Digitaler Zwilling Datenfundament mit Azure Digital Twins: KI-Simulation Fertigung auf einheitlichem Daten-Graph
Pexon baut das Digitaler-Zwilling-Datenfundament auf Microsoft Fabric und Azure Digital Twins — KI-Simulation Fertigung auf einheitlichem Asset-Graph mit Produktions-, Qualitäts- und Echtzeit-Maschinendaten.
Digitaler Zwilling Datenfundament: Voraussetzung für jede KI-Simulation Fertigung
Das Digitaler-Zwilling-Datenfundament von Pexon ist die Voraussetzung, bevor jede KI-Simulation Fertigung sinnvoll startet. Viele Projekte scheitern nicht an der Simulations-Software, sondern daran, dass Produktionsdaten, Qualitätsmessungen und Asset-Metadaten in verschiedenen Systemen liegen — ohne gemeinsames Modell, ohne konsistente Identifikatoren. Pexon baut auf Microsoft Fabric als analytische Datenbasis und Azure Digital Twins als Graphmodell Ihrer Anlage. Das Ergebnis ist ein einheitlicher Daten-Graph, auf dem KI-Simulationen für Prozessoptimierung, Qualitätsprognosen und Kapazitätsplanung direkt aufsetzen können — ohne monatelange Datenvorbereitung vor jedem neuen Use-Case.
Was das Digitaler-Zwilling-Datenfundament auf Azure Digital Twins und Microsoft Fabric konkret liefert
Das Datenfundament verbindet Produktions-, Qualitäts- und Asset-Daten zu einem einheitlichen Graph — die Voraussetzung für jede produktive KI-Simulation.
Einheitliches Asset-Graphmodell
Maschinen, Komponenten, Prozessschritte und Qualitätsmerkmale werden in einem konsistenten Graphmodell verbunden — Grundlage jeder Simulationsanfrage.
Echtzeit- und historische Daten in einem Modell
Azure Digital Twins spiegelt den aktuellen Anlagenzustand, Fabric speichert die vollständige Historie — KI-Simulationen nutzen beide Schichten gleichzeitig.
KI-Simulationen sofort anschließbar
Das Datenfundament ist so aufgebaut, dass Prozessoptimierungs-, Qualitätsprognose- und Kapazitätsplanungsmodelle direkt auf dem Graph aufsetzen, ohne Datenmigration.
Ab wann macht Digitaler Zwilling Datenfundament Sinn?
Das Datenfundament rechnet sich für Fertigungsunternehmen ab ca. 500 Mitarbeitern mit komplexen, mehrstufigen Produktionsprozessen und vorhandenen SCADA- oder MES-Systemen. Besonders relevant für Unternehmen, die Digitalzwilling-Initiativen gestartet haben und an der Datenbasis scheitern — oder die KI-gestützte Prozessoptimierung und Qualitätsprognosen planen, aber noch kein einheitliches Asset-Datenmodell besitzen.
Mehrstufige Fertigung mit mehreren Produktionslinien und vorhandenem MES oder SCADA
Geplante oder gescheiterte Digitaler-Zwilling-Initiative ohne solides Datenfundament
KI-Use-Cases (Prozessoptimierung, Qualitätsprognose) ohne gemeinsames Asset-Datenmodell
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Digitaler Zwilling Datenfundament: KI-Simulation Fertigung auf Azure Digital Twins im Einsatz
Drei konkrete Szenarien, in denen das Datenfundament die Grundlage für produktive KI-Simulationen im Fertigungsalltag schafft.
Prozessoptimierung per Simulation
KI-Modelle simulieren Parameteränderungen an digitalen Zwillingen bevor sie an realen Anlagen getestet werden — Optimierungszyklen werden kürzer und risikofrei.
Vollständiger Prozess-Graph: Maschinen, Parameter, Inputs, Outputs verbunden
Historische Prozessdaten als Trainingsgrundlage für Simulationsmodelle
What-if-Simulation direkt im Azure Digital Twins Graph
Qualitätsprognose vor Prüfung
ML-Modelle prognostizieren Qualitätsmängel auf Basis von Prozessparametern — bevor das Produkt die Qualitätsprüfung erreicht.
