Das perfekte Match – Digitale Zwillinge und Reinforcement Learning

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Hendrik Reese
Partner bei PwC Deutschland
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Mit exponentiellen Wachstum verändern KI-Technologien die Wirtschaft und damit auch unsere Arbeitsweise

Die Versprechungen sind beeindruckend: höhere Produktivität, niedrigere Kosten, besseres Wissensmanagement, Unabhängigkeit von spezialisiertem Personal, bessere Arbeitsbedingungen, geringere Risiken und die nächste Stufe der Automatisierung. Aber wie kann dieses Potenzial ausgeschöpft und ein Wettbewerbsvorteil verschafft werden, ohne das Risiko hoher Kosten bei geringem Nutzen einzugehen? Wie so oft  liegt die Antwort in einer guten Abstimmung zwischen Anwendungsfällen, Technologien und Erfahrung.

Mit digitalen Zwillingen können Sie ein höheres Maß an Effizienz erreichen und schneller fundierte Entscheidungen treffen. Durch die explizite Nutzung Ihrer Daten zur Modellierung von Produkten, Prozessen und anderen Entitäten erhalten Sie tiefere Einblicke in Ihr Unternehmen und können Ihre nächsten Schritte virtuell planen. Darüber hinaus bilden digitale Zwillinge die Grundlage für die Integration vieler erfolgversprechender KI-Lösungen.

Eine dieser Lösungen stellt das Reinforcement Learning (RL) dar, das eine fundierte Entscheidungshilfe und Automatisierung Ihrer Abläufe bietet. Bei dieser Lernmethode   wird die Software basierend auf vergangenen Ereignissen trainiert. Sie lernt aus der Erfahrung, wie bestimmte Aufgaben erfolgreich zu bewältigen sind und erzielt erstaunliche Ergebnisse. Mit einem RL-Agenten können Sie Aufgaben automatisieren und erhalten Entscheidungsunterstützung für die nächsten Schritte. Dies senkt Kosten und optimiert gleichzeitig die Qualität – und das den ganzen Tag über mit voller Aufmerksamkeit. Die Möglichkeiten sind endlos und es ist an der Zeit, Ihre Daten auf die nächste Stufe zu bringen. Lassen Sie uns Ihnen zeigen, wie Ihnen dieser Wandel gelingen kann.

„In unserer globalisierten und hochdynamischen Wirtschaft ist es für Unternehmen essenziell, den Überblick zu behalten und fokussiert zu bleiben. Mit digitalen Zwillingen und Reinforcement Learning lässt sich beides erreichen.“

Hendrik Reese,Partner bei PwC Deutschland

Durch die Komplexität der digitalen Transformation navigieren

Bewertung der Komponenten, die für eine erfolgreiche Integration von KI und DT erforderlich sind.

Identifizierung der erforderlichen Kompetenzen, Entscheidungen und Richtlinien.

Definition und Entwicklung relevanter Anwendungsfälle.

Auswahl von Algorithmen und Tools sowie Beratung zur Architektur.

Gewährleistung einer sicheren, transparenten und ethischen Entwicklung von KI-Systemen.

Sicherung einer rechtskonformen Entwicklung von KI-Systemen.

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Erwecken Sie Ihre Daten zum Leben und nutzen Sie das volle Potenzial der Automatisierung

Die Kombination von digitalen Zwillingen und Reinforcement Learning hat das Potenzial, die Arbeitsweise von Unternehmen grundlegend zu verändern und Prozesse effizienter, robuster und zuverlässiger zu gestalten. Durch die Kombination dieser Technologien können Unternehmen Daten kontinuierlich überwachen und analysieren, wertvolle Erkenntnisse gewinnen und fundierte Entscheidungen treffen, die die Effizienz steigern, Kosten senken und die Leistung verbessern. Darüber hinaus ermöglicht die Integration dieser Technologien den Unternehmen, neue Ideen und Strategien zu testen und zu validieren, wodurch das Risiko von Implementierungsfehlern reduziert wird. Die Vorteile dieser Kombination sind weitreichend und können für eine Vielzahl von Branchen von Nutzen sein. Digitale Zwillinge, Simulationen und Reinforcement Learning bilden die Grundpfeiler der digitalen Transformation und gewähren Unternehmen die erforderlichen Hilfsmittel, um in einer dynamischen Geschäftswelt an der Spitze zu bleiben.

