigten Teilen. Viertens entsteht ein Beratungs- und Integrationsgeschaeft, das in vielen Faellen groesser ist als die Softwarelizenz selbst.

Das Pay-per-Use-Modell funktioniert nur mit einem belastbaren Zwilling. Wer eine Maschine nach Nutzung abrechnet, traegt das Ausfallrisiko selbst und braucht eine verlaessliche Prognose, wann ein Bauteil versagt. Genau an dieser Stelle wird aus Datenanalyse ein versicherungsaehnliches Geschaeft, was erklaert, warum Rueckversicherer in solche Modelle einsteigen. Heidelberger Druckmaschinen hat die Grenzen dieses Ansatzes frueh erfahren: Das ab 2018 ausgerollte Subscription-Geschaeft band erheblich Kapital, weil der Hersteller die Anlagen in der eigenen Bilanz behielt, und wurde spaeter neu justiert.

Siemens: die teuerste Wette der deutschen Industrie

Kein europaeischer Konzern hat so konsequent auf virtuelle Abbilder gesetzt wie Siemens. Der Einstieg erfolgte 2007 mit dem Kauf des amerikanischen PLM-Anbieters UGS fuer rund 3,5 Milliarden Dollar. 2017 kam der Chipdesign-Spezialist Mentor Graphics fuer etwa 4,5 Milliarden Dollar dazu, womit Siemens den Zwilling bis auf die Ebene der Elektronik ausdehnte. Ende 2024 kuendigte der Konzern die Uebernahme des Simulationsanbieters Altair fuer rund zehn Milliarden Dollar an, abgeschlossen wurde sie 2025. Damit ist Siemens einer der grossen Simulationsanbieter der Welt und steht im direkten Wettbewerb zu Dassault Systemes aus Frankreich und zu PTC aus den USA.

Das Segment Digital Industries, in dem das Softwaregeschaeft gebuendelt ist, bewegt sich in einer Groessenordnung von knapp 20 Milliarden Euro Jahresumsatz, zuletzt gedrueckt durch die schwache Nachfrage nach Fabrikautomatisierung. Der Softwareanteil waechst dabei strukturell schneller als das Hardwaregeschaeft und liefert hoehere Margen. Strategisch interessant ist die Verzahnung: Wer die Steuerungstechnik in der Fabrik liefert und zugleich die Planungssoftware, kontrolliert beide Enden des Datenflusses. Fuer Kunden bedeutet das Komfort und eine spuerbare Abhaengigkeit.

Die Rechenleistung fuer fotorealistische, physikalisch korrekte Fabriksimulationen kommt zunehmend von spezialisierten Grafikplattformen. Siemens arbeitet dafuer seit 2022 mit Nvidia zusammen. Der Effekt ist weniger spektakulaer, als die Bilder vermuten lassen: Die Visualisierung erleichtert Abstimmungen zwischen Planung und Fertigung, der eigentliche Wert steckt in der Simulation von Taktzeiten und Materialfluessen.

Fabriken, die zweimal gebaut werden

In der Automobilindustrie ist der Werkszwilling Standard geworden. BMW hat das ungarische Werk Debrecen weitgehend virtuell geplant und die Anlagenkonfiguration vor der physischen Inbetriebnahme im Modell durchgespielt. Mercedes-Benz steuert seine Produktion ueber das Digitalsystem MO360, das Fertigungsdaten aus den Werken zusammenfuehrt. Volkswagen baute mit der Industrial Cloud eine konzernweite Datenplattform fuer Werke und Lieferanten auf.

Der betriebswirtschaftliche Hebel liegt im Anlauf. Ein Produktionsanlauf, der um Wochen verzoegert, kostet bei einem Volumenmodell zweistellige Millionenbetraege an entgangenem Deckungsbeitrag. Wenn die Simulation Kollisionen von Roboterarmen, zu enge Wege fuer Staplerverkehr oder Engpaesse an einer Vorrichtung vorab aufdeckt, amortisiert sich das Modell an einem einzigen vermiedenen Fehler. Das erklaert, warum die Investitionsbereitschaft in der Fabrikplanung deutlich hoeher ist als in der laufenden Instandhaltung, wo der Nutzen sich auf viele kleine Ereignisse verteilt und schwerer zuzurechnen ist.

Ausserhalb der Fabrikhalle zeigt sich derselbe Mechanismus bei Windenergie und Bahninfrastruktur. Windturbinen werden seit Jahren aus Leitzentralen ueberwacht, weil ein Offshore-Serviceeinsatz teuer und wetterabhaengig ist, was jede vorgezogene Reparatur wertvoll macht. Die Deutsche Bahn arbeitet im Rahmen der Digitalen Schiene an einem digitalen Abbild des Streckennetzes, das als Grundlage fuer automatisierten Zugbetrieb und dichtere Zugfolgen dienen soll.

Warum die Verwaltungsschale ueber den Markt entscheidet

Der groesste Bremsklotz ist nicht die Rechenleistung, sondern die Uneinheitlichkeit der Daten. Eine Anlage besteht aus Komponenten dutzender Zulieferer, jeder mit eigenen Datenformaten. Ohne gemeinsame Beschreibungssprache bleibt jeder Zwilling eine Insel.

