Digitalisering av byggnadsinformation är ett viktigt verktyg för att uppnå effektivareinformationshantering inom förvaltning. Bristande kommunikation inom bygg- ochförvaltningsprocessen kan kosta upp till 60 miljarder kronor årligen. BIM är en förkortning förbyggnadsinformationsmodell och implementering av tekniken inom förvaltning innebärminskade informationsförluster, vilket ger besparing i tid och resurser. Tekniken används mestinom projekterings- och produktionsskedet, därefter minskas användningen av BIM-modellerinom förvaltningsskedet.Syftet med rapporten är att ta reda på hur fastighetsbolag i dagsläget använder sig av BIM ochdigitalisering inom förvaltning samt undersöka vilka områden som kan utvecklas. Rapportenär avgränsad till fem digitaliseringstekniker: Digital Tvilling, Laserskanning (Scan-to-BIM),Common Data Environment (CDE), Augmented Reality (AR) och Internet of Things (IoT).Rapporten är baserad på litteraturstudier samt kvalitativa intervjuer utförda med sex aktörerfrån olika företag. Genom intervjustudien undersöks hur dessa tekniker i kombination medBIM kan förbättra informationshanteringen inom förvaltningsskedet.Resultatet visar att användningen av BIM inom förvaltningen är låg i dagsläget. Detta då detfinns en ovilja samt brist på kunskap angående ämnet. Resultatet visar även att det finns storpotential till förbättring med implementering av BIM och digitalisering inom förvaltningen.Med BIM och digitalisering får informationen potential till högre kvalité samt bättre struktur,dessutom tillgängliggörs flera möjligheter av automatisering inom förvaltningen.Behovet av uppdaterad samt strukturerad byggnadsinformation inom förvaltningen ökarständigt. BIM är grunden för digitaliseringen inom förvaltning. Desto bättre kännedomförvaltare har om sina utrymmen och byggnadsinformation, desto mer digitala teknikerkommer kunna tillämpas inom förvaltningen. På detta vis möjliggörs potentialen tillutveckling inom förvaltning. / Digitization of building information is an important tool for achieving more efficientinformation management within facility management. Lack of communication in theconstruction- and facility management process can cost up to 60 billion (SEK) annually. BIMis an abbreviation for Building Information Modeling and implementation of the technology inthe facility management means reduced information losses, which provides savings in timeand resources. The technology is mostly used in the design- and construction phase, afterwhich the use of BIM models in the facility management phase decreases.The purpose of the report is to find out how facility management organizations currently useBIM and digitization in facility management, and also examine potential areas ofimprovement. The report is limited to five digitization techniques: Digital Twin, Laserscanning (Scan-to-BIM), Common Data Environment (CDE), Augmented Reality (AR) andInternet of Things (IoT). The report is based on literature studies and qualitative interviewsconducted with six respondents from different companies. The interview study examines howthese techniques in combination with BIM can improve information management within thefacility management phase.The result show that the usage of BIM in facility management is low as of today. This is due toreluctance and a lack of knowledge about the subject. The result also reveals that there is a lotof room for improvement in facility management with the implementation of BIM anddigitalization. With BIM and digitization, information has the potential for increased qualityand better structure, as well as various possibilities for automation options within the facilitymanagement.The need for advanced and well-structured building information within facility management isconstantly increasing. BIM is the foundation for digitization in facility management. Thebetter the managers' knowledge of their areas and building information, the more digitaltechnologies can be used in facility management. In this way, the possibility for facilitymanagement development is thus made possible.

Purpose: This thesis aims to describe how to design and implement an IoT-Based digital twin framework for environmental monitoring in the indoor environment.  To fulfill the purpose of the study, the following research question is answered. How to create a digital twin solution utilizing AWS to establish interaction and convergence between the physical environment in a classroom and the virtual environment?  Method: As a research method, the research has conducted design science research (DSR). DSR is a new method, and it is an effective tool for enhancing engineering education research methods.  Results: The study describes in detail the steps required to create the framework. The framework enabled interaction and convergence between the physical and virtual environments in a particular location.  Implications: The research contributes to broadening the knowledge on using the Internet of things (IoT), digital twin (DT), and Amazon web services (AWS). The study provides future research with reference data and a framework to build upon.  Research Limitation: Due to time constraints, the study's scope and limitations are limited to the technologies that the participating company, Knowit, provides. Knowit AB is a Swedish IT consulting company that supports companies and organizations with services in digital transformation and system development. The study aims to create an AWS-based IoT framework, not improve the digital twin concept. The framework was implemented at Jönköping University. This work is also limited to temperature and light intensity as environmental parameters.

