Ein Digitaler Zwilling ist eine digitale Repräsentation eines realen Objekts, Systems oder Prozesses, die kontinuierlich mit der physischen Welt synchronisiert wird. Ziel ist es, reale Zustände abzubilden, zu analysieren, vorherzusagen und zu optimieren. Die zugrunde liegenden Daten stammen aus Sensoren, Produktionssystemen oder externen Quellen und werden mithilfe von Künstlicher Intelligenz, Simulationen und Big Data ausgewertet. [20, 21]
Das Konzept wurde erstmals 2002 von Michael Grieves [20] im Kontext des Produktlebenszyklusmanagements beschrieben und später von der NASA aufgegriffen, um komplexe Systeme virtuell zu modellieren. [22, 23] Dieses klassische Konzept am Beispiel eines Fahrzeugs sieht folgendermaßen aus: Sensoren erfassen reale Zustände, die ins digitale Modell gespiegelt werden – umgekehrt können Optimierungen aus dem Zwilling in die physische Welt zurückfließen.
Eine zentrale Herausforderung ist die Pflege und der systematische Einsatz von Zwillingen über den gesamten Lebenszyklus eines Produktes oder einer Dienstleistung. Bei großen Fahrzeugherstellern entstehen so Millionen Digitaler Zwillinge – mit enormen Datenmengen, verursacht durch zahlreiche Sensoren und lange Produkt-/Servicelebenszyklen. So können z. B. Hersteller wie Volkswagen gezielt tausende Fahrzeuge zurückrufen [22]. Außerdem ermöglichen gut gepflegte Zwillinge mithilfe von Künstlicher Intelligenz die frühzeitige Erkennung von Anomalien und proaktive Wartungsmaßnahmen. Somit steuern virtuelle Welten zunehmend reale Welten.
Inzwischen geht das Konzept weit über einzelne Produkte hinaus: Auch Produktsysteme, komplette Fabriken, Lieferketten, urbane Infrastrukturen oder Energiesysteme werden digital abgebildet. Selbst mittelständische Unternehmen können heute ganze Produktionslinien virtuell darstellen und optimieren. Damit hat sich der Digitale Zwilling von einem ingenieurgetriebenen Werkzeug zu einem universellen Konzept der digitalen Transformation entwickelt, das auch auf der Wertschöpfungsebene neue Optionen für die Unternehmen bietet. Z. B. könnten Digitale Zwillinge wissen, wie oft eine Dienstleistung wirklich vom Kunden benutzt wurde und die Wertschöpfung orientiert sich am Kundennutzen.
Der Trend: Veränderte Anwendungen durch Digitale Zwillinge und Identitäten
Aufbauend auf der eingangs beschriebenen Definition entwickeln sich Digitale Zwillinge zu einem der dynamischsten Technologietrends unserer Zeit. Durch die Kombination von Sensorik, Künstlicher Intelligenz und dem Internet der Dinge (IoT) entstehen virtuelle Abbilder, die reale Systeme in Echtzeit überwachen, analysieren und zunehmend selbstständig steuern. Der weltweite Markt wächst rasant und soll laut Prognosen bis 2028 ein Volumen von über 110 Milliarden US-Dollar erreichen [4].
Während frühe Anwendungen auf einzelne Produkte und Maschinen fokussiert waren, steht heute die Vernetzung ganzer Systeme im Vordergrund. Produktionslinien, Fabriken, Energie- und Verkehrsinfrastrukturen werden als zusammenhängende digitale Ökosysteme modelliert. Beispiele wie der Digitale Zwilling des Abwassernetzes von Northumbrian Water, die 3D-Zwillinge der Offshore-Anlagen von Shell oder der A350-Zwilling von Airbus zeigen, wie Unternehmen Betriebssicherheit, Ressourceneffizienz und Nachhaltigkeit verbessern. [4]
Parallel dazu entwickeln sich Digitale Zwillinge zu intelligenten und (teil-)autonomen Akteuren. Fortschritte in KI, Simulation und Edge-Computing ermöglichen, dass Zwillinge nicht mehr nur analysieren, sondern aktiv Handlungsempfehlungen ableiten oder Entscheidungen vorbereiten. In Kombination mit standardisierten Datenmodellen (z. B. Asset Administration Shell, Digital Product Passport) entsteht eine neue Generation vernetzter, lernfähiger Systeme, die ganze Prozessketten optimieren.
Mit wachsender Vernetzung und Interoperabilität gewinnen die digitalen Identitäten an Bedeutung. Sie stellen sicher, dass Digitale Zwillinge in offenen Datenökosystemen ebenso eindeutig identifizierbar, authentifizierbar und vertrauenswürdig sind, wie ihre realen Abbilder. Initiativen wie Gaia-X und Catena-X entwickeln für standardisierte Identitätsmechanismen gemeinsame Trust-Frameworks, Identity Wallets und semantische Submodelle, um Datenhoheit, Nachvollziehbarkeit und Interoperabilität zu gewährleisten. Dabei soll sichergestellt werden, dass Zwillinge eindeutig identifizierbar und über Organisations- sowie Ländergrenzen hinweg sicher kommunizieren können. [25, 26, 23, 24].
