Ein Forschungsteam der Universität Örebro in Schweden hat kürzlich eine innovative Entwicklung vorgestellt: Ein Produktionssystem, das Künstliche Intelligenz mit Digital-Twin-Technologie kombiniert, um die operative Effizienz und Umweltleistung in Bereichen wie der Automobilherstellung zu optimieren. Die entsprechende Forschungsarbeit wurde in der Fachzeitschrift „IOP Conference Series: Materials Science and Engineering“ veröffentlicht.
Der Maschinenbau-Forscher Rajesh Patil erklärt: „Experimentelle Daten zeigen, dass dieses System Produktionslinien hilft, schneller zu werden und gleichzeitig die Nachhaltigkeit zu erhöhen.“ Gemeinsam mit Professor Magnus Löfstrand von der Fakultät für Naturwissenschaften und Technik der Universität hat er die Plattform „Digital Operations for Sustainable Production Systems (DOSPS)“ aufgebaut. Das System verbindet physische Anlagen über Digital-Twin-Technologie mit virtuellen Modellen, überwacht den Maschinenzustand in Echtzeit und simuliert Produktionsanpassungen. Intelligente Algorithmen koordinieren dabei Planung, Wartung, Qualitätskontrolle und Energieverbrauchsmanagement.
Tests an einer Roboter-Montageeinheit zeigten deutliche Vorteile des Digital-Twin-Systems: Der Energieverbrauch sank um 28 %, die Aufgabenzykluszeit verkürzte sich um etwa 24 %, die Produktfehlerrate ging um über 65 % zurück und ungeplante Stillstandszeiten wurden mehr als halbiert. Analysen bestätigten einen engen Zusammenhang zwischen Energieverbrauch und Produktionsnachhaltigkeit – die Steigerung der Energieeffizienz verbesserte direkt die gesamten Umweltindikatoren. Rajesh Patil betont: „Energieeffizienz ist der Kern des nachhaltigen industriellen Wandels. Die Echtzeit-Optimierung des Energieeinsatzes kann Emissionen und Ressourcenverbrauch erheblich reduzieren.“
Das Digital-Twin-System unterstützt die Mensch-Maschine-Zusammenarbeit. Bediener können über eine Augmented-Reality-Schnittstelle Prozesse überwachen, virtuelle Modelle betrachten und bei Bedarf rechtzeitig eingreifen. Die Lösung eignet sich sowohl für eigenständige Produktionseinheiten als auch für die Ausweitung auf gesamte Fabriken. Magnus Löfstrand sagt: „Wir setzen uns für die Entwicklung autonomer, zuverlässiger und umweltfreundlicher Produktionssysteme der nächsten Generation ein.“ Derzeit führt das Team Tests in größerem Maßstab durch, um die breite Anwendbarkeit der Digital-Twin-Technologie in industriellen Szenarien zu validieren.
Veröffentlichungsdetails: Autor: Örebro University; Titel: „Could factories run faster and greener? How AI 'digital twins' reshape production“; erschienen in: „IOP Conference Series: Materials Science and Engineering“ (2026).