Verknüpfung von Prozessparametern und Qualitätsmesswerten im einheitlichen Graph
Regressionsmodell: Qualitätsmerkmale auf Basis von Echtzeit-Prozessdaten
Frühwarnung bei erhöhtem Ausschussrisiko — integriert in MES-Oberfläche
Kapazitätsplanung und Engpassanalyse
Der digitale Zwilling zeigt Engpässe im Produktionsgraph bevor sie entstehen — Kapazitätsplanung wird datengetrieben statt bauchgefühlbasiert.
Produktions-Graph mit Kapazitäten, Taktzeiten und Auslastungshistorie
Simulationsmodell: Auftragsmix und Reihenfolgeoptimierung
Dashboard: Engpässe, Puffer und Optimierungspotenziale in Echtzeit sichtbar
Kernfunktionen: Was steckt im Paket?
Das Digitaler-Zwilling-Datenfundament von Pexon verbindet Azure Digital Twins und Microsoft Fabric mit industriellem Datenmodell-Know-how aus realen KI-Simulation-Fertigung-Projekten im deutschen Mittelstand.
Azure Digital Twins + Fabric
Wir nutzen Azure Digital Twins als Graphschicht und Microsoft Fabric als analytische Datenbasis — beide Plattformen sind nahtlos integriert.
Echtzeitdaten und Historiendaten
Digitale Zwillinge spiegeln den aktuellen Zustand jeder Anlage in Echtzeit — und behalten die vollständige Datenhistorie für KI-Training und Vergleichsanalysen.
MES/SCADA-Integration
Bestehende MES- und SCADA-Systeme werden als Datenquellen integriert — kein Systemwechsel, keine Datenmigration, kein Produktionsstopp.
Erweiterbar für weitere KI-Layer
Das Datenfundament ist so konzipiert, dass Simulations-, Optimierungs- und Prognosemodelle ohne Architektur-Neubau aufgesetzt werden können.
Industrielles Ontologie-Design
Das Asset-Graphmodell basiert auf industriellen Ontologien (DTDL, ISO 15926) — nicht auf ad-hoc-Strukturen, die später refaktoriert werden müssen.
Vollständige Übergabe
Ihr IT-Team erhält vollständige Architektur-Dokumentation, Datenmodell-Beschreibung und Runbooks — die Plattform bleibt unter Ihrer Kontrolle.
Unser Ansatz: In 3 Phasen zum Erfolg
Unser bewährter Ansatz liefert schnelle Ergebnisse und schafft eine nachhaltige Lösung, die mit Ihnen wächst.
Asset-Discovery & Ontologie-Design
Phase 1
Vollständige Inventarisierung des Maschinenparks, der Prozessschritte und Qualitätsmerkmale — Grundlage für das industrielle Asset-Graphmodell.
- Asset-Inventar: Maschinen, Komponenten, Prozessschritte, Qualitätsmerkmale
- Ontologie-Design auf Basis DTDL und industrieller Standards
- Mapping bestehender Datenquellen (MES, SCADA, ERP) auf das Graphmodell
Plattform-Aufbau & Datenintegration
Phase 2
Aufbau der Microsoft Fabric Datenbasis und Azure Digital Twins Graphschicht, Integration aller priorisierten Datenquellen und Echtzeit-Synchronisation.
- Microsoft Fabric Lakehouse: historische Produktions- und Qualitätsdaten
- Azure Digital Twins: Echtzeit-Asset-Graph mit Live-Zustandsupdate
- Datenintegrations-Pipelines aus MES, SCADA und ERP
KI-Schnittstellen & Übergabe
Phase 3
Bereitstellung der ML-Feature-APIs für KI-Simulationsmodelle, Validierung des Graphmodells und vollständige Übergabe an IT-Team und Fachbereiche.
- Feature-APIs: Prozessparameter und Qualitätsdaten als ML-ready Tabellen
- Validierungs-Workshop: Graph-Qualität und Datenkonsistenz mit Fachbereichen
- Übergabe mit Architektur-Dokumentation, Datenmodell und Schulung
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Ihr Nutzen auf einen Blick: Von „Vorher“ zu „Nachher“
So verändert sich die Datensituation Ihrer Fertigung vor und nach dem Aufbau des Digitalen Zwillings Datenfundaments.
