ISO 24619:2022 Digitale Zwillinge für Krane
ISO 24619:2022 „Digitaler Zwilling für Krane – Technische Anforderungen“ ist die maßgebliche Norm für die Digital-Twin-Technologie im Kranbau. Die Norm definiert die Anforderungen an Datenerfassung, Modellgenauigkeit, Simulationsfunktionen und die Synchronisation von realer und virtueller Ebene. Durch die Erstellung eines virtuellen Abbilds des Krans werden Konstruktionsvalidierung, Betriebsüberwachung und prädiktive Wartung ermöglicht.
Methodik zur Modellerstellung
Das Digital-Twin-Modell wird durch die Fusion mehrerer Datenquellen aufgebaut – das dreidimensionale Geometriemodell basiert auf Konstruktionszeichnungen und Scannern der realen Anlage und bildet Hauptträger, Kopfträger, Laufkatze und Antriebe mit einer Genauigkeit von ±2 mm ab. Das Finite-Elemente-Modell wird auf Basis des 3D-Modells erstellt; die Struktur wird vernetzt, um Spannungsverteilung und Verformung in Echtzeit zu berechnen. Das kinematische Modell definiert die Bewegungsfreiheitsgrade und Bewegungsbereiche der einzelnen Mechanismen und ermöglicht die virtuelle Simulation von Heben, Wippen, Drehen und Verfahren. Das Datenzuordnungsmodell bildet die Sensordaten in Echtzeit – Last, Ausladung, Höhe, Geschwindigkeit – über API-Schnittstellen auf die entsprechenden Knoten des Zwillingsmodells ab und gewährleistet so die Synchronisation von realer und virtueller Ebene. Die Reaktionszeit des Modells beträgt ≤1 s, die Abweichung der Zustandsparameter ≤±2 %. Das Digital-Twin-System von Kelude wird gemäß ISO 24619 aufgebaut.
Anwendungsbereiche des Digitalen Zwillings
In der Konstruktionsphase werden vor der Fertigung virtuelle Belastungsprüfungen unter verschiedenen Betriebsbedingungen durchgeführt, um Strukturfestigkeit und Ermüdungslebensdauer zu verifizieren. Dadurch lassen sich Konstruktionsparameter optimieren, die Prototypprüfungszeiten verkürzen und Entwicklungskosten senken. In der Betriebsphase werden der Gerätezustand, die Spannungen im Hauptträger, die Ermüdungsschädigung und der Gesundheitsindex der Mechanismen in Echtzeit erfasst. Überschreitet ein Parameter den Schwellenwert, generiert das System automatisch Wartungsempfehlungen – dies ermöglicht eine prädiktive Wartung und vermeidet unerwartete Ausfälle und Stillstandszeiten. In der Schulungsphase können Bediener am Digital-Twin-Simulator Kranarbeiten trainieren – einschließlich Normalbetrieb, Notfallszenarien und Störfällen – ohne reale Ausrüstung. Dies senkt Trainingsrisiken und -kosten und erhöht die Schulungseffizienz. Ferndiagnose: Wartungspersonal kann über die Digital-Twin-Plattform den Gerätezustand und historische Daten aus der Ferne einsehen und in Zusammenarbeit mit dem Vor-Ort-Personal AR-gestützte Wartung durchführen, was eine schnelle Fehlerlokalisierung und -behebung ermöglicht.
| Phase | Anwendung | Nutzen |
|---|---|---|
| Konstruktion | Virtuelle LastsimulationPrüfung | VerkürzungPrototyp / VorführmodellZyklusoptimierungParameter |
| Betrieb und Wartung | Zustandsüberwachung+PrognoseWartung | Reduzierung ungeplanter AusfälleStörungsabschaltung |
| Schulung | SimulatorBedienertraining | Risikominimierung und Effizienzsteigerung |
| Ferndiagnose | ARUnterstützungWartung | SchnellPositionierungStörung |
Datenkommunikation und Präzision
Die Kommunikation erfolgt über OPC UA oder MQTT, wodurch Sensordaten von der physischen Anlage in Echtzeit an das digitale Modell übertragen werden. Mit einer Reaktionszeit von ≤1s bleibt der Digitale Zwilling stets synchron zum realen Betriebszustand. Die Abweichung der Statusparameter wird auf ≤±2% begrenzt, um die Zuverlässigkeit der Analyseergebnisse sicherzustellen. Die Konstruktion des dreidimensionalen Geometriemodells erreicht eine Genauigkeit von ±2mm und bildet damit eine präzise Grundlage für Finite-Elemente-Analysen und kinematische Simulationen. Das Digitale-Zwilling-System von Kelude ist nach ISO 24619:2022 aufgebaut und unterstützt vielfältige Anwendungen wie Konstruktionsvalidierung, Betriebserfassung sowie Schulungs- und Trainingssimulationen.
| Parameter | Anforderung |
|---|---|
| Kommunikationsprotokoll | OPC UA/MQTT |
| Modellantwort | ≤1s |
| ParameterAbweichung | ≤±2% |
| 3DGenauigkeit | ±2mm |
| Datenspeicherung | ≥3Cloud-Jahreslizenz |
Häufige Fragen
F: Wie wird ein Digitaler Zwilling aufgebaut?
A: Das Vorgehen umfasst vier Schritte: Erstellung des Finite-Elemente-Modells (Genauigkeit ±2 mm) zur Berechnung der Spannungsverteilung, Aufbau des kinematischen Modells für die Bewegungsabläufe, Entwicklung des Datenabbildungsmodells zur Synchronisation der Sensordaten sowie die Kopplung von realer und virtueller Ebene. Die Reaktionszeit des Modells beträgt ≤ 1 s, die Abweichung ≤ ±2 %.
F: Welche Einsatzbereiche deckt der Digitale Zwilling ab?
A: In der Konstruktionsphase ermöglicht er virtuelle Belastungsprüfungen zur Optimierung der Konstruktionsparameter. Im Betrieb unterstützt er die Zustandsüberwachung und prädiktive Wartung, um unerwartete Ausfälle zu vermeiden. Für das Training stehen Simulatoren zur Verfügung, die das Risiko in der Praxis reduzieren. Zudem ermöglicht die Ferndiagnose mit AR-gestützter Wartung eine schnelle Fehlerpositionierung. Damit ist der gesamte Lebenszyklus abgedeckt.
F: Welche Kommunikationsprotokolle und Genauigkeitsanforderungen gelten?
A: Die Datenübertragung erfolgt in Echtzeit über OPC UA oder MQTT. Die Reaktionszeit des Modells liegt bei ≤ 1 s, die Abweichung der Zustandsparameter bei ≤ ±2 %. Die Genauigkeit des 3D-Modells beträgt ±2 mm. Die Datenspeicherung ist für mindestens 3 Jahre mit Cloud-Backup ausgelegt.
F: Was zeichnet das Digitale-Zwilling-System von Kelude aus?
A: Das System bietet eine 3D-Modellgenauigkeit von ±2 mm, eine Echtzeitberechnung der Spannungsverteilung auf Basis des Finite-Elemente-Modells sowie eine Synchronisation mit Parameterabweichungen von ≤ ±2 %. Es unterstützt Konstruktionsvalidierung, Betriebsüberwachung und Trainingssimulation und verbessert so das Management über den gesamten Lebenszyklus der Anlage.
