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LTTS

LTTS LTwin

Maschinenausfälle vorhersagen, bevor sie auftreten

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LTTS LTwin

LTwin ist die physikintegrierte Digital-Twin-Plattform von LTTS. Sie verbindet First-Principles-Engineering mit KI, um „lebendige“ Nachbildungen von Maschinen und Anlagen zu erstellen – dabei prognostiziert sie Verschleiß, erfasst, was mit Messgeräten nicht erfasst werden kann, und validiert Konstruktionen virtuell über den gesamten Lebenszyklus hinweg, von der Konstruktion über den Betrieb bis hin zur Wartung.

LTTS

Technische Kompetenz. In der Praxis bewährt.

~90 %

Genauigkeit der Fehlervorhersage

~75 %

weniger physikalische Prüfungen

91,4 %

Übereinstimmung zwischen Modell und physikalischen Messwerten

~1 Monat

Verkürzte Dauer der physikalischen Validierung

Die meisten digitalen Zwillinge versagen genau dann, wenn man sie am dringendsten braucht

Ein reiner Daten-Twin lernt aus der Vergangenheit. Doch gerade die Anlagen, über die man am wenigsten Erfahrungswerte hat, sind oft die wichtigsten – ein neues Design, ein neuer Betriebszyklus, ein aus Geräten verschiedener Hersteller bestehender Maschinenpark, der nach einem Lastenheft ohne Zeichnungen zusammengestellt wurde.

 

Und in dem Moment, in dem ein Ausfall einsetzt, gehen auch die Daten aus.

Keine Vergangenheit, keine Vorhersage

Statistische Modelle benötigen Daten zur Lebensdauer bis zum Ausfall, über die ein neues Anlagegut oder ein neuer Arbeitszyklus nicht verfügt.

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Der Fehler tritt dort auf, wo kein Sensor passt

Zwischen den Zahnrädern entstehen Risse, in den Wicklungen treten Hitzespitzen auf – keine Möglichkeit, genau die Stelle zu überwachen, auf die es ankommt

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Sensoren driften ab, verlieren an Leistung und fallen aus

Dehnungsmessstreifen versagen in heißem, verunreinigtem Öl. Wenn das Messgerät ausfällt, fällt auch ein reines Datengerät aus.

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Die physikalischen Tests dauern Monate

Die Zertifizierung jeder Designvariante auf einem Prüfstand erfordert monatelange Testzeiten und erhebliche Investitionen, bevor ein Gerät ausgeliefert wird.

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Das Ergebnis: Man findet heraus, warum die Anlage ausgefallen ist, indem man sie komplett zerlegt – nachdem sie bereits ausgefallen ist.

Ein digitaler Zwilling, der von der Physik ausgeht – und nicht nur von Daten

LTwin bindet die maßgeblichen physikalischen Gesetzmäßigkeiten – strukturelle, thermische und elektromagnetische – direkt in KI-Modelle ein, prognostiziert das Verhalten selbst bei Anlagen, bei denen bisher noch keine Ausfälle aufgetreten sind, und setzt die Prognosen auch dann fort, wenn die Sensoren offline sind.

Physikgestützte neuronale Netze (PINN)

Da physikalische Modelle in den Lernprozess integriert sind, liefert LTwin auch dann genaue Vorhersagen, wenn historische Daten oder Fehlerdaten nur spärlich vorliegen oder ganz fehlen.

Modelle reduzierter Ordnung (ROM)

Volle multiphysikalische Genauigkeit bei nahezu sofortiger Geschwindigkeit – der Zwilling läuft in Echtzeit und liefert Parameter, die nicht direkt gemessen werden können

Multiphysik + Systemebene + KI/ML

Korrelierte FEA- und Systemmodelle, kombiniert mit Echtzeitanalysen zur Erkennung von Anomalien, Vorhersage und Steuerung

  • Design Twin virtualisiert Tests; 
  • Der Operations Twin führt Was-wäre-wenn-Szenarien und Überwachungen an Live-Anlagen durch, ohne diese zu beeinflussen; 
  • Der Service-Twin prognostiziert Leistungsabfall und Restlebensdauer.

LTwin: So funktioniert es

1. Modell

Erstellen Sie das Multiphysik- und Systemmodell – statisch, thermisch, elektromagnetisch – und binden Sie die maßgeblichen physikalischen Phänomene in ein PINN ein.