Digital twins (DTs) are digital copies of a physical system that incorporates the system environment, interactions, etc. to mirror the system accurately in real time. As effective decision support systems (DSS) in complex multivariate situations, DTs could be the next step in the digitalization of water management. This study is done in cooperation with the Open Waters project group at the Swedish environmental research institute (IVL). The aim of the project group is to investigate the possibility to realize DTs with the use of open data (OD), and shared design (SD), in Swedish water management while also promoting ecosystems for innovation in virtual environments. This study will aid the project group by bridging the gap between project stakeholders and water managers. A DSS developed by IVL for automatic dosage of coagulants in water treatment which is based on the same industry 4.0 technology as DTs will be evaluated as a possible starting point for DTs, OD, and SD. In depth interviews were held with representatives from water management, and experts in DTs, OD, and SD. This was to identify key opportunities and threats, and to understand water managers perception and opinion of the project. This is complimented by a brief review of Swedish water management, and the international state of DTs. There were 4 main opportunities and threats. Challenges and goals are very similar between different WTPs    Water managers are already collaborating to reach common goals    WTPs are unique in terms of treatment steps and composition/properties of raw water WTPs are objects of national security which raises questions regarding safety when digitalization is discussed. / Digitala tvillingar (DT) är digitala kopior av fysiska system som inkluderar systemets miljö, interaktioner, etc. för att noggrant spegla systemet i realtid. Som effektiva beslutsunderlag i komplexa, multivariabla situationer har DT fått uppmärksamhet inom vattensektorn och kan vara nästa steg i industrins digitalisering. Denna studie utförs i samarbete med svenska miljöinstitutets (IVLs) projektgrupp Open Waters. Syftet är att utforska möjligheten att förverkliga DT med hjälp av öppna data (OD) och delad design (SD) i den svenska vattensektorn, samt att främja innovationsekosystem i virtuella miljöer. Målet med denna studie är att överbygga klyftan mellan projektgruppen och dess målgrupp. Till hjälp kommer den IVL utvecklade DOS-modellen för automatisk dosering av fällningskemikalier för vattenrening. Denna är baserad på samma industri 4.0 teknologi som DT och ses som en startpunkt för DT, OD, och SD. Djupintervjuer hölls med representanter inom vattensektorn, såväl som experter inom DT, OD, och SD. Målet med detta var att identifiera centrala möjligheter och hot för projektet, samt för att förstå vattensektorns bild och åsikt av DT. Detta kompletteras med en övergripande genomgång av den svenska vattensektorn, och DT. 4 huvudsakliga möjligheter och hot identifierades.    Utmaningar och mål är väldigt lika mellan olika vattenverk    Det sker redan samarbeten i vattensektorn när gemensamma mål identifieras    Vattenverk är unika i förhållande till reningssteg och råvatten Vattenverk är skyddsobjekt vilket höjer frågor gällande informationssäkerhet när digitalisering diskuteras.

Yes / Underpinned by a contemporary view of automotive systems as cyber-physical systems, characterised by progressively open architectures increasingly defined by their interaction with the users and the smart environment, this paper provides a critical and up-to-date review of automotive Integrated Vehicle Health Management (IVHM) systems. The paper discusses the challenges with prognostics and intelligent health management of automotive systems, and proposes a high-level framework, referred to as the Automotive Healthcare Analytic Factory, to systematically collect and process heterogeneous data from across the product lifecycle, towards actionable insight for personalised healthcare of systems. / Jaguar Land Rover funded research “Intelligent Personalised Powertrain Healthcare” 2016-2019

Das Dokument ist ein Corrigendum zu dem veröffentlichten Paper ”Data-Driven Digital Twins in Surgery utilizing Augmented Reality and Machine Learning”. Es enthält Korrekturen zu den fehlerhaften Abschnitten des Originalpapers. / This document is a corrigendum for the published paper 'Data-Driven Digital Twins in Surgery utilizing Augmented Reality and Machine Learning'. It contains corrections for faulty sections of the original paper.

