Semantic Knowledge Engineering, Interoperable and Reusable Design for Simplifying the Engineering and Operation of Digital Twins

Abstract

Da Anlagen und komplexere Geräte zunehmend auch digital in Ingenieurs- und Energiesysteme integriert werden sollen, gewinnen digitale Zwillinge als Schlüsseltechnologie zur Verbindung der physischen und virtuellen Welt an Bedeutung. Für ihre Entwicklung und ihren Betrieb sind interdisziplinäre Aspekte entscheidend, wie Wissensmanagement, Interoperabilität und Wiederverwendbarkeit. Die aktuelle Forschungsliteratur weist jedoch auf zahlreiche Herausforderungen hin – insbesondere bei der Erstellung und dem Betrieb digitaler Zwillinge. Diese betreffen einzelne Komponenten, bestehende Methoden sowie unterschiedliche Perspektiven der beteiligten Akteure, was die effektive Umsetzung erschwert. Diese kumulative Dissertation setzt sich mit den genannten Herausforderungen auseinander. Ziel ist es, geeignete Frameworks und Implementierungsstrategien zu identifizieren und weiterzuentwickeln, um die Modellierung und Darstellung digitaler Zwillinge zu optimieren. Dabei werden die folgenden vier Forschungsfragen näher untersucht:1.Wie lässt sich eine einheitliche Sichtweise auf virtuelle Entitäten schaffen, um ein gemeinsames Verständnis unter den beteiligten Akteuren zu fördern und die Vergleichbarkeit bestehender Technologien, Frameworks und Architekturen digitaler Zwillinge zu ermöglichen?2.Welches Lebenszyklusmodell eignet sich, um die Entwicklung, den Betrieb und die kontinuierliche Anpassung digitaler Zwillinge abzubilden?3.Wie können physische Komponenten in sektorgekoppelten Energiesystemen – einschließlich Produktion, Umwandlung, Speicherung, Verbrauch sowie der zugehörigen erneuerbaren Energieträger – interoperabel modelliert werden, um eine weitergehende semantische Anreicherung zu ermöglichen?4.Wie können Systemmodelle – hier für industrielle Energiesysteme – durch seman-tische Annotation angereichert werden, sodass eine automatische Umwandlung in maschinenlesbare Laufzeitmodelle möglich ist? Um diese Forschungsfragen näher zu beantworten und die Entwicklung sowie den Betrieb digitaler Zwillinge zu verbessern, wurden fünf Fachartikel veröffentlicht, die in dieser Arbeit zusammengefasst sind: (1) Zunächst wird ein Meta-Framework für virtuelle Entitäten innerhalb digitaler Zwillinge vorgestellt. Dieses Framework bietet einen strukturierten Ansatz, um bestehende technische Lösungsansätze zu vergleichen und die Sichtweisen unterschiedlicher Stakeholder zu harmonisieren, wodurch ein tieferes Verständnis der zugrunde liegenden Technologien entsteht. (2) Darüber hinaus wird ein iteratives Lebenszyklusmodell präsentiert, das die Entwicklung und den Betrieb digitaler Zwillinge abbildet. Es stellt sicher, dass digitale Zwillinge auch nach der Inbetriebnahme anpassungsfähig bleiben und ermöglicht deren kontinuierliche Weiterentwicklung. (3) Zusätzlich wurde mithilfe von Open-Source-Tools eine erweiterbare Bibliothek entwickelt, die eine flexible Modellierung von Energiesystemen ermöglicht. (4) Ergänzend dazu stellt die Arbeit einen Open-Source-basierten Parser und (5) eine Toolchain zur Verfügung, die semantische Annotationen von Systemmodellen unterstützt und die halbautomatisierte Generierung von Laufzeitmodellen ermöglicht. Insgesamt befasst sich diese Dissertation mit technischen und konzeptionellen Herausforderungen und stellt verschiedene Ansätze, Methoden und Tools für die zukünftige Entwicklung und Implementierung digitaler Zwillinge komplexer Systeme vor.

As plants and more complex devices are increasingly being integrated digitally into technical and energy systems, Digital Twins (DTs) are gaining importance as a key technology for connecting the physical and virtual worlds. For their development and operation, interdisciplinary aspects, such as knowledge engineering, interoperability, and reusability, are crucial. However, current literature shows challenges in the creation and operation of DTs. These relate to individual components, existing methods, and the different perspectives of the stakeholders involved, which makes effective implementation difficult. This cumulative dissertation addresses those challenges. It aims to identify and (further) develop suitable frameworks and implementation strategies to improve the modeling and representation of DTs and provides answers to the following four research questions:1.How can a unified view of Virtual Entities (VEs) be established that both promotes a shared understanding among stakeholders and enables the comparison of existing DT technologies, frameworks, and architectures?2.What is an appropriate lifecycle model for representing the development, operation, and continuous adaptation of DTs?3.How can physical components related to Sector-Coupled Energy Systems be modeled in an interoperable manner – concerning production, conversion, storage, consump-tion, and the associated renewable energy carriers – in order to enable their further semantic enrichment?4.How can system models – in this case, of industrial energy systems – be enriched by semantic annotation to enable a semi-automatic transformation into machine-readable runtime models?In order to answer these research questions in more detail and improve the development and operation of DTs, five peer-reviewed papers were published: (1) A meta-framework for VEs within DTs is introduced. This framework provides a structured approach to compare existing DT solutions, align stakeholder views, and enhance the comparison, thereby achieving a deeper understanding across existing technologies. (2) Additionally, an iterative lifecycle model is proposed to cover the development and operation of DTs. It ensures that DTs retain adaptability beyond initial deployment, enabling continuous development and operational optimization. (3) By leveraging open-source tools, an extendable library for modeling energy systems was developed. (4) Furthermore, we aim to provide an open-source-based parser, and (5) a tool-chain for semantic annotations of system models for generating runtime models. Addressing key technical and conceptual barriers, this thesis presents comprehensive approaches and methodologies for the future development and implementation of DTs in complex systems.