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.

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

Die Verbindung von Robotern mit Virtual Reality (VR) zur Echtzeitvisualisierung stellt eine erhebliche Programmierherausforderung dar. Dieser Vortrag zeigt einen vereinfachten Ansatz unter Verwendung des Robot Operating System (ROS), einer Open-Source-Plattform, die diese Aufgabe erleichtert. Durch den Einsatz von ROS kann der Programmieraufwand deutlich reduzieren werden, indem vorhandene Pakete für eine nahtlose Integration von Robotern und VR genutzt werden. In dieser Präsentation wird schrittweise erläutert, wie diese Verbindung realisiert wird, was neue Möglichkeiten in der Visualisierung und Steuerung von Robotern mit minimalem Programmieraufwand erschließt. Diese Methode ebnet den Weg für innovative Anwendungen in Robotik und VR und bietet praktische Einblicke für Entwickler und Forscher. / Connecting robots with Virtual Reality (VR) for real-time visualization poses a significant programming challenge. This presentation demonstrates a simplified approach using the Robot Operating System (ROS), an open-source platform that facilitates this task. By utilizing ROS, the programming effoit can be significantly reduced by leveraging existing packages for seamless robot-VR integration. This presentation will explain step-by-step how this connection can be realized, opening new possibilities in visualization and control of robots with minimal programming effort. This method paves the way for innovative applications in robotics and VR, providing practical insights for developers and researchers.

Background. In today’s fast-paced business world, there is a notable shift from product-centric to solution-centric approaches driven by discussions around sustainability. This shift underscores the increasing demand for Product-Service systems as companies strive to adapt to evolving customer needs. Digital Twin-based approaches have emerged as a potential tool in this landscape, providing new methods for gathering customer insights. The construction industry is a crucial sector vital to economic growth, accounting for approximately 10 percent of the gross domestic product of many countries. However, it faces several challenges, including low productivity, unpredictability, and slow innovation. Objectives. The aim of this thesis is to propose a system that improves through-life support in heavy construction equipment. Additionally, the potential benefit of utilizing a Digital Twin for the development of Product-Service Systems will be suggested based on the developed system. Methods. In this thesis, the design approach was chosen to be Design Thinking to provide a structured framework that fits the uncertain and iterative process that the project demands. Furthermore, the tools and methods from Design Thinking were utilized to ensure the final solution was developed with creative support and constant concept feedback to address the user’s needs. Results. This thesis results in three potential areas of improvement in the through-life support of construction equipment, concepts that could address these, and the problem that is stopping their realization. Furthermore, a proposed solution to this problem has been developed that could enable the implementation of Digital Twins in construction equipment. Conclusions. This thesis finds that data collection issues prevent the implementation of Digital Twins in construction equipment. It also presents several potential strengths and weaknesses of Digital Twins in Product-Service System development.Additionally, it presents some future directions in Digital Twins and Product-Service Systems that need further work. / Bakgrund. I dagens snabba och skiftande affärsvärld sker en märkbar flytt från produktcentrerade till lösning-centrerade tillvägagångssätt, drivna av diskussioner kring hållbarhet. Denna förändring framhäver den ökande efterfrågan på Produkt-Tjänstesystem för företag som strävar efter att anpassa sig till det ändrande kundbehovet. Digital Tvilling-baserade tillvägagångssätt har framträtt som ett potentiellt verktyg i detta sammanhang, och erbjuder nya metoder för att samla kunskap om kunderna. Byggindustrin är en avgörande sektor för ekonomisk tillväxt och står för cirka 10 procent av många länders bruttonationalprodukt. Dock står den inför flera utmaningar som låg produktivitet, oförutsägbarhet och långsam innovation. Syfte. Syftet med detta examensarbete är att föreslå ett system som förbättrar service genom hela livscykeln för anläggningsmaskiner. Dessutom kommer de potentiella fördelarna med att använda en Digital Tvilling för utvecklingen av Produkt- Tjänstesystem att föreslås baserat på det utvecklade systemet. Metod. I detta arbete valdes designmetoden Design Thinkin för att tillhandahålla en strukturerad ram som passar den osäkra och iterativa processen som projektet kräver. Dessutom användes verktyg och metoder från Design Thinking för att säkerställa att den slutliga lösningen utvecklades med kreativt stöd och konstant konceptfeedback för att vara riktat mot användarens behov. Resultat. Examensarbetet resulterar i tre potentiella förbättringsområden inom service genom hela livscykeln för anläggningsmaskiner, koncept som kan adressera dessa och det problem som hindrar deras förverkligande. Dessutom har en föreslagen lösning på detta problem utvecklats som kan möjliggöra implementeringen av Digitala Tvillingar i anläggningsmaskiner. Slutsatser. Arbetet konstaterar att problem med datainsamling förhindrar implementeringen av Digitala Tvillingar i anläggningsmaskiner. Det presenterar också flera potentiella styrkor och svagheter hos Digitala Tvillingar i utvecklingen av Produkt-Tjänstesystem. Dessutom presenteras några områden inom Digitala Tvillingar och Produkt-Tjänstesystem som behöver ytterligare arbete.