Vorher
Produktions-, Qualitäts- und Asset-Daten in getrennten Systemen ohne gemeinsames Modell
Simulationsanfragen scheitern an fehlenden oder inkonsistenten Datenpfaden
Keine gemeinsamen Identifikatoren — dieselbe Maschine hat in MES, SCADA und ERP unterschiedliche Namen
KI-Projekte für Prozessoptimierung starten mit monatelanger Datenvorbereitung
Nachher
Einheitlicher Asset-Graph verbindet alle relevanten Daten über konsistente Identifikatoren
Simulationsmodelle setzen direkt auf dem Graph auf — keine Datenvorbereitung, kein Mapping
Echtzeit-Zustand jeder Anlage jederzeit abrufbar — im Azure Digital Twins Dashboard
Neue KI-Use-Cases starten in Wochen statt Monaten auf fertiger Datenbasis
Doppelter Mehrwert für Ihr Unternehmen
Für die Unternehmensführung
Investitionsschutz: Ein solides Datenfundament schützt vor der klassischen Falle: teures Simulationsprojekt scheitert an fehlender Datenbasis.
Schnellere Produktentwicklung: Digitale Zwillinge mit sauberem Datenfundament ermöglichen virtuelle Tests — Entwicklungszyklen verkürzen sich messbar.
Skalierbare KI-Plattform: Das Datenfundament trägt beliebig viele KI-Use-Cases — Prozessoptimierung, Qualität, Kapazitätsplanung, alles auf einer Basis.
Für Fachbereiche & IT
Self-Service Simulation: Process Engineers simulieren Parameteränderungen direkt im Graph — ohne IT-Ticket und ohne Data-Engineer-Unterstützung.
Gemeinsame Datenbasis: MES, SCADA und ERP sprechen erstmals dieselbe Asset-Sprache — Missverständnisse zwischen Abteilungen durch inkonsistente Nomenklatur entfallen.
Wartbare Graph-Architektur: DTDL-basiertes Ontologie-Design ist standardisiert und dokumentiert — neue Anlagen werden ohne Architektur-Aufwand ergänzt.
Das Digitaler-Zwilling-Fundament-Paket
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Ihre Investition
ab 68.000€
Asset-Discovery und industrielles Ontologie-Design (DTDL)
Microsoft Fabric Lakehouse für historische Produktions- und Qualitätsdaten
Azure Digital Twins Echtzeit-Graph mit MES/SCADA-Integration
Datenintegrations-Pipelines aus bis zu vier Quellsystemen
ML-Feature-APIs für KI-Simulationsmodelle
Übergabe mit vollständiger Architektur-Dokumentation und Schulung
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Phillip Pham
Geschäftsführer
Constantin Budin
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Häufige Fragen
Zusammenfassung einiger Fragen unserer Kunden
Brauchen wir zuerst ein MES-System oder können wir direkt starten?
Ein MES ist hilfreich, aber nicht zwingend. Der digitale Zwilling kann auch aus SCADA-Daten, ERP-Rückmeldungen und direkter Maschinenanbindung aufgebaut werden. Im Discovery-Workshop legen wir fest, welche Datenquellen für Ihre priorisierten Use-Cases am relevantesten sind.
Wie unterscheidet sich das Datenfundament von einem klassischen Data Warehouse?
Ein klassisches Data Warehouse ist tabellenbasiert und auf Berichtsanfragen optimiert. Das Azure Digital Twins Graphmodell speichert Beziehungen zwischen Assets — Maschinen, Komponenten, Prozessschritte, Qualitätsmerkmale — und ermöglicht Simulationsanfragen, die in relationalen Strukturen unpraktisch wären.
Können wir das Datenfundament später auf weitere Werke ausrollen?
Ja. Die Ontologie und Architektur sind von Beginn an für mehrere Standorte konzipiert. Neue Werke werden über denselben Onboarding-Prozess in den Graph integriert — Infrastruktur-Aufwand entsteht dabei nur für die Datenintegration, nicht für die Plattform selbst.
Welche KI-Use-Cases profitieren am meisten vom Datenfundament?
Besonders Prozessoptimierung (What-if-Simulation), Qualitätsprognose (Prozessparameter → Qualitätsergebnis) und Engpassanalyse in mehrstufigen Produktionen profitieren unmittelbar. Alle drei Use-Cases benötigen das einheitliche Asset-Graphmodell, das ohne das Datenfundament nicht verfügbar ist.
Wie wird das Graphmodell aktuell gehalten, wenn neue Maschinen hinzukommen?
Azure Digital Twins nutzt DTDL-Modelle (Digital Twins Definition Language), die per API oder Konfigurationsdatei erweitert werden. Neue Assets werden über definierte Onboarding-Prozesse ergänzt. Nach der Schulung kann Ihr IT-Team diesen Prozess vollständig selbstständig durchführen.
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