Beschreibung
- Erläuterung: Bei der Anlagen-Simulation wird ein Produkt, z.B. eine Produktionseinheit, virtuell hinsichtlich ihrer Betriebseigenschaften simuliert. D.h. die Maschine oder Teilmaschine befindet sich im virtuellen Raum als sogenannter „Digitaler Zwilling“ (engl. digital twin). Dieser lässt sich so hinsichtlich seiner Funktionalität und Betriebseigenschaften in Grenzbereichen testen, ohne dass eine reale physische Anlage existiert. Damit lassen sich beispielsweise bereits vor dem meist kostenintensiven Bau eines Produkts, bzw. einer Maschine, sinnvolle Aussagen über deren Machbarkeit und Betriebszuverlässigkeit durchführen. Anwendung findet der „Digitale Zwilling“ heute meist im konstruktiven Maschinenbau und steht vor dem eigentlichen Prototypenbau. Aber auch in der Transportwirtschaft, Produktion- und Auftragssteuerung sowie in der Medizin werden digitale Zwillinge eingesetzt. Die Summe unterschiedlicher Maschinen und Produktionseinheiten können erweitert auch in einer sogenannten „Digitalen Fabrik“ abgebildet werden, um so z.B. vor deren physischen Entstehung ganzheitliche Aussagen hinsichtlich Effizienz, Funktionalität und Architektur machen zu können.
- Mitarbeitende benötigen die Fähigkeit, Anlagen, Maschinen oder Teilmaschinen virtuell als digitales Modell abzubilden und deren Funktionalität im simulierten Raum realitätsnah darzustellen.
- Mitarbeitende benötigen die Kompetenz, Simulationen gezielt zur Bewertung von Machbarkeit, Funktionalität und Betriebszuverlässigkeit einzusetzen.
- Mitarbeitende benötigen die Fähigkeit, Simulationswerkzeuge, digitale Modelle und relevante Daten sicher anzuwenden und die Ergebnisse fachgerecht zu interpretieren.
- Mitarbeitende verfügen über die Kompetenz, Digitale Zwillinge und erweiterte Simulationsmodelle, etwa im Sinne einer Digitalen Fabrik, für ganzheitliche Analysen einzusetzen und weiterzuentwickeln.
- Mitarbeitende benötigen die Kompetenz, moderne Technologien wie Künstliche Intelligenz zur Unterstützung von Anlagensimulationen einzusetzen.
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Anwenderkenntnisse (Level 2)
Expertenkenntnisse (Level 3)
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Kenntnisse für Führungskräfte (Level 4)
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