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.

Die Nutzung von Augmented Reality (AR) stellt eine Vielzahl von Lösungsansätzen für Herausforderungen unterschiedlicher Bereiche, z.B. der Industrie, Medizin, Unterhaltungsmedien und Bildung, zur Verfügung. Speziell werden hier die Möglichkeiten von AR in der Fertigungsindustrie, genauer bei der Abnahme elektrischer Antriebe der Siemens AG, betrachtet. Dabei werden unter anderem messbare Größen wie Drehmoment, Ankerstrom, -spannung, Drehzahl, Schwingungen, Fertigungstoleranzen etc. gemessen, aber auch nicht quantifizierbare Größen wie Sichtprüfungen von Schweißnähten und Lackierung in Betracht gezogen. Angestrebt wird eine Methode, welche es zukünftig ermöglicht, die Inbetriebnahme ortsunabhängig zu verfolgen und Inspektionen aus der Ferne durchzuführen. Die Herausforderung liegt dabei darin, eine zumindest gleichwertige, wenn nicht sogar verbesserte Erfahrung und Prüfergebnisvalidität für die Beteiligten gegenüber der vor Ort Abnahme zu erzeugen. Im Rahmen des Forschungsvorhabens wurde in interdisziplinärer Zusammenarbeit zwischen Ingenieur/-innen und Sozialwissenschaftler/-innen ein Demonstrator-Konzept für eine ortsunabhängige Maschinenabnahme entwickelt.

Virtualization of products means the representation of some of their properties by models. In a stronger digitalized world, these models will gain a much broader use than models had in engineering so far. Even for one modelling aspect different models of the same product will be used, depending on the specific need of the model user. That need may change in the course of product life, between first product concepts till over the different phases of development, to product use, maintenance, or even recycling. Since a digitalized world use of these diverse models will not be limited to experts model consistency will play a much stronger role. Model hierarchies will play a stronger role and can serve also as means for teaching product users a deeper understanding of product properties. A consistent model hierarchy leading from a simple to a more advanced property representation can support this learning process. In this paper perturbation methods are analyzed as a means for setting up model hierarchies in a consistent manner. This is studied by models for the behavior of a electrohydraulic drive, which consists of a variable speed motor, a pump, a double stroke cylinder and a counterbalance valve. Model hierarchy is achieved by model reduction in the sense of perturbation theory. The use of these different models for different questions in a system design context and their interrelations are exemplified.

Over the last few decades, the complexity and variety of automation systems have increased dramatically. Commissioning has grown more and more critical for the entire industry. Conventional commissioning is time-consuming and expensive. It's always been a challenge in manufacturing to put new designs into production or implement new technologies, control codes, or tactics. In Virtual Commissioning (VC), control programs of the physical system's Digital Twin (DT) can be validated in Software-in-the-Loop (SIL) before the actual commissioning. The emergence of new VC tools and methods has become a tremendous advantage, bringing the values of shorter duration, flexibility, and lower risks to the commissioning process. In this thesis, advanced process control was developed using the software Matlab and Simulink in conjunction with the engineering tools S7-PLCSIM Advanced and STEP 7 TIA Portal to conduct VC. A VC approach with four key steps is taken to evaluate the possibility of validating advanced process control. The steps are modeling DT of a rolling mill, model-based control design, simulation model development in Simulink, communication between the simulation model and the PLC program using S-7 TIA Portal, and PLCSIM Advanced. Also, a simulated Human-Machine Interface was designed to operate and visualize the process. VC of the rolling mill process was verified and validated by Model-in-the-Loop (MIL) and SIL simulation. The simulation gives satisfactory results as both MIL and SIL show identical outputs of the process.

