Digital Twins Geschäftsprozesse virtuelle Abbilder für optimierte und automatisierte Geschäftsabläufe

Digital Twins Geschäftsprozesse: Wie virtuelle Abbilder Geschäftsabläufe optimieren und automatisieren

Wichtigste Erkenntnisse

Digital Twins ermöglichen die virtuelle Repräsentation von Geschäftsprozessen mit Echtzeitdaten
Die Technologie geht weit über klassische Simulationsmodelle hinaus durch bidirektionalen Datenfluss
Durch Prozessoptimierung Digital Twin werden Ineffizienzen frühzeitig erkannt und beseitigt
Simulation Automatisierung erlaubt risikofreies Testen von Prozessänderungen vor der Implementierung
Kombination aus IoT, KI, Cloud-Plattformen und Big Data Analytics bildet die technologische Grundlage
Unternehmen erreichen messbare Verbesserungen bei Durchlaufzeit, Fehlerquoten und Effizienz
Der Trend geht zu Enterprise Digital Twins, die ganze Unternehmen abbilden können

Inhaltsverzeichnis

Einleitung
Was ist ein Digital Twin im Unternehmenskontext?
Schlüsseltechnologien, die Digitale Zwillinge Automatisierung möglich machen
Prozessoptimierung mit dem Digital Twin – Methoden & Vorgehen
Simulation Automatisierung – vom Testlauf bis zur prädiktiven Steuerung
Integration von Digital Twins in bestehende Automatisierungs-Workflows
Best Practices für nachhaltige Prozessoptimierung Digital Twin & Simulation Automatisierung
Ausblick: Zukunftstrends & Weiterentwicklungen
Fazit & Call-to-Action

Einleitung

Die steigende Komplexität von Geschäftsprozessen stellt Unternehmen vor große Herausforderungen. Kostendruck und die Notwendigkeit schneller Entscheidungen in Echtzeit machen innovative Lösungen unabdingbar. Digital Twins Geschäftsprozesse revolutionieren die Art und Weise, wie Unternehmen ihre Abläufe verstehen, optimieren und automatisieren können.

Digital Twins bieten virtuelle Abbilder realer Prozesse, die mit Echtzeitdaten gespeist werden und so eine präzise Analyse und Optimierung ermöglichen. Der Einsatz dieser Technologie eröffnet völlig neue Möglichkeiten zur Effizienzsteigerung.

Der Beitrag erklärt, wie Digital Twins Geschäftsprozesse transparenter machen, Prozessoptimierung Digital Twin ermöglichen und durch Simulation Automatisierung Risiken minimieren. Sie erfahren, welche technologischen Grundlagen notwendig sind und wie Unternehmen bereits heute von digitalen Zwillingen profitieren.

Was ist ein Digital Twin im Unternehmenskontext?

Ein Digital Twin ist eine "virtuelle Repräsentation eines physischen Objekts, Prozesses oder Systems, gespeist mit Echtzeitdaten". Diese digitalen Abbilder gehen weit über klassische Simulationsmodelle hinaus. Während traditionelle Simulationen oft statisch und offline arbeiten, zeichnen sich Digital Twins durch einen kontinuierlichen, bidirektionalen Datenfluss aus zwischen der realen Welt und dem virtuellen Modell.

Abgrenzung zu klassischen Simulationsmodellen

Klassische Simulationen arbeiten typischerweise mit Annahmen und historischen Daten, während digitale Zwillinge kontinuierlich mit Echtzeitdaten aktualisiert werden. Dies ermöglicht eine deutlich präzisere Darstellung und Analyse der tatsächlichen Prozesse. Durch den bidirektionalen Datenfluss können nicht nur Analysen durchgeführt, sondern auch Veränderungen direkt in die realen Prozesse zurückgespielt werden.

Lebenszyklus eines Digital Twin

Der Lebenszyklus eines Digital Twin umfasst mehrere Phasen:

Design: Erstellung des virtuellen Modells basierend auf Daten und Anforderungen
Operativer Betrieb: Kontinuierliche Datenerfassung und Abbildung des realen Systems
Wartung: Regelmäßige Aktualisierung und Anpassung des Modells
Optimierung: Nutzung der Erkenntnisse zur kontinuierlichen Verbesserung

Nutzen für Geschäftsprozesse

Digital Twins Geschäftsprozesse bieten entscheidende Vorteile für Unternehmen:

Kontinuierliches Monitoring: Echtzeitüberwachung aller relevanten Parameter
Predictive Insights: Vorhersage von Problemen, bevor sie auftreten
Schnellere Innovation: Risikofreies Testen neuer Prozessansätze im virtuellen Raum
Ganzheitliches Systemverständnis: Zusammenhänge und Abhängigkeiten werden sichtbar

Digitale Zwillinge Automatisierung ermöglichen es, Prozesse nicht nur zu beobachten, sondern aktiv zu steuern und kontinuierlich zu verbessern.