2. Korrelieren

Vergleichen Sie die Ergebnisse mit physikalischen Messungen (FEA im Vergleich zur gemessenen Beschleunigung zu 91,4 %), damit die Vorhersagen als zuverlässig gelten und nicht nur als Annahme betrachtet werden.

3. Sinn

Sensor-Daten werden am Edge digitalisiert und eingespielt; ROM fügt virtuelle Sensoren für Größen hinzu, die keine Sonde erfassen kann.

4. Vorhersagen

Verschleißmuster erkennen und die verbleibende Lebensdauer abschätzen; Rissbildung zwischen den Zahnradzähnen mit einer Genauigkeit von ca. 90 % kennzeichnen.

5. Gesetz

Bei Überschreitung von Grenzwerten Alarm auslösen, Was-wäre-wenn-Szenarien in Echtzeit durchspielen und Erkenntnisse zu Ursachen und Restlebensdauer über PLM/MES zurückmelden.

Was Sie von LTwin erhalten

Prognostiziert das Verhalten neuer Anlagen:Zeigt Ihnen, wie sich eine Anlage verhalten wird – selbst bei einer brandneuen Anlage, bei der es keine früheren Ausfälle gibt, aus denen man lernen könnte 

Virtuelle Sensorik: Erfasst Temperatur, Kraft und Belastung an Stellen, an denen kein physischer Sensor angebracht werden kann – und funktioniert auch dann weiter, wenn ein Sensor ausfällt 

Echtzeitüberwachung und -steuerung: Ein Live-Dashboard, über das Sie die Anlage überwachen, Sicherheitsgrenzwerte festlegen und sie über den Bildschirm starten, stoppen oder anpassen können 

Zustandsüberwachung: Erfasst kontinuierlich Schwingungen, Drehmoment und Temperatur und warnt, bevor die Anlage eine schädliche Drehzahl erreicht 

Vorausschauende Instandhaltung: Erkennt Verschleiß frühzeitig und schätzt die verbleibende Lebensdauer – so führen Sie Wartungsarbeiten auf der Grundlage von Fakten durch, nicht nach einem festen Zeitplan 

Qualitätskontrolle: Weist in Echtzeit daraufhin , sobald ein Messwert außerhalb des zulässigen Bereichs liegt 

Was-wäre-wenn-Analyse: Testen Sie eine Änderung – eine höhere Drehzahl, einen heißeren Tag – und sehen Sie die Auswirkungen sofort, ohne die tatsächliche Anlage zu berühren 

Passt sich Ihren Systemen an: Läuft am Edge und in der Cloud und lässt sich mit Ihrem PLM und MES verbinden

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Wo LTwin zum Einsatz kommt

Das gleiche Prinzip lässt sich überall dort anwenden, wo ein Ausfall hohe Kosten verursacht und die Fehlerquelle schwer zu erreichen ist.

 

Getriebe für Windkraftanlagen

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Was LTwin leistet

Prognostiziert Risse und die verbleibende Lebensdauer einer aus Geräten verschiedener Hersteller bestehenden Flotte, die ohne Zeichnungen nach Spezifikationen gebaut wurde – anhand von Schwingungs- und Drehmomentdaten.

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Ergebnis

~90 % Rissgenauigkeit

Getriebe und Antriebsstrang

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Was LTwin leistet

Überwacht Schwingungen, Drehmoment und Resonanz und warnt, wenn eine Drehzahl den Antriebsstrang zu stark belasten würde.

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Ergebnis

Sicherheitsgeschwindigkeitsregelung

Wärmemanagement bei Elektrofahrzeugen

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Was LTwin leistet

Erkennt eine mögliche Wärmeentwicklung in der Batterie, im Wechselrichter, im Regler und im Motor und ergreift Maßnahmen, um eine Überhitzung zu verhindern.

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Ergebnis

Verhinderte Ausfallarten

Lebensdauertests an Giergetrieben

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Was LTwin leistet

Prognostiziert die verbleibende Lebensdauer und ermittelt die Ursachen für vorzeitige Ausfälle von Bauteilen – ganz ohne umfangreiche physikalische Testreihen.