Enhancing operational efficiency and competitiveness in modern manufacturing environment requires the incorporation of Industry 4.0 technology. The Digital Twin is one of its enablers, and it is a transformative tool that can be used to optimize systems, processes, and real assets by using virtual models synchronized with real-time data. However, it can be difficult to fully utilize the potential benefits of the massive volumes of data companies generate. By tailoring Digital Twins to the unique data requirements of various user profiles inside companies, this study seeks to overcome this difficulty and enable efficient data access and well-informed decision-making. This study, which was carried out at Robert Bosch España Madrid, aimed to comprehend the unique data requirements of several departments, such as Engineering, Maintenance, and Production. To learn more about department-specific data needs, questionnaires and interviews were used as part of a qualitative research project. The creation of a customized Digital Twin visualizer prototype for the USS6 shopfloor was influenced by these findings. The research findings indicated some differences in the data needs of departments, highlighting the significance of preserving unique profiles in the Digital Twin Visualizer while encouraging cooperation and synergy between departments. Production requires real-time key performance indicator (KPI) monitoring, including cycle time and other production KPIs. The Maintenance department needs to track equipment maintenance events, Mean Time to Repair (MTTR), and Mean Time Between Failures (MTBF). Engineering requires data more related to machines values, status and performance. Most importantly, these findings have significant implications outside of the sensor manufacturing industry; they offer insightful knowledge that is applicable to many different industries. Organizations across diverse industries can enhance their operational performance and decision-making capacities by customizing best practices to suit their unique settings through the application of broader insights gained from these findings. This knowledge-sharing across industries is essential to pushing Industry 4.0 adoption and promoting organizational performance in the digital age. In conclusion, this study enhances knowledge on customized Digital Twin implementations and emphasizes how data-driven insights and well-informed decision-making can be leveraged to create operational excellence across industries. / För att öka den operativa effektiviteten och konkurrenskraften i moderna tillverkningsmiljöer krävs att Industri 4.0-tekniken införlivas. Den Digital Twin (digital tvilling) är ett av verktygen för detta, och det är ett transformativt verktyg som kan användas för att optimera system, processer och egendomar genom att använda virtuella modeller som synkroniseras med realtidsdata. Det kan dock vara svårt att fullt ut utnyttja de potentiella fördelarna med den enorma datavolym som företag genererar. Genom att skräddarsy Digital Twins efter de unika databehov som olika användarprofiler inom företag har, försöker denna studie övervinna denna svårighet och tillhåta effektiv datatillgång och välinformerat beslutsfattande. Målet med den här studien, som genomfördes på Robert Bosch España Madrid, var att förstå de unika databehov på, till exempel, Tekniksavdelningen, Underhållsavdelningen och Tillverksningsavdelningen. För att få veta mer om avdelningsspecifika databehov användes enkäten och intervjuer som delar av ett kvalitativt forskningsprojekt. Dessa resultat påverkade skapandet av en skräddarsydd prototyp av Digital Twin-visualiseraren för USS6:s verkstadsgolv. Forskningsresultaten visade skillnader i avdelningarnas databehov, vilket belyser vikten av att bevara unika profiler i Digital Twin Visualizer och samtidigt som uppmana avdelningarna att samarbeta i synergi mellan avdelningarna. Tillverkningsavdelningen behöver övervakning av KPI:er (Key Performance Indicators, nyckeltal) i realtid, inklusive genomslopptid och andra tillverknings-KPI:er. Underhållsavdelningen behöver overväkning av underhållshändelser för utrustningen, MTTR (eng. Mean Time To Repair, genomsnittlig tid för reparation) och MTBF (eng. Mean Time Between Failures, medeltid mellan fel). Teknikavdelningen behöver data som är relaterade till maskinernas värden, status och prestanda. Dessa resultat har betydande konsekvenser utanför sensortillverkningsindustrin; de erbjuder insiktsfull kunskap som är tillämplig på många olika branscher. Organisationer i olika branscher kan förbättra sina operativa resultat och sin beslutstagande förmåga genom att anpassa bästa praxis till sina unika miljöer med hjälp av de bredare insikter som dessa resultat ger. Detta kunskapsutbyte mellan branscher är avgörande för att driva på införandet av Industri 4.0 och främja organisationers prestanda i den digitala tidsåldern. Till sist ökar denna studie kunskapen om skräddarsydda implementeringar av Digital Twin och betonar hur datadrivna insikter och välinformerat beslutsfattande kan utnyttjas för att skapa operativ excellens i olika branscher.