Next Generation Monitoring

Next Generation Monitoring mit digitalen Zwillingen bietet einen innovativen Ansatz zur Überwachung und Analyse Ihrer Daten und Prozesse. Das bedeutet, dass Sie zur richtigen Zeit über die richtigen Informationen verfügen und besser informierte Entscheidungen treffen können. Dies ermöglicht schnellere Reaktionszeiten und eine bessere Entscheidungsfindung, was zu einer höheren Produktivität und gleichzeitig geringeren Risiken beiträgt. Außerdem können potenzielle Probleme und Bedrohungen frühzeitig erkannt werden, sodass  Unternehmen wertvolle Zeit zum Reagieren erhalten. Durch den Aufbau von digitalen Zwillingen erhalten Sie zudem ein deutlich tieferes Verständnis Ihrer Prozesse und Daten. Die Integration von digitalen Zwillingen versetzt Unternehmen in die Lage, fundiertere Entscheidungen zu treffen, während die Visualisierung von digitalen Zwillingen Unternehmen helfen kann, komplexe Systeme und Prozesse zu verstehen. Mit Next Generation Monitoring können Unternehmen die Leistungsfähigkeit von digitalen Zwillingen nutzen, um ein besseres Verständnis für ihre Abläufe zu erlangen und die allgemeine Systemleistung zu verbessern. Dies führt zu hohen Kosteneinsparungen, Effizienzsteigerungen und Risikominderung.

Next Generation Planung und Prognose

Next Generation Planung und Prognose mit Hilfe von Simulationen bietet eine leistungsstarke Lösung zur Abbildung der Folgen von Veränderungen und zur Vorhersage von Ergebnissen. Die strukturierte Manipulation des Systems kann genutzt werden, um Erkenntnisse zu gewinnen und einen Mehrwert zu schaffen, der in der digitalen Welt visualisiert werden kann. Durch die Identifizierung von Fehlerkaskaden und Alarmauslösern kann ein simulationsgestütztes Risikomanagement aufgebaut werden, sodass Unternehmen proaktive Maßnahmen ergreifen können, um Systemausfälle zu verhindern. Die Planung kann durch den Einsatz von digitalen Zwillingen und Simulationen unterstützt werden, wodurch Unternehmen ein besseres Verständnis ihrer Systeme und Prozesse erhalten. Mit der Next Generation Planung und Prognose können Unternehmen die Leistungsfähigkeit von digitalen Zwillingen und Simulationen nutzen, um fundierte Entscheidungen zu treffen und ihre Abläufe zu optimieren.

Next Generation Entscheidungsunterstützung und Automatisierung

Next Generation Entscheidungsunterstützung und Automatisierung mit Reinforcement Learning bietet eine leistungsstarke Lösung für die Automatisierung komplexer Systeme und Prozesse. Reinforcement Learning kann auf eine Vielzahl von Systemen angewendet werden und bietet einen Mehrwert durch Kostensenkung, Effizienzsteigerung und Leistungsoptimierung. Reinforcement Learning-Agenten können entwickelt werden, um die Steuerung von Systemen und Prozessen zu übernehmen, sodass Unternehmen Aufgaben automatisieren und Ressourcen einsparen können. Simulationen mit digitalen Zwillingen können in diesem Zusammenhang genutzt werden, um Algorithmen des Reinforcement Learnings kostengünstig zu testen und zu optimieren, bevor sie in realen Szenarien eingesetzt werden. Mit der Next Generation Entscheidungsunterstützung und Automatisierung können Unternehmen die Leistungsfähigkeit von digitalen Zwillingen und Simulationen nutzen, um fundierte Entscheidungen zu treffen und ihre Ziele bei der Automatisierung zu erreichen sowie Innovationen voranzutreiben.

