Berufsbild und Aufgaben:
Ein Digital Twin Engineer (Ingenieur für Digitale Zwillinge) ist eine hochspezialisierte Fachkraft, die für die Konzeption, Erstellung, Implementierung und Pflege von digitalen Zwillingen von physischen Maschinen, Anlagen oder Prozessen verantwortlich ist. Dieses Berufsbild ist relativ neu und gewinnt mit der zunehmenden Verbreitung von Industrie 4.0 und IIoT an Bedeutung.
Die Rolle erfordert eine interdisziplinäre Expertise, die Informatik, Ingenieurwissenschaften (Maschinenbau, Elektrotechnik, Automatisierungstechnik) und oft auch Datenwissenschaft kombiniert.
Typische Aufgaben:
- Modellierung und Simulation: Erstellung detaillierter digitaler 3D-Modelle von Maschinen und deren Verhalten (Physik, Kinematik, Dynamik) mittels Simulationssoftware (z.B. ANSYS, MATLAB/Simulink).
- Datenintegration: Aufbau von Schnittstellen zur Anbindung des digitalen Zwillings an reale Maschinen und Sensoren, um Echtzeitdaten zu erfassen (z.B. über OPC UA, MQTT, Feldbusse).
- Datenverarbeitung und Analytik: Implementierung von Algorithmen zur Verarbeitung und Analyse der Echtzeitdaten, oft unter Einsatz von Machine Learning und KI, um den Zustand des physischen Assets zu überwachen und Vorhersagen zu treffen.
- Entwicklung von Anwendungsfällen: Konzeption und Implementierung spezifischer Anwendungen des digitalen Zwillings (z.B. Virtual Commissioning, Predictive Maintenance, Prozessoptimierung, Schulungen).
- Visualisierung: Entwicklung von Benutzeroberflächen für die Interaktion mit dem digitalen Zwilling (z.B. über HMI, Augmented Reality).
- Systemintegration: Anbindung des digitalen Zwillings an übergeordnete IT-Systeme (MES, ERP).
- Wartung und Evolution: Laufende Pflege und Weiterentwicklung des digitalen Zwillings im Einklang mit den Änderungen am physischen Asset.
Qualifikationen:
- Abgeschlossenes Studium in Informatik, Maschinenbau, Elektrotechnik, Automatisierungstechnik oder einem ähnlichen Bereich.
- Fundierte Kenntnisse in CAD/CAE-Software und Simulationstools.
- Programmierkenntnisse (z.B. Python, C++, Java, SPS-Sprachen).
- Verständnis für industrielle Kommunikation, IIoT und Cloud-Technologien.
- Idealerweise Erfahrung mit Machine Learning und Big Data.
- Analytische Fähigkeiten und Problemlösungskompetenz.
Digital Twin Engineers sind eine Schlüsselressource für Unternehmen, die die Vorteile von Industrie 4.0 und der digitalen Transformation voll ausschöpfen möchten.
→ Siehe auch: SPS-Profis.de, Digitaler Zwilling, Virtual Commissioning, Predictive Maintenance, Industrie 4.0, Machine Learning