Schlüsseltechnologien, die Digitale Zwillinge Automatisierung möglich machen

Die Implementierung von Digital Twins erfordert ein Zusammenspiel verschiedener Technologien. Erst dieses Technologie-Ökosystem ermöglicht die vollständige Nutzung des Potenzials digitaler Zwillinge für die Prozessoptimierung und Automatisierung.

IoT-Sensorik

IoT-Sensoren bilden das Nervensystem jedes Digital Twin. Sie erfassen kontinuierlich Daten aus der physischen Welt:

Temperatur, Druck und Feuchtigkeit in Produktionsumgebungen
Durchsatzraten und Materialfluss in Fertigungsprozessen
Energieverbrauch und Ressourcennutzung einzelner Anlagen
Qualitätsparameter und Leistungskennzahlen

Diese Sensordaten liefern die Grundlage für ein präzises und aktuelles virtuelles Abbild.

Edge- & Cloud-Plattformen

Edge Computing und Cloud-Plattformen sorgen für die Verarbeitung der enormen Datenmengen:

Edge Computing: Datenverarbeitung nahe der Quelle zur Minimierung von Latenz
Cloud-Plattformen: Zentrale Datenaggregation und komplexe Analysen
Hybride Architekturen: Optimale Balance aus Geschwindigkeit und Skalierbarkeit

Diese Infrastruktur ermöglicht es, die massiven Datenströme zu bewältigen und bereitzustellen.

Künstliche Intelligenz & Machine Learning

KI und maschinelles Lernen verwandeln Rohdaten in wertvolle Erkenntnisse:

Mustererkennung: Identifikation wiederkehrender Abläufe und Beziehungen
Anomalie-Detektion: Frühzeitige Erkennung von Abweichungen vom Normalzustand
Entscheidungsautomatisierung: Algorithmische Steuerung basierend auf Datenmustern
Prognosemodelle: Vorhersage zukünftiger Zustände und Ereignisse

Big Data Analytics & Visualisierung

Datenanalyse und Visualisierung machen komplexe Zusammenhänge verständlich:

Realtime Dashboards: Kontinuierliche Darstellung aktueller Prozesszustände
KPI-Alerts: Automatische Warnungen bei Abweichungen von Zielwerten
Interaktive Analysewerkzeuge: Exploration von Datenbeziehungen und Trends
Simulationsvisualisierung: Grafische Darstellung von Zukunftsszenarien

Interoperable Schnittstellen & offene Standards

Offene Standards und interoperable Schnittstellen sind entscheidend für den nahtlosen Datenaustausch:

OPC-UA: Industriestandard für den herstellerunabhängigen Datenaustausch
MQTT: Leichtgewichtiges Protokoll für IoT-Kommunikation
API-Schnittstellen: Programmatischer Zugriff auf Daten und Funktionen
Semantic Web Technologien: Einheitliche Datenbedeutung über Systemgrenzen hinweg

Diese Technologien bilden das Fundament für erfolgreiche Digital Twins und Simulation Automatisierung. Sie ermöglichen die Integration verschiedenster Datenquellen und Systeme zu einem kohärenten Gesamtmodell.

Prozessoptimierung mit dem Digital Twin – Methoden & Vorgehen

Die Prozessoptimierung Digital Twin erfolgt systematisch und datengetrieben. Durch einen strukturierten Ansatz können Unternehmen maximalen Mehrwert aus ihren digitalen Zwillingen ziehen.

Schritt 1: Prozessaufnahme & Datenmapping

Die Grundlage jeder Prozessoptimierung ist ein detailliertes Verständnis des Ist-Zustands:

IST-Analyse: Vollständige Dokumentation aller Prozessschritte, Beteiligten und Ressourcen
Value-Stream-Mapping: Visualisierung des Werteflusses und Identifikation nicht wertschöpfender Aktivitäten
Datenquellen-Identifikation: Erfassung aller relevanten Datenquellen und Parameter
Sensorik-Planung: Festlegung zusätzlich benötigter Messpunkte

Dieser initiale Schritt schafft Transparenz und Klarheit über den tatsächlichen Prozessablauf.