<p dir="ltr">Since the 1990s, the use of commercial off-the-shelf (COTS) microelectronics in extreme applications – such as military, aerospace, and space missions – has grown significantly. This shift was initially driven by cost savings and rapid technological advancements, a trend that accelerated in the 2000s due to increasing demand for electronics in harsh environments. Over the past decade, industries such as automotive (e.g., autonomous vehicles) and space (e.g., low-earth orbit/LEO satellite constellations) have also adopted COTS electronics. However, reliability concerns persist, especially in complex chip-package-board interactions under extreme conditions. Operating environments, which include high radiation, temperature fluctuations, and moisture, present significant challenges. New failure modes have emerged, such as increased leakage current, mass loss from volatile components, and corrosion.</p><p dir="ltr">This thesis offers a system-level, physics-based approach to reliability modeling. It examines the combined impact of heat, moisture, charge, and radiation transport (e.g., high energy protons) in integrated circuits (ICs), packaging, and boards. We provide a detailed analysis of ion transport and charge injection in a system involving epoxy polymers and metal contacts (typical of packaging) under extreme dry and wet conditions. Furthermore, this thesis explores the reliability of plastic packages in radiation-intense and space environments. A generalized model for predicting corrosion failures in self-heated ICs is developed, considering global environmental variations such as temperature and humidity. The work also proposes real-time age monitoring of COTS components for critical high-security applications. In summary, this thesis introduces innovative reliability strategies for modern microelectronic systems, providing a comprehensive general framework to predict failures in harsh environments.</p>

<p dir="ltr">The transportation sector accounts for the most greenhouse gas emissions among all economic sectors. Thus, making our transportation systems sustainable is crucial for achieving the national 2050 net-zero emission goal. This thesis aims to explore the application of cutting-edge technologies for advancing sustainable transportation. A framework that analyzes technologies and their potential applications across different transportation modes and scales is proposed and demonstrated through two case studies.</p><p dir="ltr">The first case study focuses on developing a digital twin-based cooperative driving system for Connected and Automated Vehicles (CAVs) at roundabouts. An experiment conducted in a digital twin simulation environment shows that the cooperative driving system reduces emissions and energy consumption significantly while enhancing safety and maintaining efficiency.</p><p dir="ltr">The second case study proposed a Multi-Layer Perceptron (MLP)-based prediction structure to iteratively predict future flight demand with historical data and future population and personal income data. Compared with Terminal Area Forecasting (TAF) projection data, the difference in the year 2050 is only around 8%. Ultimately, the applications of future aviation fuel demand estimation and future Sustainable Aviation Fuel (SAF) distribution strategy exploration are showcased, leveraging the prediction result of the flight demand in 2050.</p><p dir="ltr">Through the two case studies, the thesis demonstrates the effectiveness of the proposed framework and reveals the significant potential of cutting-edge technologies, such as digital twin, CAVs, and SAF, in achieving sustainability in the transportation sector. These findings provide valuable insights for policymakers, industry stakeholders, and researchers to promote innovation and application of sustainable transportation technologies and ultimately achieve the net-zero emission goal.</p>

Beim Entwurf von Bauwerken herrschen nach wie vor große Modellunsicherheiten aufgrund von Unterbemessungen. Trotz der Anwendung hoher Sicherheitsfaktoren wird die Erfüllung der Sicherheitsanforderungen an Bauwerke wegen steigender Sicherheitsbedürfnisse der Gesellschaft und daraus resultierender Vorschriften immer aufwändiger. Eine Reduktion der Sicherheitsfaktoren und damit materielle und zeitliche Einsparungen bei Bauwerken sowie Konstruktions- und Überwachungsprozessen erfordert neue Methoden für eine zuverlässigere Vorhersage des Bauwerksverhaltens. Das seit Langem bekannte Verfahren der Systemidentifikation durch Parameterstudien ist hierbei aufgrund fehlender Werkzeugunterstützung und daraus resultierendem