Entdecken Sie, wie Digitale Zwillinge und Reinforcement Learning die Wirtschaft revolutionieren

Zahlreiche Branchen haben diese Technologien bereits erfolgreich eingesetzt und ihre Wirksamkeit bestätigt. Die Kombination von digitalen Zwillingen, Simulationen und Reinforcement Learning hat das Potenzial, die Art und Weise wie Unternehmen agieren, zu revolutionieren und bietet eine breite Palette möglicher Anwendungen.

Fertigung

Optimierung von Prozessen und Verbesserung der Produktqualität

Problemstellung: Ausfallzeiten aufgrund von Störungen oder ungeplanten Wartungsarbeiten können zu erheblichen Produktionsverlusten führen, was wiederum die Kosten erhöht und die Rentabilität verringert. Um einen reibungslosen Fertigungsprozess zu gewährleisten, ist es entscheidend, potenzielle Probleme zu erkennen und zu verhindern, bevor sie auftreten.

Lösung: Durch die Kombination von digitalen Zwillingen, Simulationen und Reinforcement Learning können Fertigungsunternehmen virtuelle Darstellungen ihrer Produktionslinien erstellen und verschiedene Szenarien testen, um potenzielle Probleme zu erkennen und Anlagenausfälle zu verhindern. Durch Reinforcement Learning können sie Algorithmen entwickeln, die automatisch Parameter anpassen, um Produktionsprozesse zu optimieren und Ausfallzeiten zu minimieren.

Vorteile: Der Einsatz von digitalen Zwillingen, Simulationen und Reinforcement Learning in der Fertigung kann zu höherer Effizienz, geringeren Ausfallzeiten und gesteigerter  Rentabilität führen. Durch die proaktive Identifizierung  und Verhinderung von Anlageausfällen können Unternehmen ihre Wartungskosten senken und die Lebensdauer ihrer Anlagen erhöhen.

Energie

Verbesserung des Netzmanagements und der Energieeffizienz

Problemstellung: Ein Energieversorgungsunternehmen hat aufgrund der Schwankungen der erneuerbaren Energiequellen Schwierigkeiten, den Energiebedarf und -angebot auszugleichen. Das Unternehmen muss seinen Prozess des Energiemanagements optimieren, um die Kosten zu minimieren und eine stabile Energieversorgung zu gewährleisten.

Lösung: Durch die Erstellung eines digitalen Zwillings des Energienetzes und dessen Integration mit einem Simulationsmodell kann das Energieunternehmen seinen Energiemanagement-Prozess optimieren. Mithilfe von Reinforcement Learning können die Energienachfrage und das Energieangebot kontinuierlich überwacht und in Echtzeit angepasst werden, um eine stabile Energieversorgung bei minimalen Kosten zu gewährleisten. Das Simulationsmodell kann auch dazu verwendet werden, verschiedene Energiemanagement-Szenarien zu testen und mithilfe  von Reinforcement Learning den effizientesten und effektivsten Prozess zu ermitteln.

Vorteile: Die Kombination von digitalen Zwillingen, Simulationen und Reinforcement Learning kann dem Energieunternehmen helfen, den Energiemanagement-Prozess zu optimieren, die Kosten zu minimieren und eine stabile Energieversorgung zu gewährleisten.

Autonomes Fahren

Sicherer und effizienter Transport

Problemstellung: Autonome Fahrzeuge benötigen hochpräzise und zuverlässige Sensoren und Algorithmen, um einen sicheren und effizienten Betrieb zu gewährleisten. Die Komplexität der Verkehrsszenarien kann die Entwicklung und Prüfung dieser Technologien jedoch zu einer Herausforderung machen.

Lösung: Durch die Kombination von digitalen Zwillingen, Simulationen und Reinforcement Learning können Hersteller autonomer Fahrzeuge verschiedene Fahrszenarien und Wetterbedingungen simulieren, um potenzielle Risiken zu erkennen und die Leistung ihrer Sensoren und Algorithmen zu optimieren. Algorithmen des Reinforcement Learning können eingesetzt werden, um das Fahrverhalten zu optimieren und die Sicherheit zu verbessern.