Schritt 2: Kontinuierliches Monitoring

Ein Digital Twin ermöglicht die Echtzeitüberwachung aller Prozessparameter:

KPI-Definition: Festlegung relevanter Leistungskennzahlen für den Prozess
Echtzeit-Dashboards: Visualisierung aktueller Prozesszustände
Abweichungserfassung: Automatische Erkennung von Anomalien und Unregelmäßigkeiten
Trend-Monitoring: Beobachtung längerfristiger Entwicklungen und Muster

Durch kontinuierliche Überwachung werden Probleme frühzeitig erkannt, bevor größere Auswirkungen entstehen.

Schritt 3: Identifikation von Engpässen

Die systematische Analyse identifiziert Bottlenecks und Optimierungspotenziale:

Durchsatzanalyse: Identifikation von Kapazitätsengpässen
Wartezeit-Analyse: Erkennung von Verzögerungen und Leerlaufzeiten
Ressourcenauslastung: Bewertung der Effizienz einzelner Prozesselemente
Root-Cause-Analysis: Ermittlung der Grundursachen für Ineffizienzen

Schritt 4: "Was-wäre-wenn"-Szenarien simulieren

Die Simulation verschiedener Optimierungsansätze ermöglicht risikofreie Verbesserungen:

Parametervariation: Testen unterschiedlicher Prozesseinstellungen
Ressourcenanpassung: Simulation veränderter Kapazitäten und Mitarbeiterverteilung
Prozessumgestaltung: Virtuelle Umsetzung alternativer Prozessabläufe
ROI-Berechnung: Wirtschaftlichkeitsbewertung verschiedener Szenarien

Durch diese Simulationen lassen sich optimale Lösungen identifizieren, bevor sie in der realen Welt implementiert werden.

Typische Verbesserungskennzahlen

Die Prozessoptimierung mit Digital Twins führt zu messbaren Verbesserungen bei wichtigen Kennzahlen:

OEE (Overall Equipment Effectiveness): Steigerung der Gesamtanlageneffektivität
Durchlaufzeit: Verkürzung der Zeit von Prozessbeginn bis Abschluss
Fehlerquote: Reduktion von Ausschuss und Nacharbeit
Ressourceneffizienz: Optimierte Nutzung von Material, Energie und Personal

Die Digital Twins Geschäftsprozesse helfen, diese Kennzahlen kontinuierlich zu verbessern und so die Wettbewerbsfähigkeit zu steigern.

Simulation Automatisierung – vom Testlauf bis zur prädiktiven Steuerung

Die Simulation Automatisierung mit Digital Twins eröffnet völlig neue Möglichkeiten, Prozesse zu testen, zu optimieren und vorausschauend zu steuern. Sie bietet ein risikofreies virtuelles Labor für die Prozessentwicklung.

Risikofreies Experimentieren

Digital Twins ermöglichen ein sicheres Testen von Veränderungen ohne Beeinträchtigung realer Prozesse:

Parameteränderungen: Anpassung von Prozessparametern wie Taktzeit, Temperaturen oder Durchsatzraten
Ressourcenvariationen: Testen unterschiedlicher Ressourcenverteilungen
Störfallsimulation: Analyse der Auswirkungen potenzieller Ausfälle oder Engpässe
Anlagenkonfiguration: Virtuelle Umrüstung oder Neuausrichtung von Produktionslinien

So können Optimierungen risikofrei erprobt werden, bevor sie in die Realität umgesetzt werden.

Integrative Simulationsmethoden

Moderne Digital Twins kombinieren verschiedene Simulationstechniken für umfassende Analysen:

Monte-Carlo-Simulationen: Berücksichtigung von Zufallsvariablen und Wahrscheinlichkeiten
Discrete Event Simulation: Ereignisorientierte Prozessmodellierung
System Dynamics: Analyse komplexer Wechselwirkungen und Rückkopplungsschleifen
Agent-Based Modeling: Simulation des Verhaltens individueller Prozesselemente

Diese integrativen Ansätze liefern detaillierte Einblicke in das Verhalten komplexer Prozesse unter verschiedenen Bedingungen.