Our society moves towards digitalization and the industry is not an exception. Siemenshas developed a wireless condition monitoring device called Simotics Connect in order tohelp them to move forward in the world of digitalization. The Simotics Connect has threeinbuilt sensors. One for temperature, one for vibrations and one for magnetic flux density,a product that is new in the market. This master thesis has investigated its usability forthird party motors, which has not been done.Four areas were investigated, the status in the current market, creating a motorgeometry estimation based on nameplate data, presenting a temperature model to calculatea motor’s cross section temperature and, finally, proposed a stator current model using themagnetic field measurement.Market research has shown that a space for the Simotics Connect to thrive in mostdefinitely exists.The motor geometry estimation, that is based on preliminary electromagnetic sizing,creates a digital twin for the motor that has sufficient accuracy as a tool when calculatinge.g. temperature calculations but lacks accuracy for more advanced and sensitivecalculations e.g for magnetic flux density measurement usability.The temperature model that is presented shows great accuracy when calculating thecross section temperature in the stator but the accuracy decreases for the cross sectiontemperature in the rotor.A stator current model is proposed using a proportional relationship between themagnetic flux density and stator current. The results indicates a linear relationship, thoughusing the digital twin to calculate the proportional constant were concluded to not beaccurate enough. / Sammhället rör sig idag mot digitalisering och industrin är ej ett undantag. Siemens harutvecklat en trådlös underhållsmätare kallad Simotics Connect för att hjälpa dem strävamot en värld inom digitalisering. Simotics Connect hat tre inbyggda sensorer. En för temperatur,en för vibrationer och en för magnetisk flödestäthet, vilket är nytt på marknaden.Detta masterprojekt har undersökt användningen av Simotics Connect för tredjepartsmotorer,vilket ej har gjorts tidigare.Fyra områden undersöktes, statusen på den nuvarande marknaden, en motorgeometriuppskattningmodellbaserad på namnskylsdata, en temperaturmodell för att beräknamotorns tvärsnittstemperatur och, slutligen, en statorströmmodell som använder sig avmagnetiska flödestäthetsmätningen.Marknadsundersökningen har visat att det finns ett utrymme för Simotics Connectatt blomstra inom på den nuvarande marknaden.Motorns geometriska uppskattning, som är baserad i preliminär elektromagnetiskgeometribestämning, skapar en digital tvilling av motorn som är tillräckligt noggrann föratt aggera som ett verktyg vid t.ex. temperatursberäkningar men saknar noggrannhet förmer avancerade och känsliga beräkningar, t ex för användbarhet inom magnetisk flödestäthetsberäkningar.Temperaturmodellen som presenteras visar stor noggrannhet vid beräkning av statornstvärsnittstemperatur, men noggrannheten minskar för rotorns tvärsnittstemperatur.En statorströmmodell föreslås med ett proportionellt förhållande mellan magnetflödesdensitetenoch statorströmmen. Resultaten indikerar ett linjärt förhållande, men användandetav den digitala tvillingen för att beräkna proportionell konstant konstateras attinte vara tillräckligt noggrann metod.

<p>A procedure for calibrating a discrete element (DE) computational soil model for various moisture contents using a conventional Asperity-Spring friction modeling technique is presented in this thesis. The procedure is based on the outcomes of two physical soil experiments:</p> <p>(1) Compression and (2) unconfined shear strength at various levels of normal stress and normal pre-stress. The Compression test is used to calibrate the DE soil plastic strain and elastic strain as a function of Compressive stress. To calibrate the DE inter-particle friction coefficient and adhesion stress as a function of soil plastic strain, the unconfined shear test is used. This thesis describes the experimental test devices and test procedures used to perform the physical terramechanical experiments. The calibration procedure for the DE soil model is demonstrated in this thesis using two types of soil: sand-silt (2NS Sand) and silt-clay(Fine Grain Soil) over 5 different moisture contents: 0%, 4%, 8%, 12%, and 16%. The DE based models response are then validated by comparing them to experimental pressure-sinkage results for circular disks and cones for those two types of soil over 5 different moisture contents. The Mean Absolute  Percentage Error (MAPE) during the compression calibration was 26.9% whereas during the unconfined shear calibration, the MAPE was calculated to be 11.38%. Hence, the overall MAPE was calculated to be 19.34% for the entire calibration phase.</p>