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Ergebnis

Von 3 Monaten bis unter 1

Motoren und rotierende Maschinen

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Was LTwin leistet

Vergleicht das elektrische und strukturelle Verhalten des Motors mit Echtzeitdaten, um Störungen zu erkennen, bevor sie sich ausbreiten.

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Ergebnis

Virtuelle Sensorik

Prüfstände

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Was LTwin leistet

Erkennen Sie in der Simulation Wärmeabweichungen und Leistungsverluste, noch bevor die Hardware gebaut wird.

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Ergebnis

~75 % weniger Testzeit

Deployed across: Wind and Energy | Automotive and EV | Industrial Equipment

Warum LTwin funktioniert, während andere scheitern

Der Unterschied zeigt sich in den schwierigen Momenten – bei einer brandneuen Anlage, einer Störstelle, die man nicht erreichen kann, oder einem Sensor, der ausgefallen ist.

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Gewöhnliche Zwillinge können nur aus vergangenen Fehlern lernen. LTwin basiert auf der Ingenieurphysik und arbeitet daher vom ersten Tag an mit brandneuen Ressourcen.

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Die meisten Tools zeigen Ihnen an, dass sich bereits etwas geändert hat. LTwin sagt Ihnen voraus, was als Nächstes passieren wird und wie lange die Lebensdauer des Assets noch beträgt.

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LTwin erfasst Temperatur, Kraft und Spannung an Stellen, an denen kein Sensor angebracht werden kann, und funktioniert auch dann weiter, wenn ein Sensor ausfällt.

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LTwin führt ein Problem auf seine physikalische Ursache zurück, anstatt anhand von Mustern in den Daten Vermutungen anzustellen.

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Jedes LTwin-Modell wird anhand des physischen Objekts überprüft, bevor es als vertrauenswürdig eingestuft wird – die Übereinstimmung mit dem Referenzgetriebe beträgt 91,4 %.

Auf einer soliden technischen Grundlage aufgebaut.

 

LTwin baut auf der über 40-jährigen Erfahrung von LTTS im Bereich Fertigungstechnik sowie auf einem „Digital Twin Center of Excellence“ in Zusammenarbeit mit Microsoft, Bentley und Ansys auf.

Weniger Bohranlagen. Weniger Überraschungen. Schnellere Markteinführung.

  • Schnellere Validierung: Ersetzen Sie monatelange physikalische Tests durch Simulationen – die Testdauer für das Giergetriebe wurde von drei Monaten auf einen Monat verkürzt 
  • Vorhersehbare Betriebsverfügbarkeit: Erkennen Sie Ausfälle frühzeitig und wandeln Sie ungeplante Ausfälle in geplante Wartungsmaßnahmen um 
  • Das Unmessbare sichtbar machen: Verschaffen Sie sich Einblick in Verhaltensweisen, die Ihre Sensoren nicht messen können 
  • Funktioniert auch mit spärlichen Daten: Läuft auf neuen Anlagen und gemischten Maschinenflotten und bleibt auch bei Sensorausfall in Betrieb 
  • Von Grund auf vertrauenswürdig: Jede Vorhersage basiert auf einem Modell, das anhand der tatsächlichen Maschine überprüft wurde
Schneller entwerfen. Intelligenter arbeiten. Das Wesentliche pflegen.

Erfolgsgeschichten

Förderung industrieller Spitzenleistungen mit LTwin

LTTS hat für einen Windparkbetreiber First-Principles-Engineering in die KI integriert – wodurch die Entstehung von Rissen mit einer Genauigkeit von 90 % vorhergesagt und die Zertifizierung um 75 % be...

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Lichttechnik – Out Factory

Erfahren Sie, wie LTTS die Automobilentwicklung mithilfe eines OpenUSD-Digitalzwillings vereinheitlicht hat und damit Zusammenarbeit, eine schnellere Inbetriebnahme, vorausschauenden Betrieb und Trans...

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Ressourcen

Broschüre

Ausfälle beginnen dort, wo Ihre Sensoren aufhören

LTWin von LTTS ist ein physikalisch integrierter Digital Twin, der Anlagenausfälle mit einer Genauigkeit von ca. 90 % vorhersagt – dabei werden technische Gleichungen über den gesamten Lebenszyklus der Anlagen hinweg in die KI eingebettet.

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Ausfälle beginnen dort, wo Ihre Sensoren aufhören

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