Die Planung von Produktionsgebäuden birgt oft erhebliche Herausforderungen, die zumeist auf eine immer noch manuelle Arbeitsweise zurückzuführen sind. Durch separate Autorentools und fragmentierte, dezentrale und teilweise veraltete Daten fehlt es dem Prozess an einem zusammenhängenden, multidisziplinären Ansatz. Der Aufwand, der durch eine fehlende Gesamtsicht und die fehlende multidisziplinäre Nutzung entsteht, ist immens.

Die Vielfalt der Maschinen und Anlagen machen deren Integration in die Digitale Fabrik zu einer sehr anspruchsvollen Aufgabe. Sie erfordert eine flexible und durchdachte Systemarchitektur, um eine reibungslose Zusammenarbeit zu gewährleisten. IoT-Sensoren erzeugen eine Vielzahl von Echtzeitdaten, die effektiv verarbeitet werden müssen. Um Wartungsbedürfnisse vorherzusagen und Ausfallzeiten zu minimieren (Predictive Maintenance) ist eine leichtgewichtige Interpretation dieser Daten erforderlich. Auch die operative Gestaltung von Serviceeinsätzen ist sehr komplex, da Ausfallzeiten kurz, Anlagendaten gut zugänglich, Ersatzlösungen gut geplant sein müssen. Oft wird auf auftretende Probleme nicht zügig und effektiv reagiert.

Zur Gewährleistung der Integrität der Digital Factory ist die stetige und lückenlose  Aktualisierung unabdingbar. Dazu müssen automatische Prozesse zur Datenerfassung und -aktualisierung implementiert werden. Die dafür notwendige Konvertierung von CAD-Daten und BIM-Daten in das digitale Zwillingssystem erfordert einen präzisen und fehlerfreien Prozess, um die Genauigkeit und Zuverlässigkeit des Modells sicherzustellen. Die Komplexität der Fabrikstrukturen erfordert zudem eine flexible Architektur, um Änderungen und Erweiterungen nahtlos zu integrieren und den Digitalen Zwilling kontinuierlich auf dem neuesten Stand zu halten.

Eine weitere Herausforderung stellt der Soll-Ist-Vergleich der Medienbedarfe in der Digitalen Fabrik dar. Die Vielzahl von Medien, wie Wasser, Luft, Strom, Gas usw., erfordert neben der kontinuierlichen und präzisen Datenerfassung auch eine Zusammenführungsmöglichkeit und eine Analyseplattform um Abweichungen zwischen den geplanten und tatsächlichen Verbräuchen zu identifizieren. Smarte Algorithmen müssen implementiert werden, um Muster und Trends im Medienverbrauch zu erkennen und effiziente Optimierungsmaßnahmen abzuleiten.