Es gibt drei aufeinander aufbauende Entwicklungsstufen:
- Klassische Zwillinge: isolierte Produktmodelle auf Basis von Sensor- und Echtzeitdaten
- Intelligente Zwillinge: KI-gestützte Analysen, Simulationen und Optimierungen ganzer Prozesse
- Vernetzte und vertrauenswürdige Ökosysteme: interoperable, standardisierte Systeme mit digitalen Identitäten und (teil-)autonomer Steuerung
Erwarteter Business Impact: Zukunft mit digitalen Zwillingen steuern
Digitale Zwillinge entwickeln sich zu einem der wichtigsten Werkzeuge für Wertschöpfung und Effizienzsteigerung in datengetriebenen Unternehmen. Sie ermöglichen eine neue Qualität von Transparenz, Prognosefähigkeit und Steuerung, die in nahezu allen Branchen wirtschaftliche und ökologische Vorteile schafft.
In der Industrie verkürzen Digitale Zwillinge Entwicklungszyklen, reduzieren Ausschuss und ermöglichen vorausschauende Wartung. Hersteller wie Airbus oder BMW steigern damit Produktivität, Qualität und Ressourceneffizienz, während Wartungs- und Energiekosten sinken. Durch die Verbindung mit KI entstehen adaptive Systeme, die Prozessabweichungen selbst erkennen und korrigieren können – ein entscheidender Schritt hin zu autonomer Fertigung. Im Infrastruktur- und Energiesektor schaffen Digitale Zwillinge die Grundlage für resiliente und nachhaltige Systeme. Urbane und industrielle Energiezwillinge ermöglichen die Simulation von Verbrauchsszenarien, Lastverteilung und CO₂-Bilanzen in Echtzeit. Stadtverwaltungen nutzen digitale Stadtmodelle, um Verkehr, Bauprojekte und Ressourcenmanagement datenbasiert zu optimieren. In der Medizin eröffnen patientenspezifische Zwillinge neue Wege der personalisierten Therapieplanung, Medikamententestung und präventiven Diagnostik. Die Kombination aus biophysikalischer Modellierung und Echtzeitdaten führt zu sichereren und effizienteren Behandlungsstrategien.
Zunehmend wird die Vertrauenswürdigkeit zum geschäftskritischen Faktor. Nur wenn Digitale Zwillinge über standardisierte Identitäten verfügen und sicher in Ökosystemen interagieren können, lassen sich skalierbare und regulatorisch konforme Geschäftsmodelle realisieren. Initiativen wie die Manufacturing-X Familie schaffen dafür gemeinsame technische und rechtliche Rahmenbedingungen. Der Business Impact liegt damit in drei zentralen Dimensionen:
- Effizienz & Wertschöpfung: schnellere Produktentwicklung, geringere Kosten, höhere Anlagenverfügbarkeit
- Nachhaltigkeit & Resilienz: optimierte Ressourcennutzung, geringere Emissionen, stabile Lieferketten
- Vertrauen & Datenhoheit: sichere Zusammenarbeit über Organisationsgrenzen hinweg durch digitale Identitäten und interoperable Standards
Digitale Zwillinge gelten damit als Schlüsseltechnologie der industriellen und gesellschaftlichen Transformation: Sie verbinden wirtschaftlichen Nutzen mit Nachhaltigkeit und schaffen die Basis für transparente, intelligente und vertrauenswürdige Prozesse in der digitalen Ökonomie. Unternehmen sollten den Einstieg in Digitale Zwillinge gezielt planen und schrittweise skalieren.
Wesentliche Erfolgsfaktoren sind:
- Datenqualität sichern: konsistente, verknüpfbare Daten als Basis
- KI und Standards nutzen: für Prognosen, Optimierung und Interoperabilität
- Vertrauen schaffen: über digitale Identitäten und Frameworks wie Gaia-X und Catena-X
- Ökosystemisch denken: Kooperationen entlang der Wertschöpfungskette aufbauen
Fazit: Der Digitale Zwilling ist kein einzelnes Tool, sondern ein strategischer Enabler für Effizienz, Nachhaltigkeit und Vertrauen in der digitalen Wirtschaft.
Das ganze Whitepaper zum Download gibt es hier >>
Quellen:
[4] Future Today Strategy Group, „2025 Tech Trends Report,“ 2025.
[20] M. Grieves, „Digital Twin: Manufacturing Excellence through Virtual Factory Replication. University of Michigan.,“ 2002. [Online]. Available: www.researchgate.net/publication/307509727_Digital_Twin_Manufacturing_Excellence_through_Virtual_Factory_Replication.
[21] J. Reinhart, B. Hoisl und J. Baumgartl, „Digital Twin – Grundlagen, Anwendungsfelder und Umsetzungsstrategien. Whitepaper.,“ 2019. [Online]. Available: www.researchgate.net/publication/334697408_Whitepaper_Digital_Twin_Grundlagen_Anwendungsfelder_und_Umsetzungsstrategien.
[22] Heise, „„Airbags defekt: Volkswagen ruft tausende Fahrzeuge zurück“,“ 2025. [Online]. Available: www.heise.de/news/Airbags-defekt-Volkswagen-ruft-tausende-Fahrzeuge-zurueck-10463600.html . [Zugriff am 12 08 2025].
[23] Gaia-X, „Policy Rules and Architecture of Standards.,“ 2024. [Online].
[24] Catena-X, „Semantic Submodel for Product Carbon Footprint (PCF).,“ 2024. [Online].
[25] J. Anke, D. Richter und M. Seiffert, „Grundlagen, Entwicklungslinien und Perspektiven Digitaler Identitäten und Nachweise.,“ in Digitale Identitäten und Nachweise., 2025.
[26] F. Kirstein, M. Polzhofer und K.-P. Eckert, „Digitale Identitäten in der Blockchain – Erfahrungen aus der Entwicklung,“ Fraunhofer-Institut für Offene Kommunikationssysteme FOKUS.