hohen manuellen Aufwand bisher nicht geeignet, um ein hinreichend genaues Ergebnis zur Reduktion der Sicherheitsfaktoren bei gleichbleibendem nachweisbaren Sicherheitsniveau zu liefern. Die hier entwickelte Automatisierung des Prozesses der neuartigen simulationsbasierten Systemidentifikation ermöglicht die Durchführung von Parameterstudien mit einer ausreichend großen Anzahl von Modellvarianten, um realitätsnahe Systeme für hinreichend genaue Verhaltensvorhersagen bereitzustellen. Für die simulationsbasierte Systemidentifikation wird ein neues generisches Software-gestütztes Prozessmodell konzipiert, das an wechselnde Anforderungen adaptiert und in komplexe Optimierungsverfahren integriert werden kann. Die Simulations- und Hilfsprozesse sind in Building Information Modeling (BIM) eingebettet, wobei mit Hilfe der Multimodellmethode ein gemeinsamer Datenraum für einen komplexen Digital Twin (DT) geschaffen wird. Als Basisarchitekturkonzept für die Umsetzung des entwickelten Prozessmodells im Rahmen eines DT dient das integrated Virtual Engineering Laboratory (iVEL). Dieses definiert Merkmale sowie Anforderungen für die konkrete Umsetzung eines integrierten DT in einer Software-Plattform. Zur Maximierung der Adaptierbarkeit bei der Erstellung bzw. Anpassung iVEL-basierter DT an unterschiedliche Aufgabenstellungen wird das BIMgrid-Framework entwickelt und in Java formalisiert. Dieses kapselt elementare Funktionen in Services, die anwendungsfallspezifisch zur Lösung komplexer Aufgaben kombiniert und durch Workflows gesteuert werden. Im Mittelpunkt stehen dabei die Erforschung einer grundlegenden Prozessinfrastruktur zur automatisierten Durchführung simulationsbasierter Systemidentifikationen, eine BIM-basierte Datenverwaltung auf der Grundlage von Multimodellen sowie die Anwendung moderner Web-Prinzipien zur Unterstützung kollaborativer Projekt-Teams. Eine Referenzimplementierung des Frameworks demonstriert die Umsetzbarkeit des Konzeptes und dient als Ausgangspunkt zur Implementierung eigener iVEL-basierter DT.:Vorwort iii Kurzfassung iv Abstract v 1 Einleitung 1 1.1 Motivation und Grundlagen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 1.2 Zielsetzung und Forschungshypothesen . . . . . . . . . . . . . . . 4 1.3 Lösungsansatz . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 1.4 Abgrenzung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 1.5 Aufbau der Arbeit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 2 Stand der Forschung 10 2.1 BIM Plattformen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 2.2 Microservice-basierte Systemarchitektur . . . . . . . . . . . . . . . 14 2.3 Modellierung und Automatisierung komplexer Prozesse . . . . . . . 16 2.4 Digital Twins im Bauingenieurwesen und Maschinenbau . . . . . . 21 2.5 Multimodellbasierte Datenverwaltung . . . . . . . . . . . . . . . . 23 2.6 Methoden zur Systemidentifikation . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24 2.7 Das Virtuelle Energielabor . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27 2.8 Zusammenfassung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29 3 Generischer Prozess für simulationsbasierte Systemidentifikationen 32 3.1 Simulationsbasierte Systemidentifikationen im Bauwesen . . . . . . 32 3.2 Variantendefinition und Variantengenerierung . . . . . . . . . . . . 34 3.2.1 Reduktion der Modellkandidaten durch Sensitivitätsanalyse . 36 3.2.2 Strategien zur Variantengenerierung . . . . . . . . . . . . . 37 3.3 Anforderungen an das IT-gestützte Prozessmodell . . . . . . . . . . 38 3.4 Zusammenfassung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40 4 Adaptierbares Prozessmodell für IT-gestützte Simulationsaufgaben 42 4.1 Logische und technische Abstraktionsstufen von Prozessen . . . . . 42 4.2 Ein generisches Prozessmodell für simulationsbasierte Systemidentifikationen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43 4.3 Bewertung des Prozessmodells hinsichtlich der gestellten Anforderungen 46 4.4 Zusammenfassung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48 5 BIM-basierte Verwaltung von Digitalen Zwillingen mit Multimodellen 50vii 5.1 Evolution integrierter Digitaler Zwillinge im Gebäudelebenszyklus . 50 5.2 Anwendungsbeispiel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52 5.3 Zusammenfassung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55 6 Ein generisches IT-Framework für Digitale Zwillinge auf Basis virtueller Labore 57 6.1 Das Virtuelle Labor zur Simulation von Ingenieursystemen . . . . . 58 6.1.1 GeoTech Control-Plattform zur Sicherheitsüberwachung des Bauprozesses . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59 6.1.2 Virtuelles Energielabor zur Optimierung der Energiebilanz von Gebäuden . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60 6.1.3 Gegenüberstellung der Referenzimplementierungen eines Virtuellen Labors . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60 6.1.4 Das Konzept des integrierten Virtuellen Ingenieurlabors . . . 62 6.2 Das BIMgrid Framework . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64 6.2.1 Funktionalität des BIMgrid Frameworks . . . . . . . . . . . 64 6.2.2 Architektur des BIMgrid Frameworks . . . . . . . . . . . . 65 6.2.3 Orchestration Service . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66 6.2.4 Workflow Engine Service . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69 6.2.5 Business Core Service . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73 6.2.6 Multimodel Engine Service . . . . . . . . . . . . . . . . . . 74 6.3 Schichtenmodell für die Verwaltung von Digitalen Zwillingen . . . 75 6.4 Zusammenfassung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77 7 Detaillierung und Implementierung eines integrierten Digitalen Zwillings auf Basis des BIMgrid Frameworks 80 7.1 Vorbereitende strategische Schritte zur Instanziierung des Frameworks 81 7.2 Referenzimplementierung des Frameworks . . . . . . . . . . . . . . 82 7.2.1 Eingesetzte Technologien und Frameworks . . . . . . . . . 83 7.2.2 REST-basierte Kommunikation . . . . . . . . . . . . . . . . 88 7.2.3 Ressourcenverwaltung und Skalierbarkeit . . . . . . . . . . 89 7.2.4 Workflow Engine Service . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91 7.2.4.1 Konfiguration anwendungsspezifischer Workflows 91 7.2.5 Business Core Service . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 94 7.2.6 Multimodel Engine Service . . . . . . . . . . . . . . . . . . 96 7.2.7 Frontend des Digitalen Zwillings . . . . . . . . . . . . . . . 97 7.2.8 Service-Orchestrierung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 99 7.3 Zusammenfassung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 101 8 Evaluation des BIMgrid Frameworks anhand zweier Implementierungen unterschiedlicher funktionaler Anwendungen 103 8.1 Ein Digitaler Zwilling für Optimierungen in der Bauphase . . . . . 104 8.1.1 GeoProduction Workflow . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 104 8.1.2 GeoProduction Digitaler Zwilling auf Basis des BIMgrid Frameworks . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 106 8.1.3 Multimodellbasierte Datenverwaltung des Digital Twin . . . 111 8.1.3.1 Fazit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 113 8.2 Ein virtuelles Labor zur Brückenüberwachung . . . . . . . . . . . . 114viii 8.2.1 cyberBridge Workflow . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 114 8.2.2 cyberBridge Digitaler Zwilling auf Basis des BIMgrid Frameworks . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 116 8.2.3 Multimodell des Digital Twin . . . . . . . . . . . . . . . . . 121 8.2.4 Fazit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 125 8.3 Zusammenfassung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 125 9 Diskussion und Ausblick 126 9.1 Zusammenfassung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 126 9.2 Diskussion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 129 9.3 Ausblick . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 133 9.3.1 Einsatz Künstliche Intelligenz (KI)-basierter Methoden zur Steigerung der Automatisierung . . . . . . . . . . . . . . . 133 9.3.2 Automatisierung der Link-Erzeugung in multimodellbasierten Digital Twins . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 134 9.3.3 Weiterentwicklung des iVEL-Konzeptes zur automatisierten Steuerung von Abläufen und Geräten . . . . . . . . . . . . 135 9.3.4 Berücksichtigung juristischer Aspekte bei kollaborativen Nutzung verteilter Daten . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 135 A Implementierung eines integrierten Digitalen Zwillings auf Basis des BIMgrid Frameworks 137 Literaturverzeichnis 141 Eigene Publikationen 150 / When designing buildings, there are still major model uncertainties because of undersizing. Despite the application of high safety factors, meeting security requirements for buildings is becoming more and more difficult due to the increasing security needs of society and the resulting regulations. A reduction in safety factors and therefore material and time savings in buildings, as well as construction and monitoring processes requires new methods for more reliable prediction of structural behavior. The method of system identification through parameter studies, which has been known for a long