Deutsche Verbaende haben darauf frueh reagiert. Aus dem Umfeld von ZVEI, VDMA und Bitkom entstand 2020 die Industrial Digital Twin Association, die die sogenannte Verwaltungsschale standardisiert. Sie ist ein digitaler Steckbrief, der zu jeder Komponente Eigenschaften, Dokumentation und Schnittstellen maschinenlesbar mitliefert. Die internationale Normung dieser Struktur laeuft unter IEC 63278, fuer Fertigungsprozesse existiert mit ISO 23247 ein eigener Rahmen.

Fuer den deutschen Maschinenbau ist das mehr als Gremienarbeit. Ein offener Standard verhindert, dass wenige Plattformanbieter den Zugang zu Maschinendaten kontrollieren, und er senkt die Eintrittshuerde fuer mittelstaendische Anbieter, die kein eigenes Oekosystem aufbauen koennen. Wer Komponenten mit fertiger Verwaltungsschale liefert, erspart dem Kunden Integrationsaufwand und verschafft sich einen Vorteil, der sich im Preis abbilden laesst.

Wo Projekte scheitern

Die Ernuechterung folgt meist auf dieselben Ursachen. Erstens fehlt die Datenqualitaet: Sensorwerte ohne sauberen Zeitstempel oder Stammdaten, die im ERP-System anders heissen als in der Steuerung, machen jede Simulation unbrauchbar. Zweitens wird der Pflegeaufwand unterschaetzt. Ein Zwilling, der nach jedem Umbau der Anlage nicht nachgezogen wird, driftet binnen Monaten von der Realitaet ab und verliert seinen Wert vollstaendig. Drittens bleibt der Nutzen unbeziffert, weil niemand vorher definiert hat, welche Entscheidung das Modell kuenftig treffen soll.

Ein brauchbarer Pruefstein vor Projektstart: Lassen sich die Kosten eines einzelnen ungeplanten Stillstands beziffern und ist bekannt, wie oft er auftritt? Fehlt diese Zahl, fehlt die Geschaeftsgrundlage. Sinnvoll ist der Einstieg dort, wo teure Einzelereignisse dokumentiert sind, etwa an Engpassmaschinen oder an Anlagen mit langen Ersatzteillieferzeiten.

Vom Werkstueck zur Stadt

Das Prinzip skaliert nach oben. Hamburg betreibt seit Jahren ein digitales Abbild des Stadtgebiets auf Basis seiner Urban Data Platform, Muenchen und Zuerich arbeiten an vergleichbaren Modellen, Singapur hat mit Virtual Singapore frueh eine landesweite Variante aufgebaut. Kommunen nutzen solche Modelle fuer Bebauungsplaene, Verkehrsfuehrung und Starkregenvorsorge. Auf der groessten Skala verfolgt die EU mit Destination Earth ein digitales Abbild des Planeten fuer Klima- und Wetterszenarien.

Fuer Unternehmen ist das kein Randthema. Wer Infrastruktur, Gebaeudetechnik oder Logistikimmobilien liefert, wird kuenftig haeufiger gefragt, ob die eigenen Komponenten sich in ein staedtisches Modell einfuegen lassen. Das verschiebt Anforderungen in Ausschreibungen, lange bevor es in Produktkatalogen sichtbar wird.

Einordnung: Was Industriemarken daraus mitnehmen sollten

Digital Twin Technologie veraendert die Position des Herstellers gegenueber seinem Kunden. Wer nur Maschinen verkauft, verliert nach der Auslieferung den Kontakt bis zum naechsten Ersatzteil. Wer ein Abbild der Maschine betreut, bleibt im Betrieb praesent, kennt die tatsaechliche Nutzung und kann Nachfolgeprodukte darauf ausrichten. Das ist der eigentliche Markenhebel, weil Vertrauen im Industriegeschaeft aus Verfuegbarkeit entsteht und aus dem Gefuehl, dass der Lieferant die eigene Anlage besser kennt als man selbst.

Zwei Konsequenzen ergeben sich daraus. Zum einen muessen Hersteller Preismodelle beherrschen, die kein Ingenieurthema sind: Verfuegbarkeitszusagen, Haftungsgrenzen und Kapitalbindung entscheiden ueber die Marge staerker als die Analysequalitaet. Zum anderen verschiebt sich die Kompetenzanforderung im Vertrieb, weil ein Betreibermodell einen Gespraechspartner im Controlling des Kunden braucht.

Fuer die kommenden Jahre zeichnen sich zwei Entwicklungen ab. Generative Modelle senken die Huerde, Zwillinge zu bedienen, weil Abfragen in natuerlicher Sprache moeglich werden und die Auswertung nicht mehr am Simulationsexperten haengt. Parallel wachsen Zwillinge ueber Unternehmensgrenzen hinaus, angetrieben von Nachweispflichten entlang der Lieferkette, etwa beim digitalen Produktpass. Die entscheidende Frage der naechsten Jahre lautet damit weniger, wer die beste Simulation rechnet, sondern wer die Datenhoheit ueber die Schnittstelle zwischen den Zwillingen behaelt.