Vorteile: Die Kombination dieser Technologien kann den Herstellern autonomer Fahrzeuge helfen, die Sicherheit und Effizienz ihrer Fahrzeuge zu verbessern und gleichzeitig den Zeit- und Kostenaufwand für Tests zu verringern.

Cyber Security

Proaktive Erkennung und Abwehr von Bedrohungen

Problemstellung: Unternehmen haben Mühe, mit der zunehmenden Komplexität und Weiterentwicklung von Cyberbedrohungen Schritt zu halten. Sie müssen ihre Maßnahmen zur Cybersicherheit ständig verbessern, um ihre Vermögenswerte zu schützen und die Geschäftskontinuität zu gewährleisten.

Lösung: Durch die Erstellung eines digitalen Zwillings der IT-Infrastruktur und die Integration mit einem Simulationsmodell können Unternehmen potenzielle Cyber-Bedrohungen identifizieren und ihre Cybersicherheits-Maßnahmen testen. Mithilfe von Reinforcement Learning kann die IT-Infrastruktur kontinuierlich überwacht und in Echtzeit angepasst werden, um optimale Maßnahmen zur Cybersicherheit zu gewährleisten. Das Simulationsmodell kann auch verwendet werden, um verschiedene Cybersicherheits-Szenarien zu testen und die effektivsten Maßnahmen zu ermitteln.

Vorteile: Die Kombination von digitalen Zwillingen, Simulationen und Reinforcement Learning kann Unternehmen dabei helfen, ihre Cybersicherheits-Maßnahmen zu verbessern und somit ihre Vermögenswerte schützen und die Geschäftskontinuität gewährleisten.

Intelligente Städte

Verbesserte Nachhaltigkeit und Lebensqualität durch mehr Effizienz und besseres Ressourcenmanagement

Problemstellung: Städte haben Schwierigkeiten, die zunehmende Komplexität der städtischen Systeme und Infrastrukturen zu bewältigen, was zu Ineffizienz und hohen Kosten führt. Sie müssen ihre Abläufe optimieren, um nachhaltiges Wachstum und Lebensqualität für die Bürger zu gewährleisten.

Lösung: Durch die Erstellung digitaler Zwillinge der städtischen Systeme und Infrastrukturen und deren Integration in ein Simulationsmodell können die Städte ihre Abläufe optimieren. Mithilfe von Reinforcement Learning können die städtischen Systeme und Infrastrukturen kontinuierlich überwacht und in Echtzeit angepasst werden, um einen optimalen Betrieb zu gewährleisten. Das Simulationsmodell kann auch verwendet werden, um verschiedene Szenarien zu testen und zu vergleichen. Durch Reinforcement Learning können darüber hinaus die effizientesten und effektivsten Prozesse automatisiert ermittelt werden.

Vorteile: Die Kombination dieser Technologien kann Stadtplanern helfen, ihre Systeme und Geräte zu optimieren, Kosten zu senken und die Lebensqualität der Einwohner zu verbessern. Die Ausschöpfung der Technologien kann zudem zu nachhaltigeren Städten führen, indem die Nutzung von Ressourcen optimiert wird.

Proaktive Risikomanagement-Strategie

Verbessert mit digitalen Zwillingen, Simulationen und Reinforcement Learning

Proaktives Risikomanagement mit digitalen Zwillingen, Simulationen und Reinforcement Learning ist ein leistungsfähiges Werkzeug für Unternehmen, um Risiken proaktiv und datengesteuert zu verwalten. Durch den Einsatz dieser Technologien können die Unternehmen potenzielle Risiken erkennen, noch bevor sie eintreten, proaktive Strategien zu ihrer Minderung entwickeln und letztlich ihre gesamten Abläufe und Ergebnisse verbessern.