time, was not suitable for a sufficiently accurate result due to the lack of tool support and the resulting high manual effort to reduce the safety factors while maintaining the same verifiable safety level. Automating the process of the novel simulation-based system identification enables parametric studies to be performed with a large enough number of model variants to provide realistic systems for sufficiently accurate behavioral predictions. A softwaresupported process model is created for the simulation-based system identification, which can be adapted to changing requirements and integrated into complex optimization processes. The simulation and auxiliary processes are embedded in BIM, whereby a common data space for a complex DT is created with the help of the multimodel method. The iVEL serves as a basic architectural concept for the implementation of the developed process model as part of a DT. It defines features and requirements for the concrete implementation of an integrated DT in a software platform. In order to maximize adaptability when creating or adapting iVEL-based DT to different application scenarios, the BIMgrid framework is developed and formalized in Java. Elementary functions are encapsulated in services, which are combined in a specific application to solve complex tasks and which are controlled by workflows. The focus is on researching a basic process infrastructure for the automated execution of simulationbased system identifications, BIM-based data management based on multimodels and the application of modern web principles to support collaborative project teams. A reference implementation of the framework demonstrates the feasibility of the concept and serves as a starting point for implementing your own iVEL-based DT.:Vorwort iii Kurzfassung iv Abstract v 1 Einleitung 1 1.1 Motivation und Grundlagen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 1.2 Zielsetzung und Forschungshypothesen . . . . . . . . . . . . . . . 4 1.3 Lösungsansatz . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 1.4 Abgrenzung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 1.5 Aufbau der Arbeit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 2 Stand der Forschung 10 2.1 BIM Plattformen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 2.2 Microservice-basierte Systemarchitektur . . . . . . . . . . . . . . . 14 2.3 Modellierung und Automatisierung komplexer Prozesse . . . . . . . 16 2.4 Digital Twins im Bauingenieurwesen und Maschinenbau . . . . . . 21 2.5 Multimodellbasierte Datenverwaltung . . . . . . . . . . . . . . . . 23 2.6 Methoden zur Systemidentifikation . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24 2.7 Das Virtuelle Energielabor . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27 2.8 Zusammenfassung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29 3 Generischer Prozess für simulationsbasierte Systemidentifikationen 32 3.1 Simulationsbasierte Systemidentifikationen im Bauwesen . . . . . . 32 3.2 Variantendefinition und Variantengenerierung . . . . . . . . . . . . 34 3.2.1 Reduktion der Modellkandidaten durch Sensitivitätsanalyse . 36 3.2.2 Strategien zur Variantengenerierung . . . . . . . . . . . . . 37 3.3 Anforderungen an das IT-gestützte Prozessmodell . . . . . . . . . . 38 3.4 Zusammenfassung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40 4 Adaptierbares Prozessmodell für IT-gestützte Simulationsaufgaben 42 4.1 Logische und technische Abstraktionsstufen von Prozessen . . . . . 42 4.2 Ein generisches Prozessmodell für simulationsbasierte Systemidentifikationen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43 4.3 Bewertung des Prozessmodells hinsichtlich der gestellten Anforderungen 46 4.4 Zusammenfassung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48 5 BIM-basierte Verwaltung von Digitalen Zwillingen mit Multimodellen 50vii 5.1 Evolution integrierter Digitaler Zwillinge im Gebäudelebenszyklus . 50 5.2 Anwendungsbeispiel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52 5.3 Zusammenfassung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55 6 Ein generisches IT-Framework für Digitale Zwillinge auf Basis virtueller Labore 57 6.1 Das Virtuelle Labor zur Simulation von Ingenieursystemen . . . . . 58 6.1.1 GeoTech Control-Plattform zur Sicherheitsüberwachung des Bauprozesses . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59 6.1.2 Virtuelles Energielabor zur Optimierung der Energiebilanz von Gebäuden . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60 6.1.3 Gegenüberstellung der Referenzimplementierungen eines Virtuellen Labors . