Digitales Abbild von Unternehmensprozessen
Brauchen Unternehmen einen Digital Twin of Organization?
Digitale Zwillinge sind in der Autoindustrie längst etabliert – allerdings vor allem als virtuelle Abbilder von Fahrzeugen, Komponenten oder Produktionsanlagen. Weit weniger im Fokus steht ein Abbild, das alle fürs Business relevanten Daten im Unternehmen zusammenführt.
Digitale Abbilder gehören beispielsweise in der Qualitätssicherung zum Alltag – was es braucht, ist ein Zwilling, der alle Informationen zusammenführt.
BMW
Digitale
Zwillinge empfehlen sich in der Automobilindustrie als wertvolle Helfer. Bisher
allerdings in klar umrissenen Rollen: Fahrzeuge werden virtuell entwickelt,
Produktionsanlagen simuliert, Fabriken als 3D-Modelle betrieben. Was kaum
praktiziert wird, ist der nächste logische Schritt: der Digital Twin of
Organization (DTO). Dabei geht es nicht um Blech, Bits oder Roboter, sondern um
das digitale Abbild der gesamten Organisation – ihrer Prozesse, Abhängigkeiten
und Entscheidungslogiken. So werden Prozesse, Ziel- und Ist-Zustände sowie
Abhängigkeiten zwischen Entwicklung, Produktion und Supply Chain ganzheitlich
sichtbar. Was wiederum neue Möglichkeiten zur Simulation,
Entscheidungsunterstützung und Effizienzsteigerung schafft.
Was ist ein Digital Twin of Organization?
Ein Digital Twin of Organization (DTO) ist das digitale Abbild eines Unternehmens – seiner Prozesse, Abhängigkeiten und Entscheidungslogiken. Im Unterschied zu klassischen Digital Twins (Fahrzeug, Fabrik) modelliert ein DTO die Organisation selbst: wie Entwicklung, Produktion, Supply Chain und IT zusammenwirken.
Dafür verknüpft ein DTO Daten aus Systemen wie ERP, PLM, MES oder BI zu einem dynamischen Organisationsmodell. So lassen sich Szenarien simulieren, Risiken früh erkennen und Entscheidungen schneller und fundierter treffen – etwa bei Lieferengpässen, Release-Verschiebungen oder Produktänderungen.
Digital Twin of Organization: Was hinter dem DTO steckt
Wobei
organisatorisch dafür das Rad
nicht neu erfunden werden muss. Vielmehr gilt es, vorhandene Daten, Systeme und
Tools zusammenzuführen. Ohne von einem DTO zu sprechen, haben OEMs längst
diesen Weg eingeschlagen. So verknüpft BMW digitale Zwillinge von Fahrzeugen,
Fabriken und Lieferketten miteinander, insbesondere unter dem iFactory-Idee.
„Wir schaffen eine neue Dimension der Datendurchgängigkeit entlang der gesamten
Wertschöpfungskette und über alle Prozessketten hinweg”, erklärte der einstige
Produktionsvorstand und künftige BMW-Chef Milan Nedeljković zum Start. Die iFactory
setze einen klaren strategischen Rahmen und stelle gleichzeitig das Zielbild
des Autobauers für die Produktion der Zukunft dar, insbesondere in Sachen
Innovation und Digitalisierung. Auf Basis einer einheitlichen Daten- und
Netzwerkstrategie rolle BMW eine Vielzahl digitaler Applikationen aus: in der
Planung, der Produktion, bei Qualitätsprozessen und in der Logistik, so
Nedeljković im Gespräch mit dem Fraunhofer-Magazin Futur.
Volkswagen nutzt
digitale Zwillinge für Werke, Prozesse und Software-Organisation. Allein bei
der Optimierung seiner Produktionslinien konnte in einigen Werken die
Produktionseffizienz um bis zu 30 Prozent gesteigert werden. Das ist erst der
Anfang. Mercedes-Benz arbeitet derweil an einer digitalen Durchgängigkeit von
der Entwicklung bis zur Produktion, inklusive datenbasierter
Entscheidungsmodelle. Große Tier-1-Zulieferer wie Bosch oder ZF kombinieren
Produktions-, Qualitäts- und Lieferkettenzwillinge zunehmend auf
Organisationsebene.
