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Abstract (German)

In der Entwicklung mechatronischer Systeme spielt die Steigerung der Verlässlichkeit und somit auch der Zuverlässigkeitund der funktionalen Sicherheit eine entscheidende Rolle. Die modellbasierte Entwicklung liefert in Kombination mitunterstützender Software einen wichtigen Beitrag zur Absicherung der Verlässlichkeit mechatronischer Systeme in frühenEntwicklungsphasen. In der Nutzungsphase ermöglichen aktuelle Verfahren der Zustandsüberwachung und moderne Methodender Regelungstechnik eine effektive Absicherung. Modelle aus der Entwicklung mechatronischer Systeme enthaltenweitreichende Informationen über die Architektur, das Verhalten und die Verlässlichkeit eines Systems. Diese Modellekönnen als Grundlage für die Erstellung eines Digitalen Zwillings für die vorausschauende Instandhaltung verwendetund mit Zustandsdaten des realen Systems kombiniert werden. Die Nutzung der Modelle für den Digitalen Zwillingbietet weitreichende Potenziale und vereinfacht dessen Erzeugung. Die Veröffentlichung beschreibt Rahmenbedingungender Integration und stellt die Potenziale des Digitalen Zwillings zur vorausschauenden Instandhaltung dar.

Abstract (English)

The development of mechatronic systems increasingly focuses on dependability aspects as reliability and functionalsafety. Model-based development of mechatronic systems enables for extensive dependability analysis at early designphases. During operation phase, state-of-the-art condition monitoring algorithms as well as methods of advanced controltheory ensure an effective dependability investigation. The models used for development of mechatronic systems includesubstantial information about the architecture, behavior and dependability of the investigated system. Based on thesemodels, a digital twin for use in predictive maintenance can be set up and combined with condition monitoring data ofthe real system. The integration of those models into a digital twin offers extensive potentials and supports its setup. Thepaper at hand describes and illustrates the integration of these models and shows the potentials that arise from the use ofdigital twins for predictive maintenance.

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