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60 6.1.4 Das Konzept des integrierten Virtuellen Ingenieurlabors . . . 62 6.2 Das BIMgrid Framework . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64 6.2.1 Funktionalität des BIMgrid Frameworks . . . . . . . . . . . 64 6.2.2 Architektur des BIMgrid Frameworks . . . . . . . . . . . . 65 6.2.3 Orchestration Service . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66 6.2.4 Workflow Engine Service . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69 6.2.5 Business Core Service . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73 6.2.6 Multimodel Engine Service . . . . . . . . . . . . . . . . . . 74 6.3 Schichtenmodell für die Verwaltung von Digitalen Zwillingen . . . 75 6.4 Zusammenfassung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77 7 Detaillierung und Implementierung eines integrierten Digitalen Zwillings auf Basis des BIMgrid Frameworks 80 7.1 Vorbereitende strategische Schritte zur Instanziierung des Frameworks 81 7.2 Referenzimplementierung des Frameworks . . . . . . . . . . . . . . 82 7.2.1 Eingesetzte Technologien und Frameworks . . . . . . . . . 83 7.2.2 REST-basierte Kommunikation . . . . . . . . . . . . . . . . 88 7.2.3 Ressourcenverwaltung und Skalierbarkeit . . . . . . . . . . 89 7.2.4 Workflow Engine Service . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91 7.2.4.1 Konfiguration anwendungsspezifischer Workflows 91 7.2.5 Business Core Service . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 94 7.2.6 Multimodel Engine Service . . . . . . . . . . . . . . . . . . 96 7.2.7 Frontend des Digitalen Zwillings . . . . . . . . . . . . . . . 97 7.2.8 Service-Orchestrierung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 99 7.3 Zusammenfassung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 101 8 Evaluation des BIMgrid Frameworks anhand zweier Implementierungen unterschiedlicher funktionaler Anwendungen 103 8.1 Ein Digitaler Zwilling für Optimierungen in der Bauphase . . . . . 104 8.1.1 GeoProduction Workflow . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 104 8.1.2 GeoProduction Digitaler Zwilling auf Basis des BIMgrid Frameworks . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 106 8.1.3 Multimodellbasierte Datenverwaltung des Digital Twin . . . 111 8.1.3.1 Fazit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 113 8.2 Ein virtuelles Labor zur Brückenüberwachung . . . . . . . . . . . . 114viii 8.2.1 cyberBridge Workflow . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 114 8.2.2 cyberBridge Digitaler Zwilling auf Basis des BIMgrid Frameworks . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 116 8.2.3 Multimodell des Digital Twin . . . . . . . . . . . . . . . . . 121 8.2.4 Fazit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 125 8.3 Zusammenfassung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 125 9 Diskussion und Ausblick 126 9.1 Zusammenfassung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 126 9.2 Diskussion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 129 9.3 Ausblick . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 133 9.3.1 Einsatz Künstliche Intelligenz (KI)-basierter Methoden zur Steigerung der Automatisierung . . . . . . . . . . . . . . . 133 9.3.2 Automatisierung der Link-Erzeugung in multimodellbasierten Digital Twins . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 134 9.3.3 Weiterentwicklung des iVEL-Konzeptes zur automatisierten Steuerung von Abläufen und Geräten . . . . . . . . . . . . 135 9.3.4 Berücksichtigung juristischer Aspekte bei kollaborativen Nutzung verteilter Daten . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 135 A Implementierung eines integrierten Digitalen Zwillings auf Basis des BIMgrid Frameworks 137 Literaturverzeichnis 141 Eigene Publikationen 150

For manufacturers of complex interdisciplinary system solutions, the Digital Thread is an essential element that serves as the backbone of technical and organizational data flows. This study proposes a graph-based Digital Thread that integrates a Digital Model and a derived Digital Twin in a native graph database in a polyglot architecture. The approach includes dynamic processes such as advanced interdisciplinary change management and additional data from different lifecycle phases, using objects and relations described by attributes to minimize redundancy while enabling view creation and filtering. Companies often have discipline-oriented IT landscapes that create data silos and prevent contextbased integration of data and process models. The Digital Thread as a backbone represents an approach to overcome these silos as a system lifecycle-spanning system.