Wir schaffen eine neue Dimension der Datendurchgängigkeit entlang der gesamten Wertschöpfungskette und über alle Prozessketten hinweg
Milan Nedeljković, BMW
Die Beispiele
zeigen, dass DTOs meist
evolutionär entstehen, indem bestehende Digital Twins und Unternehmensdaten
zusammengeführt werden. Gleichwohl scheint das Thema in der Branche noch
unterschätzt zu werden. Was auch daran liegen mag, dass ein Fahrzeug- oder
Fabrikzwilling sofort messbare Effekte verspricht, während der digitale
Zwilling einer Organisation eher abstrakt wirkt. Nicht zuletzt ist das
Silo-Denken keineswegs ausgestorben. Ein DTO setzt jedoch voraus, Silos
zumindest datenlogisch zu überwinden. Hinzu kommt: Viele Unternehmen glauben,
mit ERP-, PLM- und BI-Systemen bereits ausreichend Transparenz zu haben. Tatsächlich
liefern diese Systeme wertvolle Informationen, bleiben aber funktional
getrennt. Sie bilden Zustände ab, nicht aber Zusammenhänge. Der DTO dagegen
fragt: Wie wirkt sich eine Entscheidung in der Entwicklung auf Produktion,
Lieferkette, Kosten und Time-to-Market aus und zwar gleichzeitig?
Warum ERP, PLM und BI für einen DTO nicht ausreichen
Der Mehrwert
eines DTO liegt nicht in der Datensammlung, sondern in der Verknüpfung und
Simulation. ERP-Systeme steuern Ressourcen, PLM-Systeme verwalten Produktdaten,
BI-Tools analysieren Vergangenes. Ein DTO hingegen kombiniert diese Daten zu
einem dynamischen Organisationsmodell. Damit lassen sich Szenarien
durchspielen, bevor reale Entscheidungen getroffen werden: Was passiert, wenn
ein Software-Release verschoben wird? Welche Folgen hat ein Lieferantenausfall
für Produktionsanlauf, Qualität und Kosten? Wie verändern neue regulatorische
Anforderungen interne Prozesse? Der DTO wird so zu einem Frühwarn- und
Entscheidungsinstrument, was in einer Branche besonders wertvoll ist, in der
Fehlentscheidungen schnell Milliarden kosten.
Der größte
Hebel des DTO liegt
weniger in klassischer Effizienzsteigerung als in der Beherrschung von
Komplexität. Elektromobilität, Software-Defined Vehicles, Over-the-Air-Updates
und globale Lieferketten haben die Branche fundamental verändert.
Entscheidungen sind heute stärker vernetzt und zeitkritischer als je zuvor. Ein
DTO kann diese Komplexität sichtbar machen. Effizienzgewinne und schnellere
Entscheidungen sind dabei eher Folge als Ziel – das eigentliche Potenzial liegt
in der Fähigkeit, Wechselwirkungen frühzeitig zu erkennen.
DTO in der Praxis: Use Cases in Supply Chain, Entwicklung und Produktion
Die reifsten
Anwendungsfälle finden sich derzeit in der Supply Chain und in der
Produktentwicklung. In der Lieferkette ermöglicht ein DTO, Risiken zu
simulieren, Alternativen zu bewerten und Engpässe organisationsweit zu managen.
In der Entwicklung hilft er, die zunehmende Verzahnung von Hardware, Software
und Organisation abzubilden – etwa bei der Koordination verteilter Teams oder
bei der Einhaltung regulatorischer Vorgaben. In der Produktion existieren zwar
hochentwickelte digitale Zwillinge, doch die Integration auf Organisationsebene
steckt häufig noch in den Anfängen. Hier liegt erhebliches Potenzial, etwa bei
der Synchronisation von Produktänderungen, Produktionsplanung und
Qualifikationen der Belegschaft.
Mehr noch: Der
Softwareanbieter newroom connect sieht etliche Geschäftsmöglichkeiten: „Digital-Twin-Geschäftsmodelle
eröffnen völlig neue Einnahmequellen.“ Naheliegend sei beispielsweise
Predictive Maintenance als Service, bei dem Unternehmen Daten aus digitalen
Zwillingen nutzen, um vorausschauende Wartung anzubieten. Etwa für
Flottenkunden. „Solche Geschäftsmodelle revolutionieren die Art und Weise, wie
Unternehmen Wert schöpfen und mit Kunden interagieren. Sie bieten weitreichende
Vorteile, die weit über einfache Prozessoptimierungen hinausgehen“, frohlocken
die B2B-Softwareanbieter.
Die Frage ist also
weniger, ob der Digital Twin of Organization zum Wettbewerbsfaktor wird,
sondern für wen. Künftig werden DTOs dort zum Standard gehören, wo
Organisationen hochgradig softwaregetrieben, global verteilt und permanent im
Wandel sind – wie gemacht für Automotive-Unternehmen. Denn für sie ist es
geschäftsentscheidender denn je, agil auf sich wandelnde Marktumfelder zu
reagieren, Risiken besser zu managen und Innovationen gezielter zu skalieren.