Predictive Maintenance durch Simulation

Die Kombination aus historischen Daten und Simulationsmodellen ermöglicht vorausschauende Wartung:

Verschleißmodelle: Simulation der Abnutzung kritischer Komponenten
Ausfallprognosen: Vorhersage potenzieller Störungen vor ihrem Auftreten
Wartungsplanung: Optimierung der Instandhaltungsintervalle
Ersatzteilmanagement: Bedarfsgerechte Verfügbarkeit von Komponenten

Durch diese prädiktiven Fähigkeiten können Ausfallzeiten minimiert und Wartungskosten optimiert werden.

Messbare Erfolge durch Simulation

Die Simulation Automatisierung führt zu konkreten Verbesserungen wichtiger Unternehmenskennzahlen:

Reduktion von Testkosten um bis zu 70% durch virtuelle statt physischer Tests
Verkürzung der Einführungszeit neuer Prozesse um 30-50%
Senkung der Anlaufkosten bei Prozessänderungen um 20-40%
Steigerung der Produktivität durch optimierte Prozessparameter

Digital Twins Geschäftsprozesse verbinden Simulation und Realität und schaffen so die Grundlage für kontinuierliche Verbesserung und automatisierte Optimierung.

Integration von Digital Twins in bestehende Automatisierungs-Workflows

Die nahtlose Integration von Digitalen Zwillingen Automatisierung in bestehenden Unternehmensinfrastrukturen ist entscheidend für ihren erfolgreichen Einsatz. Dies erfordert eine durchdachte Architektur und Schnittstellen zwischen verschiedenen Systemen.

Architekturkonzept für integrierte Digital Twins

Eine erfolgreiche Integration verbindet die Ebenen der Unternehmenssoftware mit den physischen Prozessen:

ERP/MES Anbindung: Verknüpfung mit Unternehmensressourcenplanung und Fertigungsleitsystemen
Digital Twin Plattform als zentrale Komponente zwischen IT und OT
Shopfloor/Roboter Steuerung: Direkte Verbindung zu Automatisierungssystemen und Anlagen
Datenintegrationslayer: Vermittlung zwischen heterogenen Systemen und Formaten

Diese mehrschichtige Architektur ermöglicht einen durchgängigen Informationsfluss zwischen allen Ebenen.

Closed-Loop-Regelung mit Digital Twins

Der besondere Mehrwert entsteht durch die Fähigkeit, nicht nur zu analysieren, sondern auch aktiv zu steuern:

Twin erkennt Anomalien oder Optimierungspotenziale im laufenden Betrieb
Automatische Berechnung optimaler Anpassungen
Übermittlung von Steuerbefehlen an SPS/MES
Prozess passt sich eigenständig an veränderte Bedingungen an
Kontinuierliche Rückkopplung der Ergebnisse an den Digital Twin

Technische Aspekte der Integration

Die technische Umsetzung erfordert spezifische Lösungen für die verschiedenen Integrationsherausforderungen:

API-Management: Standardisierte Schnittstellen zwischen Systemen
Middleware-Lösungen: Vermittlung zwischen unterschiedlichen Technologien und Protokollen
Datenlatenz: Sicherstellung von Reaktionszeiten unter 100ms für zeitkritische Prozesse
Echtzeitfähige Kommunikationsinfrastruktur: Hochleistungsnetzwerke für Datenübertragung
Security-by-Design: Integrale Sicherheitskonzepte für den Schutz sensibler Daten

Best Practices für nachhaltige Prozessoptimierung Digital Twin & Simulation Automatisierung

Für eine langfristig erfolgreiche Implementierung und Nutzung von Digital Twins im Unternehmenskontext haben sich bestimmte Best Practices bewährt. Diese Vorgehensweisen stellen sicher, dass die Investition in digitale Zwillinge nachhaltig Wert schafft.

Datenqualität sicherstellen

Die Qualität eines Digital Twin hängt maßgeblich von der Qualität der zugrundeliegenden Daten ab:

Sensor-Kalibrierung: Regelmäßige Überprüfung und Kalibrierung aller Datenerfassungssysteme
Data Governance Framework: Klare Regeln für Datenerzeugung, Speicherung und Nutzung
Datenvalidierung: Automatische Prüfung auf Plausibilität und Vollständigkeit
Metadaten-Management: Konsistente Dokumentation von Datenquellen und Bedeutung

Nur mit qualitativ hochwertigen Daten kann ein digitaler Zwilling die Realität präzise abbilden und zuverlässige Entscheidungsgrundlagen liefern.