Durch den gemeinsamen Einsatz dieser Technologien können Unternehmen ein umfassendes proaktives Risikomanagement-Konzept entwickeln, das die Stärken der einzelnen Technologien optimal nutzt. Mit digitalen Zwillingen können virtuelle Nachbildungen von physischen Objekten oder Systemen erstellt werden, die in einer simulierten Umgebung analysiert werden können, um potenzielle Risiken zu identifizieren. So können durch Simulationen potenzielle Szenarien getestet und Lücken in den Risikominderungsstrategien aufgedeckt werden. Gleichzeitig kann das Reinforcement Learning die Entscheidungsfindung optimieren und die Gesamteffizienz des Risikomanagements verbessern.

Digitale Zwillinge und KI revolutionieren die Geschäftswelt: Vertrauen ist der Schlüssel

Digitale Zwillinge und KI verändern die Industrie nachhaltig, indem sie Effizienz und implizite Erkenntnisse explizit liefern. Anwendungsfälle aus dem Gesundheitswesen, der Logistik und der Fertigung mit reduzierten Ausfallzeiten und verbesserter Produktqualität zeigen das Potenzial der Symbiose von digitalen Zwillingen und Reinforcement Learning. Diese Technologien werden in Zukunft der entscheidende Faktor für die Transformation von Unternehmen sein.

Erfahren Sie in unserem Whitepaper, wie Sie sich diese Technologien mithilfe einer klaren Strategie zunutze machen können, um einen Wettbewerbsvorteil zu erlangen.

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PwC, der Partner des Vertrauens

PwC ist der ideale Partner für Unternehmen, die traditionelle Prozesse und veraltete Systeme überwinden und ihre Abläufe durch digitale Transformation optimieren wollen. Wir bieten eine Reihe von Lösungen an, mit denen Unternehmen das volle Potenzial von digitalen Zwillingen, Simulation und Reinforcement Learning ausschöpfen können. Wir wissen, dass die Implementierung dieser fortschrittlichen Technologien ein tiefes Verständnis der Technologie und der potenziellen Risiken erfordert, einschließlich der Richtigkeit, Zuverlässigkeit und Verzerrung von Daten. Um die Vertrauenswürdigkeit der verwendeten Daten, Algorithmen und Modelle zu gewährleisten, setzen wir Transparenz, Data Governance sowie Validierungsprozesse und -kontrollen ein, um sicherzustellen, dass die getroffenen Entscheidungen korrekt, sicher und ethisch vertretbar sind.

Wir sind davon überzeugt, dass wir durch digitale Zwillinge, Simulationen und Reinforcement Learning die Transformation von Unternehmen vorantreiben können. Als führendes Wirtschaftsprüfungsunternehmen haben wir einen starken Fokus auf Compliance und Regulierung und stellen sicher, dass unsere Lösungen die höchsten Standards für Sicherheit, Datenschutz und Skalierbarkeit erfüllen. Unser Expertenteam arbeitet eng mit Ihnen zusammen, um Ihre individuellen Bedürfnisse zu verstehen und eine maßgeschneiderte Lösung zu entwickeln, die Ihren spezifischen Anforderungen entspricht. Darüber hinaus unterstützen wir Sie bei der Einhaltung der Compliance und halten Sie auf dem neuesten Stand der Vorschriften. Mit PwC als Partner können Sie das volle Potenzial von digitalen Zwillingen, Simulation und Reinforcement Learning ausschöpfen, um die betriebliche Effizienz zu steigern, die Leistung zu verbessern und Ihre Geschäftsziele zu erreichen.

Vertrauen ist der Kern unserer DNA und wir nehmen unsere Verantwortung gegenüber unseren Kunden sehr ernst. Wir glauben an den Aufbau langfristiger Beziehungen, die auf Vertrauen, Verlässlichkeit und einer Verpflichtung zu Spitzenleistungen basieren. Unser Expertenteam steht Ihnen bei jedem Schritt zur Seite: von der Planung und Umsetzung bis hin zur laufenden Unterstützung und Wartung von KI-Systemen.

„Die Reise ins Zeitalter der KI ist spannend und gewinnbringend, und schon der Weg dorthin verschafft unseren Kunden wichtige Einblicke in ihre Organisation und viele lehrreiche Erfahrungen. Es lohnt sich zu starten!“

Dr. Janis Kesten-Kühne,Manager bei PwC Deutschland
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