De maakindustrie wordt steeds complexer. Producten krijgen meer varianten, systemen worden slimmer en de druk op engineeringteams neemt toe. Tegelijk wil je sneller ontwikkelen, betrouwbaarder produceren en storingen voorkomen. Liefst met minder verspilling en minder faalkosten.
Veel OEM’s herkennen dit. Je werkt met ervaring, inschatting en testen in de praktijk. Dat werkt, tot de complexiteit wint. Dan worden iteraties duur, wordt optimaliseren traag en komt onderhoud vaak pas in beeld als het eigenlijk al te laat is.
Bij Post en Dekker herkennen we die uitdaging. Daarom onderzoeken we hoe OEM’s grip kunnen krijgen op gedrag, slijtage en prestaties en welke rol digital twins daarin kunnen spelen. Niet als los experiment, maar als onderdeel van System Development om risico’s bij toenemende complexiteit te beheersen. Zo maak je sneller keuzes in de ontwikkeling en werk je toe naar voorspelbaar onderhoud.
Wat is een digital twin?
Een digital twin is een digitale kopie van een fysiek object, product of systeem. Je kunt het zien als een digitaal model dat meeloopt met de werkelijkheid.
Dat model kan bestaan uit een CAD ontwerp, productdata in een spreadsheet of een systeemmodel. Het verschil met een gewoon ontwerp is dat een digital twin actuele input krijgt uit het fysieke systeem. Denk aan sensordata, camerabeelden of handmatige input van operators.
Die terugkoppeling maakt het waardevol. Verandert er iets in het fysieke systeem, of wijkt de praktijk af van je verwachting? Dan verandert het model mee. Daardoor sluiten simulaties en analyses steeds beter aan op wat er echt gebeurt. Dit is cruciaal bij het managen van complexe projecten, waar data-gedreven beslissingen het verschil maken.
Waarom digital twins steeds belangrijker worden
In de maakindustrie wordt de druk op engineering en operatie groter. Systemen worden complexer, varianten nemen toe en tegelijk moet je sneller leveren. Dat maakt testen in de praktijk steeds minder aantrekkelijk. Het kost te veel tijd, het is duur en soms simpelweg te risicovol.
Ondertussen wil je onderhoud niet meer plannen op gevoel, maar op basis van wat er echt gebeurt. Een digital twin kan je daarbij helpen. Door ontwerp data en praktijk data samen te brengen, maak je sneller keuzes in ontwikkeling en zie je eerder wanneer onderdelen richting slijtage gaan. Zo verkort je iteraties, voorkom je verrassingen en bouw je stap voor stap aan een voorspelbaarder en duurzamer systeem.
Wat levert het op voor jouw organisatie?
De grootste voordelen van digital twins zie je terug in drie gebieden:
- Snellere ontwikkeling: Je test meer digitaal en rekent varianten sneller door. Dit past goed binnen een strategie van smart customization, waarbij je klantspecifieke wensen efficiënt vertaalt naar techniek.
- Inzicht in complexe systemen: Je ziet beter hoe verschillende subsystemen elkaar beïnvloeden.
- Voorkomen van stilstand: Predictive maintenance maakt onderhoud planbaar en vermindert onverwachte uitval.
Dat raakt niet alleen efficiëntie, maar ook duurzaamheid. Minder stilstand betekent minder verspilling, minder noodoplossingen en minder vervanging voor de zekerheid. Je gebruikt onderdelen slimmer en verlengt de levensduur van je systemen.
Welke technologie heb je nodig?
Digital twins hoeven niet meteen high tech te starten. In de oriëntatiefase kun je vaak al waarde halen uit bestaande digitale modellen, zolang je start met een helder doel en de juiste data.
De basis bestaat uit een digitaal model, input uit de praktijk en een manier om te analyseren en simuleren. Dat digitale model kan uit CAD, productdata of een systeemmodel bestaan. Input komt vaak uit sensoren, camera’s of operator input. Analyse kan met simulatie en soms met AI om patronen te herkennen of sneller inzichten te krijgen.
Sensoren zijn hierbij essentieel, maar ze hoeven niet altijd specialistische onderdelen te zijn. Ook een eenvoudige webcam kan feedback leveren over de prestatie of staat van een systeem.
De uitdagingen: waarom het vaak lastiger is dan gedacht
Digital twins hebben veel potentie, maar er zijn ook valkuilen. De complexiteit wordt vaak onderschat, waardoor implementatie langer duurt en de kosten sneller oplopen. Bovendien is er geen standaardoplossing. Elk systeem is anders, dus je ontwikkelt een digital twin altijd specifiek voor jouw situatie.
Zonder goede data en duidelijke keuzes wordt het traject al snel te groot of te vaag. Juist daarom is het essentieel om eerst scherp te krijgen wat je verwacht van een digital twin, voordat je investeert in de realisatie ervan.
Daarom werkt het het beste om te starten met één concrete toepassing, zoals productoptimalisatie. Vaak is modulair ontwerpen hierbij de sleutel; het stelt je in staat om de digital twin stapsgewijs op te bouwen per module. Door de process stappen van de implementatie vast te leggen willen wij de ontwikkeling voorspelbaar maken.
Digital twins met Post en Dekker: de juiste basis voordat je begint met bouwen
Bij Post en Dekker geloven we dat digital twins pas echt waarde hebben als ze passen bij jouw engineeringproces en systeemarchitectuur. We brengen techniek, systeemdenken en data samen en maken scherpe keuzes in doel en aanpak.
Onze rol zit vooral in het traject vóór de digital twin: we helpen je om het probleem helder te definiëren, te bepalen of een digital twin daarbij helpt, de juiste eisen vast te leggen en deze logisch te verankeren in je ontwikkeltraject en roadmap. Zo zorgen we dat je niet verdwaalt in techniek, maar gericht werkt aan efficiëntere en duurzamere systemen.
Benieuwd waar een digital twin jouw grootste winst oplevert? Neem contact met ons op of download onze whitepaper “Creating new business for OEM”.