Agile Projektstruktur etablieren

Die Entwicklung und Implementierung von Digital Twins profitiert von agilen Methoden:

Sprint-basierte Releases: Regelmäßige Inkremente mit konkretem Mehrwert
Kontinuierliche KPI-Messung: Laufende Erfolgskontrolle und Anpassung
Feedback-Schleifen: Systematische Einbindung der Anwender
DevOps-Ansatz: Enge Verzahnung von Entwicklung und Betrieb

Dieser agile Ansatz gewährleistet, dass der Digital Twin kontinuierlich an veränderte Anforderungen angepasst wird und stets aktuell bleibt.

Plattformwahl strategisch gestalten

Die Auswahl der richtigen Technologieplattform ist entscheidend für den langfristigen Erfolg:

Offene Schnittstellen: Standardisierte APIs für einfache Integration
Skalierbarkeit: Wachstumsfähigkeit mit steigenden Anforderungen
Vendor-Lock-in vermeiden: Unabhängigkeit von einzelnen Technologieanbietern
Zukunftssicherheit: Berücksichtigung von Technologietrends und Standards

Eine strategisch gewählte Plattformbasis ermöglicht es, Digital Twins über Jahre hinweg weiterzuentwickeln und zu nutzen.

Technologie-Ökosystem nutzen

Erfolgreiche Digital-Twin-Implementierungen setzen auf Kollaboration und Wissensaustausch:

Zusammenarbeit mit Technologiepartnern: Nutzung spezialisierter Expertise
Hochschulkooperationen: Einbindung aktueller Forschungserkenntnisse
Innovationscluster: Teilnahme an Branchennetzwerken und Erfahrungsaustausch
Open-Source-Communities: Nutzung gemeinschaftlich entwickelter Komponenten

Die Einbindung in ein solches Ökosystem beschleunigt die Weiterentwicklung und verhindert isolierte Insellösungen.

Wissensmanagement integrieren

Die Simulation Automatisierung und Prozessoptimierung Digital Twin erzeugen wertvolles Wissen, das systematisch gesichert werden sollte:

Dokumentation von Erkenntnissen und Best Practices
Schulungsprogramme für Anwender und Entwickler
Knowledge Base für typische Herausforderungen und Lösungen
Institutionalisierter Erfahrungsaustausch zwischen Projekten

Ein strukturiertes Wissensmanagement stellt sicher, dass Erfahrungen und Erkenntnisse im gesamten Unternehmen nutzbar sind und nicht verloren gehen.

Die konsequente Anwendung dieser Best Practices hilft Unternehmen, das volle Potenzial ihrer Digital Twins auszuschöpfen und langfristig von der Simulation Automatisierung zu profitieren. Der Fokus sollte dabei stets auf dem geschäftlichen Mehrwert liegen, nicht auf der Technologie selbst.

Ausblick: Zukunftstrends & Weiterentwicklungen

Die Technologie der Digital Twins Geschäftsprozesse entwickelt sich rasant weiter. Diese Zukunftstrends werden die Art und Weise, wie Unternehmen ihre Prozesse optimieren und automatisieren, nachhaltig verändern.

Hyper-Automatisierung durch kombinierte Technologien

Die nächste Evolutionsstufe vereint Digital Twins mit anderen fortschrittlichen Technologien:

Kombination aus Digital Twins und Robotic Process Automation (RPA)
Integration von Low-Code/No-Code Plattformen zur schnellen Anpassung
KI-gestützte autonome Entscheidungsfindung und Prozesssteuerung
End-to-End Automatisierung ganzer Wertschöpfungsketten

Durch diese Verknüpfung verschiedener Technologien entstehen selbstoptimierende Systeme, die mit minimalen menschlichen Eingriffen kontinuierlich lernen und sich verbessern.

Enterprise Digital Twins

Die Zukunft liegt in ganzheitlichen Unternehmensmodellen statt isolierter Prozesse:

Verknüpfung funktionsübergreifender Prozesse zu einem unternehmensweiten digitalen Zwilling
Integration von Produktion, Logistik, Finanzen und Kundenservice
Simulation von Geschäftsszenarien auf Unternehmensebene
Strategische Entscheidungsunterstützung durch systemisches Verständnis

Diese Enterprise Digital Twins ermöglichen ein tieferes Verständnis der komplexen Wechselwirkungen zwischen verschiedenen Unternehmensbereichen.

