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Schulungsübersicht
Einführung in digitale Zwillinge
- Konzepte und Entwicklung digitaler Zwillinge
- Anwendungsfälle in Fertigung, Energie und Logistik
- Architektur und Lebenszyklus digitaler Zwillinge
Systemmodellierung und Simulation
- Modellierung dynamischer Systeme mit Simulink
- Physikbasierte vs. datengetriebene Modellierung
- Visualisierung von Systemen mit Unity
Integration von Echtzeitdaten
- Verwendung von MQTT und OPC-UA für Konnektivität
- Datenstreaming mit Node-RED
- Erfassung von Sensordaten und Maschinendaten im Twin
KI und maschinelles Lernen in digitalen Zwillingen
- Integration von KI-Modellen für Vorhersage und Optimierung
- Einsatz von TensorFlow oder PyTorch mit Live-Daten
- Training von Modellen mit Simulationsausgaben
Visualisierung und Dashboards
- Gestaltung von Benutzeroberflächen zur Überwachung von Twins
- Optionen für 3D- und 2D-Visualisierung
- Individuelle Dashboards mit Echtzeit-Erkenntnissen
Fallstudie: Erstellung eines Prototyps eines digitalen Zwilling
- End-to-End-Design eines Fertigungs-Twins
- Einrichtung der Datenintegration und des maschinellen Lernens
- Bereitstellung und Testung in einer simulierten Umgebung
Pflege und Skalierung digitaler Zwillinge
- Lebenszyklus-Management und Aktualisierungen
- Interoperabilität und Standards
- Skalierung auf mehrere Anlagen oder Prozesse
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Grundverständnis der Systemmodellierung oder industriellen Prozesse
- Erfahrung mit Python oder ähnlichen Programmiersprachen
- Vertrautheit mit Konzepten der Datenintegration
Zielgruppe
- Führungskräfte in der digitalen Transformation
- IT-Personal in Fabriken und Produktionsanlagen
- Data Architects (Datenarchitekten)
21 Stunden