Nachhaltigkeit und ESG-Compliance

Digital Twins werden zunehmend für Nachhaltigkeitsziele eingesetzt:

CO₂-Fußabdruck-Simulationen für umfassendes ESG-Reporting
Optimierung des Energieverbrauchs und Ressourceneinsatzes
Kreislaufwirtschaftsmodelle durch virtuelle Produkt- und Materialverfolgung
Nachhaltigkeitsauswirkungen von Geschäftsentscheidungen vorab bewerten

Die Digitale Zwillinge Automatisierung wird ein wichtiger Hebel zur Erreichung von Nachhaltigkeitszielen und regulatorischer Compliance.

Immersive Visualisierung und Interaktion

Fortschrittliche Visualisierungstechnologien revolutionieren die Nutzerinteraktion mit Digital Twins:

Augmented Reality (AR) für die Überlagerung digitaler Informationen in der realen Welt
Virtual Reality (VR) für immersive Erkundung komplexer Prozesse
Remote-Support und kollaboratives Arbeiten im virtuellen Raum
Intuitive Gestensteuerung und natürlichsprachliche Schnittstellen

Diese immersiven Technologien machen komplexe Daten und Zusammenhänge intuitiv erlebbar und verständlich.

Standardisierung und Interoperabilität

Zukünftig werden offene Standards die Verbreitung von Digital Twins beschleunigen:

Industrial Digital Twin Association (IDTA) treibt einheitliche Modellierungsstandards voran
Asset Administration Shell als standardisiertes Informationsmodell
Cloud-übergreifende Interoperabilität für flexiblere Implementierungen
Branchenspezifische Referenzmodelle für schnellere Implementierung

Diese Standardisierungsbemühungen werden die Einstiegshürden senken und die Verbreitung digitaler Zwillinge in allen Branchen fördern.

Die Zukunft der Digital Twins Geschäftsprozesse liegt in ihrer zunehmenden Integration, Autonomie und Zugänglichkeit. Unternehmen, die diese Technologien frühzeitig adaptieren und weiterentwickeln, werden signifikante Wettbewerbsvorteile erzielen können.

Fazit & Call-to-Action

Digital Twins verändern Geschäftsprozesse nachhaltig durch Prozessoptimierung Digital Twin und risikofreie Simulation Automatisierung. Die virtuelle Abbildung realer Prozesse schafft beispiellose Transparenz, Optimierungsmöglichkeiten und Automatisierungspotenziale.

Kernerkenntnisse zusammengefasst

Die wichtigsten Erkenntnisse aus diesem Artikel über Digital Twins Geschäftsprozesse:

Digital Twins verbinden die physische und digitale Welt durch kontinuierlichen Datenaustausch
Sie ermöglichen datenbasierte Entscheidungen statt intuitiver Annahmen
Prozesse werden transparent, vorhersagbar und steuerbar
Ineffizienzen und Optimierungspotenziale werden frühzeitig erkannt
Neue Prozessdesigns können risikofrei getestet werden, bevor sie implementiert werden
Die Integration in bestehenden Automatisierungsworkflows schafft selbstoptimierende Systeme

Der Weg zum erfolgreichen Digital Twin

Für eine erfolgreiche Implementierung sollten Unternehmen:

Mit klar definierten Anwendungsfällen und messbaren Zielen starten
Die notwendige technologische Infrastruktur aufbauen oder erweitern
Interdisziplinäre Teams aus IT und Fachabteilungen bilden
Agil vorgehen und schnell erste Erfolge erzielen
Kontinuierlich weiterentwickeln und skalieren

Die Digitale Zwillinge Automatisierung ist keine einmalige Aktivität, sondern ein kontinuierlicher Prozess, der stetig weiterentwickelt und verfeinert werden muss.

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Digital Twins Geschäftsprozesse sind mehr als ein technologischer Trend sie sind ein strategischer Hebel für die Zukunftsfähigkeit Ihres Unternehmens. Nutzen Sie das Potenzial dieser Technologie, um Ihre Prozesse zu optimieren, zu automatisieren und für die Herausforderungen der Zukunft zu rüsten.

Quellen

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